KR100439577B1 - Triangular mesh segmentation apparatus and method based on surface normal - Google Patents
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Abstract
본 발명은 물체 표면의 법선 벡터를 이용함으로써, 효율적인 삼각형 메쉬 영역화를 실현할 수 있도록 한다는 것으로, 이를 위하여 본 발명은, 삼각형들로 구성되는 특정 물체의 모델에 대해 인접한 두 삼각형의 법선 벡터 사이의 각도와 기 설정된 임계값을 비교하고, 그 비교 결과와 각 삼각형에 대한 같은 영역 또는 다른 영역의 포함 여부에 의거하여, 두 삼각형을 같은 영역으로 병합하거나, 다른 영역 또는 새로운 영역으로 분류하는 방식으로 서브 영역화를 수행하고, 분할된 각 서브 영역의 평균 법선 벡터를 산출하여 인접하는 두 서브 영역의 평균 법선 벡터의 각도와 기 설정된 임계값을 비교하여, 임계값 이내이면 하나의 영역으로 합병하고 그렇지 않으면 병합하지 않는 방식으로 메인 영역화를 수행하며, 인접하는 선분간의 각도, 크기에 의거하여 분할된 각 메인 영역으로 경계선을 보정함으로써, 특정 물체에 대한 메쉬 영역화를 효과적으로 수행할 수 있는 것이다.The present invention enables efficient triangular mesh localization by using a normal vector of the object surface. To this end, the present invention provides an angle between two adjacent triangular normal vectors for a model of a particular object consisting of triangles. And sub-areas by comparing the preset threshold values and merging the two triangles into the same area or classifying them into different areas or new areas based on the comparison result and whether the same area or the other area for each triangle is included. And calculate an average normal vector of each divided subregion, compare the angles of the average normal vectors of two adjacent subregions with a preset threshold, and merge into one region if not within the threshold, otherwise merge Main areaization is performed in a non-conforming manner, based on the angle and size of adjacent line segments. By correcting a boundary with each main zone over the partition, it is possible to effectively perform the mesh zoning for a particular object.
Description
본 발명은 삼각형 메쉬 영역화를 실현하는 기법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 전체 물체의 형태 유지가 무엇보다 중요한 다중 해상도 모델링 기법에 적용하는데 적합한 표면 법선 기반의 삼각형 메쉬 영역화 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a technique for realizing triangular mesh segmentation, and more particularly, to a surface normal based triangular mesh segmentation apparatus and method suitable for application to a multi-resolution modeling technique in which shape maintenance of an entire object is paramount. will be.
통상적으로, 컴퓨터 비전 분야에서는 공간 부호화 거리 측정기나 레이저 스캐너 등을 이용하여 취득한 3차원 데이터를 효율적으로 표현하기 위하여, 취득한거리 데이터를 일반적으로 삼각형 메쉬로 모델링하여 사용한다. 그러나, 이러한 삼각형 메쉬 모델은 삼각형을 구성하는 점들 사이의 연결 정보만 가지고 있을 뿐이며, 전체 모델의 구조에 대한 고수준의 정보를 담고 있지 못하다.In general, in the field of computer vision, the acquired distance data is generally modeled and used as a triangular mesh in order to efficiently express three-dimensional data acquired using a spatially encoded distance measurer or a laser scanner. However, this triangular mesh model only contains the connection information between the points constituting the triangle and does not contain high level information on the structure of the entire model.
한편, 메쉬 모델에 고수준의 구조적인 정보를 부여하는 하나의 방법으로는 전체 모델을 인접한 영역과의 연결 정보를 가지는 영역들의 집합으로 나누는 것이다. 그러나, 삼각형들의 연결 정보 이외에 물체의 구조에 대한 어떠한 정보도 없다면, 메쉬 자체의 형태 정보로부터 영역과 연결 정보를 추출할 수밖에 없다. 이와 같이 3차원 물체의 표면을 나타내는 메쉬 데이터를 의미 있는 연결된 영역들로 나누는 과정을 메쉬 영역화라고 한다. 대상 물체에 대한 분석적, 체계적인 인식을 위하여 2차원 영상에서 경계선 탐색(edge detection) 및 영역화를 수행하는 것이 중요한 것처럼, 3차원 메쉬 모델이 이해 과정에 있어서도 영역화는 매우 중요하다.On the other hand, one method of giving a high level of structural information to the mesh model is to divide the entire model into a set of regions having connection information with adjacent regions. However, if there is no information on the structure of the object other than the connection information of the triangles, the area and the connection information can only be extracted from the shape information of the mesh itself. As such, the process of dividing the mesh data representing the surface of a three-dimensional object into meaningful connected regions is called mesh regionization. Just as it is important to perform edge detection and segmentation on two-dimensional images for analytical and systematic recognition of the object, the segmentation is very important in the understanding process of the 3D mesh model.
지금까지 3차원 데이터의 영역화는 주로 점으로 취득된 거리 데이터에 대하여 집중적으로 연구되어 왔다. 그러나, 3차원 거리 데이터는 특정 시각 방향에서 보이는 물체의 일부에 대한 정보만을 가지는 영상에 불과하다. 즉, 화소 값으로 밝기 정보 대신 깊이 정보를 가지고 있는 2차원 영상과 동일하게 생각할 수 있기 때문에, 균일한 격자 구조로 이루어진 2차원 밝기 영상에서 이용하던 영역화 기법을 큰 무리 없이 적용해서 사용할 수가 있다. 그러나 이와는 달리, 물체 전체의 기하학적인 정보를 가지는 3차원 메쉬 데이터는 균일한 2차원 격자 구조로 표현할 수가 없기 때문에 기존의 거리 영상의 영역화 기법을 그대로 적용하기에는 무리가 따른다. 따라서 3차원 메쉬 데이터의 영역화를 위해서는 기존의 거리 영상의 영역화 기법과는 다른 새로운 접근 방식이 필요하다.Until now, the area of three-dimensional data has been intensively studied for distance data acquired as points. However, the 3D distance data is merely an image having only information on a part of the object seen in a specific visual direction. That is, since the pixel value can be considered the same as a two-dimensional image having depth information instead of brightness information, the segmentation technique used in the two-dimensional brightness image having a uniform lattice structure can be easily applied. On the other hand, since three-dimensional mesh data having geometric information of the entire object cannot be represented by a uniform two-dimensional lattice structure, it is difficult to apply the existing range image segmentation technique. Therefore, for the 3D mesh data segmentation, a new approach is needed, which is different from the existing range image segmentation technique.
잘 알려진 바와 같이, 메쉬 데이터는 그 목적에 따라 여러 가지 기준으로 분할할 수 있는데, 메쉬 영역화를 수행하는 목적에 따라 그 기준은 얼마든지 바뀔 수 있으며, 영역이 잘 분할되었는지 아닌지의 판단 또한 그 목적에 종속적이라 할 수 있다.As is well known, the mesh data can be divided into various criteria according to its purpose, and the criteria can be changed according to the purpose of performing the mesh zoning, and the determination of whether the region is well divided or not It can be said to be dependent on.
종래, 3차원 메쉬 데이터를 대상으로 하는 메쉬 영역화 기법을 그 목적에 따라 살펴보면 다음과 같은 것들이 있다.Conventionally, the mesh segmentation technique targeting 3D mesh data according to the purpose is as follows.
먼저, 종래 3차원 메쉬 영역화 기법으로는, [Z. Yan, S. Kumar, J. Li and C. -C. Jay Kuo, "Robust Coding of 3D Graphic Models Using Mesh Segmentation and Data Partitioning," Proc. IEEE International Conference on Image Processing, vol. 4. pp 352-356, Kobe, Japan, Oct. 1999.]에 개시된 내용이 있으며, 여기에서는 3차원 그래픽 모델의 부호화를 위하여 메쉬 영역화를 수행하였다.First, as a conventional three-dimensional mesh segmentation technique, [Z. Yan, S. Kumar, J. Li and C.-C. Jay Kuo, "Robust Coding of 3D Graphic Models Using Mesh Segmentation and Data Partitioning," Proc. IEEE International Conference on Image Processing, vol. 4.pp 352-356, Kobe, Japan, Oct. 1999.], where mesh regionization is performed to encode a 3D graphic model.
이들은 여러 개의 초기 점(seed vertex)으로부터 인접한 메쉬의 연결선(edge)을 따라 이동하면서, 단지 인접한 삼각형들이 아직 다른 영역에 포함되지 않은 점인 경우에만 같은 영역으로 병합하는 방법을 제안하였다.They proposed a method of merging into the same area only when adjacent triangles are points that are not yet included in other areas, moving along the edge of the adjacent mesh from several seed vertices.
그러나, 여기에서 개시하고 있는 메쉬 영역화의 목적은 각 영역에서 독립적인 인코딩, 디코딩이 가능하도록 함으로써 부호화 중에 발생할 수 있는 에러를 각 영역 내에서 제한하기 위함이다.However, the purpose of the mesh regionization disclosed herein is to limit the errors that may occur during encoding in each region by enabling independent encoding and decoding in each region.
