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Bezier 곡선은 control point $\{ \mathbf {P}_i\}$의 선형 결합으로 주어진다:

$$\mathbf {B}(t) = \sum_{i=0}^{n} B_{i, n} (t) \mathbf {P}_i , \quad B_{i, n}(t)=\left(\begin {array}{c} n \\ i \end {array} \right) t^i (1-t)^{n-1}.$$

Bernstein 다항식이 선형 결합의 가중치를 역할을 하는데 0과 1 사이의 양의 실수 값을 가진다. 그리고 이들 가중치의 합은 1이다:

$$ 0\le  B_{i, n}(t) \le 1, \quad i=0,1,2,... n ,    \quad    0\le t\le 1 \\\sum_{i=0}^{n}  B_{i, n}(t) = 1$$

따라서 Bezier 곡선은 control points로 만든 convex region에 있음을 알 수 있다. Bezier 곡선의 convexity 특성은 여러 가지 좋은 특성을 준다.  몇 가지만 나열하면, 첫째가 Bezier 곡선은 항상 컨트롤 포인트의 convex hull 내에 놓이게 되므로 곡선의 제어 가능성을 보장한다. 둘째, 교차 여부를 쉽게 확인할 수 있다. 셋째는 culling을 가능하게 한다.

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n 차 Bezier 곡선은 두 개의 (n - 1) 차 Bezier 곡선의 선형보간으로 표현할 수 있다. Bezier 곡선은 Bernstein 다항식을 이용해서도 표현할 수도 있지만, 높은 찻수의 곡선일 때는 De Casteljau's Algorithm을 이용하는 것이 수치적으로 보다 안정적인 결과를 준다.

// De Casteljau's algorithm; recursive version;
double Bezier(double t, double n, double Q[]){
   if (n == 1) return Q[0];
   else return (1 - t) * Bezier(t, n - 1, &Q[0]) + t * Bezier(t, n - 1, &Q[1]);
}
// De Casteljau's algorithm; non-recursive. calling of Bezier() modifies Q's;
double Bezier(double t, double n, double Q[]){
    for (int k = 1; k < n; k++)
        for (int j = 0; j < (n - k); j++)
            Q[j] = (1 - t) * Q[j] + t * Q[j + 1];
    return Q[0];
}
void BezierCurve(std::vector<CfPt> &cntls,
                 int npts, std::vector<CfPt> &curves) {
    int n = cntls.size();
    std::vector<double> xp(n);
    std::vector<double> yp(n);
    for (int k = 0; k < n; k++) {
        xp[k] = cntls[k].x;
        yp[k] = cntls[k].y;
    }
    curves.resize(npts);    
    for (int i = 0; i < npts; ++i) {
        double t = double(i) / (npts - 1);
        curves[i].x = Bezier(t, n, &xp[0]);
        curves[i].y = Bezier(t, n, &yp[0]);
    }
}

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곡선의 길이를 구하고자 하면 곡선을 따라 속력을 적분하면 된다. 곡선을 기술하는 벡터가 $\mathbf {B}(t) = [B_x(t), B_y(t)]$ 로 주어지면 곡선의 길이는

$$\text {Arc Length}(t_1, t_2) =\int_{t_1}^{t_2} | \mathbf {B}'(t)|dt=\int_{t_1}^{t_2} \sqrt{(B'_x(t))^2 + (B'_y(t))^2} dt.$$

그러나 일반적으로 이 적분은 닫힌 형태로 주어지지 않으므로 Gauss-Legendre quadrature와 같은 수치 적분에 의존해서 그 값을 계산하여야 한다.
Bezier curve의 경우는 기하학적인 방법을 이용하여서 좀 더 간편하게 그 길이를 구할 수 있다. Bezier curve의 길이에 대한 간단한 근사는 현의 길이($|\mathbf{Q}_3- \mathbf {Q}_0|$)로 근사하는 것이다. 그러나 현의 길이는 lower bound만을 준다. 다음으로 고려할 근사는  control 점 사이 거리의 합이다. 이것은 실제 길이의 upper bound를 준다. 따라서 근사적인 길이는 이 두 거리의 평균으로 잡으면 될 것이다:

$$ \text{Arc Length}\sim \frac{ \text {현의 길이} + \text {control point 사이 거리 합}}{2}.$$

