본 논문에서는 효율적인 2차 오차 함수를 이용하여 입자 기반에서 EMC(Extended Marching Cubes) 알고리즘을 구현할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. Smoothing 커널(Kernels)을 통해 계산한 입자 평균 위치에서 레벨셋(Level-set)을 계산해 스칼라장을 구축한다. 그리고 난 뒤 SPH(Smoothed particle hydrodynamics)기반의 커널을 통해 밀도, 입자 평균 위치를 계산한다. 스칼라장을 이용해 등가 곡면(Isosurface)을 찾고 음함수로 표현된 표면을 구성한다. SPH 커널을 공간에서 미분하면 공간상의 어느 위치에서나 기울기를 계산할 수 있고, 이를 통해 얻어진 법선벡터를 이용하여 일반적인 EMC나 DC(Dual contouring)에서 사용하는 2차 오차 함수를 효율적으로 설계한다. 결과적으로 제안하는 방법은 메쉬와 같이 연결정보다 없는 입자 기반 데이터에서도 EMC 알고리즘을 구현하여 볼륨(Volume) 손실을 줄이고, 복잡한 음함수 표면을 표현할 수 있게 한다.
CPU기반의 볼륨 광선 투사법을 위하여 빈 공간을 도약하는 많은 방법들이 소개되었다. 하지만 광선의 샘플점이 투명한 공간과 비투명한 공간 사이에 있는 반투명-셀에 놓일 경우 기존의 방법들은 투명도 값을 매번 계산해야 하는 문제점이 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 기존 마칭큐브를 이용하는 방법이 제안되었다. 광선이 반투명-셀에 도착하면 마칭큐브 방법을 이용하여 생성된 삼각형들을 둘러싸고 있는 육면체를 구하고, 현재 샘플점이 육면체 내/외부에 있는지 계산한다. 샘플점이 육면체 외부에 위치하면 투명하다고 판단되어 재샘플링 연산없이 다음 샘플점으로 이동한다. 하지만 기존의 마칭큐브 테이블 구조를 그대로 이용하면 인접한 복셀의 테이블 값을 여러 번 참조해야 하므로 비효율적이다. 본 논문에서는 볼륨 광선 투사법에 적합한 마칭큐브 테이블을 제안함으로써 렌더링 속도를 높인다.
본 논문에서는 삼각형 집합(triangle soup)형식의 등가면(isosurface)을 추출하는 기존의 마칭큐브 기법을 개선하여, 연결된 메시(connected mesh)형식으로 추출하는 실시간 기법을 제안한다. 이를 통해 기존에는 불가능했던 다양한 렌더링 기법을 사용하여 동적으로 변하는 등가면을 렌더링할 수 있고, 등가면의 위상(topology)과 기하(geometry) 정보 등을 추출할 수 있다. 또한 지오메트리 셰이더 (geometry shader) 에서 사용하는 인접 삼각형 형태의 구조 (GL_TRIANGLES_ADJACENCY)를 생성하여 보다 다양한 셰이딩 기법을 지원한다. 본 기법은 기존 마칭큐브에 삼각형들을 연결하는 후처리 과정을 추가한 기법에 비해 300% 정도의 향상된 등가면 추출 속도를 보인다.
We describe a efficient surface reconstruction method that reconstructs a 3D manifold polygonal mesh approximately passing through a set of 3D oriented points. Our algorithm includes 3D convex hull, octree data structure, signed distance function (SDF), and marching cubes. The 3D convex hull provides us with a fast computation of SDF, octree structure allows us to compute a minimal distance for SDF, and marching cubes lead to iso-surface generation with SDF. Our approach gives us flexibility in the choice of the resolution of the reconstructed surface, and it also enables to use on low-level PCs with minimal peak memory usage. Experimenting with publicly available scan data shows that we can reconstruct a polygonal mesh from point cloud of sizes varying from 10,000 ~ 1,000,000 in about 1~60 seconds.
Recent times have seen the introduction of modeling technologies using implicit surface and marching cubes algorithm in the field of computer graphics. Implicit surface modeling is used to express characters or fluid. This study presents a calculation method for the density of curve skeletal primitives using parametric curve and implements an implicit surface modeling tool by utilizing Maya API. Skeletal primitives can be assembled and utilized in character modeling using the implemented modeling tool. Results could be obtained more effectively compared to existing particle-based methods.
