KR102516008B1 - 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 방법 및 이를 실행하는 장치 - Google Patents

포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 방법 및 이를 실행하는 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치는 처리하고자 하는 대상에 대한 3차원 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 데이터 획득부, 3차원 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 바운딩 박스를 생성하고, 상기 바운딩 박스를 복셀 그리드로 분할하는 복셀 그리드 생성부, 상기 복셀 그리드 내 포함된 포인트들을 텍스쳐 평면에 직교 투영시켜 텍스쳐 이미지를 생성하는 텍스쳐 이미지 생성부 및 상기 텍스쳐 이미지를 복수의 영역으로 분할하고, 상기 복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 양에 따라 해당 영역에 대한 복셀을 진행하거나 다른 영역과 병합하거나 해당 영역을 서브 영역으로 분할하여 복셀을 진행하는 복셀 처리부를 포함한다.

Description

포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 방법 및 이를 실행하는 장치{METHOD OF DOWN SAMPLING VOXEL USING POINT CLOUD DATA AND APPARATUS PERFORMING THEREOF}
본 발명은 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 방법 및 이를 실행하는 장치에 관한 것으로, 보다 구체적으로 포인트 클라우드를 복셀로 변환하는 과정에서 포인트 클라우드 데이터의 비율에 따라 동적으로 복셀 크기를 변환한 후 복셀 다운 샘플링을 진행할 수 있도록 하는 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 방법 및 이를 실행하는 장치에 관한 것이다.
디지털 트윈 기술은 물리적 사물을 컴퓨터의 가상 공간에 실제와 동일하게 가상 모델로 형성한 후 이를 시뮬레이션하여 그 결과를 예측하는 기술로서, 항공 산업에서 도입되기 시작한 이후 교통, 물류, 도시 등으로 확장되고 있다.
이와 같이 가상공간상에 실제와 동일한 가상의 시설물을 구축하고 해당 시설물을 이용하는 각종 상황을 가상 환경에서 시뮬레이션함으로써 최적의 활용을 위한 운용 방식과 개선 내용을 파악하는 등의 효과를 얻을 수 있으며, 이러한 기술은 4차 산업혁명의 핵심으로 간주되고 있는 실정이다.
특히 다양한 3D 모델링 기술과 각종 가상환경에 대한 가상현실과 물리 엔진 등의 기술이 비약적으로 발전하고 있으며, 도시 규모의 가상현실 환경까지도 구축되어 다양한 서비스에 활용되고 있는 실정이므로 이러한 디지털 트윈에 대한 기술 개선에 많은 관심이 집중되고 있다.
하지만, 이러한 디지털 트윈 기술을 통한 시뮬레이션이 효과적으로 진행되기 위해서는 그 대상이 되는 각종 환경에 대한 정보가 정확하게 적용되어야 하는데, 건축물이나 사회 기반 시설, 도시 등에 대한 시뮬레이션에서 반드시 필요한 것이 인간 객체들의 가상적 움직임이라 할 수 있다.
현재에는 가상의 인간 객체들에 대한 통계적 이동량이나 객체의 이동 궤적 정도의 정보만 활용되었으나, 디지털 트윈 기술의 고도화를 위해서는 좀 더 정밀한 가상 객체에 대한 정보가 요구되고 있는 실정이다.
한편, 포인트 클라우드는 3차원 점들의 집합으로써 깊이 카메라, 라이다 등의 다양한 센서로부터 얻어지는 3차원 데이터이다. 이는 VR, AR 등의 다양한 3차원 컨텐츠 제작의 기반으로 이용된다.
3차원 데이터는 3D 포인트 클라우드 데이터나 3D 메시 등의 형식으로 나타낼 수 있다. 3차원 복원의 관점에서 3D 데이터는 복셀로 표현되는 볼륨 공간에 3차원 상의 평균 값으로 누적하여 하나의 3차원 표면을 표현하도록 해야 한다.
