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KR100738107B1 - 3차원 포인트 기반 모델링 장치 및 방법 - Google Patents

3차원 포인트 기반 모델링 장치 및 방법 Download PDF

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KR100738107B1
KR100738107B1 KR1020060014720A KR20060014720A KR100738107B1 KR 100738107 B1 KR100738107 B1 KR 100738107B1 KR 1020060014720 A KR1020060014720 A KR 1020060014720A KR 20060014720 A KR20060014720 A KR 20060014720A KR 100738107 B1 KR100738107 B1 KR 100738107B1
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KR
South Korea
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bounding volume
color
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KR1020060014720A
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이신준
장경자
정석윤
김도균
김근호
이희세
알렉세이 소스노프
알렉산드라 지르코프
알렉산드라 파신
안드레이 아이린
페듀코프 막심
미하즐로비크 보리스
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삼성전자주식회사
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Publication date
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    • D06—TREATMENT OF TEXTILES OR THE LIKE; LAUNDERING; FLEXIBLE MATERIALS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • D06M—TREATMENT, NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE IN CLASS D06, OF FIBRES, THREADS, YARNS, FABRICS, FEATHERS OR FIBROUS GOODS MADE FROM SUCH MATERIALS
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Abstract

3차원 포인트 기반 모델링 장치 및 방법이 개시된다. 이 장치는 3차원 다각형 객체에 대한 포인트 정보와 3차원 다각형 객체의 장면에서의 위치, 회전, 크기정보를 사용해 장면 정보를 생성함으로써, 3차원 영상의 모델링 속도를 향상시키고, 장면 전체를 효과적으로 관리할 수 있도록 하며, 각 객체에 대한 해상도를 편리하게 조절할 수 있도록 한다.

Description

3차원 포인트 기반 모델링 장치 및 방법{Apparatus and method for modeling based on 3 dimension point}
도 1은 본 발명에 의한 3차원 포인트 기반 모델링 장치를 설명하기 위한 일 실시예의 블록도이다.
도 2는 3차원 다각형 객체의 일 예로서 주전자를 예시한 도면이다.
도 3은 도 1에 도시된 포인트 정보 추출부를 설명하기 위한 일 실시예의 블록도이다.
도 4는 도 2에 도시된 3차원 다각형 객체를 샘플링 라인의 개수에 따라 분할한 일 예의 도면이다.
도 5는 격자 셀을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 계층적 구조를 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 하나의 격자 셀에 대한 기하 정보 및 색상 정보의 일 예를 설명하기 위한 예시도이다.
도 8은 도 7의 격자 셀에 대해 8개로 분할된 격자 셀들에 대한 기하 정보 및 색상 정보의 일 예를 설명하기 위한 예시도이다.
도 9는 도 8의 격자 셀들에 대해 8개로 분할된 격자 셀들에 대한 기하 정보 및 색상 정보의 일 예를 설명하기 위한 예시도이다.
도 10은 도 2에서 예시한 객체에 대한 포인트 정보를 칼라정보를 포함하는 이진 볼륨 옥트리 포맷으로 저장한 예를 도시한 예시도이다.
도 11은 다수의 객체들로 표현한 3차원 장면의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 12는 본 발명에 의한 3차원 포인트 기반 모델링 방법을 설명하기 위한 일 실시예의 플로차트이다.
도 13은 도 12에 도시된 제600 단계를 설명하기 위한 일 실시예의 플로차트이다.
<도면의 주요 부호에 대한 간단한 설명>
100: 포인트 정보 추출부 120: 포인트 정보 저장부
140: 노드 생성부 160: 장면 정보 생성부
200: 분할부 220: 중심점 추출부
본 발명은 3차원 영상의 그래픽 툴에 관한 것으로, 보다 상세하게는 3차원 영상의 모델링을 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
깊이영상 기반의 표현(Depth Image Based Representation, DIBR)은 정지 또는 동영상 칼라 정보와 포인트별 또는 픽셀별 깊이정보를 입력으로 사용하여 임의 시점의 장면을 합성하는 방법이다. DIBR은 원 영상의 포인트들 또는 픽셀들을 각각의 깊이 정보를 이용하여 3차원 세계(3D world)로 투영(projection)하는 과정과 이 들 3D 공간상의 점들을 설정된 뷰잉(viewing) 위치에 있는 가상 카메라의 영상 평면(image plane)으로 투영(projection)하는 과정으로 이루어진다. 즉, DIBR은 2D-3D로의 투영하는 과정과 그에 이어 3D-2D로의 투영 과정으로 이루어져 있다. DIBR을 위해 객체를 중심으로 복수의 위치에 가상 카메라들을 설치하여 객체에 대한 복수의 영상을 얻는다. 가상 카메라가 객체의 전후 좌우 상하에 또는 그 이상의 더 많은 카메라가 적절한 공간에 위치하여 객체에 대한 칼라 정보와 깊이 정보를 얻는다. 이러한, 칼라 정보와 깊이 정보를 합성하여 DIBR 영상을 얻는다.