그러나 이 근사가 유효하기 위해서는 현의 길이와 control point 간의 거리의 합

$$|\mathbf{Q}_3- \mathbf {Q}_2|+ |\mathbf {Q}_2- \mathbf {Q}_1| +|\mathbf {Q}_1- \mathbf {Q}_0|$$

의 차이가 충분히 작아야 한다. 만약에 이 두 길이의 차이기 정해진 임계값보다도 크면 Bezier curve를 둘로 분할해서 좌우 두 Bezier curve에 대해서 동일한 검사를 한다. 충분히 평탄한 경우는 위의 평균값으로 근사하고 그렇지 못한 경우는 충분히 평탄해질 때까지 분할하는 과정을 반복한다. 아래 코드는 3차 Bezier curve의 길이를 이 알고리즘을 이용해서 구하는 과정을 구현한 것이다.

#define DistL2(A, B) sqrt(((A).x-(B).x)*((A).x-(B).x) + ((A).y-(B).y)*((A).y-(B).y))
static void BezierSubDiv(CfPt Q[4], CfPt leftQ[4], CfPt rightQ[4]) {
    CfPt T[4][4];                      /* Triangle Matrix */
    for (int j = 0; j < 4; ++j) T[0][j] = Q[j];
    // de Casteljau divides and conquers at t = 0.5;
    for (int i = 1; i < 4; ++i)
        for (int j = 0 ; j <= 3 - i; ++j)
            T[i][j] = (T[i - 1][j] + T[i - 1][j + 1]) / 2;
            
    // left subdiv control points;
    for (int j = 0; j < 4; ++j) leftQ[j]  = T[j][0];
    // right subdiv control points;
    for (int j = 0; j < 4; ++j) rightQ[j] = T[3 - j][j];
}                                        
void BezierLength(CfPt Q[4], double tol, double *length) {
    CfPt leftQ[4], rightQ[4];                
    double controlLen = 0;  
    for (int i = 0; i < 3; ++i) controlLen += DistL2(Q[i], Q[i + 1]);
    double cordLen = DistL2(Q[0], Q[3]);
    // test flatness;
    if (fabs(controlLen - cordLen) > tol) {
        BezierSubDiv(Q, leftQ, rightQ);              /* divide */
        BezierLength(leftQ, tol, length);            /* left side */
        BezierLength(rightQ, tol, length);           /* right side */
        return;
    }
    *length = *length + (cordLen + controlLen) / 2 ;
    return ;
}

De Casteljau's algorithm

int main() {
    double k[4] = {0.5522847498, //touch at t = 0.5;
                   0.551915023,  //min-deviation;
                   0.551778477,  //match area;
                   0.551777131   //match length;
                   };
    for (int i = 0; i < 4; i++)
        printf("bezier length = %.8f\n", BezierLengthCircle(k[i]));
    printf("exact length  = %.8f\n", 2.0 * atan(1.));
    return 0;
}
double BezierLengthCircle(double k) {
    CfPt Q[4] = {{0, 1.}, {k, 1.}, {1., k}, {1., 0.}};
    double len = 0;
    double tol = 1.e-20;//
    BezierLength(Q, tol, &len);
    return len;
};

 

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Bezier 곡선을 이용한 원의 근사처럼 타원을 근사해보도록 하자. 원점을 중심으로 하고 장축 반지름이 $a$, 단축 반지름이 $b$인 타원을 1사분에서 3차 Bezier curve을 이용해서 근사하려면 4개의 control point가 필요하다. 원의 경우처럼, 끝점에서 접선의 기울기를 같게 하는 조건을 부여하면 control point는 

$$\mathbf {P_0} = (0, b), \quad \mathbf {P}_1 = (ka, b), \quad \mathbf {P}_2 =( a, kb),\quad \mathbf {P}_3 = (a, 0)$$