따라서, 복원하고자 하는 대상의 크기가 클수록 혹은 정밀할수록 상당량의 데이터 처리가 필수적이며, 이는 계산량의 증가 및 메모리 사용의 증가로 이어지게 된다.
하지만, 3차원 볼륨 데이터에서 실제 복원에 사용되는 부분은 대상의 표면에 한정되며, 나머지 볼륨 공간은 처리가 필요하지 않은 빈 공간 혹은 복원 대상의 내부 영역이다. 이러한 불필요한 공간을 제거하고 실제 복원에 사용되는 표면 부분의 공간 만을 볼륨으로 표현하면 상당한 량의 리소스와 연산량을 절약 할 수 있다.
이러한 일반적인 볼륨의 문제점을 개선하기 위해서 대상의 표면에 해당하는 데이터만 볼륨으로 표현하는 방법을 희소 볼륨이라 한다. 희소 볼륨은 계층적인 노드들로 구성되어 있으며, 가장 하단의 노드들에는 실제 볼륨 데이터의 저장을 위한 메모리를 할당한다.
마칭큐브 알고리즘은 볼륨으로부터 삼각형 메시를 추출하는 알고리즘으로 큐브의 8개의 버텍스 값으로부터 그안에 내포된 메시 표면을 추출한다. 마칭큐브 알고리즘은 모든 복셀을 순회하며, 병렬로 처리되는 경우 모든 복셀에 접근하여, 복셀 내부에 메시 표면이 존재하는 경우 값을 보간 하여 삼각형 메시를 계산한다.
이러한 마칭큐브 알고리즘은 순차적으로 접근 가능한 조밀한 볼륨 데이터에서는 단순한 복셀 접근 방식과 복셀의 인덱스 계산으로 표면 메시를 검출할 수 있는 장점이 있지만, 결과로 출력되는 메시 데이터는 버텍스의 중복이 발생하게 되어 이후 전송 및 렌더링 시 불필요한 데이터 처리를 요구한다.
등록특허 제10-2171231호(2020년10월22일) 등록특허 제10-2443626호(2022년09월08일) 등록특허 제10-2443626호(2022년09월08일) 공개특허 제10-2022-0123693호(2022년09월08일)
본 발명은 포인트 클라우드를 복셀로 변환하는 과정에서 포인트 클라우드 데이터의 비율에 따라 동적으로 복셀 크기를 변환한 후 복셀 다운 샘플링을 진행할 수 있도록 하는 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 방법 및 이를 실행하는 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 포인트 클라우드 데이터가 많은 곳은 세분화하고 포인트 클라우드 데이터가 적은 곳은 복셀의 범위를 크게 설정하여 복셀화함으로써 정합 과정에서 부정확해질 수 있다는 문제점을 해결할 수 있는 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 방법 및 이를 실행하는 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
이러한 목적을 달성하기 위한 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치는 처리하고자 하는 대상에 대한 3차원 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 데이터 획득부, 3차원 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 바운딩 박스를 생성하고, 상기 바운딩 박스를 복셀 그리드로 분할하는 복셀 그리드 생성부, 상기 복셀 그리드 내 포함된 포인트들을 텍스쳐 평면에 직교 투영시켜 텍스쳐 이미지를 생성하는 텍스쳐 이미지 생성부 및 상기 텍스쳐 이미지를 복수의 영역으로 분할하고, 상기 복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 양에 따라 해당 영역에 대한 복셀을 진행하거나 다른 영역과 병합하거나 해당 영역을 서브 영역으로 분할하여 복셀을 진행하는 복셀 처리부를 포함한다.
