• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.625-630
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• 2009

영상기반의 3차원 복원(reconstruction)에 대한 연구가 최근 좋은 결과를 많이 내고 있지만, 이는 복원의 목적이 되는 영역이 각 입력영상으로부터 미리 정확하게 추출되어있다고 가정하기 때문이다. 본 논문에서는 다시점 영상에서 세그멘트(segment)라 불리는 초기 분할된 영역을 기반으로 전경물체 추출과 3차원 복원을 EM형식으로 반복적으로 수행하는 정교한 전경물체 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 세그멘트는 수행시간을 최소화하기 위해 사용된 3차원 복원방법인 visual hull에 의해 발생한 외곽선 오류를 보상해야 하며, 사용자의 입력을 최소화하기 위해 적은 수의 집합으로 구성되어야 한다. 이를 위해 데이터 항과 스무드 항으로 구성된 에너지 함수를 최적화할 수 있는 그래프 컷 방법을 이용하는 영상분할을 초기단계로써 수행하며, 전경물체 추출과 3차원 복원은 에너지 함수가 최적화될 때까지 반복 수행한다. 실험에서 간단한 3차원 복원 방법을 이용함에도 불구하고 전경물체의 외곽선에서 정확한 결과를 보였다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2015년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.17-18
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• 2015

In manufacturing industry, image scanning technique has made enormous progress in past decades. 3D models have been also very important to continuously monitor the related spatial information for freeform buildings. The process of shape making of 3D scanning is as follows: mesh surface segmentation, NURBS surface generation, and parametric solid model generation. We will review the process and applying process. Especially in the construction industry, 3D data collection by laser scanning has become an high quality 3D models. Therefore, in this research, we have an effort to review construction of reverse design process for freeform envelope using 3D scanning. The technology enables many 3D shape engineering and design parameterization of reverse engineering in the construction site.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.792-799
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• 2022

Building Information Modeling (BIM) technology is a key component of modern construction engineering and project management workflows. As-is BIM models that represent the spatial reality of a project site can offer crucial information to stakeholders for construction progress monitoring, error checking, and building maintenance purposes. Geometric methods for automatically converting raw scan data into BIM models (Scan-to-BIM) often fail to make use of higher-level semantic information in the data. Whereas, semantic segmentation methods only output labels at the point level without creating object level models that is necessary for BIM. To address these issues, this research proposes a hybrid semantic-geometric approach for clutter-resistant floorplan generation from laser-scanned building point clouds. The input point clouds are first pre-processed by normalizing the coordinate system and removing outliers. Then, a semantic segmentation network based on PointNet++ is used to label each point as ceiling, floor, wall, door, stair, and clutter. The clutter points are removed whereas the wall, door, and stair points are used for 2D floorplan generation. A region-growing segmentation algorithm paired with geometric reasoning rules is applied to group the points together into individual building elements. Finally, a 2-fold Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm is applied to parameterize the building elements into 2D lines which are used to create the output floorplan. The proposed method is evaluated using the metrics of precision, recall, Intersection-over-Union (IOU), Betti error, and warping error.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.942-952
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• 2006

본 논문에서는 흉부 CT 영상의 밝기값 정보를 사용하여 폐 구조물을 자동 분할하기 위한 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 다섯 단계로 구성된다. 첫 번째, 영상의 밝기값 차이를 이용하여 폐 구조물을 분할하기 위해 최적 임계값 기법을 사용하여 임계값을 계산한다. 두 번째, 흉부 CT 영상에 2차원 영역성장법의 역 연산을 사용하여 배경으로부터 흉부를, 흉부로부터 기관지 및 폐를 단계적으로 분할한다. 이 때, 밝기값이 비슷한 다른 영역들을 3차원 연결화소군 레이블링을 통해 제거한다. 세 번째, 흉부 CT 영상에 3차원 분기 기반 영역성장법을 적용하여 기관과 좌우 기관지를 분할한다. 네 번째, 기관지 및 폐에서 기관지를 영상 감산함으로써 정확한 폐 영역을 얻는다. 마지막으로, 히스토그램 분석을 통해 임계값을 계산하고 기관지 및 폐에 밝기값 기반 임계값 기법을 적용하여 폐혈관을 분할한다. 제안방법의 정확성을 검증하기 위해 폐, 기관지, 폐혈관의 분할 결과에 대해 육안평가를 수행한다. 제안한 3차원 분기 기반 영역성장법을 통한 기관지 분할 결과를 평가하기 위해 기존 영역성장법으로 분할한 결과와 비교한다. 실험 결과는 제안 분할 방법이 폐, 기관지, 폐혈관을 자동으로 정확하게 추출함을 보여준다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1445-1456
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• 2018

Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2018년도 추계학술논문요약집
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• pp.492-493
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• 2018

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권1호
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• pp.59-66
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• 2010

