Park, Joo-Young;Hong, Helen;Bin, Seong-Won;Kim, Jong-won;Kim, Myoung-Hee
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.1
no.2
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pp.226-233
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1995
본 논문에서는 심장과 심장 상부의 대동맥 및 폐동맥에 대한 형태-기반 보간법을 이용한 3차원 가시화 방법을 제안하였다. CT, MR과 같은 의학 영상들은 x나 y축 방향보다 z축 방향으로 더 낮은 해상도를 갖기 때문에 3차원적 가시화를 위해서는 먼저 각 단층 영상들간의 보간이 수행되어야 한다. 그러나, 지금까지 대부분의 3차원 의학영상 가시화에서는 선형보간법이나 또는 그와 유사한 보간법들을 주로 사용했는데, 이런 보간법들은 분기나 휘어지는 구조를 갖는 기관에는 좋은 결과를 생성하지 못했었다. 따라서, 본 논문에서는 분기와 휘어짐이 있는 심장부위 구조를 3차원적으로 가시화하기 위하여 형태-기반 보간법을 이용하였다. 형태-기반 보간법을 이용한 가시화는 다른 보간법을 사용한 경우와 달리 분명하고 자연스러운 구조 표현을 할 수 있었고, 각 단층 영상간의 보간수를 증가시킴에 따라 더 좋은 결과를 생성하는 것으로 나타났다.
In this paper, we propose a new method in which interpolation images are created by using a small number of axiai T2-weighted images instead of using many sectional images for 3D visualization of brain MR images. For image Interpolation, an important part of this process, we first segment a region of interest (ROI) that we wish to apply 3D reconstruction and extract the boundaries of segmented ROIs and MBR information. After the image size of interpolation layer is determined according to the changing rate of MBR size between top slice and bottom slice of segmented ROI, we find the corresponding pixels in segmented ROI images. Then we calculate a pixel's intensity of interpolation image by assigning to each pixel intensity weights detected by cube interpolation method. Finally, 3D reconstruction is accomplished by exploiting feature points and 3D voxels in the created interpolation images.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10a
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pp.346-350
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2006
다양한 종류의 동영상을 출력하는 디스플레이 장치에 색역 사상 알고리즘이 적용이 되기 위해서는 약 10나노 초 정도의 처리 속도가 필요하기 때문에 실제로 구현하기가 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 특정 장치의 색역 사상 결과를 샘플링한 후 3차원 룩업테이블에 저장하는 하드웨어 구조가 있는데, 본 논문에서는 이러한 해상도 절감 3차원 룩업 테이블을 이용한 색역 사상 하드웨어를 기술하고, 기존의 하드웨어의 구조를 보다 최적화할 수 있는 방법을 제시하고 성능 향상을 확인한다. 해상도 절감 3차원 룩업 테이블을 이용한 색역 사상 방법은 최종 사상 값을 출력하기 위하여 3차원 보간부를 필요로 하는데, 3차원 보간부는 실시간 하드웨어에서 큰 비중을 차지하고 있는 부분이다. 본 논문에서는 기존의 육면체 구조를 이용한 3차원 보간 방법에 비하여 연산 과정이 간단한 사면체 구조를 이용한 3차원 보간 방법으로 보간을 수행하는 새로운 하드웨어 구조를 제안하였고, 새로운 하드웨어가 기존의 방법보다 더 높은 성능을 기대할 수 있으면서 전체적인 하드웨어의 크기를 절감할 수 있음을 보인다.
Lee, Chang Hyun;Kim, Kyung Dong;Ryu, Si Wan;Kim, Dong Su;Kim, Young Do
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.18-18
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2022
하천 합류부에 있어 수체의 혼합양상을 분석은 고해상도의 자료가 필요하다. 반면에 수질환경 문제와 기존 모니터링 시스템이 고정된 측정 방식으로 이루어지기 때문에 하천 전체의 정보는 저해상도의 결과값은 나타낸다. 또한, 많은 수중 환경 문제가 1차원에서 3차원에 걸쳐 있지만, 대부분의 관측 시스템은 1차원에 머물러 있음을 확인할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 보다 발전된 관찰 및 계측이 필요하다. 그에 따른 고해상도의 측정 자료를 얻기 위해서는 측정자가부담을 많이 가지며, 측정할 수 있는 영역이나 시간적으로 제한적이다. 해상도는 낮추되 광범위한 데이터를 취득하기 위해서는 적절한 보간법이 선정되어야 한다. 관련 논문을 검토한 결과, 측정 결과에 따른 2차원 횡단면 분포의 내용이 지배적이었고, 3차원 매핑 및 3차원 분석을 통한 수리학적 정보 획득에 관한 연구는 부족한 실정이였다. 특히 3차원 하천 수질 농도의 연구가 불충분했다. 그에 따라 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천 매핑에 있어 IDW, Natual Neighbor, Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 이를 통해 3차원화된 공간보간 자료를 이용한 하천합류부의 혼합양상을 해석하였다. 3차원 데이터를 활용하는 방법으로 측정 및 모니터링 기술의 중요한 데이터로 활용되며, 이러한 데이터는 유해물질 저감 기술 및 평가 예측 기술의 기초 데이터로 활용되고 있다. 유해화학물질 추정, 호수의 고위험 조류군 계층분석 등 다양한 수생건강 진단기술을 활용할 수 있다.
