For identifying the pathological findings in magnetic resonance images (MRIs), normal anatomical structures in MRIs should be identified in advance. For studying the anatomical structures in MRIs, a learning tool that includes the followings is necessary. First, MRIs of the entire body; second, horizontal, coronal, and sagittal MRIs; third, segmented images corresponding to the MRIs; fourth, three dimensional (3D) images of the anatomical structures in the MRIs; fifth, software incorporating the MRIs, segmented images, and 3D images. Such a learning tool, however, is hard to obtain. Therefore, in this research, such a learning tool which helps medical students and doctors study the normal anatomical structures in MRIs was made as follows. A healthy young Korean male adult with standard body shape was selected. Six hundred thirteen MRIs of the entire body were scanned (slice thickness 3 mm, interslice gap 0 mm, field of view 480 mm${\times}$480 mm, resolution 512${\times}$512, T1 weighted), and transferred to the personal computer. Sixty anatomical structures in the MRIs were segmented to make segmented images. Coronal, sagittal MRIs and coronal, sagittal segmented images were made. On the basis of the segmented images, forty-seven anatomical structures 3D images were made by manual surface reconstruction method. Software incorporating the MRIs, segmented images, and 3D images was composed. This learning tool that includes horizontal, coronal, sagittal MRIs of the entire body, corresponding segmented images, 3D images of the anatomical structures in the MRIs, and software is expected to help medical students and doctors study the normal anatomical structures in MRIs. This learning tool will be presented worldwide through Internet or CD titles.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.11
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pp.529-536
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2015
When rendering both three-dimensional objects and photo images together, the non-photorealistic rendering results are in visual discord since the two contents have their own independent color distributions. This paper proposes a non-photorealistic rendering technique which renders both three-dimensional objects and photo images such as cartoons and sketches. The proposed technique computes the color distribution property of the photo images and reduces the number of colors of both photo images and 3D objects. NPR is performed based on the reduced colormaps and edge features. To enhance the natural scene presentation, the image region segmentation process is preferred when extracting and applying colormaps. However, the image segmentation technique needs a lot of computational operations. It takes a long time for non-photorealistic rendering for large size frames. To speed up the time-consuming segmentation procedure, we use GPGPU for the parallel computing using the GPU. As a result, we significantly improve the execution speed of the algorithm.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.4
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pp.156-166
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2014
As of 2014, KARI (Korea Aerospace Research Institute) operates two high-resolution satellites such as Kompsat-2 and Kompsat-3. Kompsat-3 has capability of in-track stereo images acquisition but it is quite limited because the stereo mode lowers the spatial coverage in a trajectory. In this paper we analyze the epipolar geometry from the heterogeneous Kompsat-2 and Kompsat-3 image combination to epipolar resample them for 3D spatial data acquisition. The analysis was carried out using the piecewise approach with RPCs (Rational Polynomial Coefficients) and the result showed the parabolic epipolar curve pattern. We also concluded that the third order polynomial transformation is required for epipolar image resampling. The resampled image pair showed 1 pixel level of y-parallax and can be used for 3D display and digitizing.
최근의 멀티미디어 기술은 정보의 디지털화와 온라인화에 따라 가전, 컴퓨터, 통신 및 방송 기술이 융화되어 가는 추세에 있으며, 대화형의 하이브리드 멀티미디어 기술을 그 특징으로 하고있다. 하이브리드 멀티미디어는 컴퓨터 그래픽 및 미디(MIDI) 기술로 인위적으로 생성한 2D/3D그래픽 및 음향을 실제의 자연적인 영상과 소리에 추가하여 합성하므로 생성된다. MPEG-4는 이렇게 인위적으로 합성되거나 자연적인 영상 혹은 음향 정보의 디지털 하이브리드 멀티미디어 부호화를 목적으로 하며, 활성화된 혼합 미디어의 내용기반 처리, 상호, 동작 및 사용자의 쉬운 접근 등을 가능하게 한다. SNHC(Synthetic-Natural Hybrid Coding)는 기존의 수동적인 미디어의 전달뿐 아니라 실시간 처리가 가능한 인터랙티브 응용 분야까지 다루고 있으며, 통합된 시공간 부호화 기법을 사용하여 시각, 청각, 2차원, 3차원 컴퓨터 그래픽스 등 다양한 형태의 표준 AV(Aural/Visual) 객체를 처리한다. 표준화는 주로mesh-segmented 비디오 부호화, 구조물 부호화, 객체간의 동기화, AV 객체 스트림의 멀티플렉싱, 혼합 미디어 형태의 시-공간 통합화 등에서 이루어지게 되는데, 이는 궁극적으로 네트워크로 연결되는 가상 환경(Virtual Environment)에서 다수의 사용자가 서로 상호작용 할 수 있는 틀을 제공하는데 있다. 이러한 틀이 제공되면, 대화형 하이브리드 멀티미디어라는 새로운 형태의 정보를 사용함으로써 기존의 미디어로는 경험하지 못하는 다양한 응용과 서비스를 경험할 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.11a