로 잡을 수 있다. 따라서

$$\mathbf {B}(t) = (1-t^3) \mathbf {P}_0 + 3t(1-t)^2 \mathbf {P}_1 + 3t^2 (1-t) \mathbf {P}_2 + t^3 \mathbf {P}_3 = \left(\begin {array}{c} a x(t) \\ b y(t) \end {array}\right) $$

$$ x(t) = 3k (1-t)^2 t + 3 (1-t) t^2 + t^3 \\ y(t) = 3k t^2 (1-t) + 3t(1-t)^2 + (1-t)^3 $$

$t=1/2$일 때 $(a/\sqrt {2}, b/\sqrt {2})$을 통과하는 조건을 부여하면, 원과 마찬가지로

$$ k = \frac {4}{3}(\sqrt {2}-1)= 0.5522847498...$$

을 얻는다. Mahalanobis measure를 기준으로 거리를 측정하면  타원의 경우도 벗어남 에러가

$$ \Delta (t) = \sqrt { \frac {B_x^2(t)}{a^2} + \frac {B_y^2(t)}{b^2} }  -1 =\sqrt {x^2(t)+y^2(t)}-1$$

원의 경우와 같음을 쉽게 알 수 있다.

회전된 타원; 

2사분면: $(x, y) \rightarrow (-x, y)$

3사분면: $(x, y) \rightarrow (-x, -y)$

4사분면: $(x, y) \rightarrow (x, -y)$

void BezierEllipse(CDC *pDC, CPoint center, double a, double b) {
    const double k = 0.5522847498;
    CPen red(PS_SOLID, 3, RGB(0xFF, 0, 0));
    CPen *pOld = pDC->SelectObject(&red);
    CPoint P[4];  //control pts;
    P[0] = CPoint(center.x,                    int(center.y - b + 0.5));
    P[1] = CPoint(int(center.x + k * a + 0.5), int(center.y - b + 0.5));
    P[2] = CPoint(int(center.x + a + 0.5),     int(center.y - k * b + 0.5));
    P[3] = CPoint(int(center.x + a + 0.5),     center.y);
    pDC->PolyBezier(P, 4);
    pDC->SelectObject(pOld);
}
void BezierEllipse(CDC *pDC, CPoint center, double a, double b, double ang) {
    const double k = 0.5522847498;
    const double cosang = cos(ang);
    const double sinang = sin(ang);
    CPoint P[4];
    double x[4], y[4], xt[4], yt[4];
    //1사분면: 
    x[0] = 0,     y[0] = b;
    x[1] = k * a, y[1] = b;
    x[2] = a,     y[2] = k * b;
    x[3] = a,     y[3] = 0;
    CPen red(PS_SOLID, 3, RGB(0xFF, 0, 0));
    CPen *pOld = pDC->SelectObject(&red);    
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        xt[i] = x[i] * cosang - y[i] * sinang;
        yt[i] = x[i] * sinang + y[i] * cosang;
        P[i] = CPoint(int(center.x + xt[i] + 0.5), int(center.y - yt[i] + 0.5));
    }
    pDC->PolyBezier(P, 4);
    pDC->SelectObject(pOld);
    //4사분면;(x, -y);
    CPen blue(PS_SOLID, 3, RGB(0, 0, 0xFF));
    pOld = pDC->SelectObject(&blue);
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        xt[i] = x[i] * cosang - (-y[i]) * sinang;
        yt[i] = x[i] * sinang + (-y[i]) * cosang;
        P[i] = CPoint(int(center.x + xt[i] + 0.5), int(center.y - yt[i] + 0.5));
    }
    pDC->PolyBezier(P, 4);
    pDC->SelectObject(pOld);
    //3-사분면;(-x,-y)
    CPen green(PS_SOLID, 3, RGB(0, 0xFF, 0));
    pOld = pDC->SelectObject(&green);
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        xt[i] = (-x[i]) * cosang - (-y[i]) * sinang;
        yt[i] = (-x[i]) * sinang + (-y[i]) * cosang;
        P[i] = CPoint(int(center.x + xt[i] + 0.5), int(center.y - yt[i] + 0.5));
    }
    pDC->PolyBezier(P, 4);
    pDC->SelectObject(pOld);
    //2사분면;(-x,y);    
    CPen magenta(PS_SOLID, 3, RGB(0xFF, 0, 0xFF));
    pOld = pDC->SelectObject(&magenta);
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        xt[i] = (-x[i]) * cosang - y[i] * sinang;
        yt[i] = (-x[i]) * sinang + y[i] * cosang;
        P[i] = CPoint(int(center.x + xt[i] + 0.5), int(center.y - yt[i] + 0.5));
    }
    pDC->PolyBezier(P, 4);
    pDC->SelectObject(pOld);
}