그러나 종래기술에 의한 DIBR은 여러 대의 가상 카메라를 이용하여 영상을 얻으므로, 가상의 카메라를 생성하는 과정이 포함되므로 작업속도가 느리다는 문제점이 있고, 이러한 문제는 복잡한 객체일 경우 가상 카메라가 더 증가하게 되므로 더 심각해진다.
또한, 객체의 복잡도에 따라 가상 카메라의 영역을 사용자가 직접 설정해야한다는 것이다. 또한, 객체를 둘러싸는 정방형의 카메라 바운딩 볼륨(Bounding Volume, BV)을 수동으로 조작하여야하므로, 작업자의 능력에 따라 화질이 달라지게 된다.
또한, 장면을 구성하는 각 객체들 사이의 해상도를 개별적으로 조정할 수 있으나, 각 객체의 해상도를 개별적으로 관리해야 하기 때문에 장면 구성에 있어서 번거로운 작업이 요구된다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 3차원 영상의 모델링 속도를 향상시 키고, 장면 전체를 효과적으로 관리할 수 있도록 하는 3차원 포인트 기반 모델링 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
상기의 과제를 이루기 위해, 본 발명에 의한 3차원 포인트 기반 모델링 장치는 3차원 다각형 객체를 복수의 격자셀들로 분할할 때, 분할될 각각의 격자셀들에 대한 중심점들을 포인트 정보로서 추출하는 포인트 정보 추출부, 3차원 다각형 객체에 대한 객체 정보를 포함하는 노드를 생성하는 노드 생성부 및 추출된 포인트 정보 및 생성된 노드의 객체정보를 사용해, 3차원 다각형 객체를 포함하는 장면 정보를 생성하는 장면 정보 생성부를 포함한다.
상기의 다른 과제를 이루기 위해, 본 발명에 의한 3차원 포인트 기반 모델링 방법은 3차원 다각형 객체를 복수의 격자셀들로 분할할 때, 분할될 각각의 격자셀들에 대한 중심점들을 포인트 정보로서 추출하는 단계, 3차원 다각형 객체에 대한 객체 정보를 포함하는 노드를 생성하는 단계 및 추출된 포인트 정보 및 생성된 노드의 객체정보를 사용해, 3차원 다각형 객체를 포함하는장면 정보를 생성하는 단계를 포함한다.
이하, 본 발명에 의한 3차원 포인트 기반 모델링 장치를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 의한 3차원 포인트 기반 모델링 장치를 설명하기 위한 일 실시예의 블록도로서, 포인트 정보 추출부(100), 포인트 정보 저장부(120), 노드 생성부(140) 및 장면 정보 생성부(160)로 구성된다.
포인트 정보 추출부(100)는 3차원 다각형 객체를 복수의 격자셀들로 분할할 때, 분할될 각각의 격자셀들에 대한 중심점들을 포인트 정보로서 추출하고, 추출한 결과를 포인트 정보 저장부(120)로 출력한다.
도 2는 3차원 다각형 객체의 일 예로서 주전자를 예시한 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 주전자가 다수의 다각형들의 결합으로 이루어져 있음을 확인할 수 있다.
도 3은 도 1에 도시된 포인트 정보 추출부(100)를 설명하기 위한 일 실시예의 블록도로서, 분할부(200) 및 중심점 추출부(220)로 구성된다.
