본 논문에서는 삼각 메쉬에 관한 보다 안정되고 직관적인 새로운 다중해상도 메쉬 편집 기술을 제안한다. 본 논문의 기본 아이디어는 3차원 메쉬 상에서 편집 영역을 선택하여 2차원 영역으로 임베딩을 하는 과정과 사용자에 의해서 정의되는 편집 정보를 보간하는 곡면을 생성하는 과정으로 이루어지며, 이를 통해 편집 영역 안에 있는 다른 꼭지점의 변위 정보를 곡면 함수값으로부터 생성한다. 본 논문에서 사용되는 임베딩 방법은 확장 볼록 조합 매개변수화 방법으로서 임베딩된 2차원 메쉬의 삼각형들은 자기 교차를 하지 않으며 또한 볼록 조합 계수를 정의할 때 모양 유지 방법을 사용하기 때문에 3차원 삼각형의 모양을 제대로 유지할 수 있다. 또한 편집 결과의 영역을 조절할 수 있도록 하기 위하여 다단계 B-스플라인 곡면을 이용하여, 상호작용적이며 직관적이어서 보다 안정되고 효율적인 메쉬 편집 결과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 동적인 실제 객체로부터 얻어진 깊이 맵으로부터 3차원 메쉬 모델을 생성할 때, 영상의 경계정보를 기반으로 효율적인 비정규 메쉬를 생성하는 기법을 제안한다. 우선 깊이 맵으로부터 소수의 특징점과 경계영역에서의 실루엣 점을 추출한다. Delaunay 삼각화 기법을 적용할 때 경계 피부에 발생하는 불필요한 삼각형들을 효율적으로 제거하기 위해 실루엣점으로 구성된 경계 라인을 제약조건으로 사용한다. 즉 깊이 맵으로부터 경계 영역 정보를 추출하고 이를 기반으로 관심 객체의 비정규 삼각 메쉬에 존재하는 불필요한 외부 삼각형을 제거한다. 최종적으로 생성된 3차원 메쉬에 포함된 형상 노이즈를 제거하기 위해 메쉬 스무딩 기법을 적용하고, 깊이 맵과 동시에 획득된 컬러 영상을 텍스쳐링하여 3차원 메쉬를 생성한다.
멀티미디어 데이터 중 3차원 멀티미디어 데이터의 저작권 보호를 위한 기술로 디지털 워터마킹에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 워터마킹 기술은 공간영역에 워터마크를 삽입하는 것과 주파수 영역에 워터마크를 삽입하는 기술로 크게 나누어진다. 본 논문에서는 3차원 깊이정보로부터 다각형 모델링을 구현하고 깊이영상의 저작권보호를 위한 방법으로 먼저 3차원으로 획득된 깊이정보로부터 다각형메쉬(polygon mesh)를 구성하고 3차원 메쉬 데이터를 DCT변환을 이용하여 주파수 영역으로 변환한 후 변환된 주파수 영역에 적응적으로 워터마크를 삽입하고 검출하였다. 깊이영상의 저작권보호를 위한 비가시적이며 강인한 워터마킹 방법을 구현하였다.
본 논문은 3차원 형상 인식시스템으로부터 스캔 한 3차일 영상 데이터의 깊이정보에 3차원 에지를 추출하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 3차원 수직 평형 형상 인식기로 object scanning을 한 데이터 값들을 추출한다. 이 추출된 값들의 특성은 2차원 영상 즉 x, y축에 각각의 픽셀에 깊이정보를 가지는 3차원영상으로서 기존의 3차원영상과는 다른 차이를 가지며 영상의 품질이 우수하며 많은vertex 정보와 메쉬 정보를 가지고 있다. 따라서 획득된 데이터에서 x좌표와 y좌표는 영상에 있어서 위치를 나타내는 정보이고, T좌표는 3차원영상을 형성하는 깊이 정보들이다. 3차원 형상 인식시스템에서 스캔 한 3차원 얼굴영상으로부터 에지를 검출하여 에지가 존재하는 위치에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의실험 한 결과 워터마크가 삽입된 모텔의 절단(cropping), 리메쉬(remesh) 및 메쉬간소화(mesh simplification) 공격에 대한 견고성이 우수함을 확인함으로써 3차원형상 인식 시스템에 직접적인 워터마크 삽입이 가능함을 증명하였다.
본 논문은 3차원 얼굴 영상을 복원하기 위해 구조 광(structured light) 영상에서 2차원 메쉬를 추정하는 방법을 제안한다. 프로젝터를 사용하여 얼굴에 구조 광을 투영하고 카메라로 찍어 구조 광 영상을 획득한다. 획득한 영상에서 투영된 격자점을 추출한다. 격자점들의 위치와 각도를 사용하여 2차원 메쉬를 추출한다. 추출 과정에서 발생한 오류를 편집하고 정확한 2차원 메쉬를 추출한다.