Chang Hyun Lee;Kyung Dong Kim;Si Wan Ryu;Dong Su Kim;Young Do Kim
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.144-144
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2023
하천 합류부에 있어 수체의 혼합양상 분석은 고해상도의 자료가 필요하다. 하지만 최근 공간적 분포를 해석함에 있어 3D 기법들을 많이 활용되고 있다. IDW, Natural Neighbor, Kriging기법등 다양한 기법들이 많이 적용되고 있고 그에 따라 각 보간법을 비교 분석하여 공간해석에 대한 연구를 진행하였다. 관련 논문을 검토한 결과, 측정 결과에 따른 2차원 횡단면 분포의 내용이 지배적이었고, 3차원 매핑 및 3차원 분석을 통한 수리학적 정보 획득에 관한 연구는 부족한 실정이였다. 특히 3차원 하천 수질 농도의 연구가 불충분했다. 그에 따라 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천매핑에 있어 Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 하천합류부를 공간 분석할 시에 하천의 측정데이터에 대한 신뢰도를 바탕으로 계측경로에 따라 보간한 결과에 대한 신뢰도 분석을 실시하였다. 분석된 3차원자료를 이용하여 하천의 혼합거리에 대한 분석을 실시하였고 그에 따른 수표면과 연직방향까지 고려된 혼합거리분석을 비교하였다. 3차원 데이터를 활용하는 방법으로 측정 및 모니터링 기술의 중요한 데이터로 활용되며, 이러한 데이터는 유해물질 저감 기술 및 평가 예측 기술의 기초 데이터로 활용되고 있다. 유해화학물질 추정, 호수의 고위험 조류군 계층분석 등 다양한 수생건강 진단기술을 활용할 수 있다.
본 논문에서는 움직임이 존재하는 부분의 사선 방향 보간 성능을 개선하여 기존의 움직임 적응형 3 차원 순차 주사화 알고리즘 기법을 개선한 순차 주사화 방법을 제안하였다. 움직임 적응형 3 차원 순차 주사화를 위하여 밝기 형태 패턴(brightness profile pattern)을 이용하여 필드간의 움직임 정보를 좀 더 정확하게 추출할 수 있었으며 움직임이 있는 부분의 경우 에지의 방향 정보를 이용하여 사선 방향 보간을 수행함으로써 전체적인 순차 주사 변환 화질을 개선할 수 있었다. 제안된 알고리즘을 하드웨어로 구현하여 다양한 동영상에 대해서 성공적으로 적용됨을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.485-488
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2002
본 논문은 의학 연구 및 교육, 환자 치료를 위해 보다 정확한 정보를 제공하고자 의료 영상 중에 가장 많이 사용하는 의료 영상인 뇌 MR 영상의 횡단면만을 가지고 3차원으로 가시화한다. 3차원으로 재구성하는데 있어서 원 영상의 모형을 자연스러운 표현을 위해서는 층 영상과 층 영상간의 보간 영상이 필요하므로 이를 생성하는 방법에 대해서 제안한다. 그리고 3차원 재구성에 필요한 정보를 추출하기 위해 각 영상에서 머리와 뇌 영역의 윤곽선 정보를 추출하고 가시화의 시간을 줄이기 위해 윤곽선 정보에서 특징점을 추출하여 이를 기반으로 하여 3차원으로 재구성 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05a
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pp.631-634
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2003
오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2 차원적 슬라이스 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image로부터 3 차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 형태-기반 보간 방법을 gray-scale image 에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간 법들보다 향상된 결과를 확인할 수 있었다.
Because MR(Magnetic Resonance) slice images have much information of functions about body organs, it is very effeclive for diagnoses lo analyze and visualize MR slice images. A visuahzation process is composed of medical image acquisition, preprocessmg, segmentation, inlerpolation, rendering. Segmentation and interpolation among thenl ,1re currenl hot topics because of MR slice image imperfections. This paper proposes a method for segmentalion, mlerpolation respectively and addresses 3 D-visualizmg of a head. We segmented head tissues uomg otructural knowledge of head studied by clinical experiments sequentially. We improved the dynamic elastic inlerpolation to Utilize in concave conlour. We compared the proposed segmentation method and the interpolation method with other methods.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.2
s.314
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pp.12-18
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2007
The three dimensional interpolation is widely used for many kinds of color signal transformation such as real-time color gamut mapping. Given input color signal, the output color signal is approximately calculated by the interpolation with the input point and extracted values from a lookup table which is constructed by storing the values of transformation at regularly packed sample points. Apparently, errors of the interpolated approximation heavily depend on the selection of the lookup table. In this paper, a least square method is applied to assigning values of the lookup table with fixed size in order to minimize error of three-dimensional interpolation. The experimental result shows that the proposed method has better interpolation performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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