• 방송공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.962-965
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• 2008

2차원 형상기술자는 형상의 특성을 수치화하여 형상의 분류와 비교를 가능하게 하며, 영상 검색 및 3차원 모델 검색 등에 적용되어왔다. 기존에 개발된 기술자들은 한 형상의 외곽선에 해당하는 폐곡선만을 기술하거나 정밀성이 떨어진다는 한계가 있었다. 이에 따라 본 논문에서는 하나 이상의 폐곡선으로 이루어진 다중형상에 적용하기 위한 다중 곡률-단계 공간 (Multi Curvature-Scale Space) 기술자를 제안한다. 구체적으로, 하나의 폐곡선을 기술하는데 뛰어난 곡률-단계공간 기술자를 각 폐곡선에 적용하고, 이와 함께 전체 형상내의 각 폐곡선들의 배치 형태를 수치화하여 전체 형상을 기술한다. 또한, 기술자를 구성하는 각 값의 가중치를 조절할 수 있게 하여 사용자에 따른 유사도의 모호함을 극복할 수 있게 하였다. 제시하는 다양한 실험 결과는 제안하는 기술자의 유용함을 나타낸다.

• 충청수학회지
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• 제34권1호
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• pp.37-53
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• 2021

In this paper we define scaled visual curvature and visual Frenet frame that can be visually accepted for discrete space curves. Scaled visual curvature is relatively simple compared to multi-scale visual curvature and easy to control the influence of noise. We adopt scaled minimizing directions of height functions on each neighborhood. Minimizing direction at a point of a curve is a direction that makes the point a local minimum. Minimizing direction can be given by a small noise around the point. To reduce this kind of influence of noise we exmine the direction whether it makes the point minimum in a neighborhood of some size. If this happens we call the direction scaled minimizing direction of C at p ∈ C in a neighborhood Br(p). Normal vector of a space curve is a second derivative of the curve but we characterize the normal vector of a curve by an integration of minimizing directions. Since integration is more robust to noise, we can find more robust definition of discrete normal vector, visual normal vector. On the other hand, the set of minimizing directions span the normal plane in the case of smooth curve. So we can find the tangent vector from minimizing directions. This lead to the definition of visual tangent vector which is orthogonal to the visual normal vector. By the cross product of visual tangent vector and visual normal vector, we can define visual binormal vector and form a Frenet frame. We examine these concepts to some discrete curve with noise and can see that the scaled visual curvature and visual Frenet frame approximate the original geometric invariants.