3D 인터렉티브 텍스쳐 페인팅은 3차원 공간상에서 3D 모델 데이터의 표면에 직접 브러쉬를 이용하여 페인팅하는 것을 말한다. 3D 인터렉티브 텍스쳐 페인팅을 구현하기 위해서는 매개변수화와 브러쉬 드로잉이 중요하다. 본 논문에서는 3D 공간상에서 평균값좌표를 이용하여 3D 모델의 표면 메쉬상에 텍스쳐 페인팅을 수행하는 효과적인 방법을 제안한다. 기존 연구가 가지고 있는 문제점은 반복적인 매개변수화의 과정과 그로 인한 해상도의 큰 변화이다. 이러한 반복적인 매개변수화 과정을 피하기 위하여 주어진 메쉬에 한 번의 전역적 매개변수화를 적용시키고, 3차원상의 메쉬에 직접적으로 페인팅 할 수 있는 인터페이스를 제공하였다. 결과적으로 2차원으로의 텍스쳐 수정 과정 및 랜더링 과정을 반복적으로 적용할 필요가 얼게 되어 3차원 모델러에게는 매우 효율적인 방법을 제공할 수 있다.
3차원 관상동맥을 분석하기 위해서는 혈관의 분기점, 극단점, 혈관의 계층적 구조 관계를 함축적으로 표현하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는3차원 CT 혈관 조영 영상으로부터 관상동맥의 3차원 골격을 자동으로 추출하는 방법을 개발하였다. 먼저, CT혈관 조영술에 의해 획득된 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 복셀 모델로부터 표면복셀을 결정하고 표면 복셀로부터 객체 복셀까지의 유클리드 거리값를 계산하여 유클리드 거리맵(EDM)을 계산한다. 계산된 EDM 으로부터 객체 복셀이 가지게 되는 최대 내접 구를 계산하여 Discrete Medial Surface을 생성하게 되는데 이것은 골격의 후보가 된다. 골격의 후보집합 복셀에 대하여 Dijkstra 최단 경로 결정 알고리즘을 적용하여 골격을 자동으로 추출하게 된다. 이렇게 추출된 3차원 골격은 관상동맥 수술 시뮬레이션 등의 다양한 형상 분석에 유용하게 사용될 수 있다.
온라인 게임 서비스를 위해 캐릭터 외형 페인팅를 하기 위해서는 3D 인터렉티브 텍스쳐 페인팅를 사용한다. 3D 인터렉티브 텍스쳐 페인팅은 3차원 공간상에서 3D 모델 데이터의 표면에 직접 브러쉬를 이용하여 페인팅 하는 것을 말한다. 3D 인터렉티브 텍스쳐 페인팅을 구현하기 위해서는 매개변수화와 브러쉬 드로잉이 중요하다. 본 논문에서는 3D 공간상에서 평균값좌표를 이용하여 3D 모델의 표면 메쉬상에 텍스쳐 페인팅을 수행하는 효과적인 방법을 제안한다. 기존 연구가 가지고 있는 문제점은 반복적인 매개변수화의 과정과 그로 인한 해상도의 큰 변화이다. 이러한 반복적인 매개변수화 과정을 피하기 위하여 주어진 메쉬에 한 번의 전역적 매개변수화를 적용시키고, 3차원상의 메쉬에 직접적으로 페인팅 할 수 있는 인터페이스를 제공하였다. 결과적으로 2차원으로의 텍스쳐 수정 과정 및 렌더링 과정을 반복적으로 적용할 필요가 없게 되어 3차원 모델러에게는 매우 효율적인 방법을 제공할 수 있다.
RGB-D 카메라 촬영 영상에 대한 카메라 포즈 추정을 통하여 복원한 3차원 전역 공간의 점 집합으로부터 삼각형 메쉬를 생성할 때, 일반적으로 메쉬의 크기가 커질수록 3차원 모델의 품질 또한 향상된다. 하지만 어떤 한계를 넘어서 삼각형 메쉬의 해상도를 높일 경우, 메모리 요구량의 과도한 증가나 실시간 렌더링 성능저하 문제뿐만 아니라 RGB-D 센서의 정밀도 한계로 인한 접 집합 데이터의 노이즈에 민감해지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간 응용에 적합한 3차원 모델 생성을 위하여 비교적 적은 크기의 삼각형 메쉬에 대하여 3차원 점 집합의 촬영 색상으로부터 고화질의 텍스쳐를 생성하는 기법을 제안한다. 특히 카메라 포즈 추정을 통하여 생성한 3차원 점 집합 공간과 2차원 텍스쳐 공간 간의 매핑 관계를 활용한 간단한 방법을 통하여 RGB-D 카메라 촬영 영상으로부터 복원한 3차원 모델에 대하여 효과적으로 텍스쳐를 생성할 수 있음을 보인다.