또한, 이러한 목적을 달성하기 위한 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치에서 실행되는 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 방법은 처리하고자 하는 대상에 대한 3차원 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 단계, 3차원 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 바운딩 박스를 생성하고, 상기 바운딩 박스를 복셀 그리드로 분할하는 단계, 상기 복셀 그리드 내 포함된 포인트들을 텍스쳐 평면에 직교 투영시켜 텍스쳐 이미지를 생성하는 단계 및 상기 텍스쳐 이미지를 복수의 영역으로 분할하고, 상기 복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 양에 따라 해당 영역에 대한 복셀을 진행하거나 다른 영역과 병합하거나 해당 영역을 서브 영역으로 분할하여 복셀을 진행하는 단계를 포함한다.
전술한 바와 같은 본 발명에 의하면, 포인트 클라우드를 복셀로 변환하는 과정에서 포인트 클라우드 데이터의 비율에 따라 동적으로 복셀 크기를 변환한 후 복셀 다운 샘플링을 진행할 수 있다는 장점이 있다.
또한 본 발명에 의하면, 포인트 클라우드 데이터가 많은 곳은 세분화하고 포인트 클라우드 데이터가 적은 곳은 복셀의 범위를 크게 설정하여 복셀화함으로써 정합 과정에서 부정확해질 수 있다는 문제점을 해결할 수 있다는 장점이 있다.
도 1은 종래의 복셀 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 결과를 설명하기 위한 도면이다.
전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성요소를 가리키는 것으로 사용된다.
본 명세서에서 사용된 용어 중 "포인트 클라우드"는 3차원 좌표 공간에서 표현된 점들의 집합으로서, 각 점들은 3차원 좌표 공간에서 지오메트리(geometry) 정보와 속성 정보(예컨대, 색상, 반사도, 법선 등)을 갖는다. 포인트 클라우드를 구성하는 점의 지오메트리 정보는 일반적으로 실수 형태로 표현되나, 가끔 정수 형태로 좌표 공간에서 표현되기도 한다. 포인트 클라우드는 복셀(Voxel) 단위로 표현하고 인덱스로 사용될 수 있기 때문에 연산에 이점이 있다.
포인트 클라우드는 이미지에 기반한 장면 정보를 통해 정합 과정을 통하여 획득하거나, 적외선 센서를 사용하는 스캔 장치를 이용하여 획득할 수 있다. 스캔 장치의 예로는 마이크로소프트 키넥트(Microsoft Kinect) 또는 라이다(Lidar) 등이 있다. 이들 장치로부터 생성된 포인트 클라우드는 3D 렌더링 기술을 통하여 공간 정보를 제공하거나, 특정 물체를 나타내는 3 차원 정보를 제공하는 데 사용될 수 있다.
도 1은 종래의 복셀 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 복셀화는 포인트 클라우드 데이터를 복셀로 변환하는 작업을 의미한다. 포인트 클라우드 데이터를 복셀로 변환하기 위해서는 사용자 정의에 적합한 복셀 크기를 선택받고, 각 복셀의 중심점에서 복셀 크기 내 포인트들의 유무를 계산하고, 포인트들의 중심점을 계산하고 나머지 포인트는 제거한다.
도 1(a)와 같이 사용자 정의로 적합한 복셀 크기를 선택한 후, 도 1(b)와 같이 각 복셀의 중심점에서 복셀 크기 내 포인트들(즉, 파란색 점)의 유무를 계산하고, 도 1(c)와 같이 포인트들(즉, 파란색 점)의 중심점(즉, 빨간색 점)을 계산하고 나머지 포인트들(즉, 파란색 점)을 제거한다.
도 1은 포인트 5개가 하나의 복셀 단위로 표현되었기 때문에 포인트 클라우드 데이터의 크기가 1/5로 줄게된다. 이때, 복셀 단위가 크면 포인트 클라우드 데이터의 양이 더 줄어들게 된다. 하지만, 포인트 클라우드 데이터의 양이 줄게 되면 물체 표현력은 줄어 들게 된다. 결론적으로, 복셀화는 계산 부하와 물체 표현력의 트레이드 오프 관계에서 최적의 복셀 단위를 구하는 것이 가장 중요하다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 데이터 획득부(110), 복셀 그리드 생성부(120), 텍스쳐 이미지 생성부(130) 및 복셀 처리부(140)를 포함한다.
