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카메라 자동교정(auto-calibration)을 통한 3차원 물체 재구성 과정에서,
들로네 삼각화 기법(Delaunay triangulation)에 의한 3차원 데이터의 메쉬 면적을 최적화하는 제1 단계; 및,
상기 최적화된 메쉬의 면적 정보를 이용하여 상기 3차원 데이터에 포함된 잡음을 제거하는 제2 단계
를 포함하는 3차원 메쉬의 면적정보를 이용한 잡음 평활화 방법
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제1항에 있어서,
상기 제1 단계는,
상기 3차원 데이터의 전체 메쉬에 대한 평균 면적(M(T))을 산출하는 단계와,
미리 정의된 설정면적(threshold)보다 큰 메쉬의 경우 상기 평균 면적(M(T))으로 대체하는 단계
를 포함하는 3차원 메쉬의 면적정보를 이용한 잡음 평활화 방법
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제2항에 있어서,
상기 설정면적은,
수식 1에 의해 상기 평균 면적(M(T))에 대한 표준 편차()를 산출한 후, 상기 표준 편차()가 소정 값 이상일 경우 상기 평균 면적(M(T))에 상기 표준 편차()를 더한 값(M(T)+ )을 상기 설정면적으로 정의하고, 상기 표준 편차()가 소정 값 이하일 경우 상기 평균 면적(M(T))을 상기 설정면적으로 정의하는 것
을 특징으로 하는 3차원 메쉬의 면적정보를 이용한 잡음 평활화 방법
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제1항에 있어서,
상기 제2 단계는,
상기 3차원 데이터의 각 점(P)에 대하여 서로 인접한 메쉬의 면적 정보에 기초하여 피크 잡음을 제거하는 단계와,
상기 3차원 데이터의 각 메쉬(T)에 대하여 서로 인접한 메쉬의 면적 정보와 인접 정도에 기초하여 가우스 잡음을 제거하는 단계
를 포함하는 3차원 메쉬의 면적정보를 이용한 잡음 평활화 방법
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제4항에 있어서,
상기 피크 잡음을 제거하는 단계는,
각 점(P)에 인접한 3차원 메쉬의 면적의 합(An(s))을 산출하는 단계와,
상기 점(P)의 법선 벡터(m(T))에 수직한 평면으로 상기 3차원 메쉬를 투영시킨 후 상기 투영된 메쉬의 면적의 합(A'n(s))을 산출하는 단계와,
상기 3차원 메쉬의 면적의 합(An(s))과 상기 투영된 메쉬의 면적의 합(A'n(s))의 면적 비(An(s)/A'n(s))를 산출하는 단계와,
상기 산출된 면적 비(An(s)/A'n(s))가 미리 정의된 설정치보다 클 경우 피크 잡음으로 인식하는 단계와,
상기 3차원 메쉬의 면적의 합(An(s))과 상기 투영된 메쉬의 면적의 합(A'n(s))을 고려하여 상기 피크 잡음으로 인식된 점(P)의 좌표를 갱신하는 단계
를 포함하는 3차원 메쉬의 면적정보를 이용한 잡음 평활화 방법
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제5항에 있어서,
상기 3차원 메쉬의 면적의 합(An(s))은 수식 2에 의해 산출하고,
상기 점(P)의 법선 벡터(m(T))는 수식 3에 의해 산출하며,
상기 투영된 메쉬의 면적의 합(A'n(s))은 수식 4에 의해 산출하는 것
을 특징으로 하는 3차원 메쉬의 면적정보를 이용한 잡음 평활화 방법
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7
제5항에 있어서,
상기 설정치는,
수식 5에 의해 상기 3차원 데이터의 전체 메쉬에 대한 평균 면적(M(T))의 표준 편차()를 산출하고 수식 6에 의해 상기 3차원 데이터의 모든 점에 대한 상기 면적비(An(s)/A'n(s))의 평균()을 산출한 후 상기 산출된 평균()에 상기 표준 편차()를 더한 값(+)을 상기 설정치로 정의하는 것
을 특징으로 하는 3차원 메쉬의 면적정보를 이용한 잡음 평활화 방법
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8
제5항에 있어서,
상기 3차원 메쉬의 면적의 합(An(s))과 상기 투영된 메쉬의 면적의 합(A'n(s))을 고려하여 상기 피크 잡음으로 인식된 점(P)의 좌표를 갱신하는 단계는,
상기 3차원 메쉬의 면적의 합(An(s))과 상기 투영된 메쉬의 면적의 합(A'n(s))에 따라 상기 점(P)의 법선 벡터(m(T))에 대한 갱신 거리(D)를 산출하는 단계와,