이들의 영역화 기법은 물체의 형태에 대한 고수준의 정보를 담고 있지 못하며, 영역의 크기 또한 물체의 형태 정보와 무관한 채널(channel)의 에러 발생비율(error rate)에 따라 결정된다. 따라서, 이들의 메쉬 영역화 기법은 물체의 형태 정보를 이용하는 다른 방면의 응용에 적용하는데는 한계를 가질 수밖에 없다.Their segmentation techniques do not contain high-level information about the shape of the object, and the size of the area is also determined by the error rate of the channel irrelevant to the shape information of the object. Therefore, these mesh localization techniques have limitations in applying to other applications using shape information of objects.
한편, 종래의 다른 3차원 메쉬 영역화 기법으로는, [A. P. Mangan and R. T. Whitaker, "Partitioning 3D Surface Meshes Using Watershed Segmentation," IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 5, no. 4, pp. 308-321, Oct.-Dec. 1999]에 개시된 것이 있다.On the other hand, as another conventional three-dimensional mesh segmentation technique, [A. P. Mangan and R. T. Whitaker, "Partitioning 3D Surface Meshes Using Watershed Segmentation," IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 5, no. 4, pp. 308-321, Oct.-Dec. 1999].
이러한 메쉬 영역과 기법에서는 각 영역이 물체의 형태 정보를 담고 있도록 메쉬 영역화를 수행하였는데, 2차원 밝기 영상의 영역화에 이용되는 watershed 알고리즘을 3차원 메쉬 데이터에서도 이용할 수 있도록 일반화하여 적용하였으며, 대상 함수로는 삼각형 메쉬를 구성하는 각 꼭지점에서의 곡률을 계산하여 사용하였다.In this mesh area and technique, the mesh area is performed so that each area contains the shape information of the object. The watershed algorithm used for the area of the 2D brightness image is generalized and applied to the 3D mesh data. As a function, the curvature at each vertex constituting the triangular mesh was calculated and used.
그러나, watershed 알고리즘은 그 자체가 물체 표면의 노이즈(noise)나 작은 굴곡에까지도 민감하기 때문에, 모든 국소치들을 각각의 영역으로 나누게 될 경우, 영역으로 나누는 자체가 의미를 가지지 못할 정도로 많은 부분들로 분할되는 문제가 있다.However, because the watershed algorithm itself is sensitive to noise or small curvatures on the surface of the object, if you divide all the local values into separate regions, the division into regions does not have much meaning in itself. There is a problem of division.
따라서, 제안자들은 잘게 나누어진 영역들을 의미 있는 영역들로 병합하기 위하여, watershed 깊이(depth)에 대한 문턱 값을 설정하고 주어진 문턱 값 이내의 watershed 깊이를 가지는 영역을 모두 하나의 영역으로 병합하는 방법을 제안하였다.Therefore, we propose a method of setting a threshold for watershed depth and merging all regions with a watershed depth within a given threshold in order to merge finely divided regions into meaningful regions. Suggested.
그러나, 이들의 영역화 기법은 물체 표면의 곡률을 이용하기 때문에 균일한곡률을 가지는 물체에 대해서는, 일 예로서 도 10에 도시된 바와 같이, 같은 영역화만 가능하며, 평면 조각으로는 분할하지 못하는 치명적인 단점을 갖는다.However, since these localization techniques use the curvature of the object surface, for an object having a uniform curvature, as shown in FIG. 10 as an example, only the same localization is possible, and it is fatal that cannot be divided into planar pieces. Has disadvantages.
따라서, 본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 물체 표면의 법선 벡터를 이용함으로써, 효율적인 삼각형 메쉬 영역화를 실현할 수 있는 표면 법선 기반의 삼각형 메쉬 영역화 장치 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention is to solve the above-mentioned problems of the prior art, and to provide an apparatus and method for triangular mesh localization based on the surface normal that can realize an efficient triangular mesh localization by using a normal vector of the object surface. The purpose is.
상기 목적을 달성하기 위한 일 관점에 따른 본 발명은, 다수의 삼각형으로 분할된 물체의 모델을 메쉬 영역화하는 장치에 있어서, 상기 각 삼각형의 법선 벡터를 각각 산출하고, 인접하는 삼각형 쌍의 법선 벡터 사이의 각도와 기 설정된 제1임계값간의 비교를 통해 그에 상응하는 서브 병합 제어신호를 발생하는 수단; 상기 서브 병합 제어신호에 응답하여, 인접하는 각 삼각형들을 서브 영역으로 선택적으로 병합하는 수단; 상기 병합된 각 서브 영역의 평균 법선 벡터를 각각 산출하고, 인접하는 서브 영역 쌍의 평균 법선 벡터 사이의 각도와 기 설정된 제2임계값간의 비교를 통해 그에 상응하는 메인 병합 제어신호를 발생하는 수단; 상기 메인 병합 제어신호에 응답하여, 인접하는 각 서브 영역들을 다수의 메인 영역으로 선택적으로 병합하는 수단; 및 병합된 상기 각 메인 영역들의 경계선에 따른 선분, 경계 버텍스를 이용하여 상기 각 메인 영역들간의 경계선을 다듬는 수단으로 이루어진 표면 법선 기반의 삼각형 메쉬 영역화 장치를 제공한다.In accordance with an aspect of the present invention, there is provided an apparatus for mesh domaining a model of an object divided into a plurality of triangles, the normal vector of each of the triangles being respectively calculated, and a normal vector of adjacent triangle pairs. Means for generating a corresponding sub merge control signal by comparing the angle between the first threshold value and the angle therebetween; Means for selectively merging respective adjacent triangles into a sub region in response to the sub merging control signal; Means for calculating an average normal vector of each of the merged sub-regions, and generating a corresponding main merge control signal by comparing an angle between the average normal vectors of adjacent sub-region pairs with a preset second threshold value; Means for selectively merging each adjacent sub-regions into a plurality of main regions in response to the main merge control signal; And a means for trimming a boundary line between the main regions using line segments and boundary vertices along the boundary lines of the merged main regions.
상기 목적을 달성하기 위한 다른 관점에 따른 본 발명은, 다수의 삼각형으로분할된 물체의 모델을 메쉬 영역화하는 방법에 있어서, 인접하는 각 삼각형 사이의 법선 벡터를 산출하는 제 1 과정; 삼각형 쌍을 선택하여 그 법선 벡터 사이의 각도를 검출하는 제 2 과정; 상기 검출된 각도와 기 설정된 제1임계값간의 비교 조건을 체크하고, 이 체크 결과에 의거하여, 인접하는 각 삼각형들을 다수개의 서브 영역으로 선택적으로 분할하는 제 3 과정; 검출되는 각 법선 벡터 사이의 각도가 상기 제1임계값을 벗어날 때까지 상기 제 2 과정 및 제 3 과정을 반복 수행하는 제 4 과정; 상기 분할된 각 서브 영역의 평균 법선 벡터를 산출하는 제 5 과정; 인접하는 서브 영역 쌍을 선택하여 그 평균 법선 벡터 사이의 각도를 검출한 후 기 설정된 제2임계값과 비교하는 제 6 과정; 상기 비교 결과에 의거하여, 각 서브 영역간을 선택적으로 병합하여 메인 영역화하는 제 7 과정; 검출되는 모든 평균 법선 벡터 사이의 각도와 상기 제2임계값을 벗어날 때까지 상기 제 6 과정 및 제 7 과정을 반복 수행하는 제 8 과정; 및 병합된 상기 각 메인 영역들의 경계선에 따른 선분, 경계 버텍스를 이용하여 상기 각 메인 영역들간의 경계선을 다듬는 제 9 과정으로 이루어진 표면 법선 기반의 삼각형 메쉬 영역화 방법을 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of meshing a model of an object divided into a plurality of triangles, the method comprising: a first process of calculating a normal vector between adjacent triangles; Selecting a pair of triangles and detecting an angle between the normal vectors; A third step of checking a comparison condition between the detected angle and a predetermined first threshold value and selectively dividing adjacent triangles into a plurality of sub-regions based on the check result; A fourth process of repeating the second process and the third process until an angle between each detected normal vector deviates from the first threshold value; A fifth process of calculating an average normal vector of each of the divided sub-regions; A sixth step of selecting adjacent pairs of subregions, detecting an angle between the average normal vectors, and comparing the pair with a second preset threshold value; A seventh process of selectively merging the sub-regions into a main region based on the comparison result; An eighth step of repeating the sixth and seventh steps until the angle between all detected average normal vectors and the second threshold value are deviated; And a ninth process of trimming boundary lines between the main regions using line segments and boundary vertices along the boundary lines of the merged main regions.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 표면 법선 기반의 삼각형 메쉬 영역화 장치의 블록구성도,1 is a block diagram of a triangular mesh regionization apparatus based on a surface normal according to an exemplary embodiment of the present invention;
도 2는 도 1에 도시된 경계선 처리 블록의 세부적인 블록구성도,FIG. 2 is a detailed block diagram of the boundary line processing block shown in FIG. 1;
도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따라 표면 법선 기반에서 삼각형 메쉬를 영역화하는 과정을 도시한 플로우챠트,3 is a flowchart illustrating a process of localizing a triangular mesh on a surface normal based on a preferred embodiment of the present invention;
도 4는 영역화된 삼각형 메쉬의 경계선을 후처리(다듬기) 과정을 도시한 플로우챠트,4 is a flowchart illustrating a post-processing (finishing) process of boundary lines of localized triangular meshes;
도 5a 및 5b는 경계 버텍스에 근거하는 인접하는 선분간의 각도에 의거하여 선분 버텍스를 결정하는 과정을 설명하기 위해 도시한 예시도,5A and 5B are exemplary diagrams for explaining a process of determining a line segment vertex based on an angle of adjacent line segments based on a boundary vertex;
도 6a 및 6b는 선분의 길이와 방향성을 고려하여 잡음 성분을 제거하는 과정을 설명하기 위해 도시한 예시도,6A and 6B are exemplary diagrams for explaining a process of removing a noise component in consideration of length and direction of a line segment;
도 7a 내지 7d는 10%의 가우시안 잡음이 첨가된 정이십면체 모델에 대해 메쉬 영역화를 수행한 결과를 보여주는 예시도,7A to 7D are exemplary diagrams showing the results of performing mesh localization on an icosahedron model to which 10% of Gaussian noise is added.