데이터 획득부(110)는 처리하고자 하는 대상에 대한 3차원 포인트 클라우드 데이터(point cloud)를 획득한다.
상기의 3차원 포인트 클라우드 데이터는 사진이나 비디오 등을 이용한 수동적인(passive) 3차원 복원 기법에 의해 획득된 데이터 및/또는 LiDAR 센서나 프로젝터 등을 이용한 능동적인(active) 3차원 복원 기법에 의해 획득된 데이터이다. 데이터 획득부(110)는 예를 들어, 3차원 스캐닝을 통해 대상에 대해 획득한 대용량의 3차원 포인트 클라우드 데이터를 입력받아 복셀 그리드 생성부(120)로 제공한다.
복셀 그리드 생성부(120)는 데이터 획득부(110)로부터 획득된 포인트 클라우드 데이터를 포함할 수 있는 바운딩 박스를 생성한 후 이를 복셀 그리드로 분할할 수 있다. 즉, 복셀 그리드 생성부(120)는 포인트 클라우드를 모두 포함할 수 있는 정육면체 형태의 바운딩 박스를 구한 후 바운딩 박스를 n*n*n개의 정육면체 형태의 복셀 그리드로 분할한다. 이때, 바운딩 박스를 구성하는 에지들의 3개의 방향이 좌표축 (x,y,z)과 일치하도록 바운딩 박스를 구한다.
텍스쳐 이미지 생성부(130)는 하나의 복셀 그리드 내 포함된 포인트들을 텍스쳐 평면에 직교 투영시켜 텍스쳐 이미지를 생성한다. 즉, 하나의 복셀 그리드 내에는 3개의 축 방향에 수직되는 3개의 텍스쳐 평면이 존재하는데, 각각의 텍스쳐 평면 별로 포인트에 대한 직교 투영을 수행한다. 예를 들어, 복셀 그리드 공간 내에 3차원 포인트 클라우드 데이터가 존재할 때 텍스쳐 평면 상에 공간 상의 포인트들을 직교 투영시킴으로써, 텍스쳐 이미지를 생성할 수 있다.
각 텍스쳐 평면에 대한 투영 방법에 대해 설명하면, 복셀 그리드 내의 모든 포인트들에 대한 텍스쳐 평면 상의 수선의 발 위치를 구하여 해당 점을 투영된 포인트로 설정하여 텍스쳐 이미지를 생성하는데, 이때 텍스쳐 이미지 상에 투영된 포인트들의 색상은 투영되기 전 해당 포인트의 색상을 이용하여 표시한다.
복셀 처리부(140)는 텍스쳐 이미지 생성부(130)에 의해 생성된 텍스쳐 이미지를 복수의 영역으로 분할하고, 복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 양에 따라 해당 영역에 대한 복셀을 진행하거나 다른 영역과 병합하거나 해당 영역을 서브 영역으로 분할하여 복셀을 진행할 수 있다.
일 실시예에서, 복셀 처리부(140)는 복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율이 미리 결정된 비율 이상이면, 해당 영역을 서브 영역으로 분할하여 서브 영역의 3차원 포인트 클라우드에 대한 복셀을 실행할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 복셀 처리부(140)는 복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율이 미리 결정된 비율 이하이면, 해당 영역을 기준으로 병합 가능한 다른 영역에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율에 따라 다른 영역과 병합한다.
상기의 실시예에서, 복셀 처리부(140)는 해당 영역을 기준으로 병합 가능한 다른 영역에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율이 미리 결정된 비율 이하이면 해당 영역과 병합하여 병합된 영역의 3차원 포인트 클라우드 데이터에 대한 복셀을 실행한다.
