Three dimensional orthogonal grid generation is able to control effectively the grid spacing near the boundaries, but there are some difficulty to meshing complex geometry. The mesh complex geometry by orthogonal grid generation method must divide block of geometry It is required a careful skill, and long time. Its also difficulty to make unstructured mesh on complex geometry. Particularly, three dimensional geometry must have more time and effort. Recently, there have been growing interests in mesh generation of complex grometry, aslike an automobile headlamp, the heart. The method of easily meshing complex geometry is resarched to solve them. We suggest octree grid into one among these methods. As octrce grid is automaticaly adapted at the boundaries by determine the level operations to control the grid spacing near the boundaries are unnecessary. In this paper we showed throe dimensional mesh generation, and heat-flow analysis on the octree mesh.
Three-dimensional mesh models have been widely used in various applications such as simulations, animations, and e-catalogs. In such applications the normal vectors of mesh models are used mainly for shading and take up the major portion of data size and transmission time paper over networks. Therefore a variety of techniques have been developed to compress them efficiently. In this paper, we propose the MOEC (Modified Octree Encoding Compression) algorithm, which allow multi lever compression ratios for 3D mesh models. In the algorithm, a modified octree has nodes representing their own positions and supporting a depth of the tree so that the normal vectors are compressed up to levels where the shading is visually indistinguishable. This approach provides efficient in compressing normals with multi-level ratios, without additional encoding when changing in compression ratio is required.
This paper presents a recognition method which interprets 3-D object in terms of several silhouettes of quadtree and octree. Object representation used in object matching should be invariant with respect to locatin and orientation of the object. Generalized octree is projected on to image plane along the principal axes. Regular octree is made from orthogonal directions, but generalized octree is independent to viewing directions. Recognition process is achieved in two-stage matching. The quadtrees and octrees of unknown object with minimum dissimilarities are matched with the quadtrees and octrees of the models. So as to verify efficiency of 3-D object representation and accuracy of object recognition, experiments are performed for 14 different type of geometrical models and its results have been shown.
In this paper, we present an color quantization method by complementing the disadvantage of K-means color quantization that is one of the well-known color quantization. We named the proposed method "octree-means" color quantization. K-means color quantization does not use all of the clusters because it initializes the centroid of clusters with random value. The proposed method complements this disadvantage by using the octree color quantization which is fast and uses the distribution of colors in image. We compare the proposed method to six well-known color quantization methods on ten test images to evaluate the performance. The experimental results show 68.29 percent of mean square error(MSE) and processing time increased by 14.34 percent compared with K-means color quantization. Therefore, the proposed method improved the K-means color quantization and perform an effective color quantization.
플래시 메모리는 빠른 처리 속도, 비휘발성, 저 전력, 강한 내구성 등으로 인해 최근 스마트폰, 태블릿, 노트북, 컴퓨터와 같은 여러 분야에서 많이 사용하고 있다. 최근 기존에 사용하던 NAND 플래시가 미세화 기술의 한계에 봉착함에 따라 기존 2차원 구조의 NAND플래시를 대처할 장치로 3차원 수직구조 NAND 플래시 메모리(3D Vertical NAND)가 주목받고 있다. 기존의 플래시 메모리는 데이터를 효율적으로 삽입/삭제/검색하기 위해 B-tree와 같은 색인기법을 필요로 한다. 플래시 메모리 상에서 B-tree 구현에 관한 기존 연구로서는 BFTL(B-Tree Flash Translation Layer)기법이 최초로 제안되었다. 현재 3차원 V-NAND 구조의 플래시 메모리가 시작품으로 제작되어 머지않아 양산 될 예정이다. 본 논문에서는 향후 출시될 3차원 구조의 플래시 메모리에 적합한 Octree 기반의 파일시스템을 제안한다.
The stereoscopic vision system is the algorithm to obtain the depth of target object of stereo vision image. This paper presents an efficient disparity matching method using nagao filter, octree color quantization and dynamic programming algorithm. we describe methods for performing color quantization on full color RGB images, using an octree data structure. This method has the advantage of saving a lot of data. We propose a preprocessing stereo matching method based on Nagao-filter algorithm using color information. using the nagao filter, we could obtain effective depth map and using the octree color quantization, we could reduce the time of computation.
