Objective : Computed tomography (CT)-based method of three dimensional (3D) analysis ($MIMICS^{(R)}$, Materialise, Leuven, Belgium) is reported as very useful software for evaluation of OPLL, but its reliability and reproducibility are obscure. This study was conducted to evaluate the accuracy of $MIMICS^{(R)}$ system, and inter- and intra-observer reliability in the measurement of OPLL. Methods : Three neurosurgeons independently analyzed the randomly selected 10 OPLL cases with medical image processing software ($MIMICS^{(R)}$) which create 3D model with Digital Imaging and Communication in Medicine (DICOM) data from CT images after brief explanation was given to examiners before the image construction steps. To assess the reliability of inter- and intra-examiner intraclass correlation coefficient (ICC), 3 examiners measured 4 parameters (volume, length, width, and length) in 10 cases 2 times with 1-week interval. Results : The inter-examiner ICCs among 3 examiners were 0.996 (95% confidence interval [CI], 0.987-0.999) for volume measurement, 0.973 (95% CI, 0.907-0.978) for thickness, 0.969 (95% CI, 0.895-0.993) for width, and 0.995 (95% CI, 0.983-0.999) for length. The intra-examiner ICCs were 0.994 (range, 0.991-0.996) for volume, 0.996 (range, 0.944-0.998) for length, 0.930 (range, 0.873-0.947) for width, and 0.987 (range, 0.985-0.995) for length. Conclusion : The medical image processing software ($MIMICS^{(R)}$) provided detailed quantification OPLL volume with minimal error of inter- and intra-observer reliability in the measurement of OPLL.
Finding a planar surface on 3D space is very important for efficient and safe operation of a mobile robot. In this paper, we propose a method using a plane detection cell (PDC) and iterative randomized Hough transform (IRHT) for finding the planar region from a 3D range image. First, the local planar region is detected by a PDC from the target area of the range image. Each plane is then segmented by analyzing the accumulated peaks from voting the local direction and position information of the local PDC in Hough space to reduce effect of noises and outliers and improve the efficiency of the HT. When segmenting each plane region, the IRHT repeatedly decreases the size of the planar region used for voting in the Hough parameter space in order to reduce the effect of noise and solve the local maxima problem in the parameter space. In general, range images have many planes of different normal directions. Hence, we first detected the largest plane region and then the remained region is again processed. Through this procedure, we can segment all planar regions of interest in the range image.
드론 및 지상에서 촬영된 근거리 영상 정보는 3D 모델링 및 매핑 등을 통해 재해 저감 분야에서 자주 사용되어 왔다. 게다가 실사와 같은 3D 모델을 이용하여 가상현실과 함께 대규모 재난재해 상황을 모의할 수 있는 가상현실 구현 기술을 통해 그 활용도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 무인 항공기 및 디지털 카메라 영상으로부터 실사와 같은 3D 모델을 추출하여 가상현실 훈련 프로그램을 구현하였으며, 이 과정에서 발생하는 다양한 문제점과 가상현실을 재난재해 훈련 상황에 적용했을 경우의 효과에 대해 검토하였다. 먼저 재해 발생 상황의 시나리오를 만들고, 근거리 이미지를 획득한 후 이미지 처리를 사용하여 3D 모델을 만들었으며, 완성된 3D 모델은 증강/가상현실 개발 프로그램인 Unity를 이용하여 가상현실의 배경으로 설정하고, 안드로이드 휴대폰을 위한 가상현실 환경을 C# 기반 스크립트를 이용하여 생성하였다. 생성된 가상현실은 재해 발생 시, 훈련자가 가상현실에서 대피 요령에 맞는 대피 경로를 따라 안전 장소까지 이동하는 시나리오를 포함하고 있으며, 성공적으로 가상훈련이 가능할 것으로 판단되었다. 또 구성된 가상현실을 통한 훈련은 비용, 공간, 시간적 효율성에 있어서 실제 대피 훈련보다 우위에 있는 것으로 확인하였다.
본 논문에서는 휴대하기 편하고 3D 콘텐츠 제작이 용이한 트윈 카메라 모듈 시스템을 구현하고자 하였다. 제안한 트윈 카메라 모듈 시스템은 2D 스테레오 카메라로 부터 입력되는 영상을 변환하여 3차원 영상으로 출력할 수 있는 시스템이다. 본 눈문에서 제안한 시스템의 성능평가를 위해 Test Platform을 이용하여 좌, 우 두 개의 렌즈로 촬영된 스테레오 입체 영상의 좌, 우 영상 간의 시차에 따른 회전(Rotation), 기울기(Tilt)에 대한 보정을 평가하였다. 또한 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용하여 3D 입체 영상의 거리오차(Depth Error)를 검증하여 트윈 카메라 모듈 시스템의 효율성을 검증하고자 하였다. 본 논문에서 제안한 트윈 카메라 모듈 시스템은 촬영된 영상을 3D 입체 영상과 준비 영상으로 변화하여 외부에 출력하면 각기 다른 3D 입체 영상 제작 방식에 따른 출력장치에 맞춰 디스플레이가 가능하다. 또한 생성된 영상을 준비 영상과 입체 영상을 각기 다른 채널을 통해 출력하여 많은 제품에 적용하기 쉽고 간편하게 3D 입체 영상 콘텐츠를 제작하는데 이용할 수 있을 거라 기대한다.
