DOI QR코드

DOI QR Code

Fast Axis Estimation from 3D Axially-Symmetric Object's Fragment

3차원 회전축 대칭 물체 조각의 축 추정 방법

  • 리량 (숭실대학교 전자공학과) ;
  • 한동진 (숭실대학교 ITRC연구소) ;
  • 한헌수 (숭실대학교 전자공학과)
  • Received : 2010.07.23
  • Accepted : 2010.12.01
  • Published : 2010.12.25

Abstract

To reduce the computational cost required for assembling vessel fragments using surface geometry, this paper proposes a fast axis estimation method. Using circular constraint of pottery and local planar patch assumption, it finds the axis of the symmetry. First, the circular constraint on each cylinder is used. A circular symmetric pot can be thought of unions of many cylinders with different radii. It selects one arbitrary point on the pot fragment surface and searches a path where a circumference exists on that point. The variance of curvature will be calculated along the path and the path with the minimum variance will be selected. The symmetric axis will pass through the center of that circle. Second, the planar patch assumption and profile curve is used. The surface of fragment is divided into small patches and each patch is assumed as plane. The surface normal of each patch will intersects the axis in 3D space since each planar patch faces the center of the pot. A histogram method and minimization of the profile curve error are utilized to find the probability distribution of the axis location. Experimental results demonstrate the improvement in speed and robustness of the algorithms.

깨어진 항아리 조각들을 가상 공간에서 조립하기 위하여 조각 표면을 이용한 빠른 3차원 회전축 추정 방법을 제안한다. 물체의 원형성과 표면의 국지적 평면성을 이용하여 대칭축을 찾는 방법을 사용한다. 항아리 조각 같은 회전축 대칭 물체는 반지름이 다른 여러 원통의 중첩으로 생각될 수 있다. 각 원통의 원형성을 회전축 계산에 이용한다. 먼저, 표면 위 임의의한 점을 지정하고 그 점을 통과하는 여러 개의 원통상의 궤도를 각각의 곡률의 변화를 측정 검사하여 조사한다. 올바른 원의 궤도는 곡률의 변화가 없을 것이므로 가장 작은 곡률의 변화가 원의 궤도로 선택된다. 또한 원의 중심점으로 축이 통과하는 경로가 되므로 원의 중심점이 축의 위치가 된다. 표면의 국지적 평면성과 프로파일 곡선 근사를 통한 축 위치 추정 방법 또한 연구 되었다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 계산 속도가 향상되었고 조각의 부위에 영향을 받지 않는 강건성을 가짐을 실험적으로 입증하였다.

Keywords

References

  1. D. B. Cooper, Dongjin Han, "Bayesian pot-assembly from fragments as problems in perceptual-grouping and geometric-learning," Proceedings, International Conference on Pattern Recognition, vol. 3, pp. 297-302, 2002.
  2. D. B. Cooper, Dongjin Han, "Assembling virtual pots from 3D measurements of their fragments," Proceedings of the 2001 conference on Virtual reality, archeology, and cultural heritage. ACM NewYork, NY, USA, pp. 241-254, 2001.
  3. G. Papaioannou, E-A. Karabassi, T. Theoharis, "Reconstruction of three-dimensional objects through matching of their parts," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, pp. 114-124, 2002. https://doi.org/10.1109/34.982888
  4. W. Kong, B. B. Kimia, "On solving 2D and 3D puzzles using curve matching," IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Hawaii, USA, vol. 2, pp. 583-590, Dec, 2001.
  5. A. R. Willis, D. B. Copper, "Bayesian Assembly of 3D Axially Symmetric Shapes from Fragments," Proceedings, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Washington, D.C., USA, vol.1, pp. 82-89, 2004.
  6. Yan Cao, D. Mumford, "Geometric Structure Estimation of Axially Symmetric Pots from small Fragments," In Proceedings of SPPRA'02: Signal Processing, Pattern Recognition, and Applications, IASTED, Jun, 2002.
  7. J. C. McBride, B. B. Kimia, "Archaeological Fragment Re-Assembly Using Curve Matching," Computer Vision and Pattern Recognition Workshop, Brown University, Sep, 2003.
  8. A. Willis, D. B. Cooper, "Estimating a priori Unknow 3D Axially Symmetric Surfaces from Noisy Measurement of their Fragments," Proceeding of the Third International Symposium on 3D Data Processing, Visualization, and Transmission, Washington, DC, USA, pp. 334-341, 2006.
  9. Martin Kampel, Robert Sablatnig, "Virtual Reconstruction of broken and unbroken Pottery," Proceedings of the Fourth International Conference on 3-D Digital Imaging and Modeling, Banff, Alberta, Canada, Jan, 2003.