외부 요인으로 인해 발굴된 유물 모델이 파손된 상태를呈现하며, 이에 대한 가상 복원은 고고학적으로 매우 중요한 의미가 있다. 기존의 구멍 수리 방법은 대부분 3D 모델 구조 보완에만 초점을 맞추고 있으며, 3D 구조 복원 후 표면의 색상 텍스처 정보가 부족하다. 본 논문은 유물의 3D 공간 구조와 텍스처 정보를 기반으로 한 3D 유물 구멍 복원 방법을 제안한다. 먼저 3D 유물 구조 복원 문제를 해결하기 위해 방사 기저 함수 기반 알고리즘을 사용하여 3D 유물 메쉬 모델의 구멍을 채우고, 근사 곡면 방정식을 통해 구멍 패치의 정점을 조정하여 원래 모델과 더 잘 융합되도록 한다. 둘째로, 유물 표면의 색상 텍스처 정보를 보완하고 구멍 패치와 원래 모델 표면 텍스처가 자연스럽게 연결되도록 하기 위해 3D 문제를 2D 이미지 복원 문제로 전환하고, EdgeConnect 프레임워크를 활용하여 정밀 네트워크를 추가해 더 고해상도 결과를 생성한다. 마지막으로 Mudbox 소프트웨어를 사용해 2D 이미지를 3D 모델 표면에 매핑하여 구조 및 텍스처 복원 결과를 융합한다. 본 논문에서 개선된 2D 복원 네트워크는 PSNR, SSIM, MAE 평가 지표에서 각각 0.54%, 0.217%, 6.52% 향상되었으며, 본 방법은 병마용 3D 모델의 메쉬 구조 및 표면 텍스처 정보를 효과적으로 복원할 수 있다.

구멍 복원;신경망;GAN 네트워크;텍스처 복원;방사 기저 함수