실 세계 공간에 가상 물체를 사실적으로 합성하기 위해서는 공간 내에 존재하는 조명정보 등을 분석해야 한다. 본 논문에서는 카메라에 대한 사전 교정(calibration)없이 카메라 및 조명의 위치 등을 추정하는 새로운 조명공간 재구성 방법이 제안된다. 먼저, 어안렌즈(fisheye lens)로부터 얻어진 전방향(omni-directional) 다중 노출 영상을 이용해 HDR (High Dynamic Range) 래디언스 맵(radiance map)을 생성한다. 그리고 다수의 대응점으로부터 카메라의 위치를 추정한 다음, 방향벡터를 이용해 조명의 위치를 재구성한다. 또한 대상 공간 내 많은 영향을 미치는 전역 조명과 일부 지역에 국한되어 영향을 주는 방향성을 갖는 지역 조명으로 분류하여 조명 환경을 재구성한다. 재구성된 조명환경 내에서 분산광선추적(distributed ray tracing) 방법으로 렌더링한 결과로부터 사실적인 합성영상이 얻어짐을 확인하였다. 제안된 방법은 카메라의 사전 교정 등이 필요하지 않으며 조명공간을 자동으로 재구성할 수 있는 장점이 있다.
Lee Jei-Young;Lee Young-Ho;Kennedy Gary P.;Kim Nam-Young
Journal of electromagnetic engineering and science
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제6권1호
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pp.18-23
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2006
In this paper, we demonstrate a fully integrated X-band image rejection down converter, which was developed using InGaP/GaAs HBT MMIC technology, consists of two single-balanced mixers, a differential buffer amplifier, a differential YCO, an LO quadratue generator, a three-stage polyphase filter, and a differential intermediate frequency(IF) amplifier. The X-band image rejection downconverter yields an image rejection ratio of over 25 dB, a conversion gain of over 2.5 dB, and an output-referred 1-dB compression power$(P_{1dB,OUT})$ of - 10 dBm. This downconverter achieves broadband image rejection characteristics over a frequency range of 1.1 GHz with a current consumption of 60 mA from a 3-V supply.
This paper proposes a framework to automatically align Dental range image captured by depth sensors like the Microsoft Kinect. Aligning dental images by intraoral scanning technology is a difficult problem for applications requiring accurate model of dental-scan datasets with efficiency in computation time. The most important thing in dental scanning system is accuracy of the dental prosthesis. Previous approaches in intraoral scanning uses a Z-buffer ICP algorithm for fast registration, but it is relatively not accurate and it may cause cumulative errors. This paper proposes additional Alignment using the rough result comes after intraoral scanning alignment. It requires that Each Depth Image of the total set shares some overlap with at least one other Depth image. This research implements the automatically additional alignment system that aligns all depth images into Completed model by computing a network of pairwise registrations. The order of the each individual transformation is derived from a global network and AABB box overlap detection methods.
Within the paper an approach for the automatic extraction and reconstruction of buildings in urban built-up areas base on fusion of high-resolution satellite image and LIDAR data is presented. The presented data fusion scheme is essentially motivated by the fact that image and range data are quite complementary. Raised urban objects are first segmented from the terrain surface in the LIDAR data by making use of the spectral signature derived from satellite image, afterwards building potential regions are initially detected in a hierarchical scheme. A novel 3D building reconstruction model is also presented based on the assumption that most buildings can be approximately decomposed into polyhedral patches. With the constraints of presented building model, 3D edges are used to generate the hypothesis and follow the verification processes and a subsequent logical processing of the primitive geometric patches leads to 3D reconstruction of buildings with good details of shape. The approach is applied on the test sites and shows a good performance, an evaluation is described as well in the paper.
This paper deals with an application of neural network to camera calibration with wide angle lens and 2-D range finding. Wide angle lens has an advantage of having wide view angles for mobile environment recognition ans robot eye in hand system. But, it has severe radial distortion. Multilayer neural network is used for the calibration of the camera considering lens distortion, and is trained it by error back-propagation method. MLP can map between camera image plane and plane the made by structured light. In experiments, Calibration of camers was executed with calibration chart which was printed by using laser printer with 300 d.p.i. resolution. High distortion lens, COSMICAR 4.2mm, was used to see whether the neural network could effectively calibrate camera distortion. 2-D range of several objects well be measured with laser range finding system composed of camera, frame grabber and laser structured light. The performance of 3-D range finding system was evaluated through experiments and analysis of the results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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