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pp.262-265
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2000
영상에서의 경계선추출은 영상의 강도의 변화를 이용한 경계영역의 가시화 기법이므로 gray level 영상이 가지는 강도를 이용하여 에지를 찾을 수 있다. 뇌 영상에는 MRI 영상과 같이 해부학적인 정보가 큰 영상과, PET 영상같이 perfusion으로 분석해야 할 영상이 있는데 그 경계가 뚜렷한 MRI 영상과 달리 PET 뇌 영상은 영상의 특성상 경계영역의 구분이 모호한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 영상의 특성에 따라 뇌 영상에서 영상 강도에 대해 등분할을 한 후 vectorgram에서 magnitude의 영역을 선택하여 영상을 분할 하였다. 그리고 PET 와 MRI영상과 현미경 영상에 대한 결과를 비교하였다. Vertcrgram은 에지정보를 가지는 영상에 대해 벡터요소를 그래프화 한 것으로 방향성에 대한 평가를 통해 영역 분할을 하였다. 이러한 PET 영상의 2차원 분할 방법은 3차원 PET 영상 분석에 응용될 수 있을 것이다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.8
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pp.2203-2212
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1998
본 논문에서는 정규화 과정을 통해 2차원 물체를 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 우선 입력 영상에 톨이론을 적용하여 화상구조를 파악함으로써 임계치 선정없이 잡음 제거와 경계 추출을 행한다. 그 후 추출된 경계선에 Hough 변환을 이용하여 직선과 원을 추출하여 여기에 프리미티브의 안정성에 기초하여 물체를 이루는 프리미티브에 대한 분리를 행한다. 최종적으로 분리된 프리미티브들로부터 모양 정도를 계산하고 디지털화 과정을 통해 인식 과정을 수행한다. 끝으로 본 논문의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.
The 3D Delaunay triangulation is the most widely used method for the mesh creation via the triangulation of a 3D point cloud. However, the method involves a heavy computational cost and, hence, in many interactive applications, it is not appropriate for surface triangulation. In this paper, we propose an efficient triangulation method to create a surface mesh from a 3D point cloud. We divide a set of object points into multiple subsets and apply the 2D Delaunay triangulation to each subset. A given 3D point cloud is cut into slices with respect to the OBB(Oriented Bounding Box) of the point set. The 2D Delaunay triangulation is applied to each subset producing a partial triangulation. The sum of the partial triangulations constitutes the global mesh. As a postprocessing process, we eliminate false edges introduced in the split steps of the triangulation and improve the results. The proposed method can be effectively applied to various image-based modeling applications.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.109-110
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2012
In this paper, we propose an adaptive thresholding method to binarize two-dimensional barcode images. Adaptive thresholding methods are applied to document image binarization. Thus, they inappropriate to use in recognition of two-dimensional barcode images. To overcome the problem, we propose a new adaptive threshold method using the integral image. To show the effectiveness of our method, we compared our method with the well-known existing method in terms of visual quality and processing time. The experimental result indicates that the proposed method is superior to the existing method.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.26
no.6
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pp.89-96
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1989
An improved method on texture coding, which is a part of the region growing based image coding, is presented in this paper. An image is segmented into stochastic regions which can be described as a stochastic random field, and non-stochastic ones in order to efficiently represent texture. In the texture coding and reconstruction, an autoregressive model is used for the stochastic regions, while a two-dimensional polynomial approximation is used for the non-stochastic ones. This proposed method leads to a better subjective quality, relatively higher compression ratio and shorter processing time for coding and reconstructing than the conventional method which uses only two-dimensional polynomial approximation.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.01a
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pp.197-198
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2012
본 논문에서는 입력되는 스테레오 영상에서 3차원 깊이 정보를 이용하여 객체를 보다 정확하게 분리하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 촬영된 장면의 왼쪽과 오른쪽 영상으로부터 스테레오 정합 기법을 이용하여 영상의 각 화소에 대한 3차원의 깊이 정보를 추출한다. 그런 다음, 추출된 깊이 정보를 강인하게 이진화하여 배경 영역을 제외하고 전경에 해당하는 객체만을 분리한다. 성능평가를 위한 실험에서는 본 논문에서 제안된 방법을 여러 가지 영상에 적용하여 테스트를 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 2차원 기반의 객체 분리 방법에 비해 보다 강건하고 정확하게 객체를 분리함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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