Kim, Yong-Ho;Kim, Jong-Su;Lee, Sangkeun;Choi, Jong-Soo
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권3호
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pp.161-170
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2012
This paper presents an efficient and robust approach for determining the correspondence between unbalanced stereo images. The disparity vectors were used instead of feature points, such as corners, to calculate a correspondence relationship. For a faster and optimal estimation, the vectors were classified into several regions, and the homography of each region was calculated using the RANSAC algorithm. The correspondence image was calculated from the images transformed by each homography. Although it provided good results under normal conditions, it was difficult to obtain reliable results in an unbalanced stereo pair. Therefore, a balancing method is also proposed to minimize the unbalance effects using the histogram specification and structural similarity index. The experimental results showed that the proposed approach outperformed the baseline algorithms with respect to the speed and peak-signal-to-noise ratio. This work can be applied to practical fields including 3D depth map acquisition, fast stereo coding, 2D-to-3D conversion, etc.
Rivers refer to either natural or artificial structures whose primary functions are flood control and water conservation. Due to recent localized torrential downpours led by climate change, large amounts of eroded soil have been carried away, forming deposits downstream, which in turn degrades the capacity to fulfill these functions. To manage rivers more effectively, we need data on riverbed erosion and deposition. However, environmental factors make it challenging to take measurements in rivers, and data errors tend to prevent researchers from grasping the current state of erosions and deposits. In this context, the aim of the present study is to provide basic data required for river management. To this end, the author made annual measurements with a Real-time Kinematic-Global Positioning System (RTK-GPS) and a total station in Pats Cabin Canyon, Oregon, United States, and also prepared thematic maps of erosion and deposition thickness as well as water depth profiles based on a GIS spatial analysis. Furthermore, the author statistically analyzed the accuracy of three dimensional (3D) measurement points and only used the data that falls within two standard deviations (i.e. ±2σ). In addition, the author determined a threshold for a DEM of Difference (DoD) by installing measurement points in the rivers and taking measurements, and then estimated erosion and deposition thickness within a confidence interval of ±0.1m. Based on the results, the author established reliable data on river depth profiles and thematic maps of erosion and deposition thickness using pre-determined work flows. It is anticipated that the riverbed data can be utilized for effective river management.
This study evaluates the fitness of brassieres through size measurement, comparative pattern analysis, cross section map analysis, 3-D shape analysis number, and fitness evaluation with a focus on domestic and overseas brands. Experimental brassieres were selected as mold brassieres of 3/4 cup in 75A size that is considered a popular design. Brands of selected brassiere were 2 domestic brands (A, B), 1 licensed brand (C), and 2 overseas brands (D, E). Subjects were 8 women in their early 20's. Data were analyzed by descriptive statistics, analysis of variance, reliability analysis, and factor analysis. The results were as follows; the size and pattern of brassieres showed a difference by each brand even though brassieres are the same design. In the wearing effect of brassieres, overseas brand brassieres played a major role in the breast-up effect, but they were not appropriate for the somatotype of Korean women. Domestic brand brassieres showed the volume-up effect, that was confirmed by the increasing bust circumference, bust depth when subjects wore it. In addition, the licensed brand brassieres showed the correction effect of body shape. Therefore, when purchasing a brassiere, the most important condition is to consider the individual characteristics of the somatotype. The results of factor analysis through a functional evaluation show that wearing satisfaction, size satisfaction, and the position of the bust point were important factors for fitness satisfaction and purchase.
Traditionally, tooth restoration has been carried out by replicating teeth using plaster-based materials. However, recent technological advances have simplified the production process through the introduction of computer-aided design(CAD) systems. Nevertheless, dental restoration varies among individuals, and the skill level of dental technicians significantly influences the accuracy of the manufacturing process. To address this challenge, this paper proposes an approach to designing personalized tooth restorations using Generative Adversarial Network(GAN), a widely adopted technique in computer vision. The primary objective of this model is to create customized dental prosthesis for each patient by utilizing 3D data of the specific teeth to be treated and their corresponding opposite tooth. To achieve this, the 3D dental data is converted into a depth map format and used as input data for the GAN model. The proposed model leverages the network architecture of Pixel2Style2Pixel, which has demonstrated superior performance compared to existing models for image conversion and dental prosthesis generation. Furthermore, this approach holds promising potential for future advancements in dental and implant production.
