본 논문에서는 단층 촬영 영상(tomographic cross-section image)에 포함되어 있는 볼륨 정보를 표현하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법은 큐베릴 공간을 셀 공간으로 변환하고 경계셀들을 추출하여 볼륨을 재구성하는 방법이다 셀 경계 표현은 이러한 경계셀들과 이들의 지지 복셀들의 구조에 의해 표현되어 지는데, 항상 볼륨 정보를 정확하게 표현해낼 수 있다. 이 표현에서부터 가시화등의 작업에 필요한 표면모델을 추출하기 위해 19개의 모델링 원형을 제안하고 체적형, 표면형 그리고 선형으로 분류하였으며， 이들로부터 3차원 표면을 표 참조방식으로 빠르게 추출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 장점은 기존에 제안된 마칭 큐브나 PVP알고리즘 등에서 흔히 발생하는 표면생성시의 모호성문제가 전혀 발생하지 않으며, 마칭 큐브 알고리즘에서 발생하는 표면의 크랙문제도 완전히 해결된다는 장점이 있다. 또한 알고리즘이 표 참조방식을 취하므로 하드웨어화 하기가 매우 용이하여 고속의 모델링이 필요한 분야에 매우 적합한 방법이다.
This paper addresses a new method for constructing surface representation of 3D structures from a sequence of tomographic cross-sectional images, Firstly, we propose cell-boundary representation by transforming the cuberille space into cell space. A cell-boundary representation consists of a set of boundary cells with their 1-voxel configurations, and can compactly describe binary volumetric data. Secondly, to produce external surface from the cell-boundary representation, we define 19 modeling primitives (MP) including volumetric, planar and linear groups. Surface polygons are created from those modeling primitives using a simple table look-up operation. Comparing with previous method such as Marching Cube or PVP algorithm, our method is robust and does not make any crack in resulting surface model. Hardware implementation is expected to be easy because our algorithm is simple(scan-line), efficient and guarantees data locality in computation time.