도 8a 내지 8d는 팬 모델에 대해 메쉬 영역화를 수행한 결과를 보여주는 예시도,8a to 8d are exemplary views illustrating a result of performing mesh zoning on a fan model.
도 9a 및 9b는 파라메터에 따른 메쉬 영역화를 수행한 결과를 보여주는 예시도,9A and 9B are exemplary views illustrating a result of performing mesh segmentation according to a parameter;
도 10은 watershed 알고리즘을 이용하여 메쉬 분할한 일 예를 보여주는 예시도.10 is an exemplary diagram showing an example of mesh division using a watershed algorithm.
＜도면의 주요부분에 대한 부호의 설명＞<Description of the code | symbol about the principal part of drawing>
102 : 메모리 블록 104 : 서브 영역 결정 블록102: memory block 104: sub area determination block
106 : 서브 영역화 블록 108 : 메인 영역 결정 블록106: subarea block 108: main area decision block
110 : 메인 영역화 블록 112 : 경계선 처리 블록110: main area block 112: border line processing block
1121 : 영역 메모리 블록 1122 : 경계 버텍스 추출 블록1121: region memory block 1122: boundary vertex extraction block
1123 : 인접 선분간 각도 비교 블록 1124 : 경계 버텍스 보정 블록1123: angle comparison block of adjacent segments 1124: boundary vertex correction block
1125 : 잡음 성분 보정 블록1125: Noise Component Correction Block
본 발명의 상기 및 기타 목적과 여러 가지 장점은 이 기술분야에 숙련된 사람들에 의해 첨부된 도면을 참조하여 하기에 기술되는 본 발명의 바람직한 실시 예로부터 더욱 명확하게 될 것이다.The above and other objects and various advantages of the present invention will become more apparent from the preferred embodiments of the present invention described below with reference to the accompanying drawings by those skilled in the art.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
본 발명의 핵심 기술요지는, 삼각형들로 구성되는 특정 물체의 모델에 대해 인접한 두 삼각형의 법선 벡터 사이의 각도와 기 설정된 임계값을 비교하고, 그 비교 결과와 각 삼각형에 대한 같은 영역 또는 다른 영역의 포함 여부에 의거하여, 두 삼각형을 같은 영역으로 병합하거나, 다른 영역 또는 새로운 영역으로 분류하는 방식으로 서브 영역화를 수행하고, 분할된 각 서브 영역의 평균 법선 벡터를 산출하여 인접하는 두 서브 영역의 평균 법선 벡터의 각도와 기 설정된 임계값을 비교하여, 임계값 이내이면 하나의 영역으로 합병하고 그렇지 않으면 병합하지 않는 방식으로 메인 영역화를 수행하며, 인접하는 선분간의 각도, 크기에 의거하여 분할된 각 메인 영역으로 경계선을 보정한다는 것으로, 이러한 기술적 수단을 통해 본 발명에서 목적으로 하는 바를 쉽게 달성할 수 있다.A key technical aspect of the present invention is to compare an angle between a normal vector of two adjacent triangles and a predetermined threshold value for a model of a specific object composed of triangles, and compare the result with the same or different area for each triangle. Based on whether or not the two triangles are merged into the same region or classified into different regions or new regions, subregionalization is performed, and an average normal vector of each divided subregion is calculated to calculate two adjacent subregions. Compares the angle of the average normal vector with the preset threshold, merges into one region if it is within the threshold, and otherwise divides it based on the angle and size of adjacent segments. By calibrating the boundary line to each main area, the What can be achieved easily.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 표면 법선 기반의 삼각형 메쉬 영역화 장치의 블록구성도로서, 메모리 블록(102), 서브 영역 결정 블록(104), 서브 영역화 블록(106), 메인 영역 결정 블록(108), 메인 영역화 블록(110) 및 경계선 처리 블록(112)을 포함한다.FIG. 1 is a block diagram of a triangular mesh regionr based on a surface normal according to an exemplary embodiment of the present invention. The memory block 102, the subregion decision block 104, the subregionalization block 106, and the main region are shown in FIG. A decision block 108, a main areaization block 110, and a borderline processing block 112.
도 1을 참조하면, 메모리 블록(102)에는 삼각형들로 나누어진 물체의 모델 데이터가 저장되며, 여기에 저장된 물체의 모델 데이터는 라인(L11)을 통해 서브 영역 결정 블록(104) 및 서브 영역화 블록(106)으로 전달된다.Referring to FIG. 1, model data of an object divided into triangles is stored in the memory block 102, and the model data of the object stored therein is stored in the subregion determination block 104 and the subregion through the line L11. Passed to block 106.
먼저, 서브 영역 결정 블록(104)은 인접하는 두 삼각형(삼각형 쌍)에 대해 병합 연산자를 수행, 즉 병합 연산자를 수행하고자 하는 각 삼각형의 법선 벡터를 산출하고, 인접하는 삼각형 쌍을 선택하여 그 법선 벡터 사이의 각도(θ1)를 검출하며, 이 검출된 각도(θ1)와 기 설정된 임계값(Th1)을 비교하고, 그 비교 결과와 각 삼각형에 대한 영역 분류 여부, 같은 영역 또는 다른 영역의 포함 여부를 체크하여 그에 상응하는 서브 병합 제어신호, 즉 두 삼각형을 새로운 다른 영역으로 분류하거나, 두 삼각형을 새로운 같은 영역으로 분류하거나, 영역이 미분류된 하나의 삼각형을 분류된 다른 삼각형의 영역으로 병합하거나, 영역이 미분류된 하나의 삼각형을 새로운 영역으로 분류하거나, 분류된 영역에 각각 속한 두 삼각형의 영역을 같은 영역으로 병합하거나 혹은 두 삼각형을 각각 분류된 영역에 각각 병합하는 등의 서브 병합 제어신호를 발생하여 라인(L12)을 통해 서브 영역화 블록(106)으로 전달한다. 여기에서, 병합 연산자를 적용하기 위한 삼각형 쌍은 법선 벡터 사이의 각도가 가장 작은 삼각형 쌍을 선택하는 방식으로 반복적으로 수행된다.First, the subregion decision block 104 performs a merge operator on two adjacent triangles (triangle pairs), that is, calculates a normal vector of each triangle to which the merge operator is to be performed, selects adjacent triangle pairs, and selects the normals. Detects the angle θ1 between the vectors, compares the detected angle θ1 with a preset threshold Th1, and compares the result with the area classification for each triangle, whether the same area or another area is included. Check the corresponding sub-merge control signal, i.e., classify the two triangles into a new different area, classify the two triangles into a new same area, merge one triangle with no area into another area of the classified triangle, Classify one triangle with an unclassified region as a new region, or merge the regions of two triangles belonging to the classified region into the same region, It is transmitted to the sub-zoning block 106 via a line (L12) to generate the merged sub-control signal, such that each merges with the respective classification of two triangular areas. Here, the triangle pair for applying the merge operator is repeatedly performed in a manner of selecting the triangle pair having the smallest angle between the normal vectors.
이때, 임계값(Th1)으로는, 예를 들면 20 - 30도 정도를 설정할 수 있는데, 이러한 임계값은 필요(즉, 모델을 표현하고자 하는 용도)에 따라 조절할 수 있다. 즉, 임계값이 작을수록 영역이 세분화, 즉 서브 합병 제어신호에 따라 적응적으로 분할되는 서브 영역의 개수가 많아지고, 임계값이 클수록 서브 영역의 개수가 작아진다.At this time, the threshold value Th1 may be set, for example, about 20 to 30 degrees, and the threshold value may be adjusted according to a need (that is, a use intended to express the model). That is, the smaller the threshold value, the more the area is subdivided, i.e., the number of sub-areas adaptively divided according to the sub-merging control signal, and the larger the threshold value, the smaller the number of sub-areas.
