A Fast Shape Reconstruction Method for Large-Scale Terrain Point Cloud

점군 데이터로부터 3차원 형상을 복원하는 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 기존의 딜러니 삼각화(Delaunay triangulation), 복셀(voxel) 구조, 포아송 곡면(Poisson surface) 기반 방법은 대용량 점군 데이터 처리 시 많은 시간이 소요되거나, 노이즈와 불균일한 포인트 분포에 의해 복원 품질이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에서는 대용량 지형의 점군 데이터에 대해 형상 복원을 위해 요소 옵셋(mesh offset) 방법을 사용하였다. 여러 단계의 격자 구조를 구성하여 군집되어 있는 노이즈를 제거하였다. 점군을 포함하는 2차원 격자 구조를 구성하여 격자 단위로 포인트의 평균 높이 값을 계산하고, 평균에서 벗어나는 포인트를 반복적으로 제거함으로써 산포가 큰 점군에 대해서 효과적으로 형상복원을 수행할 수 있다. 격자의 각 절점에 대해서 이동 값을 계산하고, 절점을 z축 방향으로 이동시켜 요소망을 구성한다. 제안된 방법은 라이다로 측정된 대용량 지형 점군 데이터에 대해서 빠른 시간 내에 형상을 복원할 수 있었다.