분할부(200)는 3차원 다각형 객체에 대해 사전에 결정된 크기의 바운딩 볼륨을 추출하고, 복수의 샘플링 라인을 이용하여 바운딩 볼륨을 분할하고, 분할한 결과를 중심점 추출부(220)로 출력한다. 보다 상세하게 설명하면, 분할부(200)는 3차원 다각형 객체를 포함하는 최소한의 크기로 정방형의 바운딩 볼륨을 추출한다. 즉, 분할부(200)는 바운딩 볼륨으로서 객체의 표면을 감싸는 최소한의 크기를 갖는 바운딩 볼륨을 추출한다.
바운딩 볼륨을 추출한 후에, 분할부(200)는 모델링 하고자 하는 3차원 모델의 해상도에 비례하는 샘플링 라인들의 개수를 결정한다. 즉, 샘플링 라인의 개수는 포인트 해상도(point resolution)가 증가할수록 증가하게 된다. 분할부(200)는 저작도구로서 3DS Max 또는 Maya 등과 같은 기존의 3차원 그래픽 저작 도구에서 샘플링 라인의 개수에 따라 바운딩 볼륨을 분할한다.
도 4는 도 2에 도시된 3차원 다각형 객체를 샘플링 라인의 개수에 따라 분 할한 일 예의 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 3차원 다각형 객체를 둘러싸는 바운딩 볼륨이 다수의 격자 셀들로 분할되었음을 확인할 수 있다.
중심점 추출부(220)는 분할부(200)에서 분할된 바운딩 볼륨의 각 격자 셀들 중 3차원 다각형 객체를 구성하는 다각형들을 포함하는 격자 셀들의 중심점들을 각각의 포인트 정보로서 추출한다.
먼저, 중심점 추출부(220)는 다각형을 포함하는 격자 셀들을 추출한다. 이후, 중심점 추출부(220)는 추출된 격자 셀의 중심점을 해당 다각형 면에 직교 투영하여, 투영된 점이 해당 격자 셀 내부에 포함되어 있으면, 유효한 중심점으로서 추출한다. 이렇게 추출된 중심점이 포인트 정보이다.
포인트 정보 저장부(120)는 포인트 정보 추출부(100)에서 추출된 포인트 정보를 칼라정보를 포함하는 계층구조로 저장한다. 특히, 포인트 정보 저장부(120)는 포인트 정보를 계층 구조로서 칼라정보를 포함하는 이진 볼륨 옥트리 포맷으로 저장한다.
칼라정보를 포함하는 이진 볼륨 옥트리(CBVO: Colored Binary Volumetric Octree) 포맷은 헤더 정보, 기하(geometry) 정보 및 색상 정보를 포함한다. 아래의 표 1은 CBVO 포맷의 일 예를 나타낸다.
Figure 112006011172800-pat00001
H는 헤더 정보를 의미한다. 헤더 정보는 "indicator", "Height", "level of octree" 및 "Bytes per color"로 구성된다. "indicator"는 포인트 정보가 CBVO 포맷이라는 것을 표시하고, "Height"는 3차원 객체에 대한 해상도 정보를 포함하고 있으며, "level of octree"는 옥트리의 레벨정보를 포함하며, "Bytes per color"는 각 색상에 대한 바이트수에 대한 정보를 갖는다.
G는 기하 정보를 의미한다. 기하 정보는 포인트 정보에 대한 계층구조 정보를 포함하고 있다. 즉, 기하정보는 격자 셀의 개수 및 각 격자셀마다 정보가 존재하는지 여부를 저장한다.
C는 색상 정보를 의미한다. 색상 정보는 계층 구조에 따른 포인트 정보의 색상에 대한 정보를 포함하고 있다. 특히, 색상 정보는 레드, 그린, 블루 및 투명도를 정보로서 포함한다.
도 5는 각 격자셀을 설명하기 위한 참고도이다. 도시된 바에 따르면, 3차원 객체의 바운딩 볼륨(300)을 복수의 격자 셀들(301 내지 308)로 구분 가능하다. 또한, 복수의 격자 셀들(301 내지 308)에 대한 하위의 격자 셀들(미도시)로 구분할 수 있다.
도 6은 계층적 구조를 설명하기 위한 예시도이다.
