TWI686770B - 表面擷取方法、裝置及非暫態電腦可讀取記錄媒體 - Google Patents
表面擷取方法、裝置及非暫態電腦可讀取記錄媒體 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI686770B TWI686770B TW107147012A TW107147012A TWI686770B TW I686770 B TWI686770 B TW I686770B TW 107147012 A TW107147012 A TW 107147012A TW 107147012 A TW107147012 A TW 107147012A TW I686770 B TWI686770 B TW I686770B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- dimensional
- nodes
- child nodes
- node
- parent
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/005—Tree description, e.g. octree, quadtree
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/30—Polynomial surface description
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2210/00—Indexing scheme for image generation or computer graphics
- G06T2210/61—Scene description
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Geometry (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Algebra (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
一種表面擷取方法,包含:(A)接收原始輸入深度資料中的三維子節點,其具有第一三維子節點的位置及距離資訊及僅具有第二三維子節點的位置資訊;(B)將鄰接的三維子節點以群組區分為複數三維母節點;(C)對三維母節點中的任一三維母節點,產生對應於第二三維子節點的推播距離資訊;以及(D)使三維母節點做為三維子節點,以持續執行步驟(B)至(D)產生包含複數層的複數節點的節點樹,並對節點樹進行表面擷取處理,以擷取場景中的至少一表面。
Description
本發明是有關於表面擷取技術,且特別是有關於一種表面擷取方法、裝置及非暫態電腦可讀取記錄媒體。
在現代,電腦視覺技術廣泛地應用在許多領域中。舉例而言,在虛擬實境(virtual reality)或擴增實境(augmented reality)的領域中,電腦視覺技術可被使用在虛擬實境或擴增實境的系統中,以辨識物件、真實世界的環境及/或場景。
三維模型重建在擴增實境的領域中特別常被使用。在擷取到環境中的深度資訊後,深度值可用以在重建程序中擷取等位表面(iso-surface),例如三維物體的邊緣。然而,在執行表面擷取程序時需要大量的深度資料,造成龐大的記憶體使用量。
因此,如何設計一個新的表面擷取方法、裝置及非暫態電腦可讀取記錄媒體,以解決上述的缺失,乃為此一 業界亟待解決的問題。
本發明之目的在於提供一種表面擷取方法,包含:(A)接收對應於場景的複數個三維子節點的原始輸入深度資料,其中原始輸入深度資料具有三維子節點中的複數個第一三維子節點的複數位置資訊及複數距離資訊,以及僅具有三維子節點中的複數第二三維子節點的位置資訊但不具有第二三維子節點的的距離資訊,且各距離資訊為各第一三維子節點至場景中的物件之物件表面的距離值;(B)將鄰接的三維子節點以群組區分為複數三維母節點,其中各三維母節點包含相同數目的三維子節點;(C)對三維母節點中的任一三維母節點,根據三維母節點中的第一三維子節點的距離資訊,產生在三維母節點中對應於第二三維子節點的複數推播(propagated)距離資訊;以及(D)使三維母節點做為三維子節點,以執行步驟(B)至(D),直到三維母節點的數目相當於預設數目為止,進一步使相當於預設數目的三維母節點做為根節點(root),產生包含複數層的複數節點的節點樹,並對節點樹進行表面擷取處理,以擷取場景中的至少一表面。
本發明之另一目的在於提供一種表面擷取裝置,包含處理電路以及記憶體。記憶體電性耦接於處理電路,並配置以儲存至少一程式,程式配置以被處理電路執行,且程式包含複數指令以執行三維模型重建方法。三維模型重建方法包含:(A)接收對應於場景的複數個三維子節點的原始輸入深 度資料,其中原始輸入深度資料具有三維子節點中的複數個第一三維子節點的複數位置資訊及複數距離資訊,以及僅具有三維子節點中的複數第二三維子節點的位置資訊但不具有第二三維子節點的的距離資訊,且各距離資訊為各第一三維子節點至場景中的物件之物件表面的距離值;(B)將鄰接的三維子節點以群組區分為複數三維母節點,其中各三維母節點包含相同數目的三維子節點;(C)對三維母節點中的任一三維母節點,根據三維母節點中的第一三維子節點的距離資訊,產生在三維母節點中對應於第二三維子節點的複數推播距離資訊;以及(D)使三維母節點做為三維子節點,以執行步驟(B)至(D),直到三維母節點的數目相當於預設數目為止,進一步使相當於預設數目的三維母節點做為根節點,產生包含複數層的複數節點的節點樹,並對節點樹進行表面擷取處理,以擷取場景中的至少一表面。