It is require to construct geothermal database to develop geothermal energy as renewable energy policy. It must be consist of geologic data, borehole data and geophysical data for geothermal database. In aspect of geology, there are included the distribution of geology, structural geology, geological time, rock name, density of rock, porosity, thermal diffusivity, specific capacity and thermal conductivity In order to calculate the heat general ion, it is needed to analysis the radioactivity elements as U, Th and K of rock. In aspect of borehole data, there are included temperature of depth, surface temperature and geothermal gradient And also there is geotherrnornetry using chemical components of groundwater as Na Ca, K and $SiO_2$. In aspect of geophysical data, there are some thematic map as booger gravity anomaly data and magnetic survey data and etc. In addition, it is important to descript the distribution of hot spring and water temperature.
In this paper, a real-time stereoscopic image conversion method using a single frame from a 2-D image is proposed. If original image is too much dark, it is difficult to create correct luminance value. So stereoscopic image is generated after applied image enhancement algorithm to original image. The Stereoscopic image is generated by creating depth map using vertical position information and parallax processing.
이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.
스테레오 비전 시스템(stereo vision system)은 2차원 영상정보를 이용하여 3차원 깊이 정보를 획득하는 데 유용한 방법으로, 그동안 많은 연구가 진행되었다. 3차원 깊이 정보를 획득하기 위해서는 영상의 대응점을 찾아야 하는데, 속도와 정확성을 동시에 만족시키기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 적응적 가중치(weight)를 적용한 cost aggregation 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 이 방법은 스테레오 영상의 특징을 이용하여 가중치를 획득하고, 색상정보, 밝기정보에 거리정보를 이용하여 가중치를 적용한 후, 이를 이용하여 대응점을 찾아 깊이 정보를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 ground truth가 존재하는 다양한 스테레오 영상을 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 다양한 영상에서도 향상된 결과를 보였다.
스테레오 비전 시스템(stereo vision system)은 2차원 영상정보를 이용하여 3차원 깊이 정보를 획득하는 데 유용한 방법으로, 그동안 많은 연구가 진행되었다. 3차원 깊이 정보를 획득하기 위해서는 영상의 대응점을 찾아야 하는데, 속도와 정확성을 동시에 만족시키기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 적응적 가중치(weight)를 적용한 cost aggregation 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 이 방법은 스테레오 영상의 특징을 이용하여 가중치를 획득하고, 색상정보, 밝기정보, 거리정보에 가중치를 적용한 후, 이를 이용하여 대응점을 찾아 깊이 정보를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 ground truth가 존재하는 다양한 스테레오 영상을 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 다양한 영상에서도 향상된 결과를 보였다.
국내 대하천은 2010년 대규모 정비사업 이후 자연적 안정화를 위한 추가 재퇴적 및 침식이 진행 중에 있어 정밀 하상 모니터링이 요구되고 있다. 초분광수심법은 저수심의 고해상도 하천 수심측정 측면에서 종래의 접촉식 수심측정 기법을 대체하거나 보완할 수 있는 방법으로 각광을 받기 시작하였다. 본 연구는 초분광수심법에서 대표적인 최적밴드비기법을 소개하고 국내 대하천인 낙동강과 황강 합류부에서 평수기 전형적인 탁도조건에서 초분광수심법을 적용하여 수심맵을 산정하여 국내 하천으로의 적용성을 평가하였다. 이를 위해 수심영역별 최적밴드비기법으로 도출되는 상관도와 평균제곱근오차를 적용하여 최대측정가능수심을 산정하였고 최대추정가능수심 이상은 관계식 구축 시와 수심맵 산정 시 제외시켰다. 그리고 수심과 최적밴드비 관계(d-X)에 비선형성을 검토하여 적용하였다. 국내 대하천인 낙동강-황강 합류부에 적용한 결과는 다음과 같다. 첫째, 초분광수심법은 주로 저수심부에서 정밀한 수심맵을 효율적으로 산정할 수 있음을 보여주었고 최대측정가능수심은 통상적 탁도에서 낙동강의 경우 2.5 m로 나타났고, 탁도가 높은 지류의 경우 1.25 m로 나타났다. 둘째, 최대측정가능수심은 초분광수심법 하상 도출 시 다양한 시나리오의 배제수심을 고려하여 산정 및 적용되어야 하고, 이때 최적밴드비기법 적용 시 평균제곱근오차가 기존의 상관도 방식에 비해 최대측정가능수심 산정에 우수하였다. 셋째, 황강 합류부의 탁도가 높아 측정가능수심이 인근 낙동강에 비해 절반으로 낮아져 초분광수심법은 탁도가 높은 환경일 경우 한계가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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