• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.4
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• pp.25-33
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• 2009

In the paper, we proposed a new system to retrieve 3D wrinkle data based on stereo images. Usually, 3D reconstruction based on stereo images or video is very popular and it is the research focus, which has been applied for culture heritage, building and other scene. The target is object measurement, the scene depth calculation and 3D data obtained. There are several challenges in our research. First, it is hard to take the full information wrinkle images by cameras because of light influence, skin with non-rigid object and camera performance. We design a particular computer vision system to take winkle images with a long length camera lens. Second, it is difficult to get the dense stereo data because of the hard skin texture image segmentation and corner detection. We focus on semi-dense stereo matching algorithm for the wrinkle depth. Compared with the 3D scanner, our system is much cheaper and compared with the physical modeling based method, our system is more flexible with high performance.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.3
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• pp.297-308
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• 2001

We propose an algorithm which can reconstruct the 3D information from geographical information. The conventional techniques, the triangular patches and the Random Fractal Midpoint Displacement (RFMD) method, etc., have often been used to reconstruct natural images. While the RFMD method using Gaussian distribution obtains good results for the symmetric images, it is not reliable on asymmetric images immanent in the nature. Our proposed algorithm employs neural networks for the RFMD method to present the asymmetrical images. By using a neural network for reconstructing the 3D images, we can utilize statistical characteristics of irregular data. We show that our algorithm has a better performance than others by the point of view on the similarity evaluation. And, it seems that our method is more efficient for the mountainous topography which is more rough and irregular.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_1
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• pp.1515-1526
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• 2022

Image-based 3D reconstruction is to restore the shape and color of real-world objects, and image sensors mounted on mobile platforms are used for positioning and mapping purposes in indoor and outdoor environments. Due to the increase in accidents in underground space, the location accuracy problem of underground spatial information has been raised. Image-based location estimation studies have been conducted with the advantage of being able to determine the 3D location and simultaneously identify internal damage from image data acquired from the inside of pipeline-type underground facilities. In this study, we studied 3D reconstruction based on the images acquired inside the pipe-type underground facility and reference data. An unmanned mobile system equipped with a stereo camera was used to acquire data and image data within a pipe-type underground facility where reference data were placed at the entrance and exit. Using the acquired image and reference data, the pipe-type underground facility is reconstructed to a geo-referenced 3D shape. The accuracy of the 3D reconstruction result was verified by location and length. It was confirmed that the location was determined with an accuracy of 20 to 60 cm and the length was estimated with an accuracy of about 20 cm. Using the image-based 3D reconstruction method, the position and line-shape of the pipe-type underground facility will be effectively updated.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.26 no.1
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• pp.70-78
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• 2021

Estimating 3D information from a single image is one of the essential problems in numerous applications. Since a 2D image inherently might originate from an infinite number of different 3D scenes, thus 3D reconstruction from a single image is notoriously challenging. This challenge has been overcame by the advent of recent deep convolutional neural networks (CNNs), by modeling the mapping function between 2D image and 3D information. However, to train such deep CNNs, a massive training data is demanded, but such data is difficult to achieve or even impossible to build. Recent trends thus aim to present deep learning techniques that can be trained in a weakly-supervised manner, with a meta-data without relying on the ground-truth depth data. In this article, we introduce recent developments of weakly-supervised deep learning technique, especially categorized as scene 3D reconstruction and object 3D reconstruction, and discuss limitations and further directions.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2003.11a
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• pp.23-26
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• 2003

