[논문 리뷰] Implicit LOD using points ordering for processing and visualisation in Point Cloud Servers

Rémi Cura, Julien Perret외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 02. 22.

Remote Sensing and LiDAR Applications참고 문헌 25인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 공간 패치 내의 점들을 순서화하여 외부 메타데이터 없이 기하학적 LOD를 인코딩하는 새로운 암시적 레벨 오브 디테일(LOD) 기법을 제안한다. 중점-옥트리(중점-옥트리, MidOc) 순서를 사용함으로써 렌더링, 밀도 보정, 알고리즘 가속화를 위한 효율적이고 실시간의 LOD 선택이 가능해지며, 계층적 점 그룹화와 공간 국소성의 특성을 활용해 최대 10배 빠른 전송 속도를 달성한다.

ABSTRACT

Lidar datasets now commonly reach Billions of points and are very dense. Using these point cloud becomes challenging, as the high number of points is intractable for most applications and for visualisation.In this work we propose a new paradigm to easily get a portable geometric Level Of Details (LOD) inside a Point Cloud Server.The main idea is to not store the LOD information in an external additional file, but instead to store it implicitly by exploiting the order of the points.The point cloud is divided into groups (patches). These patches are ordered so that their order gradually provides more and more details on the patch. We demonstrate the interest of our method with several classical uses of LOD, such as visualisation of massive point cloud, algorithm acceleration, fast density peak detection and correction.

연구 동기 및 목표

• 대규모 고밀도 점군을 다루는 데 어려움을 겪는 빅데이터 시대의 과제를 해결하기 위해, 대부분의 응용 분야에서 전체 해상도 데이터는 실용적이지 않다는 점을 다루기 위해.
• 기존 LOD 기법들이 외부 메타데이터나 복잡한 기하학적 재구성에 의존하는 한계를 극복하기 위해, 점 순서에 암시적으로 LOD를 통합함으로써 이를 해결하기 위해.
• 이식 가능하고 자가 포함된 LOD 표현 방식을 통해 수십억 점의 데이터셋에 대한 효율적이고 확장 가능한 처리 및 렌더링을 가능하게 하기 위해.
• 인터랙티브 웹 기반 렌더링, 밀도 피크 탐지, 최소한의 계산 오버헤드로 데이터 감소 등의 실용적 응용 사례를 지원하기 위해.

제안 방법

• 점군을 공간 패치로 나누어 국소적이고 계층적인 처리 및 LOD 표현을 가능하게 하기 위해.
• 각 LOD 수준에서 각 옥트리 셀의 중심에 가장 가까운 점을 선택하여 패치를 표현하는 중점-옥트리(MidOc) 순서 전략을 적용하기 위해.
• 서버 내 점의 내재된 순서를 이용해 다중 수준의 디테일를 암시적으로 인코딩함으로써 외부 LOD 파일이 필요 없도록 하기 위해.
• 빠른 비트 수준의 액세스를 가능하게 하기 위해 몰턴(Z-순서) 또는 힐버트 곡선 기반 공간 색인을 활용하여 계층적 점 서브셋에 접근하기 위해.
• 시야 거리에 따라 필요한 수준의 디테일만을 추출함으로써 부분적 LOD 액세스를 지원하기 위해(예: 렌더링에서 시야 범위 제거를 위한 목적).
• 각 수준 내에서 점 순서를 재정렬하여 조밀한 LOD에서도 기하학적 정확도와 커버리지가 유지되도록 하여, 다양한 점 밀도에서의 강건성을 확보하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 외부 메타데이터 없이 점군 데이터 구조에 암시적으로 LOD를 통합할 수 있는가? 이는 효율적이고 이식 가능한 처리를 가능하게 하는가?
• RQ2 공간 패치 내 점 순서를 어떻게 활용하여 신뢰할 수 있고 기하학적으로 의미 있는 디테일 계층을 생성할 수 있는가?
• RQ3 MidOc 순서를 통한 암시적 LOD는 렌더링, 밀도 보정, 알고리즘 가속화에서 성능 향상에 어느 정도 기여하는가?
• RQ4 점군 서버에서 순서가 지워진 패치를 사용할 경우, 데이터 전송 속도, 계산 비용, LOD 품질 간의 상호 교환 관계는 어떠한가?
• RQ5 이 방법은 대역폭 제약 조건 하에서 웹 기반 렌더링에 실시간 또는 근접 실시간 처리를 지원할 수 있는가?

주요 결과

• MidOc 순서를 이용한 암시적 LOD 기법은 전체 해상도 스트리밍 대비 최대 10배 빠른 데이터 전송 속도를 달성하여 웹 기반 렌더링 성능을 크게 향상시켰다.
• 개별 점을 읽지 않고도 패치당 점 수를 분석함으로써 빠른 밀도 피크 탐지가 가능하여, 대규모 데이터셋에서 1초 이내의 이상치 탐지가 가능했다.
• 사용자가 정의한 최대 값 이내로 패치당 점 수를 제한함으로써 즉각적인 밀도 보정이 가능했으며, 데이터 손실 없이 최소한의 런타임 비용으로 수행되었다.
• 부분적 LOD 액세스를 지원함으로써, 필요한 수준의 디테일만이 추출되어 I/O가 감소하고 렌더링 속도가 향상되었으며, 특히 거리가 먼 경우에 유의미한 성능 향상을 보였다.
• 변동하는 점 밀도에 강건하며, 사전 표면 재구성 또는 복잡한 기하학적 모델링이 필요하지 않았다.
• 현재의 I/O 병목 현상(시간당 1.8억 점)에도 불구하고, 이 방법은 확장 가능하며 저수준 C 구현 및 GPU 기반 옥트리 구축을 통해 가속화될 수 있었다.