본 연구에서는 위성영상헤더정보를 이용한 3차원 위치정보 취득을 위한 위성영상처리 시스템을 개발하였으며, 본 시스템은 5개의 모듈로 구성되어 있다. 자료처리모듈은 영상헤더정보를 읽은 후 자료처리에 필요한 데이터 파일을 생성하고, 궤도 모델링과 센서 모델링을 수행하는 처리과정이다. 3D 모듈은 자료처리모듈에서 얻은 결과를 이용하여 3차원 위치를 결정하는 과정이며, 대화창처리모듈은 3D 모듈 처리과정을 수행하는데 있어서 단영상 및 입체 영상이용과 영상중심시간 보정 등을 처리하는 과정이다. 본 시스템은 헤더정보와 최소 기준점(1∼2점)을 이용하여 기존 소프트웨어보다 경제적이고 효과적으로 3차원 위치정보를 취득 할 것으로 기대된다.
최근 거리 데이터와 CAD로부터 생성된 3차원 영상에 대한 관심이 급격하게 증가하여 다양한 3차원 영상 데이터베이스가 구축되고 있다. 원하는 영상 자료를 효과적이면서 고속으로 검색할 수 있는 시스템은 인터넷과 디지털 도서관 분야에서 중요한 문제로 부각되고 있다. 그러나, 3차원 영상 자료의 방대한 크기로 인하여 데이터베이스 관리에 어려움이 있다. 따라서 영상의 효율적 관리와 함께 내용 기반의 검색을 위한 적합한 기술자가 필요하게 된다. 본 논문에서 제안하는 형상 기술자는 3차원 영상에 대한 체적소화(voxelization)를 기반으로 한다. 체적소화된 3차원 영상에 대하여 수학적 형태학에서 파생된 골격화를 수행하고, 골격으로부터 노드(node)와 에지(edge)로 구성된 그래프를 생성한다. 생성된 그래프는 3차원 영상의 기하학적인 정보를 소실하지 않고, 인간의 직관과 유사하여 새로운 현상 기술자로 적합하다. 따라서 제안하는 형상 기술자는 3차원 물체 인식과 압축 그리고 내용 기반의 검색에 유용하게 사용할 수 있다.
We first review a real-time three-dimensional (3-D) holographic recording technique called optical scanning holography (OSH) and discuss holographic reconstruction using spatial light modulators (SLMs). We then present how the overall system can be used for 3-D holographic television (TV) display with a wide-angle view of a 3-D image, and address some of the issues encountered. Finally, we suggest some techniques to alleviate the issues encountered in such a 3-D holographic TV system.
For 3D display applications, auto-stereoscopic display methods that can provide 3D images without glasses have been actively developed. This paper is concerned with developing a display system for elemental images of real space using integral imaging. Unlike the conventional method, which reduces a color image to the level as much as a generated depth image does, we have minimized original color image data loss by generating an enlarged depth image with interpolation methods. Our method was efficiently implemented by applying a GPU parallel processing technique with OpenCL to rapidly generate a large amount of elemental image data. We also obtained experimental results for displaying higher quality integral imaging rather than one generated by previous methods.
Three-dimensional high-resolution magnetic resonance imaging (MRI) provides fine-level anatomical information for disease diagnosis. However, there is a limitation in obtaining high resolution due to the long scan time for wide spatial coverage. Therefore, in order to obtain a clear high-resolution(HR) image in a wide spatial coverage, a super-resolution technology that converts a low-resolution(LR) MRI image into a high-resolution is required. In this paper, we propose a super-resolution technique through filter learning based on information on the surrounding gradient information in 3D space from 3D MRI images. In the learning step, the gradient features of each voxel are computed through eigen-decomposition from 3D patch. Based on these features, we get the learned filters that minimize the difference of intensity between pairs of LR and HR images for similar features. In test step, the gradient feature of the patch is obtained for each voxel, and the filter is applied by selecting a filter corresponding to the feature closest to it. As a result of learning 100 T1 brain MRI images of HCP which is publicly opened, we showed that the performance improved by up to about 11% compared to the traditional interpolation method.
멀티미디어 기술과 콘텐츠의 발달로 3차원 데이터의 사용 범위가 넓어지고, 이를 보다 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문은 효율적인 3차원 모델의 형상 기반 검색을 하기위해 모델의 특징을 추출하는 단면 형상 영상 방법을 제안한다. 3차원 모델의 특징 기술자는 모델에 대한 위치, 회전, 크기에 불변해야 하므로 모델을 정규화 시키는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 주성분 분석 방법을 이용하여 정규화하였다. 제안한 알고리즘은 주성분 분석을 통해 각 축의 방향 성분을 찾고, 각 축에 직교하는 n 개의 평면을 생성한다. 이 평면은 각 축의 방향과 직교 성분을 갖으며 단면 형상 영상을 구하는데 사용된다. 단면 형상 영상은 3차원 모델과 각 평면이 교차해서 생기는 2차원 평면 영상이다. 제안한 3차원 모델의 특징 기술자는 단면 형상 영상의 중심점과 2차원 형상(shape)을 이루는 직선까지의 유클리디안 거리(distance)값들의 분포도이다. 검색 성능 평가는 MPEG-7에서 제시한 표준 평가 방법인 표준화된 수정 검색 순위의 평균(ANMRR)을 이용하였고 제안한 방법의 우수성을 실험 결과를 통해 입증하였다.