도 3은 본 발명에 따른 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 처리하고자 하는 대상에 대한 3차원 포인트 클라우드 데이터를 획득한다(단계 S310).
상기의 3차원 포인트 클라우드 데이터는 사진이나 비디오 등을 이용한 수동적인(passive) 3차원 복원 기법에 의해 획득된 데이터 및/또는 LiDAR 센서나 프로젝터 등을 이용한 능동적인(active) 3차원 복원 기법에 의해 획득된 데이터이다.
포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 3차원 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 바운딩 박스를 생성하고, 상기 바운딩 박스를 복셀 그리드로 분할한다(단계 S320).
포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 상기 복셀 그리드 내 포함된 포인트들을 텍스쳐 평면에 직교 투영시켜 텍스쳐 이미지를 생성한다(단계 S330).
포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 상기 텍스쳐 이미지를 복수의 영역으로 분할하고, 상기 복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 양에 따라 해당 영역에 대한 복셀을 진행하거나 다른 영역과 병합하거나 해당 영역을 서브 영역으로 분할하여 복셀을 진행한다(단계 S340).
단계 S340에 대한 일 실시예에서, 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율이 미리 결정된 비율 이상이면, 해당 영역을 서브 영역으로 분할하여 서브 영역 각각에 대한 3차원 포인트 클라우드에 대한 복셀을 실행할 수 있다.
단계 S340에 대한 다른 일 실시예에서, 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율이 미리 결정된 비율 이하이면, 해당 영역을 기준으로 병합 가능한 다른 영역에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율에 따라 다른 영역과 병합한다.
상기의 실시예에서, 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 해당 영역을 기준으로 병합 가능한 다른 영역에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율이 미리 결정된 비율 이하이면 해당 영역과 병합하여 병합된 영역의 3차원 포인트 클라우드 데이터에 대한 복셀을 실행한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 상기 텍스쳐 이미지를 복수의 영역으로 분할하고, 상기 복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 양에 따라 해당 영역에 대한 복셀을 진행하거나 다른 영역과 병합하거나 해당 영역을 서브 영역으로 분할하여 복셀을 진행한다
일 실시예에서, 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율이 미리 결정된 비율 이상이면, 해당 영역의 3차원 포인트 클라우드에 대한 복셀을 실행할 수 있다.
예를 들어, 인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 도 4(a)의 참조번호(320a)와 같은 영역을 도 4(b)의 참조번호(320b)와 같이 서브 영역으로 분할하고 서브 영역 각각에 대한 복셀을 진행한다.
다른 일 실시예에서, 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율이 미리 결정된 비율 이하이면, 해당 영역을 기준으로 병합 가능한 다른 영역에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율에 따라 다른 영역과 병합한다.
상기의 실시예에서, 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 해당 영역을 기준으로 병합 가능한 다른 영역에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율이 미리 결정된 비율 이하이면 해당 영역과 병합하여 병합된 영역의 3차원 포인트 클라우드 데이터에 대한 복셀을 실행한다.
다른 예를 들어, 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 도 4(a)의 참조번호(310a)와 같은 영역을 도 4(b)의 참조번호(310b)와 같이 서브 영역으로 분할하여 복셀을 진행한다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 결과를 설명하기 위한 도면이다.
도 5 및 도 6을 참조하면, 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 도 5(a)와 같이 처리하고자 하는 대상에 대한 3차원 포인트 클라우드 데이터를 획득한다. 이때, 3차원 포인트 클라우드 데이터의 개수는 19,386,830개다.
포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 3차원 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 바운딩 박스를 생성하고, 상기 바운딩 박스를 복셀 그리드로 분할한다.
포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 상기 복셀 그리드 내 포함된 포인트들을 텍스쳐 평면에 직교 투영시켜 텍스쳐 이미지를 생성한다.
