본 논문에서는 영상의 밝기 정보로부터 물체의 표면 형상을 재구성하는 새로운 접근 방법을 제시한다. 이미지 모델은 기존의 Lambertian surface model에 거리 요소를 포함시켜 보다 현실과 비슷한 제약 조건을 주고, 국지 해(local minima)에 빠지기 쉬운 기존의 iteration 방법을 탈피하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 도입한다. 표면의 깊이 정보를 이산여현변환(discrete cosine transform)하고 이 DCT 공간상에서 유전자 알고리즘을 적용함으로써 큰 형상을 먼저 결정한 후 미세한 형상을 찾아내는 계층적인 표면 형상의 재구성이 가능하도록 하였으며 간단한 실험으로 그 타당성을 보인다.
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.
In this study, we proposed a three-dimensional (3D) scanning system based on laser-vision technique and rotary mechanism for automatic 3D model reconstruction. The proposed scanning system consists of a laser projector, a camera, and a turntable. For laser-camera calibration a new and simple method was proposed. 3D point cloud data of the surface of scanned object was fully collected by integrating extracted laser profiles, which were extracted from laser stripe images, corresponding to rotary angles of the rotary mechanism. The obscured laser profile problem was also solved by adding an addition camera at another viewpoint. From collected 3D point cloud data, the 3D model of the scanned object was reconstructed based on facet-representation. The reconstructed 3D models showed effectiveness and the applicability of the proposed 3D scanning system to 3D model-based applications.
건물모델의 정규화 없이 3차원 건물 모델링을 하면 건물모델에 왜곡이 발생하거나 위상적 불일치가 발생할 수 있다. 반면에, 정규성을 고려할 경우 제약조건으로 인하여 재구성이 가능한 건물 유형이 제한적일 수 있다. 이에 본 연구에서는 보다 다양한 건물을 고려한 건물모델 정규화 방법을 적용하여 항공라이다 데이터로부터 3차원 건물을 모델링하였다. 우선 특징공간에서의 군집화와 객체공간에서의 분할을 통해 건물점들을 지붕면으로 분할한다. 건물모델 구성요소 간의 평행성, 대칭성, 일치성 등을 충족시키기 위하여 면-선-점의 순차적 조정에 의한 정규화를 통해 3차원 건물을 재구성한다. 도시 지역에 대한 실험을 통해 기존의 방법들보다 다양한 형태의 건물에 대하여 정규성을 충족하는 3차원 모델을 생성할 수 있음을 확인하였다. 또한, 정규화가 건물모델의 정확도에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다.
본 논문에서는 3차원 재구성에 있어서 필수 불가결한 기술인 카메라 교정 방법에 있어서 특정 교정 물체나 또는 영상에서의 제약 조건 등을 요구하지 않고 영상 내에 산재되어 있는 기하학 정보를 이용하여 카메라 내부 파라미터를 추출하고 영상간의 카메라 움직임을 계산하여 3차원 재구성하는 알고리즘을 제안한다. 공간에서의 직교하는 평행선들의 집합이 만들어 낸 자 축 방향으로의 3개의 소실 점을 이용하면 그 투영 영상에 대한 카메라 내부 파라미터를 얻을 수 있게 된다. 또 한 영상간의 대응점 관계를 이용하면 두 영상 사이의 상대적인 카메라의 회진 및 이동 성분을 얻어 낼 수 있다. 따라서 카메라의 내부, 외부 성분을 추출함으로써 사영 행렬을 계산하고 역 투영 방법에 의해서 3차원 재구성을 구현하게 된다.
본 논문에서는 도로 환경을 재구성하기 위한 새로운 모델링 기법을 제시한다. 도로 환경 재구성을 위한 모델링 알고리즘은 도로 주변 건물들의 3차원 모델을 재구성하는 부분, 도로 모델을 편집 생성하는 부분, 그리고 기타 부가적인 객체들을 모델링하는 부분으로 나누어지는데, 각 부분은 모델링하는 대상의 특성에 따라 각기 다른 모델링 기법을 적용한다. 특히 도로 주변 건물의 3차원 모델을 재구성하기 위한 모델링 기법으로 여러 장의 사진으로부터 모델의 3차원 구조를 다면체 단위로 추출해내는 Photogrammetric Modeling 기법[1, 2]을 사용하였는데, 본 논문에서 제시하는 모델링 기법은 사용자 인터페이스를 개선하고 도로 환경이 지니는 제약조건들을 추가함으로써 도로라는 특수한 환경을 재구성하는데 있어 Photogrammetric Modeling기법에 비해 단순하고 용이한 시스템을 제공한다.
