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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2273-2286
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2018
This paper describes transformations between elemental image arrays and a RGBD image for three-dimensional integral imaging and transmitting systems. Two transformations are introduced and analyzed in the proposed method. Normally, a RGBD image is utilized in efficient 3D data transmission although 3D imaging and display is restricted. Thus, a pixel-to-pixel mapping is required to obtain an elemental image array from a RGBD image. However, transformations and their analysis have little attention in computational integral imaging and transmission. Thus, in this paper, we introduce two different mapping methods that are called as the forward and backward mapping methods. Also, two mappings are analyzed and compared in terms of complexity and visual quality. In addition, a special condition, named as the hole-free condition in this paper, is proposed to understand the methods analytically. To verify our analysis, we carry out experiments for test images and the results indicate that the proposed methods and their analysis work in terms of the computational cost and visual quality.
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.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권4호
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pp.275-279
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2015
There are several methods to record three dimensional (3D) information of objects such as lens array based integral imaging, synthetic aperture integral imaging (SAII), computer synthesized integral imaging (CSII), axially distributed image sensing (ADS), and axially distributed stereo image sensing (ADSS). ADSS method is capable of recording partially occluded 3D objects and reconstructing high-resolution slice plane images. In this paper, we present a computational method for depth extraction of partially occluded 3D objects using ADSS. In the proposed method, the high resolution elemental stereo image pairs are recorded by simply moving the stereo camera along the optical axis and the recorded elemental image pairs are used to reconstruct 3D slice images using the computational reconstruction algorithm. To extract depth information of partially occluded 3D object, we utilize the edge enhancement and simple block matching algorithm between two reconstructed slice image pair. To demonstrate the proposed method, we carry out the preliminary experiments and the results are presented.
3D 가상도시 구축에 있어 사용자로 하여금 공간 객체 중심으로 지형 지물을 인식할 수 있게 해 줄 수 있는 요소로서 Texture Image를 들 수 있다. 본 연구에서는 디지틀 카메라를 통하여 건물 측면 Texture Image를 획득하고 이렇게 획득한 이미지가 가지고 있는 왜곡을 2D Projective Transformation방법을 사용하여 보정하였다. 보정이 끝난 Texture Image는 OpenGL을 이용하여 3D 건물 모델에 Mapping을 실시하였다. 본 연구를 통해 개발한 응용 프로그램은 가상도시를 구축하는 과정상에 자동화된 방법을 제공할 수 있다.
최근 깊이영상을 기반으로 한 3D 기술이 3D 공간감지, 3D 영상획득, 3D 인터랙션, 3D 게임 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 깊이영상을 생성하기 위해서는 깊이 카메라를 이용하게 되는데, 이렇게 생성된 깊이영상의 화질을 개선하기 위한 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 본 눈문에서는 이러한 깊이 카메라 기반의 3D 응용에 있어서 깊이 영상을 개선하기 위해 영역기반의 에지 검출기를 사용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 제한된 환경에서의 깊이영상을 획득하는 과정에서 발생 할 수 있는 화질열화를 후처리 또는 전처리를 통해 개선함으로써 보다 향상된 깊이 영상을 제공한다. 다양한 실험결과를 통해서 개선된 깊이영상을 객관적 화질 평가를 위해 가상시점 참조 소프트웨어에 적용하여 비교함으로써 최대 0.42dB의 화질 향상을 확인하였다. 또한 영상의 실제 시청 환경과 가장 유사한 방법인 DSCQS(Double Stimulus Continuous Quality Scale)방법을 통해서 주관적 화질의 객관적 평가를 수행함으로써 개선된 깊이영상의 효용성을 다시 확인하였다.
최근 디지털 영상 미디어의 발전으로 인해 3차원 입체 콘텐츠에 대한 관심이 높아지고 있다. 이로 인해 3차원 입체 콘텐츠 생성에 대한 많은 기술들이 연구 개발되고 있다. 하지만 자연스럽고 몰입감이 높은 3차원 입체 콘텐츠 생성하는데 많은 어려움이 있다. 왜냐하면 2차원 영상에서는 3차원의 기하정보가 존재하지 않아 입체 콘텐츠 생성이 매우 어렵기 때문이다. 그리고 입체 카메라 생성 시 몰입감이 높은 입체 시점을 결정하기 위해 반복적인 저작 과정이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 형태의 영상들을 이용하여 3차원 입체 콘텐츠 제작을 위한 통합형 저작 시스템을 제안한다. 이를 위해 영상 기반 모델링 기법을 활용하여 영상 내에 존재하는 사영 기하 정보를 통해 3차원 모델을 생성한다. 그리고 3차원 입체 카메라 생성 시 몰입감이 높은 입체 영상의 시점을 결정하기 위해 실시간 대화식 입체 영상 미리보기 기능을 제공한다.이때 입체 모니터와 편광 필터 안경을 통해 직관적으로 고품질의 입체 콘텐츠를 생성한다.
본 논문은 스테레오 알고리즘을 적외선 스테레오 정지영상에 적용시켜 입체감을 갖는 3차원 적외선 이미지로 향상시키는 연구이다. 적외선 이미지 향상 기법에 적용한 스테레오 알고리즘은 특징기반의 에지검출 방법으로 좌우영상의 깊이를 비교 검출하고 스테레오 특징기반 정합을 실현하여 향상된 3D 적외선 영상을 구현하였다. 실험결과로 에지 경계가 보다 자연스러운 3차원 적외선 입체영상이 투영되었다.
3D 애니메이션 작업의 결과물을 출력하는데 있어서 동영상 파일로의 렌더링이 가능하지만 대부분의 프로덕션에서는 Image Sequence 렌더링 방식을 택하고 있다. 이러한 Image Sequence 렌더링 방식은 최종 영상물 제작을 위한 합성에 있어서 중요한 과정이다. 이러한 Image Sequence 렌더링 방식에는 다양한 Format의 이미지 형태들이 사용되는데 그 대표적인 것으로서 TGA format을 들 수가 있다. 하지만 TGA format 방식의 이미지가 이러한 과정에서 최적인가에 대한 의문점이 제기되어지고, 3D 프로그램마다 고유의 이미지 format을 가지고 있다는 점에서 이에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 Alias 사의 Maya를 중심으로 이러한 Image Sequence format에 대한 압축률, 선명도, 합성 시 필요한 Alpha Channel의 보존성, Z-Depth에 관한 Information에 관하여 연구하고자 한다. 이 연구의 결과는 3D 애니메이션을 Pipeline에 Image Sequence format에 대한 가이드 라인을 제공해주는데 목적이 있다.
한국정보디스플레이학회 2005년도 International Meeting on Information Displayvol.I
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pp.41-45
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2005
A new algorithm of the image mapping which is a technique of the elemental image generation is proposed. The proposed method is based on the characteristics of the lens array such as the number, the size and the focal length of the elemental lens. The 3D image generated by 3D graphic API such as OpenGL can be directly adopted without the complex adaptation. Since the image mapping using the proposed method can enhance the speed of the elemental image generation, the computer- generated integral imaging system can be applied to virtual reality system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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