계층적 구조라 함은 상/하위 계층을 갖는 트리구조를 의미한다. 계층적 구조를 이루는 각각의 성분(element)을 노드(node)라 칭한다. 트리구조상에서 각각의 노드는 복수의 하위 노드와 매칭될 수 있으며, 상위 노드 및 하위 노드는 각각 부모 노드 및 자식 노드로 명명되기도 한다. 도시된 트리구조의 경우 부모노드(410)은 복수의 자식노드(412)를 갖고, 부모노드(412a)는 복수의 자식노드(414)를 갖는다.
참조번호 410은 참조번호 300에 대응되고, 참조번호 412는 참조번호 301 내지 308들에 대응된다. 따라서, 참조번호 412는 8개의 자식노드들로 이루어진다.
바운딩 볼륨이 8개의 격자 셀로 구분되고, 구분된 격자 셀이 다시 8개의 격자셀로 구분된다면, 이러한 구조를 옥트리(octree)구조라 한다.
각 격자 셀들이 갖는 색상 정보를 옥트리 구조화하는 것을 칼라이진볼륨옥트리(CBVO; Color Binary Volumetric Octree) 포맷이라 한다. CBVO 포맷은 바이너리(binary) 포맷이며, 이는 아스키(ascii) 코드 또는 텍스트(text) 코드와 구별된다.
CBVO 포맷의 기하 정보는 다음의 수학식 1로 정의한다.
BVO = [ a b c d e f g h ]
여기서, a 내지 h는 소정 계층에 존재하는 8개의 격자 셀들의 각각의 정보를 의미한다. a 내지 h 각각은 0 또는 1의 값 즉, 이진 데이터로 표현된다. 0이란 당 해 격자셀에 정보가 존재하지 않음을 의미하고, 1이란 당해 격자 셀에 정보가 존재함을 의미한다.
CBVO 포맷의 색상 정보는 다음의 수학식 2로 정의한다.
Color = [ R G B A ]
여기서, R, G, B는 격자 셀에 레드(R), 그린(G), 블루(B)가 존재하는가를 나타내기 위해 16 진수 코드로 표현하고, A는 격자 셀의 투명도 여부를 16진수 코드로 표현한다.
도 7은 하나의 격자 셀에 대한 기하 정보 및 색상 정보의 일 예를 설명하기 위한 예시도이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 하나의 격자 셀에 대한 기하정보로서 BVO = [ 1 ]이고, 색상 정보로서 Color = [ R G B A ] = [ 0 0 FF FF ] 의 정보를 확인할 수 있다.
BVO가 1이라는 것은 하나의 격자 셀이라는 것을 의미하고, R 및 G가 0이나는 것은 이 격자 셀에 레드와 그린이 존재하지 않는다는 것을 의미하며, B가 FF라는 것은 이 격자 셀에 블루의 색상이 존재한다는 것을 의미하며, A가 FF라는 것은 이 격자 셀이 불투명하다는 것을 의미한다.
도 8은 도 7의 격자 셀에 대해 8개로 분할된 격자 셀들에 대한 기하 정보 및 색상 정보의 일 예를 설명하기 위한 예시도이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 8개의 격자 셀들에 대한 기하정보로서 BVO = [ 1 1 0 0 1 0 0 1 0 ]이고, 색상 정보로서 Color = [ 0 0 FF FF FF 0 0 FF 0 FF 0 FF 0 0 FF FF] 의 정보를 확인할 수 있 다.
도 9는 도 8의 격자 셀들에 대해 8개로 분할된 격자 셀들에 대한 기하 정보 및 색상 정보의 일 예를 설명하기 위한 예시도이다. 도 9에 도시된 바와 같이, 8개의 격자 셀들에 대한 기하정보로서 BVO = [ 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1]이고, 색상 정보로서 Color = [ 0 0 FF FF FF 0 0 FF 0 FF 0 FF 0 0 FF FF FF 0 0 FF FF 0 0 FF FF 0 0 FF FF 0 0 FF O FF 0 FF O FF 0 FF O FF 0 FF O FF 0 FF 0 0 FF FF 0 0 FF FF0 0 FF FF 0 0 FF FF 0 0 FF FF] 의 정보를 확인할 수 있다.
포인트 정보 저장부(120)는 포인트 정보 추출부(100)에서 추출된 포인트 정보를 전술한 이진 볼륨 옥트리 포맷으로 저장하고, 저장한 결과를 노드 생성부(140)로 출력한다.