本發明之又一目的在於提供一種非暫態電腦可讀取記錄媒體,用以儲存包含複數指令的一或多個電腦程式,當執行指令時,將致使處理電路執行表面擷取方法,包含:(A)接收對應於場景的複數個三維子節點的原始輸入深度資料,其中原始輸入深度資料具有三維子節點中的複數個第一三維子節點的複數位置資訊及複數距離資訊,以及僅具有三維子節點中的複數第二三維子節點的位置資訊但不具有第二三維子節點的的距離資訊,且各距離資訊為各第一三維子節點至場景中的物件之物件表面的距離值;(B)將鄰接的三維子節點以群組區分為複數三維母節點,其中各三維母節點包含相同數 目的三維子節點;(C)對三維母節點中的任一三維母節點,根據三維母節點中的第一三維子節點的距離資訊,產生在三維母節點中對應於第二三維子節點的複數推播距離資訊;以及(D)使三維母節點做為三維子節點,以執行步驟(B)至(D),直到三維母節點的數目相當於預設數目為止,進一步使相當於預設數目的三維母節點做為根節點,產生包含複數層的複數節點的節點樹,並對節點樹進行表面擷取處理,以擷取場景中的至少一表面。
應用本發明之優點在於表面擷取裝置以及表面擷取方法可在深度資料不連續時,藉由推播深度資料來建立節點樹,達到節省記憶體使用量的功效,並使得雙重移動方塊演算法得以應用,達到更平順的表面擷取結果。
100‧‧‧表面擷取裝置
110‧‧‧處理電路
120‧‧‧記憶體
200‧‧‧表面擷取方法
30‧‧‧物件
300‧‧‧三維子節點
310、320、330‧‧‧三維母節點
600‧‧‧表面
P1‧‧‧軟體程式
S1-S9‧‧‧步驟
S81-S84‧‧‧步驟
第1圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的表面擷取裝置的方塊示意圖;第2圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的表面擷取方法的流程圖;第3A圖至第3G圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的表面擷取方法在不同處理階段的示意圖;第4圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示用以執行表面擷取方法的步驟S8的子步驟的流程圖;第5A圖至第5D圖為根據本揭示內容部分實施例所 繪示對節點樹執行的子節點捨棄程序的示意圖;第6A圖至第6C圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的雙重移動方塊演算法的處理程序的示意圖。
以下將以圖式及詳細敘述清楚說明本揭示內容之精神,任何所屬技術領域中具有通常知識者在瞭解本揭示內容之實施例後,當可由本揭示內容所教示之技術,加以改變及修飾,其並不脫離本揭示內容之精神與範圍。下述說明中相同元件將以相同之符號標示來進行說明以便於理解。
請參照第1圖。第1圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的表面擷取裝置100的方塊示意圖。表面擷取裝置100可配置以執行表面擷取,其中表面擷取裝置100可被包含於三維模型重建裝置(未繪示)中,且表面擷取的結果可被應用於三維模型重建。
如第1圖所示,表面擷取裝置100包含處理電路110以及記憶體120。一或多個軟體程式P1儲存於記憶體120中並用以被處理電路110執行,以進行表面擷取。
在結構上,記憶體120電性耦接於處理電路110。
在部分實施例中,處理電路110例如可用一或多處理器,例如中央處理器(central processor)及/或微處理器(microprocessor)等處理器實現,但不以此為限。
在部分實施例中,記憶體120可包括一或多個記憶體裝置,其中每一記憶體裝置或多個記憶體裝置之集合包括 電腦可讀取記錄媒體。電腦可讀取記錄媒體可包括唯讀記憶體、快閃記憶體、軟碟、硬碟、光碟、隨身碟、磁帶、可由網路存取之資料庫、或熟悉此技藝者可輕易思及具有相同功能之電腦可讀取記錄媒體。
為了更佳地理解本揭示內容,電子裝置100的詳細操作將搭配第2圖與第3A圖至第3G圖中所示實施例進行說明。第2圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的表面擷取方法200的流程圖。第3A圖至第3G圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的表面擷取方法200在不同處理階段的示意圖。
值得注意的是,表面擷取方法200可應用於相同或相似於第1圖中所示結構之表面擷取裝置100。為使敘述簡單,以下將根據本揭示內容部分實施例,以第1圖中的實施例為例進行對表面擷取方法200的說明,然而本揭示內容不以第1圖中的實施例之應用為限。
表面擷取方法200包含下列操作步驟(應瞭解到,在本實施方式中所提及的步驟,除特別敘明其順序者外,均可依實際需要調整其前後順序,甚至可同時或部分同時執行)。