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한 개의 Bezier 곡선을 이용해서 원을 표현할 수 없음은 잘 알려진 사실이다. 그럼 Bezier 곡선을 이용해서 얼마나 원(호)을 잘 근사할 수 있을까? 3차 Bezier 곡선을 이용해서 원점에 중심을 둔 반지름 1인 원의 1 사분면 원호를 근사해보도록 하자. 3차 Bezier 곡선은 4개의 control point $\{ \mathbf {P}_i | i=0,1,2, 3\}$이 주어진 경우

$$ \mathbf {B}(t) = (1-t^3) \mathbf {P}_0 + 3t(1-t)^2 \mathbf {P}_1 + 3t^2 (1-t) \mathbf {P}_2 + t^3 \mathbf {P}_3$$

으로 표현된다. 원호 근사에 필요한 control point는 다음 조건을 부여하면 얻을 수 있다. (1) $t=0,1$일 때 원 위에 있어야 하므로

$$\mathbf {B}(t=0) = (0,1) \quad \rightarrow \quad \mathbf {P_0} = (0,1)$$

$$\mathbf {B}(t=1) = (1,0) \quad \rightarrow \quad \mathbf {P_3} = (1,0)$$

그리고 또 그 두 지점에서 접선의 기울기가 원의 기울기와 같아야 하므로

$$ {\mathbf {B}'}(t=0) \propto (1,0)\quad \text {and}\quad {\mathbf {B}'}(t=1)\propto (0,-1)$$

에서

$$ \mathbf {P}_1 = (k, 1), \quad \mathbf {P}_2 = (1, k)$$

처럼 잡을 수 있다. (2) Bezier 곡선의 중간지점이  원 위에 있도록 조건을 부여하면

$$ \mathbf {B}(t=1/2) = (1/\sqrt {2}, 1/\sqrt {2})$$

을 얻고, 이를 이용하면

$$k= \frac {4}{3} (\sqrt {2}-1) = 0.5522847498...$$

을 얻는다.

그럼 원에서 얼마나 벗어날까? 원 중심에서 거리를 차이를 구해보면 Bezier 곡선이 항상 원의 바깥으로 치우쳐 있음을 알 수 있다:

$$\Delta(t) = ||\mathbf {B}(t)||-1\ge 0$$ 

최대로 벗어나는 정도는 $t=(3\pm \sqrt{3})/6$일 때 $\Delta_\text {max}=\frac{1}{3}\sqrt{ \frac{71}{6}-2\sqrt{2}}-1=0.00027253...$이므로 대부분의 경우 크게 벗어남이 없는 원의 근사를 준다.

(2-2) $t=1/2$에서 Bezier 곡선이 원을 통과하는 조건 대신 원에서 벗어남을 최소로 하는 조건을 부여하면 더 좋은 근사를 얻을 수 있다:

$$k=\text{argmin}|\Delta|_\text{max}$$

이 경우  Bezier 곡선은 원의 바깥에 놓이지 않고 교차하게 된다. $t=1/2$에서 최솟값, $t=\frac{1}{2}\left(1\pm \frac{\sqrt{3k^2+20k -12}}{2-3k}\right) $일 때 최댓값을 가지는데, 두 값의 절대값이 같게 되려면(closed form이 없다)

$$ k = 0.551915023...$$

을 선택해야 하고, 이 때 벗어남의 최대값은 $|\Delta|_\text{max} =  0.00019607...$이므로 더 좋은 근사가 된다.