본 논문에서는 Marching Cubes(MC)의 알고리즘을 이용하여 3차원 모델을 빠르게 복원하기 위한 방법을 제안한다. MC 알고리즘은 대용량의 데이터를 복원하기 때문에 많은 수의 복셀로부터 등가면을 추출하는데 오랜 시간이 걸린다. 또한 많은 수의 삼각형 패치 생성은 빠른 렌더링을 수행할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 등가면 추출 및 형성시간을 단축하고 형성된 등가면을 통한하는 과정을 동해 실행시간과 렌더링 시간을 단축할 수 있는 방법을 제안함으로써 MC의 문제점을 해결한다.
본 논문은 스테레오 정합(stereo matching)과 마칭큐브(marching cube)알고리즘을 통합하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 여러 각도에서 획득한 영상에 대해 스테레오 정합 기술을 적용하여 3차원 형상 데이타를 획득하고 카메라 외부 파라미터를 이용하여 결합하였다. 결합된 데이타를 영상 색인을 이용하여 메쉬로 재구성한 다음 각 점에 해당하는 법선벡터를 획득하고 메쉬 평탄화(mesh smooth)의 과정을 거쳐서 데이타를 부드럽게 처리하였다. 본 논문은 3차원 메쉬 재구성에 대한 일련의 과정 및 기술을 서술하였으며, 기존의 마칭큐브 알고리즘에서 생기는 3차원 데이타의 불안정에 대한 문제를 중간 등위면(iso-surface) 알고리즘을 제안하여 개선하였다.
마칭 큐브 알고리즘은 등밀도 곡면을 추출하는 과정에서 skinny triangle을 자주 생성한다. Skinny triangle은 한 변의 길이 또는 한 개의 내각이 기준치 이하인 삼각형으로서, 곡면을 처리할 때 여러 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 마칭 큐브 알고리즘에서 고려되는 15가지의 복셀 종류에 따라 skinny triangle을 제거할 수 있는 방법을 제안한다.
일반적으로 희소 볼륨 데이터에 대하여 고정적인 메모리 할당 방식을 사용할 경우 상당한 메모리 공간 낭비가 발생하며, 이는 대용량의 고해상도 볼륨 데이터의 경우 더 심각한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 불필요한 메모리 낭비를 개선하기 위하여 고정적인 메모리 공간이 아닌, 유효한 정보가 저장된 복셀 만을 효과적으로 저장하는 볼륨 데이터 표현 방법을 제안하고, 이를 기존의 정적인 메모리 할당 방법, 팔진 트리 그리고 복셀 해싱 방법과 메모리 사용량 및 연산 속도 측면에서 비교 분석한다. 특히 GPU 기반의 마칭 큐브 방법의 구현에 있어 본 논문에서 제안하는 방법과 복셀 해싱 방법을 비교 분석 한다.
대부분의 3차원 물체 복원 기술은 물체를 다수의 평면으로 나누고 물체의 각 표면을 근사시켜 표현한다. 주어진 분류치를 사용하여 mesh를 초기화시키는 Marching Cubes 알고리듬과 Delaunay Tetrahedrisation이 널리 사용되고 있다. 이와 더불어 deformable 모델은 적은수의 가정만으로도 다양한 종류의 데이터들에 대한 복원 및 재구성을 할수 있기 때문에 일반적인 물체복원에 적합하다. 현재 defrmable 모델이 기반이 된 복원 시스템에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 곡면으로 이루어진 물체에 대해서 적응 simplex mesh 기술을 바탕으로 3차원 물체를 압축 복원하는 방법을 제시한다. 이방법은 미리 정해진 mesh 구조를 변형시키고 곡률과 같은 기하학적인 특성들을 다시 설정하면서 본래의 3차원 물체로 접근시킨다. 시뮬레이션을 통해서 높은 압축률로 물체를 복원하고 물체의 모양을 최적으로 기술하기 위해 정점들이 곡률이 높은 곳으로 집중되는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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