於步驟S1,接收對應於一個場景的複數個三維子節點300的原始輸入深度資料。
原始輸入深度資料可由例如,但不限於深度攝像機(未繪示)取得,其中深度攝像機可擷取一個場景中的至少一物件的影像資料以及深度資料。於一實施例中,在第3A圖範例性地以具有斜交線段的區域繪示一個物件30。
於第3B圖中,範例性地繪示出具有三維子節點300的原始深度資料。於一實施例中,原始深度資料實質上包含8×8×8個三維子節點300。然而,需注意的是,為便於討論,在第3B圖中,僅繪示出在二維平面上排列的8×8個三維子節點300。
三維子節點300包含複數第一三維子節點,各繪示為點狀區塊。於一實施例中,第一三維子節點為有第3A圖的物件30的表面所經過的區域的節點。
原始深度資料具有第一三維子節點的位置資訊及距離資訊。第一三維子節點的位置資訊可包含第一三維子節點在三維空間中的座標。各個第一三維子節點的距離資訊可為例如,但不限於各第一三維子節點的中心到物件30的表面的距離值。於一實施例中,當第一三維子節點的中心位於物件30內部,距離值將為負值。當第一三維子節點的中心位於物件30外部,距離值將為正值。
三維子節點300更包含複數第二三維子節點,個繪示為空白區塊。於一實施例中,第二三維子節點為第3A圖的物件30的表面並未經過的區域的節點。
原始深度資料具有第二三維子節點的位置資訊,但不具有第二三維子節點的距離資訊。
由於僅有部分的三維子節點300具有距離的資訊,而另一部分的三維子節點300則沒有距離的資訊,因此原始深度資料是不連續的。
於步驟S2,將鄰接的三維子節點300,不論是第 一或是第二三維子節點,以群組區分為複數三維母節點,例如第3C圖所示,以粗實線繪示為包含多個三維子節點的方塊的三維母節點310。各三維母節點310包含相同數目的三維子節點300。
於一實施例中,鄰接的三維子節點300是群組為一個方塊,以形成三維母節點310。在一數值範例中,是將鄰接的2×2×2個三維子節點300群組為一個三維母節點310。然而,如上所述,為了簡化討論,在第3C圖中是繪示為一個三維母節點310包含2×2個在二維平面上的三維子節點300。
於步驟S3,對三維母節點310中的任一三維母節點,根據此三維母節點310中的第一三維子節點的距離資訊,產生在此三維母節點310中對應於第二三維子節點的複數推播距離資訊。
在不同實施例中,可採用不同的方法產生第二三維子節點的推播距離。然而,在一實施例中,對於僅有包含第二三維子節點而完全沒有第一三維子節點的三維母節點310,則不產生第二三維子節點的推播距離。因此,在第3D圖中,於步驟S3執行後,已產生推播距離的第二三維子節點是繪示為具有斜線的方塊。而尚未產生推播距離的第二三維子節點則仍繪示為空白的方塊。
於一實施例中,當第二三維子節點是位於物件30的表面的內部時,所產生的推播距離資訊為負值。當第二三維子節點是位於物件30的表面的外部,所產生的推播距離資訊 為正值。
於步驟S4,對於各三維母節點310,產生三維母節點310的曲度。於一實施例中,步驟S4可與步驟S3同時進行。
於一實施例中,三維母節點310的曲度可根據三維子節點300的法向量產生。於一實施例中,法向量可以根據三維子節點300的距離計算出。
於一實施例中,當穿過三維母節點310的表面愈平緩,曲度愈小。而當穿過三維母節點310的表面愈不平緩,曲度愈大。
於本實施例中,對於第3D圖的十六個三維母節點310來說,多數的三維母節點310因為其曲度小於一個預設值,而被認為是平的,除了位於第一列以及第三行的三維母節點310以及位於第二列以及第三行的曲度,由於其對應的第3A圖的物件30的表面並不平緩,而並未小於此預設值。
於步驟S5,判斷三維母節點的數目是否為一預設數目。
於一實施例中,預設數目是一。
因此,當三維母節點310的數目並不是一時,於步驟S6,將使三維母節點310做為三維子節點,以進一步執行步驟S2-S4。
因此,藉由執行步驟S2,三維母節點310將做為子節點,並如第3E圖所示,被群組為複數個三維母節點320。於一實施例中,四個三維母節點310將被群組為一個三維母節點320。
藉由執行步驟S3,對於每個三維母節點320中尚未具有距離值的三維母節點310,將根據同一三維母節點320中其他具有距離值的三維母節點310,產生推播距離。因此,在步驟S3執行後,具有推播距離值的三維母節點310將繪示為具有斜線的方塊。
藉由執行步驟S4,對於各個三維母節點320,將根據所包含的三維母節點310的曲度產生對應的曲度。
在本實施例中,對於第3F圖所繪示的四個三維母節點320來說,多數三維母節點320由於其曲度小於預設值,因此可被視為平緩的。除了位於第一列以及第二行的三維母節點320,由於其對應包含的兩個三維母節點310的曲度並不平緩,而並未小於此預設值。
藉由執行步驟S5,三維母節點320的數目被判斷為並不是預設數目。因此,於步驟S6,將使三維母節點310做為三維子節點,以進一步執行步驟S2-S4。
以及(D)使三維母節點做為三維子節點,以執行步驟(B)至(D),直到三維母節點的數目相當於預設數目為止,進一步使相當於預設數目的三維母節點做為根節點,產生包含複數層的複數節點的節點樹,並對節點樹進行表面擷取處理,以擷取場景中的至少一表面。
