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.
이차원 영상에서 정의된 에지와 유사하게 삼차원 메쉬에서도 주요 부위의 경계를 표현하는 기하학 특징을 정의할 수 있다. 삼차원 메쉬에서 기하학 특징은 메쉬 단순화, 메쉬 변형과 메쉬 편집 등과 같은 여러 응용에 기본적인 항목으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 삼차원 메쉬의 기학적 특징을 효과적으로 찾기 위하여 이차원 영상의 라이브와이어와 라이브레인 기법을 삼차원 메쉬로 확장한 기하학 라이브와이어와 기하학하 라이브레인 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 메쉬의 기하학 특징을 나타내기 위하여 근사곡률을 사용하였고 메쉬 그 자체를 정의된 비용함수를 에지의 가중치고 가지는 가중치 방향그래프로 나타내었다. 그리고 만들어진 가중치 방향그래프에 대해 잘 알려진 최단경로 탐색 알고리즘을 이용하여 사용자에 의해 지정된 점들 사이에 존재하는 삼차원 메쉬에서의 기하학 특징을 추출하였다. 본 논문에서는 사람 얼굴, 소, 신발과 치어 메쉬 모델에 나타나는 기하학 특징을 추출하기 위하여 제안한 기법을 적용하여 얻어진 결과를 가시화한다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제24권1호
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pp.23-37
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2020
The quadratic error metric (QEM) algorithm has been frequently used for simplification of triangular surface models that utilize the vertex-pair algorithm. Simplified models obtained using such algorithms present the advantage of smaller storage capacity requirement compared to the original models. However, a number of cases exist where significant features are lost geometrically, and these features can generally be preserved by utilizing the advantages of the curvature-weighted algorithm. Based on the vertex-based geometric features, a method capable of preserving the geometric features better than the previous algorithms is proposed in this work. To validate the effectiveness of the proposed method, a simplification experiment is conducted using several models. The results of the experiment indicate that the geometrically important features are preserved well when a local feature is present and that the error is similar to those of the previous algorithms when no local features are present.
Crystal boundaries in igneous rocks are genetically classified in order to predict the geometric patterns of the boundaries which may aid deciphering the textural code in igneous rocks. Crystal boundaries may be formed by two end-member processes;(1) mechanical and (2) chemical removal of interstitial melt. Mechanical removal of the melt will form displacement impingement boundaries, while chemical removal of the melt will form growth impingement boundaries. The positions of boundaries relative to the material points may be affected by secondary processes such as (1) migration and (2) dissolution. The geometric features of crystal boundaries, suggested in this study, may be useful when studying igneous textures and processes, although it may be impossible to determine the suggested features with the analytical techniques currently avilable.
A personal computer based color machine vision system with video camera and fluorescent lighting system was used to generate images of stationary tobacco leaves. Image processing algorithms were developed to extract both the geometric and the color features of tobacco leaves. Geometric features include area, perimeter, centroid, roundness and complex ratio. Color calibration scheme was developed to convert measured pixel values to the standard color unit using both statistics and artificial neural network algorithm. Improved back propagation algorithm showed less sum of square errors than multiple linear regression. Color features provide not only quality evaluation quantities but the accurate color measurement. Those quality features would be useful in grading tobacco automatically. This system would also be useful in measuring visual features of other agricultural products.
본 논문은 2차원 영상에서 커서를 특징 경계로 이동시키는 스내핑(snapping)과 특징 경계를 추출하는 래핑(wrapping)을 3차원 메쉬로 확장하여 메쉬상의 기하적 특징을 사용자가 의도한 대로 추출할 수 있는 기법을 다룬다. 먼저 메쉬상의 나타나는 기하적 특징을 계량화하기 위해 근사 곡률과 움직임 비용함수를 정의한다. 이들 수치 값을 기반으로 기하적 스내핑과 기하적 래핑 알고리즘을 설계한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘을 얼굴 메쉬와 치아 메쉬상에 나타나는 기하적 특징을 추출하기 위해 적용하였다.
본 논문은 확장된 지역특징을 이용하여 서로 중첩된 물체를 인식하는 새로운 방법에 대해 기술한다. 먼저 모델물체의 화상으로부터 코너, 아크, 평행선 및 코너-아크로 구성된 지역특징을 추출하고 지식베이스를 구축한다. 물체의 정합을 위해, 입력화상으로 부터 지역특징을 추출한 다음, 지식베이스의 특징과의 유사성을 조사하여 유사한 특징 set으로부터 기하변환을 구한다. 기하변환이 클러스터를 형성하면, 그 클러스터의 중심으로 가설을 설정하고 역기하변환으로 정합을 검증한다. 실험을 통해, 제안된 물체인식방법이 기존의 방법에 비해 인식율과 정확도를 높인다는 것을 확인하였다.
Although feature-based design is a promising approach to fully integrating CAD/CAM, current feature-based design approaches seldom provide methodologies to easily define and design features. This paper proposes a new approach to integrating parametric design with feature-based design to overcome those limitations by globally decomposing a design into a set of features and locally defining and positioning each feature by geometric constraints. Each feature is defined as a parametric shape which consists of a feature section, attributes, and a set of constraints. The generalized sketching and sweeping techniques are used to simplify the process of designing features. The proposed approach is knowledge-based and its computational efficiency in geometric reasoning is improved greatly. Parametrically designed features not only have the advantage of allowing users to efficiently perform design changes, but also provide designers with a natural design environment in which they can do their work more naturally and creatively.
본 논문은 3차원 기하 모델에서 돌출된 특징 영역을 유지하며 단순화하기 위한 방법에 관한 것으로서 3차원 레인지 스캐닝 시스템으로 부터 삼각형 기하 데이터를 입력받아 기하 데이터의 각 점들에 대해 근사화 표면을 생성하고, 생성된 표면에서의 점들에 대한 곡률과 곡률 미분 값을 측정한 후, 기하 데이터의 에지에 대해 제로-클로싱을 측정하여 특정점을 찾아낸다. 특정점을 주 곡률 방향으로 연결하여 특정 선을 생성하고, 거리기반오차에 특정에지오차를 조합한 FQEM(Feature Quadric Error Metric)을 이용하여 단순화를 수행하게 된다. 본 논문에서는 제안방법의 우수성을 기존 방법과의 실험결과의 비교를 통하여 보여 준다.
최근 몇 년간 의학 분야에서는 인체의 해부학적 구조를 컴퓨터 그래픽스 기술을 통해 컴퓨터로 재구성하려는 많은 시도가 있었다. 이러한 시도는 치의학 분야에서도 이루어져 왔으며, 여러 분야에 응용되고 있다. 예를 들어, 치과 자료의 3차원 가시화와 측정, 임플란트 식립 위치 찾기, 보철학에서 인공치아 재건을 위한 곡면 재구성과 교정학에서 치아의 재위치 등이 그 예이다. 본 논문에서는 이들 치의학 응용 분야에서 가장 중요하게 사용되고 있는 교두, 능선, 열구 및 피트와 같은 치아의 기하학적인 특징을 검출하기 위한 기법을 제시한다. 제안된 방법은 석고 모형의 3차원 입력으로 만들어진 3차원 치아 모델에서 계산된 근사 곡률에 기초한다. 제안된 방법을 사용하여 검출된 결과는 기하학적인 특징을 보여주며, 제안한 방법과 다른 기존의 방법의 가시적 비교를 통해, 제안한 방법이 좀더 정확한 기하학적인 특징을 검출하는데 유용하게 사용될 수 있음을 알았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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