본 논문은 입력받은 다수 이미지의 Visual Hull을 이용하여 Surfel 기반의 물체를 복원하는 새로운 방법을 제안한다. Sufel은 포인트 집합면을 효과적으로 근사하여 나타내는 포인트 표현 단위이다. LDC(Layered Depth Cube) Surfel 샘플링 방식에 입력 이미지로부터 근사되는 형상을 대표하는 Visual Hull의 개념을 연동하여 이미지로부터 물체의 Surfel 기하 정보를 생성할 수 있다. Surfel 표현 방식은 기존의 폴리곤 기반 방식에 비해 상대적으로 적은 메모리를 소모하고 LDC 해상도를 자유롭게 바꿀 수 있기 때문에, 대상 물체를 복원하는 품질을 조절 가능하며, 주어진 메모리 자원에 대해서 최대의 품질을 가진 결과를 얻을 수 있다.
This paper proposes a novel method that reconstructs a surfel-based object by using visual hull from multiple images. The surfel is a point primitive that effectively approximates point-set surface. We create the surfel representation of an object from images by combining the LDC(Layered Depth Cube) surfel sampling with the concept of visual hull that represents the approximated shape from input images. Because the surfel representation requires relatively smaller memory resources than the polygonal one and its LDC resolution is freely changed, we can control the reconstruction quality of the target object and acquire the maximal quality on the given memory resource.