따라서, 서브 영역화 블록(106)은, 라인(L12)을 통해 서브 영역 결정 블록(104)으로부터 제공되는 서브 병합 제어신호에 응답하여, 라인(L11)을 통해 제공되는 모델내 각 삼각형들을, 새로운 다른 영역으로 분류(두 법선 벡터 사이의 각도가 임계값을 벗어날 때)하거나, 새로운 같은 영역으로 분류(각도가 임계값 이내이고, 두 삼각형이 영역 미분류 삼각형(즉, 기 분류된 서브 영역에 속하지 않은 삼각형)일 때)하거나, 영역이 미분류된 하나의 삼각형을 분류된 다른 삼각형의 영역으로 병합(각도가 임계값 이내이고, 하나의 삼각형만이 영역 분류된 삼각형이며, 주어진 조건을 만족할 때)하거나, 영역이 미분류된 하나의 삼각형을 새로운 영역으로 분류(각도가 임계값 이내이고, 하나의 삼각형만이 영역 분류 삼각형이며, 주어진 조건을 만족하지 않을 때)하거나, 분류된 영역에 각각 속한 두 삼각형의 영역을 같은 영역으로 병합(각도가 임계값 이내이고, 두 삼각형이 영역 분류된 삼각형이며, 주어진 조건을 만족할 때)하거나 혹은 두 삼각형을 각각 분류된 영역에 각각 병합(각도가 임계값 이내이고, 두 삼각형이 영역 분류된 삼각형이며, 주어진 조건을 만족하지 않을 때)하는 방식을 반복적으로 수행함으로써, 삼각형 메쉬 모델에 대한 서브 영역화를 수행하며, 이와 같이 서브 영역화된 모델 데이터는 라인(L13)을 통해 메인 영역 결정 블록(108)과 메인 영역화 블록(110)으로 각각 전달된다.Accordingly, the sub-regionalization block 106 generates new triangles in the model provided via the line L11 in response to the sub-merge control signal provided from the sub-region determination block 104 via the line L12. Classify into different regions (when the angle between two normal vectors is out of the threshold), or classify into the same new region (the angle is within the threshold, and two triangles are domain unclassified triangles (ie Triangles), or merge an unclassified triangle into an area of another triangulated triangle (when the angle is within the threshold, only one triangle is an area-triangulated triangle, and satisfies a given condition), Classify one unclassified triangle as a new area (when the angle is within the threshold, only one triangle is the area classification triangle, and does not satisfy the given conditions), Merges the areas of two triangles, each belonging to a classified area, into the same area (when the angle is within the threshold, the two triangles are area classified triangles, and satisfies a given condition), or merges the two triangles into each classified area, respectively Sub-regionalization is performed on the triangular mesh model by repeatedly performing the scheme (when the angle is within a threshold, two triangles are region-divided triangles and do not satisfy a given condition). The model data is transferred to the main region determination block 108 and the main regionization block 110 through the line L13, respectively.
여기에서, 인접하는 삼각형 쌍의 법선 벡터 사이의 각도가 기 설정된 임계값을 벗어날 때 두 삼각형은 합병되지 않는데, 이때 두 삼각형의 공통 선분(edge)은 두 영역간의 경계선이 된다.Here, two triangles are not merged when the angle between the normal vectors of adjacent triangle pairs exceeds a preset threshold, and the common edges of the two triangles become the boundary lines between the two regions.
보다 상세하게, 인접하는 두 삼각형의 법선 벡터 각도가 기 설정된 임계값 내에 들어올 때는 다음의 세 가지 경우로 나누어 서브 영역화가 수행된다.In more detail, when the normal vector angles of two adjacent triangles fall within a preset threshold, sub-regionalization is performed in three cases.
첫째, 두 삼각형 모두 아직 어떠한 영역으로도 분류되지 않은 경우, 두 삼각형을 새로운 같은 영역으로 분류한다.First, if both triangles are not yet classified into any domains, they are classified as new new domains.
둘째, 두 삼각형 중 하나는 아직 영역으로 분류되지 않았고, 나머지 하나는 이미 영역으로 분류되어 있는 경우, 아직 다른 영역에 포함되지 않은 삼각형을 T',나머지 삼각형을 Sk = {T1, T2, --- , Tnk} 라고 할 때, 다음의 수학식 1을 만족시키면 T'를 Sk에 병합시킨다.Second, if one of the two triangles is not yet classified as a region, and the other is already classified as a region, then T 'is a triangle that is not yet included in another region, and Sk = {T 1 , T 2 ,- -, Tn k }, T 'is merged into Sk when the following Equation 1 is satisfied.
상기한 수학식 1에서, δTri는 각도 임계값을 의미하고, ang(Ti, T')는 삼각형 Ti와 T' 의 법선 벡터 사이의 각도를 의미한다.In Equation 1, δ Tri means an angle threshold, and ang (T i , T ') means an angle between the normal vectors of the triangles T i and T'.
만약, T'가 상기한 수학식 1을 만족시키지 않으면 T'를 새로운 영역으로 분류한다. 이 경우, 두 삼각형의 공통 선분은 두 영역의 경계선이 된다.If T 'does not satisfy the above equation 1, T' is classified as a new area. In this case, the common line segments of the two triangles become the boundary lines of the two regions.
셋째, 두 삼각형이 각각 서로 다른 영역에 포함되어 있는 경우, 각 삼각형과 나머지 삼각형이 포함된 영역에 대하여 상기한 수학식 1을 적용한다. 만약, 두 삼각형 모두 수학식 1의 조건을 만족시키면 두 삼각형이 포함된 영역을 같은 영역으로 병합하고, 그렇지 않으면 병합하지 않는다.Third, when two triangles are included in different areas, Equation 1 is applied to each of the triangles and the other triangles. If both triangles satisfy the condition of Equation 1, the area including the two triangles is merged into the same area. Otherwise, the two triangles are not merged.
따라서, 본 발명에서는 상술한 바와 같은 일련의 과정을 통해 기 설정된 임계값의 범위 내에서 항상 유일한 서브 영역화 결과를 얻을 수 있다.Therefore, in the present invention, a unique sub-regionalization result can always be obtained within a preset threshold through a series of processes described above.
만약, 물체 표면의 법선 벡터가 연속적으로 변하는 구와 같은 물체를 하나의 서브 영역으로 영역화하고자 한다면, 상기한 수학식 1 대신에 각 영역 내에서의 전체 에러(같은 영역으로 분할된 삼각형들의 법선 벡터 사이의 각도를 의미) 수준을 제한하는 max 연산자를 제거한 다음의 수학식 2를 사용하여 서브 영역화를 실현할 수 있다.If you want to localize an object such as a sphere whose normal vector on the surface of the object is continuously changed into one sub-region, the total error in each region (between normal vectors of triangles divided into the same regions) instead of Equation 1 above. The sub-domain can be realized by using the following equation (2) by removing the max operator that restricts the level.
상술한 바와 같은 경우를 지역적인 형태 제한(Local Shape Constraint)이 없는 경우의 서브 영역화라고 하며, LSC OFF로 표기하며, 지역적인 제한이 있는 경우는 LSC ON으로 표기한다.The case described above is referred to as sub-regionalization when there is no local shape constraint, and is referred to as LSC OFF, and when there is a local limitation, it is referred to as LSC ON.
다음에, 메인 영역 결정 블록(108)은 라인(L13)을 통해 서브 영역화 블록(106)으로부터 제공되는 각 서브 영역들에 대해 평균 법선 벡터를 산출하고, 각각의 서브 영역 쌍(즉, 인접하는 서브 영역 쌍)을 결정하며, 결정된 서브 영역 쌍의 평균 법선 벡터 사이의 각도(θ2)를 검출하고, 이 검출된 각도{θ2}와 기 설정된 임계값(Th2)을 비교하며, 그 비교 결과에 상응하는 메인 병합 제어신호를 발생하여 라인(L14)을 통해 메인 영역화 블록(110)으로 전달한다. 여기에서, 반복적인 영역 병합 연산자를 적용하기 위한 서브 영역 쌍은 평균 법선 벡터 사이의 각도가 가장 작은 인접한 서브 영역 쌍을 선택하는 방식으로 수행된다.Next, main region determination block 108 calculates an average normal vector for each sub-regions provided from sub-regionalization block 106 via line L13, and each pair of sub-regions (i.e. Subarea pairs), detects an angle θ2 between the determined average normal vectors of the subarea pairs, compares the detected angle θ2 with a preset threshold Th2, and corresponds to the comparison result. A main merge control signal is generated and transmitted to the main region block 110 through the line L14. Here, a subregion pair for applying an iterative region merging operator is performed by selecting an adjacent subregion pair having the smallest angle between the average normal vectors.