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.
본 논문 단일영상 내에 존재하는 피사체의 정보를 객관적인 수치로 구현하는 데 목적이 있다. 이러한 연구를 위해서 2차원의 단일영상이 가진 소실점을 기초로 하였으며, 3D 프로그램을 이용하여 단일영상을 3차원으로 재구성하였다. 또한, 3차원 재구성에 필요한 촬영카메라의 축 설정을 위해서 이미지가 가진 렌즈 화각 및 바닥 패턴을 활용하였다. 이렇게 완성된 3차원 영상은 하나의 기준이 되는 특정 피사체의 크기 값을 안다면 바닥패턴에 있는 모든 피사체의 크기 및 거리 측정이 가능하며 이를 통해 CCTV 또는 기타 범죄 사건의 영상에서 범인 및 단서가 되는 피사체의 기초정보를 획득할 수 있다.
본 논문에서는 수동주사로 얻은 2차원 연속 프레임으로 3차원 초음파 영상 재구성을 위한 연속 프레임의 프레임간 거리 추정 방법을 제안하였다. 수동주사로 얻은 연속 프레임은 프레임간 거리가 불균일하기 때문에 이를 그대로 3차원 영상으로 재구성하면 실제 인체 장기의 형태와 다른 영상을 얻게 된다. 제안한 알고리듬에서는 연속 프레임의 프레임간 거리를 추정하기 위하여 매 프레임의 블록별 측면거리 상관함수를 얻고, 측면거리 상관함수들이 프로브의 진행축과 초음파 센서의 배열축이 이루는 평면상에서 등방성을 가진다는 가정 하에 인접 프레임 내의 각 블록간의 프레임간 거리를 추정하였다. 인접 프레임간 추정거리는 프레임 내에서 블록단위로 추정된 프레임간 거리를 평균하여 얻었다. 실험 결과, 제안한 알고리듬의 프레임간 추정거리 곡선은 기준 진행거리 상관함수를 이용한 방법의 추정거리 곡선에 비해서 실제 프레임간 거리 곡선에 가까웠고, SNR 비교에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 보였다. 그리고, 기존의 알고리듬에 비해 제안한 알고리듬으로 재구성한 3차원 영상이 원영상에 더 흡사한 것을 볼 수 있었다.
FDG PET 영상에서 MTV는 종양의 전체 대사정도를 반영하여 종양의 체적을 나타낸다. 하지만 MTV는 영상재구성의 영향을 받게 된다. 본 연구의 목적은 팬텀실험을 통하여 영상재구성에 따라 SUVmax의 역치 값을 달리하여 실제 체적과 MTV의 상관관계를 평가해보고자 하였다. NEMA IEC Body 팬텀에 $^{18}F-FDG$를 구와 배후 방사능의 비율(4:1, 8:1, 10:1, 20:1)이 되도록 주입 후 영상을 획득하였다. 획득한 영상에 4가지 방법(OSEM3D, OSEM3D+PSF, OSEM3D+TOF, OSEM3D+TOF+PSF)으로 영상을 재구성한 후 다양한 SUVmax 역치 값을 적용하여 MTV의 변화를 비교해 보았다. 전반적으로 SUVmax 역치 값이 증가 할수록 MTV가 감소하였으며, 구와 배후방사능 비율이 증가할수록 동일한 SUVmax 역치 값에서 MTV가 감소하였다. PSF와 TOF+PSF재구성영상에서 40% 역치 값, OSEM3D와 TOF 재구성 영상에서는 45% 역치 값을 적용하였을 때 팬텀의 실제체적과 MTV의 높은 상관관계를 보였다. 이번 연구결과를 통하여 영상재구성에 따라 MTV 측정에 기초적인 자료로 제공되어 질 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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