3차원 Polygonal Mesh는 그래픽스, 에니메이션, 게임에서 3차원 객체에 대한 표현에 사용되고, 이러한 3차원 모델에 대한 IndexedFaceSet 노드에 3차원 정전정보와 연결정보를 압축하는데 MPEG-4 3DMC를 사용한다. 이러한 연결정보는 다각형의 Mesh 형태로 3차원 모델을 구성하는 정보를 갖는데, 이는 Tepological Surgery 라고 하는 방법을 통해서 2차원의 스트립 단위의 데이터로 분해된다. 이러한 3D 데이터는 방송환경과 같은 재전송이 불가능한 네트워크의 환경에서 유무선 네트워크 상에서 채널문제로 인해서 데이터의 손실이 있게 되면, 복호화 된 데이터는 데이터의 손상이 발생하게 된다. 이러한 현상은 3D 모델의 좌표의 연결정보에 손상을 주게 되고, 여기서 복호화 된 데이터는 스트립 단위로 손상이 발생하게 된다. 이러한 현상은 3차원 모델의 좌표의 연결정보에 손상을 주게 된다. 본 논문은 이러한 3차원 정보의 손상을 효과적으로 복원하기 위한 연구에 관한 것이며, Mesh의 면을 이루는 각 꼭지점의 좌표들의 연결 정보가 손실되지 않는 스트립에서는 약간의 차이는 있을 수 있으나, 완벽한 복원을 하였고, 두 개 이상의 스트립이 붙어서 손상된 경우나, 좌표의 연결 정보가 없는 경우에는 조건에 따라 현저히 좋은 격과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.135-138
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• 2014

본 논문에서는 2대의 Kinect 카메라를 이용하여 실세계의 3차원 객체에 대한 복원을 수행하는 방법을 제안한다. 먼저 깊이 가중치가 추가된 계층적 결합형 양방향 필터를 이용하여 Kinect로부터 얻은 원본 깊이 영상을 보정한다. 그리고 카메라 캘리브레이션을 이용하여 카메라의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 획득한다. 이를 이용해 3차원 워핑을 수행하여 각 시점의 데이터를 3차원 공간에 점군 모델로 복원하고 표면 모델링 방법을 이용하여 3차원 객체의 매끄러운 표면 모델을 생성한다. 실시간에 가까운 속도를 내기 위해서 계층적 결합형 양방향 필터와 3차원 워핑을 병렬 처리 프레임워크인 CUDA로 구현하여 고속화하였다. 실험을 통해 분리된 각 시점에서의 깊이 정보를 하나의 통합된 3차원 공간에 복원할 수 있었고 초당 5 fps의 속도로 동작하는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.26 no.6
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• pp.1361-1373
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• 2016

Recently the need for user authentication with increasing, there are a variety of mechanisms, such as password, graphic authentication, token, biometrics and multiple authentication. in particular, the data of the 2-dimensional(2D) factors such as password, graphic authentication, biometrics is used because of the convenience. The stored information is problematic in that additional data recording needs to be performed whenever authentication data is updated. Furthermore, this storage method is problematic in that the time it takes to perform authentication increases because the time it takes to compare storage data with authentication data increases in proportion to an increase in the amount of the storage data. Accordingly, authentication through the rapid comparison of storage data with authentication data is a very important factor in data recording and authentication technology using memory. Using the three-dimensional(3D) optical memory by variously changing the recoding elements during recoding of data constitutes the way that multiple recoding different data storage. This enables high-density recoding in this way, and by applying the possible parallel processing at the time of recording and restoring method, provided that it is possible to quickly record and restore the data. In addition, each time to solve problems that require additional data recorded by a combination of the stored data record in the old data using a combination of the authentication. The proposed mechanism is proposed an authentication method using scheme after the recoding data in 3D optical memory to apply the conditions corresponding to the recoding condition when restoring the recorded data and through the experiment it was confirmed possible application as an authentication mechanism.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.10a
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• pp.114-119
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• 1998

방대한 볼륨 데이터의 가시화는 상당히 많은 계산 비용과 메모리 공간을 필요로 하는 작업이다. 본 논문에서는 방대한 볼륨 데이터를 효과적으로 압축할 수 있는 웨이블릿에 기반을 둔 3차원적인 압축 기법을 제안하고, 이 기법으로 압축된 데이터를 인터렉티브하게 가시화할 수 있는 네비게이션 시스템의 구현에 대해 설명한다. 본 압축 기법은 방대한 볼륨 데이터를 효과적으로 압축함으로써, 64∼128MByte 정도의 제한된 메인 메모리를 갖는 목표로 한다. 따라서, 개발된 압축 스킴은 데이터 전체에 대한 복원없이 가시화가 필요한 부분의 데이터만을 빠르게 복원할 수 있는 랜덤 액세스가 가능하도록 설계되었으며, 적은 계산 비용으로 복원이 가능하다는 장점을 갖는다. 개발된 네비게이션 시스템은 가시화 속도 향상을 위한 여러 가지 효과적인 렌더링 모듈과 사용자 인터페이스 모듈로 구성되며, 현재 성능 향상을 위한 연구가 계속 진행되고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.459-464
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• 2007