도 10은 도 2에서 예시한 객체에 대한 포인트 정보를 칼라정보를 포함하는 이진 볼륨 옥트리 포맷으로 저장한 예를 도시한 예시도이다. 도 10 도시된 바와 같이, 하위 계층으로 내려갈수록 객체에 대한 모델링의 정확성이 높아짐을 확인할 수 있다.
노드 생성부(140)는 3차원 다각형 객체에 대한 객체 정보를 포함하는 노드를 생성한다.
보다 상세하게 설명하면, 노드 생성부(140)는 객체 정보로서 3차원 다각형 객체에 대한 위치정보, 회전정보, 크기정보 및 객체명 정보를 포함하는 노드를 생성한다.
아래의 표 2는 3차원 다각형 객체에 대한 객체 정보를 VRML [virtual reality modeling language]로 표현한 일 예이다.
Figure 112006011172800-pat00002
여기서, "translation"은 객체의 위치정보를 나타내고, "rotation"은 객체의 회전정보를 나타내고, "scale"은 객체의 크기정보를 나타내고, "cbvofile"은 객체의 객체명을 나타낸다.
위치정보는 장면 상에서 객체가 위치하는 지점에 대한 좌표값을 의미한다. 위치정보를 사용해 해당 객체가 장면 상의 어느 지점에 위치할 것인가를 알 수 있다. 회전정보는 장면 상에서 객체가 얼마만큼 회전되어 있는가를 나타내는 정보이다. 회전정보를 통해 장면 상에서 객체가 정면에서 바라볼 때, 어느 정도 회전되어 표현되는가를 알 수 있다. 크기정보는 장면 상에서 객체가 어느 정도의 크기를 갖는가를 나타내는 정보이다. 객체명 정보는 객체의 명칭을 의미한다.
전술한 노드 생성부(140)는 3차원 다각형 객체 각각에 대한 각각의 노드를 생성하고, 생성된 노드 및 수신된 포인트 정보를 장면 정보 생성부(160)로 출력한다.
장면 정보 생성부(160)는 노드 생성부(140)에서 생성된 각각의 노드들에 대한 객체 정보들과 포인트 정보들을 사용해 장면 정보를 생성한다.
예를 들어 3차원 공간을 표현하는 그래픽스 데이터의 기술 언어인 VRML를 사용해 장면 정보의 생성을 설명한다. 각 객체들에 대한 객체 정보를 갖는 노드들을 노드 생성부(160)로부터 수신하면, 장면 정보 생성부(160)는 수신된 각 노드들의 위치 정보, 회전 정보 및 크기 정보를 3차원 다각형 객체에 대한 장면 그래프 상의 상위 노드로서 인식하고, 이러한 노드가 갖는 위치 정보, 회전 정보, 크기 정보와 3차원 다각형 객체의 포인트 정보를 사용해, 3차원 다각형을 포함하는 장면 정보로서 생성한다.
도 11은 다수의 객체들로 표현한 3차원 장면의 일 예를 나타내는 도면이다. 도 11에 도시된 객체들 각각에 대한 노드들을 사용하여 생성한 장면 정보의 일 예가 다음의 표 3에서 VRML로 표현되어 있다.
Figure 112006011172800-pat00003
표 3에 표현된 바와 같이, 객체명 "Seoul2_SGC234.cbvo"를 갖는 객체의 노드와 객체명 "Seoul2_SGA172.cbvo"를 갖는 객체의 노드 및 그 외의 객체들에 대한 노드들을 사용해 장면 정보가 표현되어 있다.
전술한 바와 같이, 3차원 객체에 대해 칼라정보를 포함하는 이진 옥트리 포맷으로 저장함으로써, 가상 카메라의 생성이 필요 없으며, 계층적 구조에 의해 3차원 객체의 데이터를 저장함으로써, 해상도를 조정할 수 있도록 하며, 3차원 객체 자체의 장면 상에서의 위치, 회전 및 크기 정보를 생성하여, 이러한 위치, 회전 및 크기 정보를 조정하도록 함으로써, 3차원 장면의 모델링에 있어서, 장면 전체를 효과적으로 관리할 수 있다.