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.
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.
하나의 치아가 일부 파손되어 수복되어야 할 보철물을 인레이/온레이(Inlay/Onlay)라 한다. 본 논문에서는 3차원 메쉬 기반 모델에서 보다 정확한 인레이/온레이를 효과적으로 모델링하기 위한 기법을 제안한다. 인레이/온레이는 지대치와 접하는 내면과 밖으로 들어나는 외면으로 구성된다. 인레이/온레이의 내면 모델링은 2차원 다각선상의 Minkowski Sum 알고리즘을 이용하여 지대치와의 접합력을 확보한다. 그리고 미리 데이터베이스에 저장된 표준 치아 모델, 치과의사에 의해 만들어진 FGP(functionally guided plane) 및 메쉬의 변형 기법인 DMFFD(direct manipulation free-form deformation) 기법[16]과 MWD(multiple wires deformation) 기법[24]을 이용하여 외면을 모델링한다. 데이터베이스에 저장된 표준 치아는 인레이/온레이 외면의 형태를 결정하기 위해 사용되며, FGP는 환자의 인접면과 교합면의 특성을 반영하기 위해 사용되었다. 마지막으로 3차원 메쉬의 두 변형 기법인 DMFFD와 MWD 기법은 환자의 인접면과 교합면을 반영한 치아의 형태를 만들어 내기 위해 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법은 인레이/온레이의 내면과 외면을 설계할 때 필요한 정보를 미리 설정하여 처리하므로 기존의 방법에 비해 짧은 시간에 보다 정확한 인레이/온레이를 설계할 수 있었다.
디지털 워터마킹 기술은 디지털 콘텐츠의 불법 복제를 방지하기 위해 디지털 데이터에 사람이 감지할 수 없는 정보를 은닉한다. 본 논문에서는 3차원 메쉬 모델(mesh model)에 대한 적응형 워터마킹 방법을 제안한다 본 논문에서 제안한 방법에서는 서로 이웃하는 꼭지점 좌표들 사이의 공간적 상관성에 따라 워터마크를 삽입하며, 이는 사람의 눈에 잘 감지되지 않는 지역에 워터마크를 강하게 삽입하고 그렇지 않은 지역에는 약하게 삽입하는 적응형 워터마킹 기술이다., 우선, 3차원 메쉬 모델을 운행(traversing)하여 삼각형 스트립(triangle strip)을 생성하고, 모든 꼭지점 좌표를 구 좌표계(spherical coordinate system)로 변환시킨다. 그리고, 3차원 모델의 지역적 외관을 결정하는 꼭지점 좌표 값들의 변화량을 계산한 후, 워터마크 신호를 계산한 변화량의 크기에 따라 유연하게 꼭지점 좌표 값에 삽입시킨다. 본 논문에서 제안한 워터마크 방법이 워터마크 신호의 비지각성(imperceptibility)을 크게 개선시킬 수 있음을 실험을 통해 검증했으며, 제안한 방법의 강인성 (robustness)에 대한 BER (bit error rate) 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 삼각형 메쉬(triangular mesh)로 이루어진 3차원 모델의 연결 정보(connectivity data)와 형상 정보(geometry data)를 삼각형 팬(triangle fan) 구조에 기반하여 효율적으로 압축하는 부호화 기법을 제안한다. 첫째로, 연결 정보의 무손실 부호화로 꼭지점 차수 왜곡(vertex degree warping) 기법을 제안한다. 기존의 알고리듬이 연결 정보와 형상 정보를 분리하여 부호화하는데 반해 제안하는 알고리듬은 연결 정보를 부호화하는데 형상 정보를 이용하여 압축 효율을 높인다. 둘째로, 형상 정보를 압축하기 위해 이중 평행사변형 예측(dual parallelogram prediction) 기법을 제안한다. 삼각형 팬 구조를 이용함으로써 기존의 삼각형 스트립(triangle strip) 기반의 알고리듬보다 정확한 형상 예측이 가능하고, 예측 오차가 작아지게 된다. 다양한 3차원 메쉬 모델에 대한 모의 실험을 통하여 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 우수한 압축 성능을 나타냄을 확인하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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