3차원 영상(3D image)이란 영상 매체를 통해서 현실세계와 동일하게 인식하는 방법으로 인간의 시각 특성을 이용하여 실제로 자연에서 보고 느끼는 현실감, 깊이감을 그대로 표현해 내는 기술을 이야기 한다. 이러한 3D 영상을 디스플레이와 프린트매체 모두에 사용되기 위해 적용되는 영상처리 기법이 anaglyph를 이용한 3D 영상 처리이다. Anaglyph는 주로 적-청 안경을 사용해서 한쪽에는 적색영상을 인지하고, 한쪽에는 청색영상을 인지하도록 하며, 이 때 적색과 청색 영상의 깊이감을 조절하여 영상이 3D로 인식 되도록 하는 기술이다. Anaglyph기법은 간단하게 영상을 생성할 수 있고, 또한 필터의 구현이 쉬운 반면, 좌 우 영상의 밝기차이로 발생하는 망막 경합 현상을 야기하여 사람이 3D를 인지하는 동안 눈에 피로감을 가중 시킨다. 따라서 본 연구에서는 두 영상의 밝기차이를 줄여 망막 경합을 최소화 하는 영상처리 방법을 제안한다. 또한 밝기 차를 줄이면서 나타나는 색 왜곡 현상과 채도 저하 현상을 보상하여 결과 영상의 화질을 향상시킨다. 밝기를 보상하는 방법은 원본 영상의 밝기와 좌 우 영상의 밝기의 평균을 취하여 밝기 비율을 유지하면서 두 영상의 밝기 차이가 줄여진다. 그 결과, 밝기 차에서 나타나는 망막경합을 최소화 하면서, 또한 필터의 사용으로 인해 나타나는 밝기 저하 현상을 보상한다. 밝기의 향상으로 인해나타나는 채도 저하 현상은 디스플레이의 색역의 가장자리(boundary)의 변화에 비례하여 채도를 향상시킴으로써 밝기에 비례한 채도 향상이 이루어져 보다 원본에 가까운 색을 관찰할 수 있다. 또한 밝기 보상과정에서 좌 우 영상의 색이 섞이는 현상에 대해 필요한 요소 외에는 절단(Clipping) 방법을 적용하여, 각 영상에 필요한 요소만을 취함으로써 더욱 원본에 가까운 영상을 재현한다.
최근 IT 기술의 발전으로 의료영상처리 기술은 치과 분야에서도 많이 사용되고 있으며, CT 등에 의한 3D 데이터를 사용하여 치료 효과를 높이고 있다. 본 논문에서는 치과용 의료영상처리 SW를 개발하기 위해 ITK와 VTK 등 오픈 소스 라이브러리를 소개하고, 이를 사용하여 3D CBCT를 중심으로 치과용 의료영상처리 SW를 개발하는 방법에 대해 소개한다. ITK는 의료영상처리를 위한 기본적인 알고리즘들이 구현되어 있어 영상처리 파이프라인을 빠르게 구현할 수 있고 개발자가 원하는 알고리즘을 필터로 손쉽게 구현할 수 있다. 개발된 알고리즘을 VTK와 연동을 통해 시각화 기능을 구현하였다. 개발된 SW를 사용하면 2D 영상의 한계를 극복하는 치과 진단 및 치료에 활용할 수 있다.
With the increasing demands of 3D spatial information in urban environment, the importance of point clouds generation techniques have been increased. In particular, for as-built BIM, the point clouds with the high accuracy and density is required to describe the detail information of building components. Since the terrestrial LiDAR has high performance in terms of accuracy and point density, it has been widely used for as-built 3D modelling. However, the high cost of devices is obstacle for general uses, and the image-based 3D reconstruction technique is being a new attraction as an alternative solution. This paper compares the image-based 3D reconstruction technique and the terrestrial LiDAR in point of establishing the as-built BIM of outdoor structures. The point clouds generated from the image-based 3D reconstruction technique could roughly present the 3D shape of a building, but could not precisely express detail information, such as windows, doors and a roof of building. There were 13.2~28.9 cm of RMSE between the terrestrial LiDAR scanning data and the point clouds, which generated from smartphone and DSLR camera images. In conclusion, the results demonstrate that the image-based 3D reconstruction can be used in drawing building footprint and wireframe, and the terrestrial LiDAR is suitable for detail 3D outdoor modeling.
The aim of this study was to evaluate the utility of 3-D images by comparing and analyzing reconstructed 3-D images from fast spin echo images of MRI cholangiopancreatography (MRCP) images using maximum intensity projection (MIP) with the subtraction images derived from dynamic tests of magnetic resonance mammography. The study targeted 20 patients histologically diagnosed with pancreaticobiliary duct disease and 20 patients showing pancreaticobiliary duct diseases, where dynamic breast MR (magnetic resonance) images, fast spin echo imaged of pancreaticobiliary duct, and 3-D reconstitution images using a 1.5T MR scanner and 3.0T MR scanner were taken. As a result of the study, the signal-to-noise ratio in the subtracted breast image before and after administering the contrast agent and in the reconstructed 3-D breast image showed a high ratio in the reconstructed image of lesional tissue, relevant tissue, and fat tissue. However, no statistically meaningful differences were found in the contrast-to-noise ratio of the two images. In the case of the MRCP image, no differences were found in the ratios of the fast spin echo image and reconstructed 3-D image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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