 

(2-3) 또 다른 제한조건은 없을까? Bezier 곡선이 만드는 면적이 사분원의 면적을 표현하도록 제한을 가하는 경우:

$$\frac{\pi}{4} = \int_{0}^{1} \frac{1}{2}\left( B_y B'_x - B_x B'_y\right) dt \\ = \int_0^1  \left(-\frac{3}{2} \left(3 k^2 (t-1)^2 t^2+k \left(-2 t^4+4 t^3-6 t^2+4 t-1\right)+2 (t-1) t\right) \right)dt \\= \frac{1}{2}+\frac{3k}{5}-\frac{3k^2}{20}$$ 에서 

$$ k = 2 - \sqrt{ \frac{22 - 5 \pi }{3}} =0.551778477...$$

이다. 이 경우 면적은 같으나 벗어남 오차는 $t=1/2$일 때

$$|\Delta |_\text{max} = \frac{1}{8} \sqrt{332-40 \sqrt{66-15 \pi }-30 \pi }-1= 0.00026849...$$

로 주어지는데, 중심을 지나는 경우보다는 벗어남이 작지만 최소는 아니다.

(2-4) Bezier 곡선의 길이가 원주가 되는 제한조건을 걸 수도 있다:

$$\frac{\pi}{2}  = \int_0^1\sqrt{ (B'_x)^2 + (B'_y)^2}dt.$$

그런데 우측 적분이 closed form으로 주어지지 않는다. 때문에 $k$ 값을 구하기 위해서 전적으로 numerical method에 의존해야되는데,  그 결과만 쓰면

$$k=0.551777131...$$

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히스토그램은 영상에서 각 그레이 값에 해당하는 픽셀의 수를 주는 일종의 이산적 함수로 생각할 수 있다. histogram에서 피크의 위치는 histogram을 연속적인 함수로 모델링하거나 또는 여러 개의 그룹으로 분리를 할 때 중요한 정보를 제공한다. 영상으로부터 얻은 histogram은 대부분 이웃하는 그레이 값 사이에서 smooth 하게 변하지 않기 때문에 피크를 찾는 작업을 하기 전에 미리 mean filter나 gaussian filter와 같은 smoothing 과정을 거친 후 사용한다. 여기서는 low-pass filter 대신에 histogram의 bin 인덱스와 bin 값을 컨트롤 포인트로 사용해서 만든 Bezier 곡선을 이용해서 histogram을 smooth 한 곡선으로 근사하는 방법을 알아본다. 이 경우 Bezier 곡선은 255-차수의 곡선이 된다. 높은 차원의 Bezier 곡선 계산에 Berstein 함수를 사용하는 경우 truncation 등의 수치 에러 때문에 값이 불안정해지므로 De Casteljau's algorithm을 이용하여서 iterative 하게 값을 계산을 하면 된다.

// linear interpolation between a and b;
double lerp(double t, double a, double b) {
    return (1 - t) * a + t * b;
}
// De Casteljau's algorithm
double Bezier(double t, double n, double Q[]){
    for (int k = 1; k < n; k++)
        for (int j = 0; j < (n - k); j++)
            Q[j] = lerp(t, Q[j], Q[j + 1]);
    return Q[0];
}
void SmoothenHistogram (int hist[], int numLevels/* =256 */) {
    std::vector<double> p(numLevels);
    std::vector<int> hist2(numLevels);
    // back-up;
    for (int j = 0; j < numLevels; j++) hist2[j] = hist[j];
    for (int j = 0; j < numLevels; j++) {
        double t = double(j) / (numLevels - 1);
        // control points {p}; calling of Bezier() modifies p's;
        for (int i = 0; i < numLevels; i++) p[i] = hist2[i];
        hist[j] = int(Bezier(t, numLevels, &p[0]) + 0.5);
    }
};

data=violet,  smoothed=green;


Bezief curve 위키피디아: http://en.wikipedia.org/wiki/B%C3%A9zier_curve

 

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