본 논문에서는 인공고관절과 환자의 고관절 부위를 각각 3차원 영상화한 후에 이들의 정합도 (fitness)를 측정하여 수치적인 정보로 제공함으로써 환자의 체형에 적합한 인공고관절을 선택하고, 더 나아가 정확한 시술방향과 시술깊이를 제공할 수 있는 모의시술시스템을 제시하였다. 이를 위해 region growing 기법등을 이용하여 환자의 CT 영상을 3차원화하고, 또한 인공고관절을 projection 기법 등을 통해 3차원 영상화하였으며, 지금까지 인공고관절 정합도 측정에 사용했던 단순한 단면적 비교방식과는 달리 삽입의 균일성도 가늠할 수 있는 새로운 정합도 측정 방식을 고안하여 적용하였다. 다양한 실험과 분석을 통하여 새로 제안한 정합도 측정 방법의 정확성과 우수함을 확인할 수 있었으며, 본 논문에서 제시하는 모의 시술시스템은 향후 정형외과 분야에서 인공무릎과 같은 다른 영역에서의 시술 보조 시스템으로도 응용될 수 있을 뿐만 아니라, 인공관절의 국산화 및 주문제작 등에성도 많은 활용을 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실내환경의 3차원 복원을 위해 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3차원 점군에 대한 정합 기법을 제안한다. 일반적으로, 기존의 정합 방법들은 많은 계산량을 요하며, 정합하는데 많은 시간이 소요된다 또한, 상대적으로 정밀도가 낮은 3차원 점군에 대해서는 정합이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 투영 기반 정합 방법을 제안한다. 첫 번째, 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3차원 점들을 제거하고, 공간적 특성을 이용하여 현재 화소의 주변 3차원 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 장면에서의 3차원 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 두 단계 정수 매핑을 적용한 후 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용해 대응점을 찾는다. 그리고 적응적 탐색 영역에 기반하여 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 대응되는 점들에 대한 색을 참조하여 최종적인 색을 계산하고, 위의 과정을 연속된 장면에 적용함으로써 실내환경을 복원한다. 제안된 방법은 대응점을 2차원 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄이며, 3차원 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 정합이 효과적이다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 몇 장면에 대한 색과 깊이 영상만으로도 실내환경의 3차원 복원이 가능하다.
현재 주소정합(address matching) 기술 중 가장 잘 알려진 방법은 미국 센서스국에서 개발된 것으로서 거리이름을 기반으로 한 주소체계에 그 적용이 가능하다 그러나 한국, 일본과 같은 많은 국가들의 주소체계는 장소의 계층적 구조에 기초한 계층적 주소체계로 인하여 현재의 주소정합 기술을 적용하기가 불가능한 상황이다. 따라서 본 연구는 인간활동에서 생성되는 2차원적 3차원적 주소정보를 주소좌표변환(geocoding) 하기위한 지역적 주소정합방법, 특히 한국의 주소체계에 적합한 주소정합방법을 이론적으로 개발하는데 그 목적을 둔다. 이에 이 논문은 2차원 및 3차원 주소정합기술로 구성된 3차원 주소위치확인에 적용할 수 있는 새로운 접근방법을 설명한다.
본 연구에서는 근거리 사진측량에 수치사진측량기법을 적용하여 3차원 위치를 결정하였다. 이를 위해 근거리 사진측량으로부터 취득한 사진을 스캐너에 의해 수치영상으로 변환시키고, 영역적 영상정합기법으로 정합점을 탐색하여 사진의 외부표정요소를 결정한 후 기준점들의 3차원 위치값을 계산하였다. 이 값을 최초의 기준점 측량값과 비교하여 정확도를 분석함으로서 수치사진측량기법에서 적용할 수 있는 영상정합기법에 대해 연구하였다. 영상정합은 영역적 영상정합방법에 의한 정합점 추출방법을 채택하였으며, 영상소 단위까지의 영상정합기법과 부영상소 단위까지의 영상정합 실험을 실시하여 그 결과를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과 영상소단위의 정합에서는 3.32mm의 3차원 위치오차를 얻을 수 있었으며, 단일 축 방향으로 0.76mm의 오차로 위치를 결정할 수 있었다. 부영상소 단위의 정합에서는 각각 3.98mm와 0.73mm의 오차로 위치를 결정할 수 있었다.