상기 산출된 갱신 거리(D)를 상기 점(P)의 법선 벡터(m(T))에 적용하여 상기 점(P)에 대한 새로운 좌표(Pnew)를 산출하는 단계와,
상기 산출된 새로운 좌표(Pnew)로 상기 피크 잡음으로 인식된 점(P)의 좌표를 갱신하는 단계
를 포함하는 3차원 메쉬의 면적정보를 이용한 잡음 평활화 방법
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제4항에 있어서,
상기 가우스 잡음을 제거하는 단계는,
각 메쉬(T)와 하나의 점이 인접한 1차 인접 메쉬의 법선 벡터 합(m1(T))을 산출하는 단계와,
상기 메쉬(T)와 두 개의 점이 인접한 2차 인접 메쉬의 법선 벡터 합(m2(T))을 산출하는 단계와,
상기 1차 인접 메쉬의 법선 벡터 합(m1(T))과 2차 인접 메쉬의 법선 벡터 합(m2(T))을 더한 값을 상기 1차 및 2차 인접 메쉬의 총 개수(n)로 나누어 새로운 법선 벡터(m(T))를 산출하는 단계와,
상기 메쉬(T)의 면적(A(T))과 상기 산출된 새로운 법선 벡터(m(T))를 적용하여 상기 메쉬(T)에 대한 새로운 좌표(Pnew)를 산출하는 단계와,
상기 산출된 새로운 좌표(Pnew)로 상기 메쉬(T)의 좌표를 갱신하는 단계
를 포함하는 3차원 메쉬의 면적정보를 이용한 잡음 평활화 방법
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제9항에 있어서,
상기 1차 및 2차 인접 메쉬의 법선 벡터 합(m1(T))(m2(T))은,
상기 메쉬(T)와의 인접 정도에 따라 법선 벡터의 가중치를 다르게 적용하여 수식 7에 의해 산출하고,
상기 새로운 좌표(Pnew)는 수식 8에 의해 산출하는 것
을 특징으로 하는 3차원 메쉬의 면적정보를 이용한 잡음 평활화 방법
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제1항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체
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카메라 자동교정(auto-calibration)을 통해 3차원 물체 재구성 과정을 수행하는 영상 처리 시스템에 있어서,
들로네 삼각화 기법(Delaunay triangulation)에 의한 3차원 데이터의 메쉬 면적을 최적화하는 메쉬 전처리부; 및,
상기 최적화된 메쉬의 면적 정보를 이용하여 상기 3차원 데이터에 포함된 잡음을 제거하는 잡음 제거부
를 포함하는 3차원 메쉬의 면적정보를 이용한 잡음 평활화 장치
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제12항에 있어서,
상기 메쉬 전처리부는,
상기 3차원 데이터의 모든 메쉬에 대한 평균 면적을 산출한 후, 미리 정의된 설정면적보다 큰 메쉬의 경우 상기 평균 면적으로 대체하는 것
을 특징으로 하는 3차원 메쉬의 면적정보를 이용한 잡음 평활화 장치
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제12항에 있어서,
상기 잡음 제거부는,
상기 3차원 데이터의 각 점(P)에 대하여 서로 인접한 메쉬의 면적 정보에 기초하여 피크 잡음을 제거하는 피크 필터부와,
상기 3차원 데이터의 각 메쉬(T)에 대하여 서로 인접한 메쉬의 면적 정보와 인접 정도에 기초하여 가우스 잡음을 제거하는 가우스 필터부
를 포함하는 3차원 메쉬의 면적정보를 이용한 잡음 평활화 장치
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제14항에 있어서,
상기 피크 필터부는,
각 점(P)에 인접한 메쉬들의 면적의 합을 이용하여 피크 잡음을 검출한 후, 상기 피크 잡음으로 검출된 점(P)의 좌표를 갱신하는 것
을 특징으로 하는 3차원 메쉬의 면적정보를 이용한 잡음 평활화 장치
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제14항에 있어서,
상기 가우스 필터부는,
각 메쉬(T)와의 인접 정도에 따라 인접한 메쉬들의 법선 벡터의 가중치를 다르게 적용하는 비선형 필터인 중간값 필터를 사용하는 것
을 특징으로 하는 3차원 메쉬의 면적정보를 이용한 잡음 평활화 장치
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제16항에 있어서,
상기 가우스 필터부는,
각 메쉬(T)에 인접한 메쉬들의 법선 벡터 합을 이용하여 상기 메쉬(T)의 좌표를 갱신하는 것
을 특징으로 하는 3차원 메쉬의 면적정보를 이용한 잡음 평활화 장치
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