因此,藉由執行步驟S2,三維母節點320將做為子節點,並如第3G圖所示,被群組為一個三維母節點330。於一實施例中,四個三維母節點320將被群組為一個三維母節點330。
接著,由於沒有其他未具有距離值的母節點,因此步驟S3可略過。藉由執行步驟S4,對於三維母節點330,將根據所包含的三維母節點320的曲度產生對應的曲度。
於本實施例中,對於第3G圖所繪示的三維母節點330來說,由於其包含的其中一個三維母節點320的曲度並不平緩,因此三維母節點330曲度並未小於此預設值。
藉由執行步驟S5,三維母節點320的數目被判斷為是預設數目,在本實施例中即為一。因此,於步驟S7,三維母節點330成為根節點,以產生包含複數層的複數節點的節點樹。
在本實施例中,藉由上述的流程所產生的節點樹,具有位於第一層(最上層)且為根節點的三維母節點330。三維母節點330包含位於第二層的四個子節點,亦即三維母節點320。各個三維母節點320包含位於第三層的四個子節點,亦即三維母節點310。各個三維母節點310包含位於第四層(最底層)的四個子節點,亦即三維子節點300。
上述的節點樹的結構僅為一範例。於一實施例中,節點樹中除了最底層節點外的各個節點,均包含八個子節點,以使節點樹成為八叉樹(octree)。然而,本發明亦不限於此。更進一步地,用以判斷三維母節點是否為根節點的預設數目亦可為大於一的數目。更詳細的說,節點樹的根結點可以依照實際需求,而具有大於一個的三維母節點。
於步驟S8,對節點樹中的各層,在三維母節點的曲度小於預設值時,捨棄三維母節點包含的三維子節點。
請參照第4圖以及第5A至第5D圖。第4圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示用以執行表面擷取方法200的步驟S8的子步驟的流程圖。第5A圖至第5D圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示對節點樹執行的子節點捨棄程序的示意圖。
如第5A圖所示,對於節點樹的第一層,僅有根節點,亦即三維母節點330存在。
於步驟S81,判斷此層是否為最底層。
由於第一層並非節點樹的最底層,因此於步驟S82,判斷三維母節點330的曲度是否不小於預設值。
於一實施例中,如上所述,三維母節點330的曲度並不小於預設值。
因此,於步驟S83,將三維母節點330分割為下一較低層的三維子節點,如第5B圖所示,亦即位於第二層的四個三維母節點320。
流程將回至步驟S81,進一步判斷此層是否為最底層。由於現在處理的是第二層而非最底層,因此將執行步驟82,判斷三維母節點320的曲度是否小於預設值。
於一實施例中,如上所述,在四個三維母節點320中,僅有位於第一列以及第二行(在第5B圖標示為NF)的三維母節點320的曲度不小於預設值。而其他三個三維母節點320的曲度均小於預設值。
因此,對於三個曲度不小於預設值的三維母節點320來說,將執行步驟S84,以停止分割這三個三維母節點320,並使這三個三維母節點320做為節點樹的葉節點(leaf node)。
對於具有不小於預設值的曲度的三維母節點320來說,將執行步驟S83,將三維母節點320分割為下一較低層的三維子節點,如第5C圖所示,亦即位於第三層的四個三維母節點310。
流程將回至步驟S81,進一步判斷此層是否為最底層。由於現在處理的是第三層而非最底層,因此將執行步驟82,判斷三維母節點310的曲度是否小於預設值。
於一實施例中,如上所述,在四個三維母節點310中,有兩個三維母節點310(在第5B圖標示為NF)的曲度不小於預設值。而其他兩個三維母節點320的曲度均小於預設值。
因此,對於曲度小於預設值的三維母節點310來說,將執行步驟S84,以停止分割這兩個三維母節點320,並使這兩個三維母節點320做為節點樹的葉節點。
對於具有不小於預設值的曲度的三維母節點310來說,將執行步驟S83,將三維母節點310分割為下一較低層的三維子節點,如第5D圖所示,亦即位於第四層的八個三維子節點300。
流程將回至步驟S81,進一步判斷此層是否為最底層。由於現在處理的是第四,亦即最底層,因此將執行步驟84,以停止分割三維子節點300,並使三維子節點300做為節點樹的葉節點。
因此,在經過第4圖的流程處理後,節點樹中的各層的三維母節點包含的三維子節點在其曲度小於預設值 時,將被捨棄。
接著,如第2圖所示,於步驟S9,根據一雙重移動方塊(dual marching cube)演算法,對節點樹進行表面擷取處理,以擷取場景中的至少一表面。
請參照第6A圖至第6C圖。第6A圖至第6C圖為根據本揭示內容部分實施例所繪示的雙重移動方塊演算法的處理程序的示意圖。
於一實施例中,如第6A圖所示,節點樹中的各葉節點的中心,亦即第5D圖中的三個三維母節點320、兩個三維母節點310以及四個三維子節點300,將相連以形成複數個單元,此些單元是以具有點狀線條為邊的區塊繪示。接著,將對第6B圖所繪示的單元以移動方塊演算法進行運算,以擷取如第6C圖繪示的表面600。
因此,本發明的表面擷取裝置100以及表面擷取方法200,可在深度資料不連續時,藉由推播深度資料來建立節點樹,達到節省記憶體使用量的功效,並使得雙重移動方塊演算法得以應用,達到更平順的表面擷取結果。
