포인트 클라우드

Point cloud
토루스의 점 구름 이미지
콜로라도 레드록스의 지리적 참조점 구름(DroneMapper 별)

점 구름은 공간의 데이터 점 집합이다.점들은 3D 모양이나 물체를 나타낼 수 있다.각 점 위치에는 데카르트 좌표 집합(X, Y, Z)이 있다.[1]점 구름은 일반적으로 3D 스캐너나 주변 물체의 외부 표면에서 많은 점을 측정하는 포토그램 측정 소프트웨어에 의해 생성된다.3D 스캐닝 프로세스의 출력으로서, 포인트 클라우드는 제조된 부품에 대한 3D CAD 모델 제작, 계측학 및 품질 검사, 다수의 시각화, 애니메이션, 렌더링 및 대량 사용자 정의 애플리케이션 제작 등 다양한 용도로 사용된다.

정렬 및 등록

주요기사 : 포인트세트등록

점 구름은 종종 3D 모델 또는 포인트 세트 등록이라고 알려진 프로세스인 다른 점 구름과 정렬된다.

산업용 계측기 또는 산업용 컴퓨터단층촬영을 이용한 검사의 경우, 제조된 부품의 포인트 클라우드를 기존 모델에 맞추어 정렬하여 차이점을 확인할 수 있다.기하학적 치수와 허용오차도 점 구름에서 직접 추출할 수 있다.

3D 표면으로의 변환

알레포(시리아)[2]에서 위험에 처한 유적지인 베이트 가잘레(Beit Gazaleh)의 12억 데이터 포인트 클라우드 렌더링 사례
단일 또는 다중 뷰 깊이 맵 또는 실루엣에서 3D 쉐이프를 생성 또는 재구성하고 조밀한 점 구름에서[3] 시각화

점 구름은 직접 렌더링 및 검사할 수 있지만 점 구름은 일반적으로 표면 재구성이라고 하는 프로세스를 통해 폴리곤 메시 또는 삼각망사 모델, NURBS 표면 모델 또는 CAD 모델로 변환되는 경우가 많다.[4][5]

점 구름을 3D 표면으로 변환하는 기법은 다양하다.[6]델라우나이 삼각측량, 알파 모양, 공 회전과 같은 어떤 접근법은 점 구름의 기존 정점 위에 삼각망의 네트워크를 구축하는 반면, 다른 접근법은 점 구름을 부피 거리장으로 변환하고 행군 큐브 알고리즘을 통해 정의한 암묵적 표면을 재구성한다.[7]

지리 정보 시스템에서 점 구름은 지형의 디지털 고도 모델을 만드는 데 사용되는 소스 중 하나이다.[8]그것들은 또한 도시 환경의 3D 모델을 생성하는 데 사용된다.[9]Dron은 종종 일련의 RGB 이미지를 수집하는데 사용되는데, 나중에 AgiSoft Photoscan, Pix4D 또는 DroneDeploy와 같은 컴퓨터 비전 알고리즘 플랫폼에서 처리되어 거리와 체적 추정이 가능한 RGB 포인트 클라우드를 만들 수 있다.[citation needed]

점 구름은 또한 때때로 의료 영상촬영에서와 같이 체적 데이터를 나타내기 위해 사용될 수 있다.포인트 클라우드를 사용하면 멀티 샘플링과 데이터 압축을 달성할 수 있다.[10]

MPEG 점 클라우드 압축

MPEG는 2017년 CfP(Call for Proposal)로 포인트 클라우드 압축(PCC) 표준화를 시작했다.[11][12][13]정적 점 구름의 범주 1, 동적 점 구름의 범주 2 및 LiDAR 시퀀스의 범주 3(동적 획득 점 구름)의 세 범주가 식별되었다.범주 1과 범주 3의 경우 G-PCC(Geometry-based PCC, ISO/IEC 23090 part 9),[14] 범주 2의 경우 V-PCC(Video-based PCC, ISO/IEC 23090 part 5)[15] 등 두 가지 기술이 최종적으로 정의됐다.1차 테스트 모델은 2017년 10월 G-PCC(TMC13)용, V-PCC(TMC2)용 1차 테스트 모델이 개발됐다.이후 두 가지 테스트 모델은 기술적 기여와 협업을 통해 진화했으며, 몰입형 미디어 콘텐츠의 코드화된 표현에 관한 ISO/IEC 23090 시리즈의 일환으로 2020년에 PCC 표준 규격의 첫 번째 버전이 확정될 것으로 예상된다.[16]