따라서, 메인 영역화 블록(110)은, 라인(L14)을 통해 메인 영역 결정 블록(108)으로부터 제공되는 메인 병합 제어신호에 응답하여, 라인(L13)을 통해 제공되는 각 서브 영역들을 선택적으로 병합, 즉 인접하는 서브 영역의 평균 법선 벡터 사이의 각도가 기 설정된 임계값 이내일 때 인접하는 두 서브 영역을 하나의 영역으로 병합하고, 인접하는 서브 영역의 평균 법선 벡터 사이의 각도가 기 설정된 임계값을 벗어날 때 두 서브 영역을 병합하지 않는 방식으로 메인 영역화를 수행하며, 이와 같이 메인 영역화된 데이터들은 다음 단의 경계선 처리 블록(112)으로 전달된다.Accordingly, the main regionation block 110 selectively merges respective sub-regions provided through the line L13 in response to the main merge control signal provided from the main region determination block 108 through the line L14. That is, when the angle between the average normal vectors of the adjacent sub-regions is within the preset threshold, the two adjacent sub-regions are merged into one region, and the angle between the average normal vectors of the adjacent sub-regions is the preset threshold. The main area is performed by not merging the two sub areas when leaving the main area, and the main area data is transferred to the boundary line processing block 112 of the next stage.
여기에서, 분할된 각 서브 영역들에 대해 인접한 서브 영역과의 평균 법선 벡터 사이의 각도와 임계값에 의거하여 메인 영역화를 적용하는 것은 지역적인 형태 제한이 있을 때(LSC ON)의 영역화의 경우 에러 수준이 낮은 표면의 굴곡에 민감한 알고리즘의 특성 때문에 메쉬 표면이 영역화의 의미가 없을 정도로 많은 영역들로 분할되는 것을 방지하기 위해서이다.Here, for each divided subregions, applying the main segmentation based on the angle between the average normal vector with the adjacent subregions and the threshold is based on the localization when there is a local form restriction (LSC ON). This is to prevent the mesh surface from dividing into so many areas that it is not meaningful to localize because of the algorithm's sensitivity to surface curvature with low error levels.
한편, 경계선 처리 블록(112)에서는 전달받은 메인 영역들의 경계를 이루는 선분의 경계 버텍스, 인접 선분간의 각도, 선분 버텍스 등을 이용하여 메인 영역간에 경계를 이루는 경계선을 다듬어 최적의 영역화를 수행하고, 메인 영역 사이에 존재하는 잡음 성분이 제거하는 등의 처리를 수행하는데, 이러한 처리를 수행하는 구체적인 과정에 대해서는 첨부된 도 2를 참조하여 상세하게 설명한다.On the other hand, in the boundary line processing block 112, the boundary line between the main areas is trimmed by using the boundary vertices of the line segments forming the boundary of the received main regions, the angle of the adjacent line segments, the line segment vertices, and the like. A process of removing noise components existing between the main regions is performed. A detailed process of performing such a process will be described in detail with reference to FIG. 2.
도 2는 도 1에 도시된 경계선 처리 블록의 세부적인 블록구성도로서, 영역 메모리 블록(1121), 경계 버텍스 추출 블록(1122), 인접 선분간 각도 비교 블록(1123), 경계 버텍스 보정 블록(1124) 및 잡음 성분 보정 결정 블록(1125)을 포함한다.FIG. 2 is a detailed block diagram of the boundary line processing block illustrated in FIG. 1, which includes an area memory block 1121, a boundary vertex extraction block 1122, an angle comparison block 1123, and a boundary vertex correction block 1124. And noise component correction determination block 1125.
도 2를 참조하면, 경계 버텍스 추출 블록(1122)은 영역 메모리 블록(1121)으로부터 제공되는 메인 영역들간의 경계선에 있는 경계 버텍스, 예를 들어 도 5a에 도시된 바와 같이, 경계 버텍스 v1, v2, v3를 추출한다. 여기에서, 경계 버텍스는 메인 영역의 경계선을 포함하는 모든 버텍스의 영역 형상을 결정하는 버텍스로서정의한다.Referring to FIG. 2, the boundary vertex extraction block 1122 is a boundary vertex at a boundary between main regions provided from the region memory block 1121, for example, as shown in FIG. 5A, boundary vertices v1, v2, and the like. Extract v3. Here, the boundary vertex is defined as a vertex that determines the area shape of all vertices including the boundary line of the main area.
다음에, 인접 선분간 각도 비교 블록(1123)은 인접하는 선분간의 각도(ABV)를 검출하고, 이 검출된 인접 선분간의 각도가 기 설정된 임계값(Th3)을 초과하는 지의 여부를 판단하며, 그 판단 결과에 상응하는 경계 버텍스 보정신호를 발생하여 경계 버텍스 보정 블록(1124)으로 전달한다. 여기에서, 임계값은 입력 메쉬 모델의 해상도에 따라 결정할 수 있는데, 예를 들면 10 -20도 정도로 설정할 수 있다.Next, the angle comparison block 1123 of adjacent line segments detects the angle ABV of adjacent line segments, and determines whether the detected angle of adjacent line segments exceeds the preset threshold Th3, and A boundary vertex correction signal corresponding to the determination result is generated and transmitted to the boundary vertex correction block 1124. In this case, the threshold may be determined according to the resolution of the input mesh model, for example, about 10-20 degrees.
이어서, 경계 버텍스 보정 블록(1124)은, 경계 버텍스 보정신호에 응답하여, 경계 버텍스를 보정(즉, 경계선의 수정)한다. 일 예로서, 도 5a에 도시된 바와 같은 형상에서, 두 선분(LS1, LS2)간의 각도(ABV1)와 두 선분(LS3, LS4)간의 각도(ABV3)가 기 설정된 임계값(Th3)을 벗어나고, 두 선분(LS2, LS3)간의 각도(ABV2)가 기 설정된 임계값(Th3) 이내라고 가정할 때, 경계 버텍스 보정 블록(1124)에서는, 일 예로서 도 5b에 도시된 바와 같이, 경계 버텍스 v1과 v3간을 선분으로 결정하여 보정(즉, 경계선의 수정)한다.Subsequently, the boundary vertex correction block 1124 corrects the boundary vertices (that is, corrects the boundary lines) in response to the boundary vertex correction signal. As an example, in the shape as shown in FIG. 5A, the angle ABV1 between the two line segments LS1 and LS2 and the angle ABV3 between the two line segments LS3 and LS4 are outside the preset threshold Th3. Assuming that the angle ABV2 between the two line segments LS2 and LS3 is within a preset threshold Th3, in the boundary vertex correction block 1124, as shown in FIG. 5B, the boundary vertex v1 and The interval between v3s is determined as a line segment (ie, the boundary line is corrected).
여기에서, 인접 선분간의 각도와 기 설정된 임계값간의 비교를 통해 경계 버텍스를 보정하는 과정은 서로 인접하는 모든 선분간의 각도가 기 설정된 임계값 이내가 되지 않을 때까지 반복 수행된다.Here, the process of correcting the boundary vertices by comparing the angle between the adjacent line segments and the preset threshold value is repeated until the angles of all adjacent line segments do not fall within the preset threshold value.
다음에, 잡음 성분 보정 블록(1125)에서는 경계 버텍스가 보정된 각 선분들을 일정한 방향으로 트래킹하여 각 선분의 길이와 방향 및 크기를 고려하여 잡음 성분을 검출한 후 이를 보정한다.Next, the noise component correction block 1125 tracks each line segment whose boundary vertices are corrected in a predetermined direction, detects a noise component in consideration of the length, direction, and size of each line segment, and corrects the noise component.
여기에서, 잡음 성분이란, 인접한 삼각형과의 법선 벡터 사이의 각도로만 판단하면 같은 영역에 포함되어야 하는 것이 옳지만, 그 영역에 존재하는 법선 벡터의오차가 큰 삼각형 때문에, 전술한 수학식 1을 만족시키지 못하여 다른 영역으로 분류된 경우를 의미한다. 그리고, 법선 벡터의 오차 때문에 다른 영역으로 분류되었지만, 사람이 인식하기에 같은 영역으로 분류되는 것이 합리적인 경우 또한 잡음이 생긴 것으로 생각한다. 메쉬 영역화에서의 경계선 처리(다듬기)는 바로 이와 같은 경계에 발생하는 잡음을 제거하여, 영역의 경계가 전체 물체의 형태 정보를 효율적으로 표현하도록 하기 위한 것이다.Here, the noise component should be included in the same area if it is judged only by the angle between the normal vectors with the adjacent triangles, but the above equation 1 is satisfied because the triangle of the normal vector in the area has a large error. It means that it is classified into another area because it cannot be made. In addition, although it is classified into another area because of the error of the normal vector, it is also considered that noise is generated when it is reasonable to be classified into the same area for human perception. Boundary processing (refinement) in mesh regionization is to remove noise generated at such a boundary, so that the boundary of the region can efficiently represent the shape information of the entire object.