需注意的是,在部分實施例中,表面擷取方法200亦可實作為一電腦程式。當電腦程式係被一電腦、一電子裝置,或第1圖中處理電路110所執行,此執行裝置執行表面擷取方法200。電腦程式可被儲存於一非暫態電腦可讀取記錄媒體,例如一唯讀記憶體、一快閃記憶體、一軟碟、一硬碟、一光碟、一快閃碟、一隨身碟、一磁帶、一可從網路讀取的資料庫,或任何本揭示內容所屬技術領域中具通常知識者所能想 到具有相同功能的記錄媒體。
另外,應瞭解到,在所提及的表面擷取方法200的操作步驟,除特別敘明其順序者外,均可依實際需要調整其前後順序,甚至可同時或部分同時執行。
再者,在本揭示內容的不同實施例中,表面擷取方法200中的此些操作步驟亦可適應性地增加、置換、及/或省略。
各種功能性元件和方塊已於此公開。對於本技術領域具通常知識者而言,功能方塊可由電路(不論是專用電路,或是於一或多個處理器及編碼指令控制下操作的通用電路)實現,其一般而言包含用以相應於此處描述的功能及操作對電氣迴路的操作進行控制之電晶體或其他電路元件。如將進一步理解地,一般而言電路元件的具體結構與互連,可由編譯器(compiler),例如暫存器傳遞語言(register transfer language,RTL)編譯器決定。暫存器傳遞語言編譯器對與組合語言代碼(assembly language code)相當相似的指令碼(script)進行操作,將指令碼編譯為用於佈局或製作最終電路的形式。確實地,暫存器傳遞語言以其促進電子和數位系統設計過程中的所扮演的角色和用途而為人熟知。
以上所述僅為本發明的較佳實施例而已,並不用以限制本發明,凡在本發明的原則之內所作的任何修改,等同替換和改進等均應包含本發明的保護範圍之內。
200‧‧‧表面擷取方法
S1-S9‧‧‧步驟
Claims (10)
- 一種表面擷取方法,包含:(A)接收對應於一場景的複數個三維子節點的一原始輸入深度資料,其中該原始輸入深度資料具有該等三維子節點中的複數個第一三維子節點的複數位置資訊及複數距離資訊,以及僅具有該等三維子節點中的複數第二三維子節點的該等位置資訊但不具有該等第二三維子節點的該等距離資訊,且各該等距離資訊為各該等第一三維子節點至該場景中的一物件之一物件表面的一距離值,其中各該等距離資訊的正負號用以指示對應的各該等第一三維子節點位於對應的該物件內部或外部;(B)將鄰接的該等三維子節點以群組區分為複數三維母節點,其中各該等三維母節點包含相同數目的該等三維子節點;(C)對該等三維母節點中的任一三維母節點,根據該三維母節點中的該等第一三維子節點的該等距離資訊,產生在該三維母節點中對應於該等第二三維子節點的複數推播(propagated)距離資訊;以及(D)使該等三維母節點做為該等三維子節點,以執行步驟(B)至(D),直到該等三維母節點的數目相當於一預設數目為止,進一步使相當於該預設數目的該等三維母節點做為一根節點(root),產生包含複數層的複數節點的一節點樹,並對該節點樹進行一表面擷取處理,以擷取該場景中的至少一表面。
- 如請求項1所述的表面擷取方法,其中步驟(C)更包含對任一該三維母節點產生一曲度,且該表面擷取方法更包含:(F)對該節點樹中的各該等層,在該三維母節點的該曲度小於一預設值時,捨棄該三維母節點包含的該等三維子節點;以及(G)根據一雙重移動方塊(dual marching cube)演算法,對該節點樹進行該表面擷取處理,以擷取該場景中的該至少一表面。
- 如請求項2所述的表面擷取方法,更包含;對於各該等三維母節點,根據所包含的該等三維子節點的該等法向量(normal vector)產生該曲度。
- 如請求項2所述的表面擷取方法,其中捨棄該等三維子節點的步驟更包含:對該節點樹的各該等層,判斷是否為該節點樹的一底層以及各該等層包含的該等節點的曲度是否小於該預設值;當該等層並非該底層且該等節點的該曲度不小於該預設值時,將該等節點分割為下一層的該等三維子節點;以及當該等層為該底層或該等節點的該曲度小於該預設 值時,不分割該等節點並使該等節點做為該節點樹的該等葉節點(leaf node)。
- 如請求項4所述的表面擷取方法,其中進行該表面擷取處理的步驟更包含:將該等葉節點的複數節點中心相連,以形成複數個單元;以及對該等單元以一移動方塊演算法進行運算,以擷取該表面。
- 如請求項1所述的表面擷取方法,其中在該場景中的該物件的該表面之內部的該等第二三維節點的各該等推播距離資訊為一負值,在該場景中的該物件的該表面之外部的該等第二三維節點的各該等推播距離資訊為一正值。
- 如請求項1所述的表面擷取方法,其中對於該節點樹中的各該等層,各該等三維母節點包含形成一方塊的八個該等三維子節點,且該節點樹為一八叉樹(octree)。
- 一種表面擷取裝置,包含:一處理電路;以及一記憶體,電性耦接於該處理電路,並配置以儲存至 少一程式,該程式配置以被該處理電路執行,且該程式包含複數指令以執行一三維模型重建方法,該三維模型重建方法包含:(A)接收對應於一場景的複數個三維子節點的一原始輸入深度資料,其中該原始輸入深度資料具有該等三維子節點中的複數個第一三維子節點的複數位置資訊及複數距離資訊,以及僅具有該等三維子節點中的複數第二三維子節點的該等位置資訊但不具有該等第二三維子節點的該等距離資訊,且各該等距離資訊為各該等第一三維子節點至該場景中的一物件之一物件表面的一距離值,其中各該等距離資訊的正負號用以指示對應的各該等第一三維子節點位於對應的該物件內部或外部;(B)將鄰接的該等三維子節點以群組區分為複數三維母節點,其中各該等三維母節點包含相同數目的該等三維子節點;(C)對該等三維母節點中的任一三維母節點,根據該三維母節點中的該等第一三維子節點的該等距離資訊,產生在該三維母節點中對應於該等第二三維子節點的複數推播距離資訊;以及(D)使該等三維母節點做為該等三維子節點,以執行步驟(B)至(D),直到該等三維母節點的數目相當於一預設數目為止,進一步使相當於該預設數目的該等三維母節點做為一根節點,產生包含複數層的複數 節點的一節點樹,並對該節點樹進行一表面擷取處理,以擷取該場景中的至少一表面。
