2차원 물체영상으로부터의 새로운 면 분할 및 특징표현기법

New Surface Segmentation and Feature Description Technique from 2-D object image

본 논문에서는 2차원 물체영상으로부터 면을 분할하고 분할된 면의 형태에 대한 정보를 추출하는 새로운 면 분할 및 표현 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 사용된 signature기법은 물체나 면의 중심을 구하고 중심점으로부터 반시계방향으로 360도 회전하면서 중심점과 경계선까지의 거리 D를 회전각도 ${\theta}$의 함수로 표현하는 방법으로, 물체영상에 적용했을 때 면의 위치에 따라 signature영역에서 하나의 회전각도에 대응하여 2개 이상의 거리값을 갖는 구간들이 존재하게 되며, 이들 거리값들은 각 구간 내에서 면의 개수 만큼의 폐곡선을 형성한다. 이와 같은 특징을 이용하여 면을 분할할 수 있으며, 분할된 면으로부터 꼭지점의 수, 모서리의 수, 오목특성 등과 같은 면의 특성을 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘은 면의 일부분이 손실된 경우에도 curve fitting방법을 적용하여 손실된 부분을 용이하게 복구할 수 있다는 장점을 갖는다.

This paper presents a new algorithm for surface segmentation and feature description. In the first stage of proposed algorithm, the signature of an edge image of object is extracted. The signature technique represents a surface using the distance from the mass center to the boundary of the image as a function of angle rotating counterclockwise. If there exists a range in the angle axis where more than two signatures form a closed curve, we can conclude there is a surface inside the range. Using this feature of the signature, surface can be segmented. The surface features such as number of vertices, number of edges, convex and type of surface can also be extracted from segmented surfaces. This algorithm has distinguished advantages; it can easily recover the lost part in the edge image using the curve fitting method; it extracts surface features correctly regardless of the rotation of the surface in 3-D space.