예를 들어, 도 6a에 도시된 바와 같은 경계 버텍스 v1, v2, v3, v4를 갖는 선분들이 있다고 가정할 때, 주된 방향에 있는 선분들의 길이와 각 선분의 크기를 비교해 볼 때, 경계 버텍스 v1과 v2 사이의 선분, v2와 v3 사이의 선분 및 v3와 v4 사이의 선분은, 그 크기 및 방향을 고려할 때 잡음 성분으로 검출되며, 이와 같이 검출되는 잡음 성분들은 잡음 성분 보정 블록(1125)을 통해 보정되며, 그 결과 전체적인 선분은, 일 예로서 도 6b에 도시된 바와 같이 보정(즉, 경계선의 수정)된다.For example, assuming that there are line segments having boundary vertices v1, v2, v3, and v4 as shown in FIG. 6A, when comparing the lengths of the line segments in the main direction with the size of each segment, the boundary vertex v1 The segment between and v2, the segment between v2 and v3, and the segment between v3 and v4 are detected as noise components, taking into account their magnitude and direction, and the detected noise components are passed through the noise component correction block 1125. As a result, the overall line segment is corrected (i.e., correction of the borderline) as shown in FIG. 6B as an example.
다음에, 상술한 바와 같은 구성을 갖는 본 발명의 삼각형 메쉬 영역화 장치를 이용하여 삼각형 메쉬를 영역화하는 과정에 대하여 설명한다.Next, a process of localizing a triangular mesh using the triangular mesh localization apparatus of the present invention having the above-described configuration will be described.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따라 표면 법선 기반에서 삼각형 메쉬를 영역화하는 과정을 도시한 플로우챠트이다.3 is a flowchart illustrating a process of localizing a triangular mesh on a surface normal based on a preferred embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 병합 연산자를 수행하고자 하는 각 삼각형의 법선 벡터를 각각 산출하고(단계 301), 법선 벡터 사이의 각도가 가장 작은 두 삼각형을 삼각형쌍으로 선택한다(단계 302).Referring to FIG. 3, a normal vector of each triangle to be merged is calculated (step 301), and two triangles having the smallest angle between the normal vectors are selected as a pair of triangles (step 302).
다음에, 단계(304)에서는 선택된 삼각형 쌍의 법선 벡터 사이의 각도(θ1)를 검출한 후 검출된 각도(θ1)와 기 설정된 임계값(Th1)을 비교하는데, 여기에서의 비교 결과 검출된 각도(θ1)가 기 설정된 임계값(Th1)의 범위를 벗어나면 삼각형 쌍 내의 두 삼각형을 서로 다른 새로운 서브 영역으로 분류하며(단계 306), 처리는 후술하는 단계(328)로 진행된다.Next, in step 304, after detecting the angle θ1 between the normal vectors of the selected triangle pair, the detected angle θ1 is compared with the preset threshold Th1, and the angle detected as a result of the comparison here. If θ1 is out of the range of the preset threshold Th1, the two triangles in the pair of triangles are classified into different new subregions (step 306), and the process proceeds to step 328 described later.
상기 단계(304)에서의 비교 결과, 검출된 각도(θ1)가 기 설정된 임계값(Th1)의 범위 이내이면, 두 삼각형 각각이 기 분류된 서브 영역에 속하는 지의 여부를 체크하며(단계 308), 체크 결과 두 삼각형 각각이 기 분류된 서브 영역에 속해 있지 않으면, 두 삼각형을 새로운 같은 서브 영역으로 분류(병합)하며(단계 310), 처리는 후술하는 단계(328)로 진행된다.As a result of the comparison in step 304, if the detected angle θ1 is within the range of the preset threshold Th1, it is checked whether each of the two triangles belongs to the pre-classified subregion (step 308). If each of the two triangles does not belong to the previously classified sub-region, the two triangles are classified (merged) into the new same sub-region (step 310), and the process proceeds to step 328 described later.
다음에, 단계(312)에서는 삼각형 쌍 내의 두 삼각형 중 어느 하나가 기 분류된 서브 영역에 속해 있는지의 여부를 체크하는데, 여기에서의 체크 결과 두 삼각형 중 어느 하나가 기 분류된 서브 영역에 속해 있는 것으로 판단되면, 다시 두 삼각형이 전술한 수학식 1의 조건을 만족하는 지의 여부를 체크한다(단계 314).Next, in step 312, it is checked whether one of the two triangles in the pair of triangles belongs to the pre-classified subregion, and as a result of the check here, one of the two triangles belongs to the pre-classified sub-region. If it is determined that the two triangles again satisfy the condition of the above equation (1) (step 314).
상기 단계(314)에서의 체크 결과, 두 삼각형이 전술한 수학식 1을 만족하면, 기 분류된 서브 영역에 속해 있지 않은 삼각형을 나머지 삼각형이 속해 있는 기 분류된 서브 영역으로 병합하고(단계 316), 두 삼각형이 전술한 수학식 1을 만족하지 않으면, 기 분류된 서브 영역에 속해 있지 않은 삼각형을 새로운 서브 영역으로 분류하며(단계 318), 그 이후의 처리는 후술하는 단계(328)로 진행된다.As a result of the check in the step 314, if the two triangles satisfy the above Equation 1, triangles not belonging to the pre-classified subregion are merged into the pre-classified sub-region to which the other triangle belongs (step 316). If the two triangles do not satisfy the above Equation 1, triangles which do not belong to the previously classified sub-regions are classified into new sub-regions (step 318), and subsequent processing proceeds to step 328 described later. .
또한, 단계(320)에서는 삼각형 쌍 내의 두 삼각형이 기 분류된 서브 영역에 각각 속해 있는지의 여부를 체크하는데, 여기에서의 체크 결과 두 삼각형이 기 분류된 서브 영역에 각각 속해 있는 것으로 판단되면, 다시 두 삼각형이 전술한 수학식 1의 조건을 만족하는 지의 여부를 체크한다(단계 322).In operation 320, it is checked whether two triangles in the pair of triangles belong to a pre-classified subregion, and if it is determined that the two triangles respectively belong to the pre-classified sub-region, It is checked whether the two triangles satisfy the condition of Equation 1 described above (step 322).
상기 단계(322)에서의 체크 결과, 두 삼각형이 전술한 수학식 1을 만족하면, 두 삼각형이 각각 속해 있는 두 서브 영역을 하나의 서브 영역으로 병합하고(단계 324), 두 삼각형이 전술한 수학식 1을 만족하지 않으면, 두 영역을 같은 영역으로 병합하지 않으며(단계 326), 처리는 후술하는 단계(328)로 진행된다.As a result of the check in step 322, if two triangles satisfy the above Equation 1, two sub-areas to which each of the two triangles belong are merged into one sub-region (step 324), and the two triangles are described above. If Equation 1 is not satisfied, the two regions are not merged into the same region (step 326), and the processing proceeds to step 328 described later.
다음에, 단계(328)에서는 물체 모델에 대한 서브 영역화가 모두 완료되었는지의 여부를 체크한다. 즉, 모든 삼각형 쌍에 대한 각각의 법선 벡터 사이의 각도(θ1)가 기 설정됨 임계값(Th1)의 범위를 벗어날 때까지 전술한 단계(302) 내지 단계(326)의 과정을 반복적으로 수행하게 되는데, 단계(328)에서는 이의 검출을 통해 서브 영역화의 완료 여부를 체크한다.Next, in step 328, it is checked whether all sub-regionalizations for the object model are completed. That is, the above-described steps 302 to 326 are repeatedly performed until the angle θ1 between the respective normal vectors for all the pairs of triangles is outside the range of the preset threshold Th1. In step 328, the detection thereof checks whether or not the subregion has been completed.
이어서, 상술한 바와 같은 일련의 과정들을 통해 물체 모델에 대한 서브 영역화가 완료되면, 분할된 모든 서브 영역들에 대한 평균 법선 벡터를 산출한다(단계 330).Subsequently, when subregionalization of the object model is completed through a series of processes as described above, an average normal vector of all the divided subregions is calculated (step 330).
다음에, 인접하는 두 서브 영역으로 된 서브 영역 쌍을 선택(예를 들어, 평균 법선 사이의 각도가 가장 작은 두 서브 영역을 서브 영역 쌍으로 선택)한 후(단계 332), 서브 영역 쌍의 평균 법선 벡터 사이의 각도(θ2)와 기 설정된 임계값(Th2)을 비교한다(단계 334).Next, a subregion pair consisting of two adjacent subregions is selected (for example, two subregions having the smallest angle between average normals are selected as subregion pairs) (step 332), and then the average of the subregion pairs is performed. The angle θ2 between the normal vectors and the preset threshold Th2 are compared (step 334).
상기 단계(334)에서의 비교 결과, 평균 법선 벡터 사이의 각도(θ2)가 기 설정된 임계값(Th2)을 벗어나면 두 서브 영역을 병합하지 않고(단계 336), 평균 법선 벡터 사이의 각도(θ2)가 기 설정된 임계값(Th2)의 범위 이내이면 두 서브 영역을 하나의 영역으로 병합(메인 영역화)하며(단계 338), 이후의 처리는 후술하는 단계(340)로 진행된다.As a result of the comparison in step 334, the angle θ2 between the average normal vectors is not merged (step 336) when the angle θ2 between the average normal vectors is outside the preset threshold Th2 (step 336). ) Is within the range of the preset threshold Th2, the two sub-areas are merged into one area (main area) (step 338), and the subsequent processing proceeds to step 340 described later.