- 如請求項8所述的表面擷取裝置,其中步驟(C)更包含對任一該三維母節點產生一曲度,且該表面擷取方法更包含:(F)對該節點樹中的各該等層,在該三維母節點的該曲度小於一預設值時,捨棄該三維母節點包含的該等三維子節點;以及(G)根據一雙重移動方塊演算法,對該節點樹進行該表面擷取處理,以擷取該場景中的該至少一表面。
- 一種非暫態電腦可讀取記錄媒體,用以儲存包含複數指令的一或多個電腦程式,當執行該些指令時,將致使一處理電路執行一表面擷取方法,包含:(A)接收對應於一場景的複數個三維子節點的一原始輸入深度資料,其中該原始輸入深度資料具有該等三維子節點中的複數個第一三維子節點的複數位置資訊及複數距離資訊,以及僅具有該等三維子節點中的複數第二三維子節點的該等位置資訊但不具有該等第二三維子節點的該等距離資訊,且各該等距離資訊為各該等第一三維子節點至該場景中的一物件之一物件表面的一距離值,其中各該等距離資訊的正負號用以指示對應的各該等第一三維子節點位於對應的該物件內部或外部; (B)將鄰接的該等三維子節點以群組區分為複數三維母節點,其中各該等三維母節點包含相同數目的該等三維子節點;(C)對該等三維母節點中的任一三維母節點,根據該三維母節點中的該等第一三維子節點的該等距離資訊,產生在該三維母節點中對應於該等第二三維子節點的複數推播(propagated)距離資訊;以及(D)使該等三維母節點做為該等三維子節點,以執行步驟(B)至(D),直到該等三維母節點的數目相當於一預設數目為止,進一步使相當於該預設數目的該等三維母節點做為一根節點(root),產生包含複數層的複數節點的一節點樹,並對該節點樹進行一表面擷取處理,以擷取該場景中的至少一表面。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201762610505P | 2017-12-26 | 2017-12-26 | |
US62/610,505 | 2017-12-26 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TW201928882A TW201928882A (zh) | 2019-07-16 |
TWI686770B true TWI686770B (zh) | 2020-03-01 |
Family
ID=66950563
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW107147012A TWI686770B (zh) | 2017-12-26 | 2018-12-25 | 表面擷取方法、裝置及非暫態電腦可讀取記錄媒體 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10719982B2 (zh) |
CN (1) | CN109961516B (zh) |
TW (1) | TWI686770B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE112016007098T5 (de) * | 2016-07-26 | 2019-04-18 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Indexierung von voxeln für das 3d-drucken |
CN112860776B (zh) * | 2021-01-20 | 2022-12-06 | 众阳健康科技集团有限公司 | 一种多种数据抽取调度方法及系统 |
KR20240027182A (ko) * | 2022-08-22 | 2024-03-04 | 한국전자기술연구원 | 스트리밍용 포인트 클라우드 압축 시스템 및 방법 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030214502A1 (en) * | 2001-11-27 | 2003-11-20 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for depth image-based representation of 3-dimensional object |
US20080238919A1 (en) * | 2007-03-27 | 2008-10-02 | Utah State University | System and method for rendering of texel imagery |
CN100561523C (zh) * | 2007-06-19 | 2009-11-18 | 北京大学 | 一种三维模型网格重建方法 |