참고 항목

  • 포인트 클라우드 검색 알고리즘을 사용하여 이미지를 렌더링하는 3D 그래픽 엔진인 유클리드온.
  • MeshLab, 점 구름 관리 및 3D 삼각망으로 변환하기 위한 오픈 소스 도구
  • CloudCompare, 고밀도 3D 포인트 클라우드의 보기, 편집 및 처리를 위한 오픈 소스 툴
  • PCL(Point Cloud Library), n-D 포인트 클라우드 및 3D 지오메트리 처리를 위한 포괄적인 BSD 오픈 소스 라이브러리

참조

  1. ^ "What are Point Clouds". Tech27.
  2. ^ Patrimoine, Art Graphique & (2017-11-02), English: Image from a very high precision 3D laser scanner survey (1.2 billion data points) of Beit Ghazaleh -- a heritage site in danger in Aleppo Syria. This was a collaborative scientific work for the study, safeguarding and emergency consolidation of remains of the structure., retrieved 2018-06-11
  3. ^ "Soltani, A. A., Huang, H., Wu, J., Kulkarni, T. D., & Tenenbaum, J. B. Synthesizing 3D Shapes via Modeling Multi-View Depth Maps and Silhouettes With Deep Generative Networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 1511-1519)". GitHub. 27 January 2022.
  4. ^ Levoy, M. and Witted, T. 기술 보고서 85-022, 노스캐롤라이나 대학교 채플 힐, 1985년 1월
  5. ^ 루신키에비치, S.와 레보이, M. 2000.QS플랫: 대형 메쉬용 멀티솔루션 포인트 렌더링 시스템.시그그래프 2000에서.ACM , 뉴욕, 뉴욕, 343–352.DOI= http://doi.acm.org/10.1145/344779.344940
  6. ^ Berger, M, Tagliasacchi, A, Seversky, L. M, Alliez, P, Guennebaud, G, Levine, J. A, Sharf, A.와 Silva, C. T. (2016) 점 구름으로부터 지표면 재구성의 조사.컴퓨터 그래픽스 포럼.
  7. ^ Meshing Point Cloud 점 구름 점 구름으로부터 표면을 만드는 방법에 대한 짧은 튜토리얼
  8. ^ 포인트 클라우드에서 그리드 DEM으로: 확장 가능한 접근 방식
  9. ^ K. 함무디, F. 도르나이카, B.소힐리안, N. 유두염.3D 점 구름 및 해당 지적 지도에서 도로 전면부의 와이어프레임 모델 추출.2010년 9월 3일 프랑스 생만데, 파트 3A, 페이지 91–96, IAPRS(International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Space Information Science, IAPRS), vol. 38.
  10. ^ Sitek; et al. (2006). "Tomographic Reconstruction Using an Adaptive Tetrahedral Mesh Defined by a Point Cloud". IEEE Trans. Med. Imaging. 25 (9): 1172–9. doi:10.1109/TMI.2006.879319. PMID 16967802. S2CID 27545238.
  11. ^ "MPEG Point Cloud Compression". Retrieved 2020-10-22.
  12. ^ Schwarz, Sebastian; Preda, Marius; Baroncini, Vittorio; Budagavi, Madhukar; Cesar, Pablo; Chou, Philip A.; Cohen, Robert A.; Krivokuća, Maja; Lasserre, Sébastien; Li, Zhu; Llach, Joan; Mammou, Khaled; Mekuria, Rufael; Krivokuća, Maja; Nakagami, Ohji; Siahaan, Ernestasia; Tabatabai, Ali; Tourapis, Alexis M.; Zakharchenko, Vladyslav (2018-12-10). "Emerging MPEG Standards for Point Cloud Compression". IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems. 9 (1): 133–148. doi:10.1109/JETCAS.2018.2885981.
  13. ^ Graziosi, Danillo; Nakagami, Ohji; Kuma, Satoru; Zaghetto, Alexandre; Suzuki, Teruhiko; Tabatabai, Ali (2020-04-03). "An overview of ongoing point cloud compression standardization activities: video-based (V-PCC) and geometry-based (G-PCC)". APSIPA Transactions on Signal and Information Processing. 9: 1–17. doi:10.1017/ATSIP.2020.12.
  14. ^ 14:00-17:00. "ISO/IEC DIS 23090-9". ISO. Retrieved 2020-06-07.{{cite web}}: CS1 maint: 숫자 이름: 작성자 목록(링크)
  15. ^ 14:00-17:00. "ISO/IEC DIS 23090-5". ISO. Retrieved 2020-10-21.{{cite web}}: CS1 maint: 숫자 이름: 작성자 목록(링크)
  16. ^ "Immersive Media Architectures MPEG". mpeg.chiariglione.org. Retrieved 2020-06-07.

클라우드와 BIM 연결