이하, 본 발명에 의한 3차원 포인트 기반 모델링 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 12는 본 발명에 의한 3차원 포인트 기반 모델링 방법을 설명하기 위한 일 실시예의 플로차트이다.
먼저, 3차원 다각형 객체를 복수의 격자셀들로 분할할 때, 분할될 각각의 격자셀들에 대한 중심점들을 포인트 정보로서 추출한다(제600 단계).
도 13은 도 12에 도시된 제600 단계를 설명하기 위한 일 실시예의 플로차트이다.
먼저, 3차원 다각형 객체에 대해 사전에 결정된 크기의 바운딩 볼륨을 추출하고, 복수의 샘플링 라인을 이용하여 바운딩 볼륨을 분할한다(제700 단계). 특히, 3차원 다각형 객체를 포함하는 최소한의 크기로 정방형의 바운딩 볼륨을 추출한다. 즉, 바운딩 볼륨으로서 객체의 표면을 감싸는 최소한의 크기를 갖는 바운딩 볼륨을 추출한다.
바운딩 볼륨을 추출한 후에, 모델링에 따른 해상도에 대응하여 샘플링 라인들의 개수를 결정한다. 샘플링 라인의 개수는 포인트 해상도(point resolution)에 비례하는 해상도에 따라 결정된다.
샘플링을 위해서 3DS Max 또는 Maya 등과 같은 기존의 3차원 그래픽 저작 도구에서 샘플링 라인의 개수에 따라 바운딩 볼륨을 분할한다. 도 4에 도시된 바와 같이, 3차원 다각형 객체를 둘러싸는 바운딩 볼륨이 다수의 격자 셀들로 분할되었음을 확인할 수 있다.
제700 단계 후에, 분할된 바운딩 볼륨의 각 격자 셀들 중 3차원 다각형 객체를 구성하는 다각형들을 포함하는 격자 셀들의 중심점들을 각각의 포인트 정보로서 추출한다(제702 단계).
다각형을 포함하는 격자 셀들을 추출한 후, 추출된 격자 셀의 중심점을 해당 다각형 면에 직교 투영하여, 투영된 점이 해당 격자 셀 내부에 포함되어 있으면, 유효한 중심점으로서 추출한다. 이렇게 추출된 중심점이 포인트 정보이다.
한편, 제600 단계 후에, 추출된 포인트 정보를 칼라정보를 포함하는 계층구조로 저장한다(제602 단계). 특히, 계층 구조로서 이진 볼륨 옥트리 포맷으로 저장한다.
바운딩 볼륨이 8개의 격자 셀로 구분되고, 구분된 격자 셀이 다시 8개의 격자셀로 구분된다면, 이러한 구조를 옥트리(octree)구조라 한다.
각 격자 셀들이 갖는 칼라 정보를 옥트리 구조화하는 것을 칼라이진볼륨옥트리(CBVO; Color Binary Volumetric Octree) 포맷이라 한다. CBVO 포맷은 바이너리(binary) 포맷이며, 이는 아스키(ascii) 코드 또는 텍스트(text) 코드와 구별된다.
칼라정보를 포함하는 이진 볼륨 옥트리 포맷은 전술한 표 1에서 보는 바와 같이, 헤더 정보, 기하 정보 및 색상 정보를 포함한다.
헤더 정보는 포인트 정보가 CBVO 포맷이라는 정보, 3차원 객체에 대한 해상도 정보, 옥트리의 레벨정보, 및 각 색상에 대한 바이트수에 대한 정보를 포함한다.
기하 정보는 포인트 정보에 대한 계층구조 정보를 포함하고 있다. 즉, 기하정보는 격자 셀의 개수 및 각 격자셀마다 정보가 존재하는지 여부를 저장한다.
색상 정보는 계층 구조에 따른 포인트 정보의 색상에 대한 정보를 포함하고 있다. 특히, 색상 정보는 레드, 그린, 블루 및 투명도를 정보로서 포함한다.
CBVO 포맷의 기하 정보는 전술한 수학식 1로 정의하며, CBVO 포맷의 색상 정보는 전술한 수학식 2로 정의한다.
도 7 내지 도 9에 각각의 격자 셀들에 대한 기하정보 및 색상 정보가 예시적으로 도시되어 있다.
또한, 도 10 도시된 바와 같이, 각 격자 셀에 대한 CBVO 포맷으로 포인트 정보가 저장된다.