포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 상기 텍스쳐 이미지를 복수의 영역으로 분할하고, 상기 복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 양에 따라 해당 영역에 대한 복셀을 진행하거나 다른 영역과 병합하거나 해당 영역을 서브 영역으로 분할하여 복셀을 진행한다.
이때, 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치(100)는 복셀 단위를 0.02로 설정하여 복셀을 진행하면 도 5(b)와 같으며, 도 5(b)에서 3차원 포인트 클라우드 데이터의 양은 8,247,003개다.
상기와 같은 복셀 다운 샘플링 과정을 다시 수행하게 되면 도 6(a)에서 3차원 포인트 클라우드 데이터의 양은 2,383,704개로 줄어들며, 셀 다운 샘플링 과정을 다시 수행하게 되면 도 6(b)에서 3차원 포인트 클라우드 데이터의 양은 23,072개로 줄어들게 된다.
한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치,
110: 데이터 획득부,
120: 복셀 그리드 생성부,
130: 텍스쳐 이미지 생성부,
140: 복셀 처리부

Claims (8)

  1. 처리하고자 하는 대상에 대한 3차원 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 데이터 획득부;
    3차원 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 바운딩 박스를 생성하고, 상기 바운딩 박스를 복셀 그리드로 분할하는 복셀 그리드 생성부;
    상기 복셀 그리드 내 포함된 포인트들을 텍스쳐 평면에 직교 투영시켜 텍스쳐 이미지를 생성하는 텍스쳐 이미지 생성부; 및
    상기 텍스쳐 이미지를 복수의 영역으로 분할하고, 상기 복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 양에 따라 해당 영역에 대한 복셀을 진행하거나 다른 영역과 병합하거나 해당 영역을 서브 영역으로 분할하여 복셀을 진행하는 복셀 처리부를 포함하고,
    상기 복셀 처리부는
    복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율이 미리 결정된 비율 이상이면 포인트 클라우드 데이터를 세분화하기 위해 해당 영역을 서브 영역으로 분할하여 서브 영역의 3차원 포인트 클라우드에 대한 복셀을 실행하고,
    복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율이 미리 결정된 비율 이하이면, 복셀의 범위를 크게 설정하여 복셀화하기 위해 해당 영역을 기준으로 병합 가능한 다른 영역에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율에 따라 다른 영역과 병합하고,
    상기 해당 영역을 기준으로 병합 가능한 다른 영역에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율이 미리 결정된 비율 이하이면 복셀의 범위를 크게 설정하여 복셀화하기 위해 해당 영역과 병합하여 병합된 영역의 3차원 포인트 클라우드 데이터에 대한 복셀을 실행하는 것을 특징으로 하는
    포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 장치에서 실행되는 포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 방법에 있어서,
    처리하고자 하는 대상에 대한 3차원 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 단계;
    3차원 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 바운딩 박스를 생성하고, 상기 바운딩 박스를 복셀 그리드로 분할하는 단계;
    상기 복셀 그리드 내 포함된 포인트들을 텍스쳐 평면에 직교 투영시켜 텍스쳐 이미지를 생성하는 단계;
    상기 텍스쳐 이미지를 복수의 영역으로 분할하고, 상기 복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 양에 따라 해당 영역에 대한 복셀을 진행하거나 다른 영역과 병합하거나 해당 영역을 서브 영역으로 분할하여 복셀을 진행하는 단계를 포함하고,
    상기 해당 영역에 대한 복셀을 진행하거나 다른 영역과 병합하거나 해당 영역을 서브 영역으로 분할하여 복셀을 진행하는 단계는
    복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율이 미리 결정된 비율 이상이면 포인트 클라우드 데이터를 세분화하기 위해 해당 영역을 서브 영역으로 분할하여 서브 영역의 3차원 포인트 클라우드에 대한 복셀을 실행하는 단계;
