현미경을 통해 획득한 세포영상이나 조직영상은 질병의 유무나 암의 진행 정도를 파악하여 환자를 치료하기 위한 매우 중요한 요소이다. 하지만 현재 세포나 조직영상에 대한 분석은 광학현미경을 통해 얻어진 2차원 영상분석방법을 주로 이용하고 있으므로 잘린 단면의 각도나 두께에 따라 서로 다른 분석결과를 나타내는 문제점을 가지고 있다 따라서 본 연구에서는 콘포컬 현미경을 사용하여 50nm 두께의 연속적 섹션 영상을 획득한 후, 이를 바탕으로 자궁경부암세포를 3차원으로 재구성 방법을 제안한다. 본 연구의 결과는 2차원 정량분석에 대한 한계를 극복하고 정확한 진단과 예후 추정으로 환자에게 최적의 임상적 치료를 제공할 수 있는 기반을 마련하는데 활용하고자 한다
동판 생산량의 증가와 수요의 활성화로 더욱 동판에 대한 자동 검사 시스템이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 동판의 3차원 표면형상 및 결함 검출을 하기 위한 3차원 영상 분석 시스템 및 GUI를 개발했다. 2차원 영상을 통해 분석을 할 수 있으나 오류가 많이 발생하기 쉽고, 작업자가 분석하기에는 무리가 따르기 때문에 3차원 영상으로 분석하여 살펴보고 자동으로 판정을 내리므로 작업자가 사용하기 쉽다. 동판 제작 공정에서 발생되는 검사 방법에서 사람에 의한 육안 검사가 주로 행해지고 있는데, 여기서 자동 검사를 통해 정확한 검사율과 비용 발생을 감소를 할 수 있다. 동판에 대한 결함을 정의하고, 동판 결함 검사 측정을 위한 시스템을 개발한다. 그리고 분석 알고리즘과 3차원 영상 분석 프로그램을 개발하여 동판에 결함을 자동 검출한다.
본 논문에서는 모바일폰 카메라를 이용하여 취득한 스테레오 영상으로부터 3차원 정보를 산출하고 이를 통해 3차원 정확도를 분석하고자 한다. 3차원 정확도 분석을 위해 스테레오 모델의 수렴각 변화에 따른 정확도 결과를 비교하였다. 본 논문에서는 내부 파라미터 산출과 영상의 왜곡보정 그리고 종속적 상대표정을 이용한 스테레오 영상의 기하구조 추정을 통해 모델 공간 상의 3차원 좌표를 계산하였으며, 이를 객체 공간 상의 좌표계로 변환함으로써 정량적인 3차원 정확도 분석을 수행하였다. 실험결과에서는 스테레오 모델의 수렴각이 약 $17^{\circ}$ 이상일 때, 상대적으로 높은 정확도를 갖는 3차원 정보가 생성됨을 확인하였다. 결과적으로 정확도 높은 3차원 정보 생성을 위해서는 촬영거리 및 기선거리를 고려하여 적절한 수렴각을 이루는 스테레오 모델 수립이 필요하다. 본 논문의 결과가 향후 모바일폰의 스테레오 영상을 이용한 입체영상 제작 및 3차원 객체 복원 등 관련 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
목적 : 본 논문은 2차원과 3차원 신경계 자기공명영상에서 뼈 주위에 있는 여러 조직의 신호세기를 계산하고 측정값과 비교 분석하는 데 목적을 두었다. 대상 및 방법 : 신경계 양성자 강조영상은 뼈를 제외한 뇌척수액과 근육 및 지방 등 모든 조직을 보여준다. 또한 자기공명영상을 이용하면 2차원이나 3차원 영상을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 2차원 영상기법으로 2차원 고속스핀반향 (Fast spin-echo) 영상법을 사용하였고 3 차원 영상기법으로는 3차원 경사자계반향(Gradient-echo) 영상법을 사용하였다. 2차원 스핀반향 (Spin-echo)과 3차원 경사자계반향 영상법에 나타난 뇌척수액과 근육 및 지방의 신호세기를 알아내기 위해 2차원 스핀 반향과 3차원 경사자계반향의 신호세기의 이론값을 계산하였다. 2차원 고속스핀반향 영상법에서는 양성자 강조영상을 얻기 위해 긴 반복시간 (4000 ms) 과 짧은 반향시간(TE$_{eff}$ =22 ms)을 적용하였다. 