TW201015490A (en) * | 2008-10-07 | 2010-04-16 | Mitsubishi Electric Corp | Method and system for rendering 3D model of 3D object |
TW201025186A (en) * | 2008-12-30 | 2010-07-01 | Ind Tech Res Inst | Image processing method for providing depth information |
CN102129709A (zh) * | 2009-11-12 | 2011-07-20 | 微软公司 | 可视化深度 |
CN102722885A (zh) * | 2012-05-23 | 2012-10-10 | 北京建筑工程学院 | 一种加快三维图形显示的方法 |
CN103021017A (zh) * | 2012-12-04 | 2013-04-03 | 上海交通大学 | 基于gpu加速的三维场景重建方法 |
TW201414286A (zh) * | 2012-09-20 | 2014-04-01 | Euclideon Pty Ltd | 用以表現出三維景象之電腦圖形方法 |
TW201621815A (zh) * | 2014-12-15 | 2016-06-16 | 財團法人工業技術研究院 | 基於深度資訊的模型建構方法、圖形處理裝置與紀錄媒體 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6738062B1 (en) * | 2001-01-10 | 2004-05-18 | Nvidia Corporation | Displaced subdivision surface representation |
EP1321894B1 (en) * | 2001-11-27 | 2011-11-09 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for representing 3-dimensional objects using depth images |
CN100570642C (zh) * | 2008-02-14 | 2009-12-16 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种图层叠加应用中计算相交对象的方法和装置 |
US8624893B2 (en) * | 2009-07-31 | 2014-01-07 | Adobe Systems Incorporated | System and method for generating 2D texture coordinates for 3D meshed surfaces |
US10395423B2 (en) * | 2016-12-29 | 2019-08-27 | Intel Corporation | Apparatus and method for rendering adaptive mesh refinement (AMR) data |
-
2018
- 2018-12-25 US US16/231,944 patent/US10719982B2/en active Active
- 2018-12-25 TW TW107147012A patent/TWI686770B/zh active
- 2018-12-25 CN CN201811590033.0A patent/CN109961516B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030214502A1 (en) * | 2001-11-27 | 2003-11-20 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for depth image-based representation of 3-dimensional object |
US20080238919A1 (en) * | 2007-03-27 | 2008-10-02 | Utah State University | System and method for rendering of texel imagery |
CN100561523C (zh) * | 2007-06-19 | 2009-11-18 | 北京大学 | 一种三维模型网格重建方法 |
TW201015490A (en) * | 2008-10-07 | 2010-04-16 | Mitsubishi Electric Corp | Method and system for rendering 3D model of 3D object |
TW201025186A (en) * | 2008-12-30 | 2010-07-01 | Ind Tech Res Inst | Image processing method for providing depth information |