본 논문에서는 양질의 이면각을 가진 사면체로 물체 내부를 채우는 볼륨 요소망 구성 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 실행시간이 빠르고 안정적이며 구현이 쉬운 장점을 가지고 있다. 효율적인 공간 활용을 위해 옥트리를 사용함으로써 물체 내부에서 표면에 이르기까지 다양한 크기의 사면체를 활용할 수 있다. 최소 이면각을 최대화하고 최대 이면각을 최소화하는 양질의 요소망을 얻기 위하여 옥트리의 인접 셀들 사이의 레벨 차이를 제한하며, 옥트리 및 요소망 생성 속도를 높이기 위하여 정규 격자에서의 부호거리장을 사용한다. 본 논문에서 제안한 요소망 구성 방법은 유한요소법 기반의 변형체 시뮬레이션이나 사면체 기반의 유체 시뮬레이션 등에서 유용하게 활용될 수 있다.
최근 3차원 지상 레이저 스캐너의 성능이 고도로 향상됨에 따라 취득된 측점들로 구성된 포인트 클라우드의 용량도 급격히 증가하고 있다. 본 연구는 3차원 지상 레이저 스캐너로부터 취득한 대용량 포인트 클라우드로부터 옥트리를 생성하고 측점을 질의하기 위한 선행 연구의 파일 참조 옥트리 방식을 개선하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 메인 메모리에 구현된 옥트리의 리프 노드에는 첫 번째 측점의 파일 포인터만을 저장하였다. 아울러 동일한 리프 노드에 속하는 측점들이 연속적으로 기록되도록 포인트 클라우드 파일을 재구성하였다. 약 3억 개의 측점으로 구성된 포인트 클라우드로부터 옥트리를 생성하고 일련의 측점 주위로 일정 반경 안에 존재하는 측점들에 대한 질의 시간을 측정하였다. 결과적으로 옥트리의 생성 시간, 저장과 복원 시간, 질의 시간 및 메모리 사용량 등 모든 면에서 제안한 방식이 기존 방식에 비하여 향상된 성능을 나타내었다. 특히 질의 속도는 2배 이상, 메모리 효율성은 4배 이상 증가하였다. 따라서 본 연구는 선행 연구의 방식을 명백히 향상시켰다고 판단할 수 있다. 아울러 메인 메모리의 크기를 크게 상회하는 초대용량 포인트 클라우드로부터 옥트리를 구성하고 측점을 질의하는 것이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 대형구조물의 형상관리를 위해 3D 레이저 스캐닝을 이용하여 옥트리기반 구조물 형상정보 가시화를 진행하였다. 이를 위해 3D스캔데이터를 옥트리 데이터 구조로 변환할 수 있는 프로세스를 정립하고, 메쉬기법과 래스터/백터변환 처리를 통해 점(point) 데이터가 2차원 면 형태를 거처 3D객체로 생성되는 프로세스를 진행하였다. 생성된 3D객체는 옥트리 데이터 구조로 전달할 수 있는 형식인 Binary file type로 변환하는 작업이 진행되었고, 변환된 Binary file을 옥트리 최상의 노드인 Root노드로 전달하였다. Root 노드를 시작으로 옥트리 내부에서의 세부분할 작업 후 내부노드 데이터 저장과 비어있는 영역제거를 통해 옥트리기반 구조물 형상정보모델을 구축하였다. 본 연구가 수행된 Test-bed는 성균관대학교 내에 위치한 강교량 구조물로, 구축된 옥트리기반 형상정보는 스캔데이터를 89.3% 압축하였으며 독일의 사무용빌딩, 대학캠퍼스와 미국 소재 단과대학건물 스캔데이터와의 비교를 통하여 옥트리 데이터 압축률을 확인하였다. 본 연구를 통해 대형구조물 및 복층터널의 내부형상정보관리를 위한 형상정보 가시화의 기반을 마련하였으며, 형상정보 가시화를 통해 구조물 모니터링 및 유지관리 효율을 높일 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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