기존의 OCR 엔진은 보정된 환경에서 읽혀진 서류 영상에 맞게 설계되어있다. 스마트 폰을 비롯한 검정 화면 거리가 보정되지 않은 기기에서 읽혀진 영상에서는 삼차원 원근 투시에 의한 찌그러짐 또는 곡면상에서의 찌그러짐 등이 핵심적인 문제점들로 여겨진다. 휴대용 단말기에서 읽혀진 영상들에서의 OCR 기능에 대한 요구가 증가일로에 있는 시점에서, 본 논문에서는 문제점들을 세 가지로 구분하고 - 회전에 무관한 문자 영역 추출, 폰트 등의 크기에 무관한 문자 선 영역 추출, 3차원 매핑 이론 - 이를 해결하기위한 방법을 제시하였다. 이러한 방법론을 통합하여 카메라 영상 위에서의 OCR을 개발하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1286-1301
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• 2003

본 논문은 현실감 여는 실시간 영상 기반 환경 탐색을 위해 영상 분할 기반 환경 모델링에 의한 시점 변경이 가능한 환경 탐색, 다중 환경 맵을 이용한 환경 모델의 통합 및 확장에 의한 환경 탐색 방법들을 제안한다. 영상 분할 환경 모델링 방법은 환경 맵에 적용하기 용이하며 환경의 특성에 따른 깊이값 추출 방법으로 손쉽게 환경 모델링이 가능하다. 또한, 시점이 이동되고 시차를 갖는 환경의 표현이 가능하다. 그러나, 환경 맵의 단일 해상도에 의해 발생하는 영상의 흐림 현상과 가리움에 의해 환경 맵에서 없는 정보가 나타날시 발생하는 구성된 3차원 환경 모델의 늘어짐 현상이나 정보의 부족으로 인한 영상의 구멍이 발생한다. 이러한 문제를 제거하기 위해서는 다중 환경맵에 바탕을 둔 3차원 환경 모델의 재구성이 필요하다. 본 연구에서는 세밀한 환경 모델링을 통한 시차 표현과 주변 환경의 자유로운 확장을 위해 대응선 기반 환경 모델 통합 방법을 사용한다. 다중 환경맵에 의한 환경 모델링 방법은 최적의 해상도를 갖는 상세한 환경 모델을 생성할 수가 있어 시점이 자유로운 고화질의 탐색 영상 생성이 가능하다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권2호
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• pp.62-71
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• 2009

최근에 광간섭 단층촬영은 생물학적 조직을 비 침습적으로 이미지를 얻는데 많이 사용되고 있다. 그러나, 광간섭 단층촬영은 노이즈 때문에 해석하는데 아직까지는 어려움을 갖고 있다. 본 논문에서는 인체와 토끼의 연골 이미지들의 이미지에서 잡음을 제거하는 다양한 영상처리 기술을 적용해 보았다. 또한 광간섭 단층촬영으로 얻은 이미지들을 영상 분할 방법을 통해 얻고자 하는 부위를 구별 하였으며 대부분의 이미지들이 영상분할 알고리즘에 적합함을 볼 수 있었다. 그리고, 광간섭 단층영상에 적합한 영상분할 방법을 선택한 후 영상을 재구성 하였다. 광간섭 단층촬영은 작은 깊이와 거리에 제한을 가지고 있기 때문에 영상처리장치에 단점을 가지고 있다. 광간섭 이미지가 매우 작은 공간에서 이루어 짐으로 같은 지역의 영상을 재구성 하기는 어려운 점이 있다. 그래서, 광간섭 단층영상 재구성을 할 때 좋은 매칭 알고리즘 방법이 필요하다. 본 논문에서는 챔퍼 매칭 알고리즘을 사용하여 재구성 하였다. 본 연구에서는 OCT 연골 이미지를 얻어 노이즈 제거, 영상 분할, 3D 광간섭 단층 영상을 재구성 할 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권4호
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• pp.419-429
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• 2016

최근 관상동맥 영역화 결과로부터 삼차원 표면 모델을 생성함으로써 혈관 구조적 정보의 렌더링 효율성의 증대뿐만 아니라 전산유체역학를 이용한 혈류 역학 시뮬레이션을 통해 혈류분획예비력과 같은 생리적 정보들을 획득하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 혈관 영역화 과정에서 획득한 혈관 구조 정보를 입력 데이터로 사용하여 관상동맥의 삼차원 삼각 표면 메쉬 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 관상동맥 영역화 결과로부터 삼각형 표면 메쉬 모델을 만드는 방법으로는 Marching cube 알고리즘에 기반한 방법들이 있지만 이산적인 영상 공간에서 수행되는 알고리즘으로 가늘고 다양한 굴곡을 갖는 혈관 경계를 표현하기 힘들다. 제안된 방법은 관상동맥 영역화 과정에서 추정한 혈관 중심좌표와 법선 벡터 그리고 직경 정보를 이용하여 기존 방법들보다 정교하게 단일 혈관 가닥들에 대한 삼각 표면 메쉬들을 생성하고 분기가 일어나 중첩되는 메쉬들은 메쉬 병합 기법을 사용하여 처리함으로써 통합된 관상동맥 메쉬를 생성한다.