3차원 경사자계반향 영상법에서는 양성자 강조영상을 얻기 위해 작은 꺽임각 (8$^{\circ}$) 과 짧은 반복시간 (35 ms) 및 짧은 반향시간 (3 ms)을 적용하였다. 결과: 2차원 고속스핀반향 영상법에서는 뇌척수액과 근육 및 지방의 영상 대조도가 우수하였고 신호 대 잡음비(SNR) 값은 39-57 사이였다. 3차원 경사자계반향 영상법에 나타난 뇌척수액과 근육 및 지방의 영상 대조도는 2차원 고속스핀반향 영상법의 결과와 비슷하였지만 신호 대 잡음비(SNR) 값은 26-33 사이였다. 신호 대 잡음비는 2차원 고속스핀반향 영상법이 3차원 경사자계반향 영상 법보다 높았고 가장자리 향상효과 때문에 2차원 고속스핀반향 영상에서 머리뼈의 가장자리를 쉽게 구별할 수 있었다. 덧붙여 2차원 고속스핀반향 영상에 나타난 뇌척수액과 근육 및 지방 사이의 대조도는 강한 신호세기와 향상된 뇌척수액의 가장자리 때문에 상당히 우수하였다. 결론 : 2차원과 3차원 신경계 자기공명영상에서 머리뼈 주위에 있는 여러 조직의 신호세기를 계산하고 측정값과 비교 분석하였다. 뇌척수액과 근육 및 지방의 계산값과 측정값의 영상 대조도와 신호 대 잡음비 값이 2차원 고속스핀반향 영상법과 3차원 경사자계반향 영상법에서 대체로 일치하였다. 그렇지만 2차원 고속스핀반향 영상에서 뇌척수액과 근육 및 지방 사이의 대조도가 우수하였고 신호 대 잡음비는 상대적으로 높았으며 상대적으로 짧은 영상시간이 소요되었다.
3차원 영상 재생을 위한 집적결상법에서 픽업시 기본영상의 크기는 기본렌즈 크기, 기본렌즈와 기본영상 사이의 간격 등 몇 가지 변수들과 일정한 관계를 갖는다. 이 기하학적 관계들을 분석하고, 기본영상의 크기 및 거리가 픽업시와 다른 경우 기본영상의 배열이나 개별적인 크기 변환에 의해 재생되는 3차원영상의 특성변화를 이론적으로 분석하고 실험을 통해 확인하였다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 가상으로 만들어낸 객체와 현실 객체 사이의 분간이 어려워지고 있으며, AR/VR/XR 등의 서비스를 위해 현실 객체를 컴퓨터 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 현실 객체를 표현하는 기술 중의 하나로 객체의 표면을 수많은 3차원의 점으로 표현하며, 2차원 영상보다 더욱 거대한 데이터 크기를 가지게 된다. 이를 다양한 서비스에 응용하기 위해서는 3차원 데이터의 특징에 맞는 고효율의 압축 기술이 필요하며, 국제표준기구인 MPEG에서는 연속적인 움직임을 가지는 동적 포인트 클라우드를 2차원 평면으로 투영하여 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영하는 방식은 점유 맵 (Occupancy Map), 기하 영상 (Geometry Image), 속성 영상 (Attribute Image) 등의 2차원 정보와 보조 정보를 사용해 압축을 진행하고, 부호화 과정에서는 보조 정보와 2차원 영상들의 정보를 사용해 3차원 포인트 클라우드를 재구성한다. 2차원 영상을 사용해 포인트 클라우드를 생성하는 특징 때문에 압축 과정에서 발생하는 영상 정보의 열화는 포인트 클라우드의 품질에 영향을 미친다. 이와 마찬가지로 추가적인 기술을 사용한 2차원 영상 정보의 향상으로 포인트 클라우드의 품질을 향상할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 V-PCC 기술에서 생성되는 영상 정보에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용하여 기존의 영상 정보에 포함되지 않은 추가적인 포인트를 생성하는 것으로 재구성되는 포인트 클라우드의 밀도를 증가시키고 그 영향을 분석하고자 한다.