CN102129709A (zh) * | 2009-11-12 | 2011-07-20 | 微软公司 | 可视化深度 |
CN102722885A (zh) * | 2012-05-23 | 2012-10-10 | 北京建筑工程学院 | 一种加快三维图形显示的方法 |
TW201414286A (zh) * | 2012-09-20 | 2014-04-01 | Euclideon Pty Ltd | 用以表現出三維景象之電腦圖形方法 |
CN103021017A (zh) * | 2012-12-04 | 2013-04-03 | 上海交通大学 | 基于gpu加速的三维场景重建方法 |
TW201621815A (zh) * | 2014-12-15 | 2016-06-16 | 財團法人工業技術研究院 | 基於深度資訊的模型建構方法、圖形處理裝置與紀錄媒體 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TW201928882A (zh) | 2019-07-16 |
US20190197767A1 (en) | 2019-06-27 |
CN109961516A (zh) | 2019-07-02 |
CN109961516B (zh) | 2023-09-26 |
US10719982B2 (en) | 2020-07-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
TWI686770B (zh) | 表面擷取方法、裝置及非暫態電腦可讀取記錄媒體 | |
Zhang et al. | Learning two-view correspondences and geometry using order-aware network | |
TWI806134B (zh) | 用於分層權重稀疏卷積處理之方法和系統及其相關的非暫時性電腦可讀儲存媒體 | |
WO2020125495A1 (zh) | 一种全景分割方法、装置及设备 | |
CN110494867B (zh) | 用于操作机器学习的电子装置和用于操作机器学习的方法 | |
WO2019223254A1 (zh) | 多尺度轻量级人脸检测模型的构建方法及基于该模型的人脸检测方法 | |
Zhang et al. | Feature reintegration over differential treatment: A top-down and adaptive fusion network for RGB-D salient object detection | |
CN105894464B (zh) | 一种中值滤波图像处理方法和装置 | |
TWI751458B (zh) | 神經網路搜索方法及裝置、處理器、電子設備和電腦可讀儲存媒體 | |
US9390320B2 (en) | Performing hand gesture recognition using 2D image data | |
Chaudhury et al. | Plant species identification from occluded leaf images | |
Zhong et al. | Maskgroup: Hierarchical point grouping and masking for 3d instance segmentation | |
JP2015079505A (ja) | 視差深度画像のノイズ識別方法及びノイズ識別装置 | |
US20200074645A1 (en) | Rigid-body configuration method, apparatus, terminal device, and computer storage demium | |
CN111667005A (zh) | 一种采用rgbd视觉传感的人体交互系统 | |
JP2022519398A (ja) | 画像処理方法、装置及び電子機器 | |
WO2019201029A1 (zh) | 备选框更新方法及装置 | |
JP2021039758A (ja) | 画像間の類似度を利用した類似領域強調方法およびシステム | |
Zong et al. | A cascaded refined rgb-d salient object detection network based on the attention mechanism | |
Sun et al. | Uni6Dv2: Noise elimination for 6D pose estimation | |
TWI716938B (zh) | 臉部表情建構方法、裝置及非暫態電腦可讀取紀錄媒體 | |
CN111161348A (zh) | 一种基于单目相机的物体位姿估计方法、装置及设备 | |
CN112541507A (zh) | 多尺度卷积神经网络特征提取方法、系统、介质及应用 | |
CN104463864B (zh) | 多级并行关键帧云提取方法及系统 | |
US9928331B2 (en) | Method and control device for circuit layout migration |