다음에, 단계(328)에서는 각 서브 영역화에 대한 메인 영역화가 모두 완료되었는지의 여부를 체크한다. 즉, 모든 서브 영역 쌍에 대한 각각의 평균 법선 벡터 사이의 각도(θ2)가 기 설정됨 임계값(Th2)의 범위를 벗어날 때까지 전술한 단계(332) 내지 단계(338)의 과정을 반복적으로 수행하게 되는데, 단계(340)에서는 이의 검출을 통해 메인 영역화의 완료 여부를 체크한다.Next, in step 328, it is checked whether all of the main areaizations for each sub areaization have been completed. That is, the above-described steps 332 to 338 are repeatedly performed until the angle θ2 between the respective average normal vectors for all the sub-region pairs is out of the preset threshold Th2. In step 340, it is checked whether the main area is completed through the detection thereof.
이어서, 상술한 바와 같은 일련의 과정들을 통해 메인 영역화가 완료되면, 후속하는 단계(342)에서는 각 메인 영역간을 구분하는 경계선에 대한 후처리(다듬기)를 수행하는데, 이러한 경계선 후처리를 수행하는 과정에 대해서는 첨부된 도 4를 참조하여 하기에 상세하게 설명한다.Subsequently, when the main area is completed through a series of processes as described above, in the subsequent step 342, post-processing (smoothing) is performed on the boundary line that separates each main area. It will be described in detail below with reference to the accompanying FIG.
도 4는 영역화된 삼각형 메쉬의 경계선을 후처리(다듬기) 과정을 도시한 플로우챠트이다.4 is a flowchart illustrating a post-processing process of the boundary lines of the regioned triangular mesh.
도 4를 참조하면, 각 메인 영역간을 구분하는 경계선을 추적하여 경계선 상에 있는 경계 버텍스(또는 에지 버텍스)(예를 들면, 도 5a의 v1, v2, v3)를 추출하고(단계 402), 이어서 인접하는 선분(즉, 인접하는 버텍스 간을 잇는 선분)간의 각도(예를 들면, 도 5b의 ABV1, ABV2, ABV3, ABV4)를 검출한다(단계 404).Referring to FIG. 4, a boundary line separating each main area is traced to extract boundary vertices (or edge vertices) (eg, v1, v2 and v3 of FIG. 5A) on the boundary line (step 402), and then The angle between the adjacent line segments (i.e., the line segments connecting adjacent vertices) (e.g., ABV1, ABV2, ABV3, ABV4 in Fig. 5B) is detected (step 404).
다음에, 검출된 인접 선분간의 각도(ABV)와 기 설정된 임계값(Th3)을 비교하며(단계 406), 여기에서의 비교 결과 검출된 인접 선분간의 각도(ABV)가 기 설정된 임계값(Th3) 벗어나면 경계 버텍스의 보정(경계선의 수정) 없이 처리는 후술하는 단계(410)로 진행된다.Next, the angle ABV of the detected adjacent line segment and the preset threshold value Th3 are compared (step 406), and the angle ABV of the adjacent line segment detected as a result of the comparison here is set to the preset threshold value Th3. If out, the process proceeds to step 410 described later without correction of the boundary vertices (correction of the boundary lines).
상기 단계(406)에서의 비교 결과, 검출된 인접 선분간의 각도(ABV)가 기 설정된 임계값(Th3)의 범위 이내이면, 경계 버텍스를 보정(경계선의 수정)한 후 처리는 후술하는 단계(410)로 진행된다.As a result of the comparison in the step 406, if the detected angle ABV of the adjacent line segment is within the range of the preset threshold Th3, the process after correcting the boundary vertex (correction of the boundary line) is described later (410). Proceeds to).
예를 들어, 도 5a에 도시된 바와 같은 형상에서, 두 선분(LS1, LS2)간의 각도(ABV1)와 두 선분(LS3, LS4)간의 각도(ABV3)가 기 설정된 임계값(Th3)을 벗어나고, 두 선분(LS2, LS3)간의 각도(ABV2)가 기 설정된 임계값(Th3) 이내인 경우라고 가정할 때, 단계(406) 및 단계(408)에서의 처리에 따라, 도 5b에 도시된 바와 같이, 경계 버텍스 v1과 v3간을 선분으로 결정되어 보정(즉, 경계선의 수정)된다.For example, in the shape as shown in FIG. 5A, the angle ABV1 between the two line segments LS1 and LS2 and the angle ABV3 between the two line segments LS3 and LS4 are outside the preset threshold Th3. Assuming that the angle ABV2 between the two line segments LS2 and LS3 is within the preset threshold Th3, as shown in FIG. 5B in accordance with the processing in steps 406 and 408. In other words, the boundary between vertices v1 and v3 is determined as a line segment and corrected (that is, the boundary line is modified).
다음에, 단계(410)에서는 각 영역을 구분하는 경계선에 대한 보정이 모두 완료되었는지의 여부를 체크한다. 즉, 모든 인접하는 선분간의 각도가 기 설정됨 임계값(Th3)의 범위를 벗어날 때까지 전술한 단계(404) 내지 단계(408)의 과정을 반복적으로 수행하게 되는데, 단계(410)에서는 이의 검출을 통해 경계선의 보정 완료 여부를 체크한다.Next, in step 410, it is checked whether all of the corrections for the boundary lines separating the respective areas are completed. That is, the above-described steps 404 to 408 are repeatedly performed until the angles of all adjacent line segments are out of the range of the preset threshold Th3, which is detected in step 410. Check if the boundary has been corrected.
이어서, 상술한 바와 같은 일련의 과정들을 통해 경계선 보정(즉, 경계선의 일직선화)이 완료되면 경계선 상에 존재하는 잡음 성분을 제거하는 처리를 수행하게 되는데, 이를 위하여 단계(412)에서는 경계 버텍스가 보정된 각 선분(경계선)들을 일정한 방향으로 트래킹하여 각 선분의 길이와 방향 및 크기를 고려하여 잡음 성분을 검출하며, 단계(414)에서는 검출된 잡음 성분을 보정(즉, 잡음 성분의 제거)한다.Subsequently, when the boundary correction (that is, the straightening of the boundary line) is completed through the series of processes described above, a process of removing the noise component existing on the boundary line is performed. Each corrected line segment (boundary line) is tracked in a constant direction to detect a noise component in consideration of the length, direction, and size of each line segment. In step 414, the detected noise component is corrected (ie, the noise component is removed). .
예를 들어, 도 6a에 도시된 바와 같은 경계 버텍스 v1, v2, v3, v4를 갖는 선분들이 있다고 가정할 때, 주된 방향에 있는 선분들의 길이와 각 선분의 크기를 비교해 볼 때, 경계 버텍스 v1과 v2 사이의 선분, v2와 v3 사이의 선분 및 v3와 v4 사이의 선분은, 그 크기 및 방향을 고려할 때 잡음 성분으로 검출되며(단계 412), 이와 같이 검출되는 잡음 성분들은 단계(414)에서의 처리를 통해, 일 예로서 도 6b에 도시된 바와 같이 보정(즉, 경계선의 수정)된다.For example, assuming that there are line segments having boundary vertices v1, v2, v3, and v4 as shown in FIG. 6A, when comparing the lengths of the line segments in the main direction with the size of each segment, the boundary vertex v1 The line segment between and v2, the line segment between v2 and v3, and the line segment between v3 and v4 are detected as noise components (step 412), taking into account their magnitude and direction (step 412). Through the processing of, as an example, correction is made (ie, correction of a boundary line) as shown in FIG. 6B.
따라서, 본 발명은 상술한 바와 같은 과정들을 통해 표면 법선 기반의 메쉬 영역화를 완료하게 된다.Accordingly, the present invention completes the surface normalization based mesh region through the processes described above.
한편, 본 발명의 발명자들은 제안한 메쉬 영역화 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 표준편차가 다음의 수학식 3과 같은 가우시안 잡음이 첨가된 정이십면체 모델에 대한 모의 실험을 수행하였다.On the other hand, the inventors of the present invention simulated the icosahedron model to which the standard deviation is added Gaussian noise as shown in Equation 3 in order to evaluate the performance of the proposed mesh regionization algorithm.
상기한 수학식3에 있어서, Dm은 입력 메쉬 모델의 평균 선분 거리를 의미하고, X는 퍼센트 단위의 비율을 의미한다.In Equation 3, D m denotes an average line segment distance of the input mesh model, and X denotes a ratio in percent.
여기에서, 모의 실험에 사용된 정이십면체 모델은 642개의 점과 1280개의 삼각형으로 구성되어 있고, 이를 도 7a에 도시하였으며, X=10인 가우시안 노이즈를 표함한다. 도 7b는 지역적인 형태 제한이 있는 경어에, 에러 범위를 20도 각도로 하여 반복적인 삼각형 병합 과정을 수행한 결과 영상으로, 모두 213개의 영역(서브 영역)으로 과도하게 분할되어 있음을 보여준다.Here, the icosahedron model used in the simulation is composed of 642 points and 1280 triangles, which is shown in FIG. 7A and represents Gaussian noise with X = 10. FIG. 7B is an image obtained by performing a repetitive triangle merging process with an error range of 20 degrees for a horn having regional shape restriction, and shows that the image is excessively divided into 213 regions (sub regions).