3차원 영상은 기본적으로 양안식 혹은 다시점 카메라를 이용해 촬영되며, 3차원 공간의 정보를 실시간적으로 얻기 위해 깊이 센서도 함께 사용된다. 이렇게 얻어진 영상은 잡음과 왜곡 제거, 깊이 생성, 중간 시점 합성 등의 3차원 영상처리 기술을 이용하여 3차원 입체영상 콘텐츠로 제작된다. 실감방송은 다양한 실감 콘텐츠를 이용하여 시청자가 마치 현장에 있는 것과 같은 생생함을 느끼게 해주는 차세대 방송이며, 3차원 입체영상 콘텐츠는 실감방송을 위한 가장 기본적인 미디어로 사용된다. 본 논문에서는 다양한 카메라 시스템을 이용하여 3차원 영상을 촬영하고 편집하여 실감방송을 위한 3차원 콘텐츠를 제작하는 연구의 국내외 기술동향을 살펴보고 주요 기술을 소개, 비교 및 분석한다.
본 연구는 동일지역에서 시공간 변화에 따른 공간정보의 복원을 위하여 3차원 영상조감도를 생성하고 활용하기 위해 시도된 연구결과로서, 연구 대상지역의 입체지형분석을 위한 3차원 입체 영상지도를 제작을 위해 DEM 및 위성영상들을 이용한 입체영상을 생성할 수 있도록 하였다. 현재 수집 가능한 지형도 및 위성사진과의 합성을 통하여 사라져간 수몰지역에 대한 3차원 위성영상 조감도를 제작하고 최근의 영상과의 비교를 통하여 투시 조감도를 생성하였고 최근의 영상과 비교를 통하여 그 변화를 살펴보았다. 그결과, 기존의 사진 및 인위적인 판단에 의한 3차원 영상복원보다는 더 나은 또 다른 개선방법을 제시할 수 있었다.
기존의 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용을 제어하는 손 인터페이스들은 대부분이 2차원 영상을 분석, 제어하는 간단한 구조로 되어 있거나 3차원 분석의 경우 주로 두 대의 카메라로 영상을 입력 받아 매 프레임 많은 연산을 처리하는 불필요한 구조로 구현된 경우가 많다. 본 논문에서 제안하는 가상 양시점화 기법은 두 카메라 사이의 변환 정보를 호모그래피(Homography) 행렬로 계산한 후에는 오직 한 대의 카메라만을 이용하여 사실적인 3차원 손 좌표 복원을 수행한다. 즉, 초기에 구해진 호모그래피 행렬을 통해 가상의 두 번째 카메라의 좌표 값을 예측하여 한 대의 카메라만을 사용하면서도 두 대의 카메라로 처리하는 것과 같은 결과를 얻으려는 시도이다. 이는 단일 손 영상을 분석하여 3차원 정보를 유추하는 기존의 3차원 손인터페이스 방식에 비해 보다 정확한 3차원 정보를 얻을 수 있으며, 두 대의 카메라를 동시에 구동할 때보다 연산량의 감소로 실시간 처리에 있어 효율적이다.
도로의 정보를 취득하기 위하여 제작된 도로 안정성 조사 분석 차량(RoSSAV)은 도로의 3차원 정보를 취득하는 한 방법으로 레이저 스캐너를 사용한다. 레이저 스캐너로부터 취득된 도로의 3차원 정보는 많은 목적으로 활용할 수 있는 매우 유용한 정보이나, 도로의 3차원 정보를 사용자가 육안으로 확인할 수 있도록 영상으로 편집을 하게 되면, 현실감 있는 영상이 생성되기는 어렵다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 레이저 스캐너로부터 얻은 정보와는 별도로 CCD 카메라로 도로 전방 영상을 촬영하였고, 이 두 가지 데이터를 합성하여 현실감 있는 3차원 도로영상을 생성하는 기법을 연구 개발하였다. 레이더 영상과 CCD 영상의 합성은 레이저 데이터가 가지고 있는 3차원의 위치에 해당하는 CCD영상에서의 영상점을 찾아 이 점에서의 RGB 밴드의 밝기값을 찾아내어 이를 레이저 데이터에 기록, 적용시키는 것을 의미한다. 이 방법을 사용하기 위해서는 영상간의 관계모델을 수립할 필요가 있으며, 본 연구에서는 직접선형변환(DLT) 모델을 사용하였다. 이 모델을 이용하기 위해 레이저 데이터를 영상으로 편집하였고 이 영상과 CCD영상과 일치하는 지점을 육안으로 찾아 각 영상별로 DLT센서모델에 필요한 개수의 기준점을 제작하여 실행하였다. 실험 결과 영상은 기준점의 정확도에 따라 약간의 차이는 있으나 합성 전의 레이저 데이터 영상에 비해 실세계에 가까운 색깔을 나타냄이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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