영상기반의 3자원 복원(reconstruction)에 대한 연구가 컴퓨터 성능의 발전과 다양한 영상기반의 복원 알고리즘의 연구로 인해 최근 좋은 결과를 보이고 있으나, 이는 얼굴영역과 같은 목적이 되는 영역이 각 입력영상으로부터 미리 정확하게 추출되어 있다고 가정하기 때문이다. 일반적으로 목적이 되는 영역을 추출하기 위해 차영상이 많이 이용되고 있지만 차영상은 잡음과 구멍(hole)과 같은 오 추출된 영역이 발생하기 때문에 목적이 되는 영역을 3차원으로 복원을 할 때 심각한 오류를 초래할 수 있다. 전경물체(목적이 되는 영역)을 정확하게 추출하기 위해 최근 그래프 컷(graph cut)을 이용한 방법이 다양하게 시도되고 있다. 그래프 컷은 데이터 항(data term)과 스무드 항(smooth term)으로 구성된 에너지 함수를 전역적으로 최소화하는 방법으로 여러 공학적 문제에서 좋은 결과를 보이고 있지만, 에너지 함수의 데이터 항을 설정할 때 필요한 사전정보를 자동으로 얻기가 어렵다. 스테레오 비전의 깊이 정보가 최근 전경 물체 추출을 위한 사전정보로 많이 이용되고 있고 그들의 실험환경에서는 좋은 결과를 보이지만, 3차원 얼굴 복원에서 얼굴의 대부분이 동질의 영역을 가지고 있기 때문에 깊이 정보를 구하기 어려워 정확한 사전정보를 구하기가 어렵다. 본 논문에서는 3차원 얼굴 복원을 효과적으로 하기 위한 그래프 컷 기반의 전경 물체 추출 방법을 제안한다. 에너지 함수의 데이터 항을 설정하기 위해 전경 물체에 대한 사전정보를 추출해야 하며, 이를 위해 차영상을 이용하여 대략적인 전경 물체 추출하고, 사전정보에 대한 오류를 줄이기 위해 잡음과 그림자 영역을 제거한다. 잡음과 그림자 영역을 제거하면 구멍이 발생하거나 실루엣이 손상되는 문제가 발생한다. 손상된 정보는 근접한 픽셀이 유사하지 않을 때 낮은 비용을 할당하는 에너지 함수의 스무드(smooth) 항에 의해 에지 정보를 기반으로 채워진다. 결론적으로 제안된 방법은 스무드 항과 대략적으로 설정된 데이터 항으로 구성된 에너지 함수를 그래프 컷으로 전역적으로 최소화함으로써 더욱 정확하게 목적이 되는 영역을 추출할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.193-195
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• 2012

본 논문에서는 구조광 3차원 시스템을 위하여 영상처리를 하여 3차원 정밀도를 높이는 방법을 제안한다. 구조광 기반의 3차원 시스템은 투사된 패턴을 특징점으로 하기 때문에 프로젝터와 카메라 사이에 정확한 대응점을 획득해야만 3차원 복원 신뢰성을 높일 수 있다. 그러나 환경에 따라 정확한 대응점 획득이 어려운 점이 많다. 실제 환경에서 물체들은 물체의 재질과 물체 표면의 색상 등의 이유로 서로 다른 반사율을 가지고 있어 여러 물체들이 혼재 되어 있는 환경에서 각각 물체에 투사된 패턴을 정확히 구별하는 일은 어려운 일이다. 따라서 패턴을 획득한 2차원 영상을 개선하여 패턴을 정확히 구별하여 프로젝터와 카메라 간의 화소 대응점의 정확도를 높여야만 3차원 복원 데이터의 신뢰도를 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 노이즈 제거 및 다양한 영상처리를 통하여 2차원 영상들에서 패턴을 정확히 구분하도록 하여 화소 대응점의 정확도를 높임으로써 최종적으로 3차원 정밀도를 개선할 수 있는 방법을 제공한다.