이러한 결과에 에러 범위를 25도 각도로 하여 반복적인 영역 병합 과정을 수행한 결과, 일 예로서 도 7c에 도시된 바와 같이, 작은 영역(서브 영역)들이 모두 21개의 영역(메인 영역)으로 병합되었다.As a result of performing the repetitive region merging process with the error range at an angle of 25 degrees, as shown in FIG. 7C, for example, small regions (sub regions) were merged into 21 regions (main regions). .
이어서, 21개의 영역(메인 영역)으로 병합된 결과에 대해 본 발명에 따라 경계선 후처리(다듬기)를 수행한 결과, 일 예로서 도 7d에 도시된 바와 같이, 20개의 영역으로 구성된 최종적인 영역화 결과를 얻을 수 있었다.Subsequently, as a result of performing borderline post-processing (trimming) according to the present invention on the result merged into 21 areas (main areas), as shown in FIG. 7D as an example, the final area consisting of 20 areas The result was obtained.
즉, 642개의 점과 1280개의 삼각형으로 구성된 정이십면체 모델을 본 발명에 따라 메쉬 영역화할 경우, 잡음 성분이 첨가되어 왜곡이 있더라도 지각적으로 인식하는 바와 같이 20개의 영역으로 영역화됨을 알 수 있다.That is, when the icosahedron model composed of 642 points and 1280 triangles is meshed according to the present invention, it can be seen that the noise component is added to the 20 regions as perceptually perceived even if there is distortion. .
도 8a는 1375개의 점과 2750개이 삼각형으로 이루어진 팬(fan) 모델을 도시한 것으로, 지역적인 형태 제한이 있는 경우에, 에러 범위를 20도 각도로 하여 반복적인 삼각형 병합 과정을 수행한 결과, 도 8b에 도시된 바와 같이, 모두 313개의 영역(서브 영역)으로 분할됨을 알 수 있었다.FIG. 8A illustrates a fan model consisting of 1375 points and 2750 triangles. When there is a regional shape limitation, an iterative triangle merging process is performed with an error range of 20 degrees. As shown in 8b, it was found that all were divided into 313 regions (sub regions).
또한, 서브 영역화의 결과에 대해 에러 범위 25도 각도로 반복적인 영역 병합 과정을 수행한 결과, 도 8c에 도시된 바와 같이, 313개의 영역(서브 영역)이 89개의 영역(메인 영역)으로 병합됨을 알 수 있었으며, 이의 결과에 대해 경계선 다듬기를 수행한 결과, 도 8d에 도시된 바와 같이, 팬 모델이 68개의 영역으로 표현됨을 알 수 있었다.In addition, as a result of performing the region merging process with an error range of 25 degrees with respect to the result of sub-regionalization, as shown in FIG. 8C, 313 regions (sub regions) are merged into 89 regions (main regions). As a result of performing the boundary trimming on the result, it can be seen that the fan model is represented by 68 regions.
도 9a는 팬 모델에 대해, 지역적인 형태 제한이 없는 경우에, 에러 범위를 20도 각도로 하여 반복적인 삼각형 병합 과정을 수행한 결과를 도시한 것으로, 모두 31개의 영역으로 영역화되었다. 이 모의 실험에서는, 지역적인 형태 제한이 없기 때문에, 도 8에서의 결과와는 달리, 팬 모델의 각 날개와 중심의 원기둥 부분의 표면이 각각 하나의 영역으로 영역화되었음을 알 수 있었다. 도 9b는 삼각형 병합 과정을 수행한 결과에 대해 에러 범위 25도 각도의 반복적인 영역 병합 과정과 경계선 다듬기 과정을 수행한 결과를 도시한 것으로, 모두 38개의 영역으로 영역화됨을 알 수 있었다. 이 모의 실험 결과를 도 8d의 결과와 비교해 볼 때, 증가한 에러 범위로 인하여 팬의 날개 표면의 꺾이는 부분이 하나의 영역으로 영역화되어, 도 9a와 유사한 결과를 얻음을 알 수 있었다.FIG. 9A illustrates a result of performing a repetitive triangular merging process with an error range of 20 degrees when there is no regional shape restriction on the fan model, all of which are localized into 31 regions. In this simulation, since there is no regional shape restriction, it can be seen that, unlike the results in FIG. 8, the surfaces of each wing and the central cylindrical portion of the fan model are each localized into one region. FIG. 9B illustrates a result of performing a repetitive region merging process and a boundary trimming process with an error range of 25 degrees with respect to a result of performing a triangular merging process, and it can be seen that all regions are 38 regions. Comparing this simulation result with the result of FIG. 8D, it can be seen that due to the increased error range, the bent portion of the fan surface of the fan is localized into one region, thereby obtaining a result similar to that of FIG. 9A.
따라서, 본 발명은 같은 메쉬 모델이더라도 파라메터값을 조정함으로써, 곡면으로 이루어진 부분을 사용자의 필요에 따라 도 8d, 도 9a, 도 9b와 같이 다양하게 영역화할 수 있다. 이것이 본 발명을 다양한 응용 분야(예를 들면, 다중 해상도 모델링 등)에 적용하는데 있어서 범용성을 갖게 해 준다.Therefore, according to the present invention, even if the same mesh model is adjusted by adjusting parameter values, the curved portion may be variously regioned as shown in FIGS. 8D, 9A, and 9B according to a user's needs. This makes it versatile in applying the present invention to a variety of applications (eg, multi-resolution modeling, etc.).
이상 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면, 삼각형들로 구성되는 특정 물체의 모델에 대해 물체 표면의 법선 벡터를 이용한 삼각형 병합 연산자를 수행하여 각 삼각형을 서브 영역화하고, 각 서브 영역의 평균 법선 벡터를 이용하여 각 서브 영역을 메인 영역화하며, 영역간을 구분하는 선분의 각도 및 크기를 이용하여 경계선 다듬기를 수행함으로써, 특정 물체의 모델에 대한 메쉬 영역화를 효과적으로 수행할 수 있다.As described above, according to the present invention, a triangular merge operator using a normal vector of an object surface is performed on a model of a specific object composed of triangles to subregion each triangle, and use an average normal vector of each subregion. By subdividing the sub-region into a main region, and smoothing the boundary line by using the angle and size of the line segment that divides the regions, it is possible to effectively perform the mesh regionization for the model of a specific object.
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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Families Citing this family (5)
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|---|---|---|---|---|
| KR100785339B1 (en) * | 2006-11-16 | 2007-12-17 | 중앙대학교 산학협력단 | Apparatus and method for recognizing shape from an image |
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| CN104361578B (en) * | 2014-10-20 | 2017-07-07 | 北京大学 | A kind of stratification mesh segmentation method under multiple dimensioned precision controlling |
| FR3085022B1 (en) * | 2018-08-16 | 2020-10-16 | Psa Automobiles Sa | PROCESS FOR DETERMINING A TRUST INDEX ASSOCIATED WITH AN OBJECT DETECTED BY A SENSOR IN THE ENVIRONMENT OF A MOTOR VEHICLE. |
| US10950061B1 (en) * | 2020-07-23 | 2021-03-16 | Oxilio Ltd | Systems and methods for planning an orthodontic treatment |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05250445A (en) * | 1992-03-09 | 1993-09-28 | A T R Tsushin Syst Kenkyusho:Kk | Three-dimensional model data generating device |
| JPH07262394A (en) * | 1994-03-18 | 1995-10-13 | Fujitsu Ltd | Integrating device for adjacent polygon |
| JPH08287286A (en) * | 1995-04-13 | 1996-11-01 | Sony Tektronix Corp | Plane image mapping method |
| JPH09128561A (en) * | 1995-10-30 | 1997-05-16 | Chokosoku Network Computer Gijutsu Kenkyusho:Kk | Three-dimensional graphic data reducing method |
| KR20000043591A (en) * | 1998-12-29 | 2000-07-15 | 전주범 | Method for segmenting facial image in model-basis coding system |
-
2001
- 2001-08-25 KR KR10-2001-0051503A patent/KR100439577B1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05250445A (en) * | 1992-03-09 | 1993-09-28 | A T R Tsushin Syst Kenkyusho:Kk | Three-dimensional model data generating device |
| JPH07262394A (en) * | 1994-03-18 | 1995-10-13 | Fujitsu Ltd | Integrating device for adjacent polygon |
| JPH08287286A (en) * | 1995-04-13 | 1996-11-01 | Sony Tektronix Corp | Plane image mapping method |
| JPH09128561A (en) * | 1995-10-30 | 1997-05-16 | Chokosoku Network Computer Gijutsu Kenkyusho:Kk | Three-dimensional graphic data reducing method |
| KR20000043591A (en) * | 1998-12-29 | 2000-07-15 | 전주범 | Method for segmenting facial image in model-basis coding system |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101086402B1 (en) | 2004-08-30 | 2011-11-25 | 삼성전자주식회사 | Method of image segmentation |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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