제602 단계 후에, 3차원 다각형 객체에 대한 객체 정보를 포함하는 노드를 생성한다(제604 단계).
객체 정보로서 3차원 다각형 객체에 대한 위치정보, 회전정보, 크기정보 및 객체명 정보를 포함하는 노드를 생성한다.
전술한 표 2는 3차원 다각형 객체에 대한 객체 정보를 표현하는 일 예를 나타낸다.
위치정보는 장면 상에서 객체가 위치하는 지점에 대한 좌표값을 의미한다. 위치정보를 사용해 해당 객체가 장면 상의 어느 지점에 위치할 것인가를 알 수 있다. 회전정보는 장면 상에서 객체가 얼마만큼 회전되어 있는가를 나타내는 정보이다. 회전정보를 통해 장면 상에서 객체가 정면에서 바라볼 때, 어느 정도 회전되어 표현되는가를 알 수 있다. 크기정보는 장면 상에서 객체가 어느 정도의 크기를 갖는가를 나타내는 정보이다. 객체명 정보는 객체의 명칭을 의미한다.
제604 단계 후에, 포인트 정보 및 생성된 노드를 사용해 장면 정보를 생성한다(제606 단계). 각 객체들에 대한 객체 정보를 갖는 노드들의 위치 정보, 회전 정보 및 크기 정보를 참조하여, 각 객체들의 장면 상에서의 위치, 회전 정도 및 크기에 따른 장면을 표현하는 장면 정보를 생성한다.
도 11에 도시된 객체들 각각에 대한 노드들을 사용하여 생성한 장면 정보의 일 예가 전술한 표 3에 표현되어 있다. 표 3에 표현된 바와 같이, 객체명 "Seoul2_SGC234.cbvo"를 갖는 객체의 노드와 객체명 "Seoul2_SGA172.cbvo"를 갖는 객체의 노드 및 그 외의 객체들에 대한 노드들을 사용해 장면 정보가 표현되어 있다.
한편, 상술한 본 발명의 방법 발명은 컴퓨터에서 읽을 수 있는 코드/명령들(instructions)/프로그램으로 구현될 수 있고, 매체, 예를 들면 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 이용하여 상기 코드/명령들/프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체(예를 들어, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크, 마그네틱 테이프 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장 매체를 포함한다. 또한, 본 발명의 실시예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드를 내장하는 매체(들)로서 구현되어, 네트워크를 통해 연결된 다수개의 컴퓨터 시스템들이 분배되어 처리 동작하도록 할 수 있다.
본 발명을 실현하는 기능적인 프로그램들, 코드들 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 쉽게 추론될 수 있다.
이러한 본원 발명인 3차원 포인트 기반 모델링 장치 및 방법은 이해를 돕기 위하여 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.
본 발명에 의한 3차원 포인트 기반 모델링 장치 및 방법은 3차원 다각형 객체에 대한 포인트 정보와 3차원 다각형 객체에 대한 별도의 위치정보, 회전 정보 및 크기정보를 갖는 노드를 사용해, 장면 정보를 생성함으로써, 가상 카메라를 생 성할 필요가 없어서 모델링의 속도를 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 의한 3차원 포인트 기반 모델링 장치 및 방법은 유사한 3차원 객체를 갖는 장면의 생성을 위해, 3차원 다각형 객체에 대한 위치정보, 회전 정보 및 크기정보만을 조정하여 장면을 편집할 수 있으므로, 3차원 장면의 모델링에 있어서, 장면 전체를 효과적으로 관리할 수 있다.
또한, 본 발명에 의한 3차원 포인트 기반 모델링 장치 및 방법은 포인트 정보를 칼라정보를 포함하는 이진 볼륨 옥트리 포맷으로 저장하고, 이러한 포인트 정보와 노드를 사용해, 장면 정보를 생성함으로써, 장면에서의 객체에 대한 해상도를 효과적으로 조정할 수 있다.

