• Title/Summary/Keyword: 3차원 재구성영상

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3-D Data Modeling from Shading (영상로부터의 효과적인 3차원 데이터 모델링 방안)

  • 안은영
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.05c
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    • pp.186-190
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    • 2002
  • 영상의 밝기로부터 표면의 높이를 효과적으로 재구성하기 위한 방안으로 먼저 DCT공간상에서 표면의 형태를 구성한다. 이렇게 구성된 표면형태에 대한 정보를 기초로 축소된 영상과 입력영상에 대해 단계별로 표면을 구성한다. 표면 재구성 과정에서 생성되는 물체의 대략적인 표면정보는 버려지지 않고 게임 등 실시간으로 빠르게 처리해야하는 그래픽을 제공하기 위한 LOD(Level of Detail) 정보를 구성한다. 멀리 있는 물체에 대한 빠른 렌더링을 위해 표면 재구성 초기에 구성된 LOD 메쉬정보를 이용하고 가까운 물체의 경우에는 세밀한 표면의 형태를 표현하는 LOD 메쉬를 사용함으로써 그래픽 처리의 효율을 높일 수 있게 된다.

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Visualization of Brain Vessel for MRA Image (MRA영상에서 뇌혈관의 가시화)

  • 김영철;김령주;남상희;문치웅;최흥국
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.05c
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    • pp.286-289
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    • 2002
  • 뇌 혈관 영상은 2D로 되어있어 임상에서 뇌의 이상 유무와 질병의 진행 정도를 판별하는데 어려움이 있다. Volume Rendering은 2차원 데이터를 3차원 영상으로 재구성하여 오브젝트의 내부 모습을 3차원으로 볼 수 있게 해주는 장점이 있어 진단에 도움을 줄 수가 있다. MRA(Magnetic Resonance Angiography) 는 MRI(Magnetic Resonance Imaging)을 이용하여 Vascular Imaging 하는 기법이다. MRA 혈관 영상을 가시화하는 방법으로 MIP(Maximum Intensity Projection)를 이용하였다. 본 논문에서는 256×256 크기의 MRA영상 48장을 MIP 로 볼륨 랜더링하여 뇌 혈관 영상을 3차원으로 가시화 하였다.

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3D Reconstruction using vanishing points (소실점을 이용한 3차원 재구성)

  • Kim, Sang-Hoon;Choi, Jong-Soo;Kim, Tae-Eun
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.10B no.5
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    • pp.515-520
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    • 2003
  • This paper proposes a calibration method from two images. Camera calibration is necessarily required to obtain 3D Information from 2D images. Previous works to accomplish the camera calibration needed the calibration object or required more than three images to calculate the Kruppa equation, however, we use the geometric constraints of parallelism and orthogonality can be easily presented in man-made scenes. The task of it is to obtain intrinsic and extrinsic camera parameters. The intrinsic parameters are evaluated from vanishing points and then the extrinsic parameters which are consisted of rotation matrix and translation vector of the camera are estimated from corresponding points of two views. From the calibrated parameters, we can recover the projection matrices for each view point. These projection matrices are used to recover 3D information of the scene and can be used to visualize new viewpoints.

의료 영상을 활용한 Head/Neck 부위의 3차원 영상 재구성 연구

  • 호동수;이형구;김성현;김도일;서태석;최보영;이진희
    • Proceedings of the KSMRM Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.77-77
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    • 2003
  • 목적: 한국인의 인체 모델링을 연구하는 과정에서 인체의 부위별로 원하고자하는 부분과 영상 분할 할 수 있는 최적의 영상 분할 알고리듬을 개발하여 3차원 해부학적 영상을 재구현 하는데 그 목적이 있다.

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Analysis of Uncertainties due to Digitally Reconstructed Radiographic (DRR) Image Quality in 2D-2D Matching between DRRs and kV X-ray Images from the On-Board Imager (OBI) (디지털 재구성 방사선영상과 온보드 영상장치를 이용한 2D-2D 정합 시 디지털 재구성 방사선영상의 질이 정합 정확도에 미치는 영향 분석)

  • Cheong Kwang-Ho;Cho Byung-Chul;Kaug Sei-Kwon;Kim Kyoung-Joo;Bae Hoon-Sik;Suh Tae-Suk
    • Progress in Medical Physics
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    • v.17 no.2
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    • pp.67-76
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    • 2006
  • We evaluated the accuracy of a patient setup error correction due to reference image quality for a 2D-2D matching process. Digitally reconstructed radiographs (DRRs) generated by use of the Pinnacle3 and the Eclipse for various regions of a humanoid phantom and a patient for different CT slice thickness were employed as a reference images and kV X-ray Images from the On-Board Imager were registered to the reference DRRs. In comparison of the DRRs and profiles, DRR image quality was getting worse with an increase of CT image slice thickness. However there were only slight differences of setup errors evaluation between matching results for good and poor reference DRRs. Although DRR image quality did not strongly affect to the 2D-2D matching accuracy, there are still potential errors for matching procedure, therefore we recommend that DRR images are needed to be generated with less than 3mm slice thickness for 2D-2D matching.

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Extraction of Subject Size in Still Image Using Floor Pattern (바닥 패턴을 이용한 단일영상 내의 피사체 크기 추출)

  • Hwang, Min-Gu;Kim, Dong-Min;Har, Dong-Hwan
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.11 no.4
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    • pp.11-17
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    • 2011
  • This paper aims to realize the information of a subject existing in a still image with objective values. To attain the goal, this research takes the vanishing point that a 2D still image has as the basis and recomposes the still image into a 3D image using a 3D program. Also, in order to set up the axis of the camera necessary to recompose a 3D image, this paper used the lens angle of view that the image has and floor patterns as well. The 3D image completed in this way can measure the size and distance of all subjects in the floor patterns if the size value of a particular reference subject is known, and through this, it can be possible to acquire basic information of a subject that can be either a criminal or a clue in the images of CCTVs or some criminal scene.

Reconstructing 3D Solid Shape from a Single Perspective Drawing (투시도로부터 3차원 입체 형상 재구성)

  • 조유정;김광수
    • Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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    • 1994.10a
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    • pp.725-730
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    • 1994
  • 2차원 도면으로부터 3차원 입체형상으로의 재구성은 CAD/CAM에서 많이 연구되어 온 분야이다. 이 논문에서는 건축에서 쓰이는 3점 소실법을 이용하여, 자유곡선을 포함하는 하나의 투시도로부터 3차원 정보를 추출하고, 그 위상학적 관계와 loop detection 알고리즘을 통해서 면정보를 추출한다. 추출된 면정보를 입체 구조로 변환하고 연속성을 부여한다. 그리고 쉬운 사용자 인터페이스를 제공하여 사용자의 의도에 맞는 적절한 입체영상을 만들어 내고자 하였다.

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3D Visualization of Brain MR Images by Applying Image Interpolation Using Proportional Relationship of MBRs (MBR의 비례 관계를 이용한 영상 보간이 적용된 뇌 MR 영상의 3차원 가시화)

  • Song, Mi-Young;Cho, Hyung-Je
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.10B no.3
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    • pp.339-346
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    • 2003
  • 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.