    복수의 영역 각각에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율이 미리 결정된 비율 이하이면, 복셀의 범위를 크게 설정하여 복셀화하기 위해 해당 영역을 기준으로 병합 가능한 다른 영역에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율에 따라 다른 영역과 병합하는 단계를 포함하고,
    상기 병합 가능한 다른 영역에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율에 따라 다른 영역과 병합하는 단계는
    상기 해당 영역을 기준으로 병합 가능한 다른 영역에 해당하는 3차원 포인트 클라우드 데이터의 비율이 미리 결정된 비율 이하이면 복셀의 범위를 크게 설정하여 복셀화하기 위해 해당 영역과 병합하여 병합된 영역의 3차원 포인트 클라우드 데이터에 대한 복셀을 실행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는
    포인트 클라우드 데이터를 이용한 복셀 다운 샘플링 방법.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117409152A (zh) * 2023-12-15 2024-01-16 山东绿城家居有限公司 一种用于自动化编织筐三维仿真方法
CN117456131A (zh) * 2023-12-26 2024-01-26 深圳市信润富联数字科技有限公司 缺陷场景下点云的降采样方法及装置
CN117952322A (zh) * 2024-03-26 2024-04-30 山东力加力钢结构有限公司 一种基于bim技术的工程管理系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130026853A (ko) * 2011-09-06 2013-03-14 한국전자통신연구원 복셀 그리드를 이용한 포인트 클라우드의 렌더링 방법 및 장치
KR102171231B1 (ko) 2013-04-15 2020-10-28 마이크로소프트 테크놀로지 라이센싱, 엘엘씨 적외선과 컬러 컴포넌트 데이터 포인트 클라우드들의 믹싱
KR20210063841A (ko) * 2019-11-25 2021-06-02 숭실대학교산학협력단 3d 포인트 클라우드의 클러스터링 방법 및 이를 수행하는 장치
KR20220123693A (ko) 2020-01-08 2022-09-08 지티이 코포레이션 포인트 클라우드 데이터 프로세싱
KR102443626B1 (ko) 2016-11-29 2022-09-14 블랙모어 센서스 앤드 애널리틱스, 엘엘씨 포인트 클라우드 데이터 세트에서 객체의 분류를 위한 방법 및 시스템

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130026853A (ko) * 2011-09-06 2013-03-14 한국전자통신연구원 복셀 그리드를 이용한 포인트 클라우드의 렌더링 방법 및 장치
KR102171231B1 (ko) 2013-04-15 2020-10-28 마이크로소프트 테크놀로지 라이센싱, 엘엘씨 적외선과 컬러 컴포넌트 데이터 포인트 클라우드들의 믹싱
KR102443626B1 (ko) 2016-11-29 2022-09-14 블랙모어 센서스 앤드 애널리틱스, 엘엘씨 포인트 클라우드 데이터 세트에서 객체의 분류를 위한 방법 및 시스템
KR20210063841A (ko) * 2019-11-25 2021-06-02 숭실대학교산학협력단 3d 포인트 클라우드의 클러스터링 방법 및 이를 수행하는 장치
KR20220123693A (ko) 2020-01-08 2022-09-08 지티이 코포레이션 포인트 클라우드 데이터 프로세싱

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117409152A (zh) * 2023-12-15 2024-01-16 山东绿城家居有限公司 一种用于自动化编织筐三维仿真方法
CN117409152B (zh) * 2023-12-15 2024-03-15 山东绿城家居有限公司 一种用于自动化编织筐三维仿真方法
CN117456131A (zh) * 2023-12-26 2024-01-26 深圳市信润富联数字科技有限公司 缺陷场景下点云的降采样方法及装置
CN117456131B (zh) * 2023-12-26 2024-05-24 深圳市信润富联数字科技有限公司 缺陷场景下点云的降采样方法及装置
CN117952322A (zh) * 2024-03-26 2024-04-30 山东力加力钢结构有限公司 一种基于bim技术的工程管理系统

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