Claims (19)

  1. 3차원 다각형 객체를 복수의 격자셀들로 분할할 때, 분할될 각각의 격자셀들에 대한 중심점들을 포인트 정보로서 추출하는 단계;
    상기 3차원 다각형 객체에 대한 객체 정보를 포함하는 노드를 생성하는 단계; 및
    상기 추출된 포인트 정보 및 상기 생성된 노드의 상기 객체 정보를 사용해, 상기 3차원 다각형 객체를 포함하는 장면 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 포인트 정보를 추출하는 단계는
    상기 3차원 다각형 객체에 대해 사전에 결정된 크기의 바운딩 볼륨을 추출하고, 복수의 샘플링 라인을 이용하여 상기 바운딩 볼륨을 분할하는 단계; 및
    상기 분할된 바운딩 볼륨의 각 격자셀들 중 상기 3차원 다각형 객체를 구성하는 다각형들을 포함하는 격자셀들의 중심점들을 각각의 포인트 정보로서 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 바운딩 볼륨을 분할하는 단계는
    상기 3차원 다각형 객체를 포함하는 최소한의 크기로 상기 바운딩 볼륨을 추출하고, 모델링 하고자 하는 3차원 모델의 해상도에 비례하는 샘플링 라인들의 개수를 결정하여 상기 바운딩 볼륨을 분할하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 3차원 포인트 기반 모델링 방법은
    상기 추출된 포인트 정보를 칼라정보를 포함하는 계층 구조로 저장하는 단계를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 계층 구조는 칼라정보를 포함하는 이진 볼륨 옥트리 포맷인 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 칼라정보를 포함하는 이진 볼륨 옥트리 포맷은 헤더 정보, 기하 정보 및 색상 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 헤더 정보는 해상도 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 기하 정보는 상기 포인트 정보에 대한 계층구조 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 색상 정보는 계층 구조에 따른 상기 포인트 정보의 색상 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 색상 정보는 레드, 그린, 블루 및 투명도를 정보로서 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 방법.
  11. 제1항에 있어서, 상기 노드를 생성하는 단계는
    상기 객체 정보로서 상기 3차원 다각형 객체에 대한 위치정보, 회전정보, 크기정보 및 객체명 정보를 포함하는 노드를 생성하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  13. 3차원 다각형 객체를 복수의 격자셀들로 분할할 때, 분할될 각각의 격자셀들에 대한 중심점들을 포인트 정보로서 추출하는 포인트 정보 추출부;
    상기 3차원 다각형 객체에 대한 객체 정보를 포함하는 노드를 생성하는 노드 생성부; 및
    상기 추출된 포인트 정보 및 상기 생성된 노드의 상기 객체 정보를 사용해, 상기 3차원 다각형 객체를 포함하는 장면 정보를 생성하는 장면 정보 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 장치.
  14. 제13항에 있어서, 상기 포인트 정보 추출부는
    상기 3차원 다각형 객체에 대해 사전에 결정된 크기의 바운딩 볼륨을 추출하고, 복수의 샘플링 라인을 이용하여 상기 바운딩 볼륨을 분할하는 분할부; 및
    상기 분할된 바운딩 볼륨의 각 격자셀들 중 상기 3차원 다각형 객체를 구성하는 다각형들을 포함하는 격자셀들의 중심점들을 각각의 포인트 정보로서 추출하는 중심점 추출부를 포함하는 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 장치.
  15. 제14항에 있어서, 상기 분할부는
    상기 3차원 다각형 객체를 포함하는 최소한의 크기로 상기 바운딩 볼륨을 추출하고, 모델링 하고자 하는 3차원 모델의 해상도에 비례하는 샘플링 라인들의 개수를 결정하여 상기 바운딩 볼륨을 분할하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 장치.
  16. 제13항에 있어서, 상기 3차원 포인트 기반 모델링 장치는
    상기 추출된 포인트 정보를 칼라정보를 포함하는 계층 구조로 저장하는 포인 트 정보 저장부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 계층 구조는 칼라정보를 포함하는 이진 볼륨 옥트리 포맷인 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 칼라정보를 포함하는 이진 볼륨 옥트리 포맷은 헤더 정보, 기하(geometry) 정보 및 색상 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 장치.
  19. 제13항에 있어서, 상기 노드 생성부는
    상기 객체 정보로서 상기 3차원 다각형 객체에 대한 위치정보, 회전정보, 크기정보 및 객체명 정보를 포함하는 노드를 생성하는 것을 특징으로 하는 3차원 포인트 기반 모델링 장치.
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