3차원 프린터나 깊이 카메라 등을 이용하면 실세계의 3차원 메쉬 데이터를 손쉽게 생성할 수 있지만, 이렇게 생성된 데이터에는 필연적으로 불필요한 노이즈가 포함되어 있다. 따라서, 온전한 3차원 메쉬 데이터를 얻기 위해서는 메쉬 디노이징 작업이 필수적이다. 하지만 기존의 수학적인 디노이징 방법들은 전처리 작업이 필요하며 3차원 메쉬의 일부 중요한 특징들이 사라지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 딥 러닝 기반의 3차원 메쉬 디노이징 기법을 소개한다. 구체적으로 본 논문에서는 인코더와 디코더로 구성된 컨볼루션 기반 오토인코더 모델을 제안한다. 메쉬 데이터에 적용하는 컨볼루션 연산은 메쉬 데이터를 구성하고 있는 각각의 정점과 그 주변의 정점들 간의 관계를 고려하여 디노이징을 수행하며, 컨볼루션이 완료되면 학습 속도 향상을 위해 샘플링 연산을 수행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 오토인코더 모델이 기존 방식보다 더 빠르고 더 높은 품질의 디노이징된 데이터를 생성함을 확인하였다.
2차원 영상에 대한 이미지 스내핑(image snapping)이란 이미지 상에서 커서를 찍었을 때 그 커서를 이미지상의 에지와 같은 주요 특징을 나타내는 위치로 자연스럽게 옮기는 기능을 말한다. 본 논문에서는 이미지 스내핑 개념을 3차원 삼각형 메쉬로 확장한 기하학적 스내핑(geometric snapping)을 제시한다. 기하학적 스내핑이란 이미지 스내핑과 유사하게 사용자가 삼각형 메쉬상에서 선택한 위치가 주요 특징을 나타내는 위치로 자연스럽게 옮겨갈 수 있는 기능을 말한다. 커서의 움직임은 삼각형 메쉬상에 정의된 근사 곡률(approximate curvatures)을 기반으로 이루어진다. 제안된 기하학적 스내핑을 응용하여 3차원 삼각형 메쉬상에 나타나는 주요 특징을 찾을 수 있었고, 더욱이 치과 보철물 분야에서 교합면을 생성하는데 필수적인 치아의 기하학적 특징을 추출하는데 적용될 수 있음을 알았다.
본 논문에서는 령크 충돌을 최소화 하는데 중점을 두고 순위차원 라우팅을 사용하여 완전이진트리를 3차원 메쉬로 임베딩하는 방법을 제안한다. 기존의 연구[14]에서는, 완전이진트리를 3차원 메쉬에 임베딩 할 때 순위차원 라우팅을 사용하는 경우 1, 2 차원에서 링크 충돌이 발생하였고, 순위차원 라우팅을 따르지 않는 경우 1차원에서만 링크 충돌이 존재하도록 하는 임베딩 방법을 보였었다. 이와 비교하여 본 논문에서는 순위차원 라우팅을 사용하고 링크 충돌이 존재하지 않는 임베딩 방법을 제안하며, 이 방법에 의해 임베딩을 수행한 결과, 임베딩을 위해 사용된 메쉬의 크기가 최적크기의 1.27 배를 넘지 않음을 증명한다.
본 논문에서는 카메라 자동 교정을 통한 3차원 재구성 과정에서 생기는 오차로 인해 포함되는 잡음을 특성에 따라 효과적으로 제거하여 정교한 3차원 데이터를 얻기 위한 방법을 제안한다. 기존의 잡음 평활화 과정은 잡음 때문에 면적이 큰 메쉬는 3차원으로 재구성하는데 문제점이 존재한다. 제안한 알고리즘은 메쉬의 면적이 중요하기 때문에 취득된 3차원 데이터는 불필요한 삼각형 메쉬들을 사전에 제거하는 전처리 과정이 필요하다. 본 연구는 3차원 메쉬의 면적 정보를 이용하여 잡음의 특성을 분석하고, 그 특성에 따라 피크 잡음과 가우스 잡음을 분리하여 효과적으로 잡음을 제거한다. 본 알고리즘의 성능은 재구성 데이터에 대한 정량적인 비교 분석을 통해 기존의 메쉬 평활화 방법보다 더 정교한 3차원 데이터를 얻음을 확인하였다.
3차원 관상동맥처럼 위상 구조가 중요한 객체의 형상을 분석하기 위해서는 혈관의 분기점, 극단점, 혈관의 계층적 구조 관계 등의 정보를 함축적으로 표현할 수 있는 골격 추출이 매우 중요하다 본 논문에서는 3차원 CT 혈관조영술(3D CT Angiography)로 촬영된 영상으로부터 관상동맥의 3차원 골격을 추출하는 방법을 개발하였다. 먼저, CT 혈관조영술부터 획득한 슬라이스 이미지로부터 3차원 조작 및 수술 시뮬레이션 등을 위하여 혈관의 3차원 표면에 대한 메쉬 모델을 생성한다. 생성된 메쉬 모델이 임의로 변형된 후에도 자동으로 골격을 쉽게 추출할 수 있도록 메쉬 모델을 복셀화하는 단계를 거친다. 이렇게 얻어진 복셀모델로부터 유클리디언 거리 맵을 구성하여 discrete medial surface (DMS)을 생성하고 최종적으로 골격을 추출하게 된다. 이렇게 추출된 3차원 골격은 관상동맥 수술 시뮬레이션 등에서 다양한 형상 분석에 유용하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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