대상 물체의 3차원 모델을 구축하기 위해서는 여러 시점에서 측정된 거리정보 데이타들을 하나의 좌표계로 통합하는 정합(registration) 과정이 필수적이다. 3차원 데이타의 정합을 위해 가장 널리 사용되는 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘은 거리정보 데이타 간에 겹치는 영역 또는 일치점 등에 대한 사전 정보가 필요하다. 본 논문에서는 임의의 시점에서 측정된 데이타를 반복적인 방법에 의해 자동으로 정합하는 개선된 ICP 방법이 제안된다. 3차원 데이타가 거리정보 영상으로 맺히는 관계를 나타내는 센서 사영조건(projection constraint), 데이타의 공분산(covariance) 행렬, 교차(cross) 사영 등을 이용하여 정합과정을 자동화하였으며, 유저의 개입이나 3차원 기계 보조 장치 등을 사용하는 별도의 초기값 측정 없이 3차원 모델을 정확하게 구성할 수 있다. 다양한 거리정보 데이타에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 우수한 성능을 확인하였다.
본 논문은 2차원 정보, 3차원 정보 그리고 그 밖의 각종 유용한 정보를 취합하여 이를 상호 보완하여 인식하는 멀티미디어 시스템 중의 한 부분으로 이중 3차원 정보를 추출하고 정합 하는 방법을 제안하고자 한다. 우선 거리 영상으로부터 z축 기울기를 이용하여 표면 분류를 행하고 법선 벡터들의 교점을 통해 각 표면들에 대한 특징을 추출한다. 또한 각 표면들로 부터 이루는 각이나 거리등과 같은 특징 관계를 설정한다. 이후 정합 과정을 통해 인식을 수행하게 되는데 정합 과정은 영상인식의 최종 단계로 대단히 중요한 과정중의 하나가 된다. 왜냐하면 멀티미디어 시스템은 각종 정보를 취합하여 정합 과정을 수행해야 하기 때문에 취합한 모든 정보를 보다 보편적이고 효율적으로 정합하는 방법론의 제시가 중요하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 정합 과정 수행에 필요한 보편적 방법론의 제안에 초점을 맞추고자 하며 이중 우선 3차원 물체의 정합과정에 대해 다루고자 한다. 이를 위해 롤이론을 적용하여 유사도를 측정하며 이를 퍼지 관계 행렬을 구성하여 인식을 수행한다. 최종적으로 실험에 의해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
의료기술의 발전과 함께 의료기관에서 사용되는 영상 데이터량이 급속히 증가하고 있다. 따라서 대용량 의료 영상의 해석을 위해서는 의사들의 육안 검사보다 영상처리 기술을 이용한 자동화 방법이 필요하다. 특히 영상 정합을 통하여 의료 영상을 원하는 형태로 제공할 필요가 있고, 연속적으로 촬영된 2차원 영상들을 3차원 공간으로 해석하고 가시화 할 수 있는 기술이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 고가의 시스템이 대부분이며 의료기관에서는 고가의 시스템 도입에 따른 예산문제로 인해 사용하기를 꺼려하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 환경들을 고려하여 공개 그래픽 라이브러리인 VTK(Visualization Tool Kit)를 이용하여 정합된 결과를 3차원을 비롯한 여러 형태로 가시화할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 제안한 시각화 시스템은 3차원 공간에서의 정합된 결과를 다양한 형태로 확인함으로써 단순히 2차원으로만 정합 결과를 표현했을 때 보다 정확한 진단 및 치료에 적용할 수 있으며 기존의 유사한 소프트웨어에 비해 가격 경쟁력도 갖출 것이라 예상된다.
본 논문에서는 스테레오 정합기법을 이용하여 2차원 물체의 형상정보로부터 3차원 형상정보를 자동 추출하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 정확한 3차원 형상추출을 위해서 밝기값기반 방법과 특징기반 방법의 장점을 살려 두 방법을 통합 사용하였다. 또한, 오정합을 최소화하고 처리속도를 향상시키기 위해서Coarst-to-fine 방법을 적용하였다. 제안한 방법에 의해 도출된 변이영상(Disparity map)은 3차원 그래픽을 이용하여 모델링에 적용함으로써 3차원 형상정보 추출의 타당성 및 가상공간에서의 적용 가능성을 보였다.
이 논문에서는 3 차원 CT/CTA 영상 데이터에 대하여 고속 자동 정합 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다해상도 (multi-resolution) 구조의 정규 상호 정보량(normalized mutual information) 을 최대화하는 정합 방식에서, 정합 유사도를 계산하는 볼륨 영역을 효율적으로 줄여 정합 속도를 증가시키는 방법이다. 제안된 정합방식을 CT/CTA (CT angiography) 팬텀 데이터와 7 세트의 실제 CT/CTA 임상 데이터에 적용하여 테스트하였다. 이로부터 제안하는 방식이, 정합 정확도를 유지하는 동시에 정합 속도를 10 ∼ 60% 로 감소시킴을 확인 할 수 있었다. 또한 제안된 정합 방식을 DS-CTA (digital subtraction CT angiography) 에 적용하여, CT/CTA 영상으로부터 혈관 영상을 성공적으로 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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