Synthetic aperture 집적 영상 (SAII) 기술은 다수의 카메라를 이용하여 고해상도의 요소 영상을 획득할 수 있는 유망한 3D 이미징 기술이다. 본 논문에서는 SAII 기술을 이용하여 집적 영상 디스플레이를 수행하는 공간 3D 영상을 표시하는 방법을 제안한다. SAII로부터 얻어지는 요소 영상은 직접적으로 공간 3D 영상으로 사용될 수 없기 때문에 깊이 지도를 추출하여 새로운 디스플레이용 요소 영상으로 변환하여 공간 3D 영상을 표시한다. 제안하는 방법의 유용함을 보이기 위해서 장난감 3D 물체를 사용하여 기초적인 실험을 수행하고, 또한 공간 3D 영상이 구현된 실험 결과를 제시한다.
Objectives : Getting full information from axial CT images needs experiences and knowledge. Sagittal and coronal images could give more information but we have to draw 3-dimensional images in mind with above informations. With aid of 3D reconstruction softwares, CT data are converted to visible 3D images. We tried to compare medical photographs of 15 surgical specimens from neck tumors with 3D reconstructed images of same patients. Material and Methods : Fifteen patients with neck tumors treated surgically were recruited. Medical photograph of the surgical specimens were collected for comparison. 3D reconstruction of neck CT from same patients with aid of 3D-doctor software gave 3D images of neck masses. Width and height of tumors of each photos and images from the same cases were calculated and compared statistically. Visual similarities were rated between photos and 3D images. Results : No statatistical difference were found in size between medical photos and 3D images. Visual similarity score were higher between 2 groups of images. Conclusion : 3D reconstructed images of neck mass looked alike the real photographs of excised neck mass with similar calculated sizes. It could give us reliable visual information about the mass.
In this paper, we propose a 3D display method combining a pickup process using axially recorded multiple images and an integral imaging display process. First, we extract the color and depth information of 3D objects for displaying 3D images from axially recorded multiple 2D images. Next, using the extracted depth map and color images, elemental images are computationally synthesized based on a ray mapping model between 3D space and an elemental image plane. Finally, we display 3D images optically by an integral imaging system with a lenslet array. To show the usefulness of the proposed system, we carry out optical experiments for 3D objects and present the experimental results.
목적: 본 연구는 근거리에서의 2D와 3D 영상시청이 조절기능에 미치는 영향과 2D와 3D차이를 알아보고자 하였다. 방법: 3D 입체영상 시청이 가능한 20~40대($22.9{\pm}3.93$세)의 50명(남 30명, 여 20명)을 대상으로 실시하였다. 영상시청 전과 2D와 3D 영상을 각각 1 m 거리에서 30분 동안 시청한 후에 조절근점(NPA)으로 구한 조절력(AA), 조절반응(AR), 양 음성상대조절력(PRA, NRA), 조절용이성(AF)을 각각 검사하였다. 결과: 조절력은 영상시청 전과 비교하여 2D와 3D 시청 후에 모두 감소하였으며, 3D 영상시청 직후가 2D 영상시청 직후 보다 더 많은 감소를 보였다. 조절반응은 시청 전과 비교하여 2D와 3D 영상 시청 후 모두에서 증가하였지만 2D와 3D 영상시청 간의 차이는 없었다. 상대조절력 검사에서 PRA와 NRA 모두 유의한 변화는 없었다. 조절용이에 의한 조절 속도는 영상시청 전($13.52{\pm}3.32$ cpm)과 2D 영상시청 직후($14.28{\pm}3.21$ cpm), 3D 영상시청 직후($14.90{\pm}3.27$ cpm) 순으로 증가하는 것으로 나타났다. 결론: 근거리 영상 시청이 조절기능에 영향을 주었으며 영상 시청 전, 2D 영상시청 후, 3D영상시청 후의 순서의 조절력 감소는 안정피로에 동일한 순서로 영향을 미칠 수 있다. 특히 3D 영상시청 후 조절용이성의 증가는 시기능훈련(VT)의 가능성을 보이고, 앞으로 3D 영상을 이용한 구체적인 VT 연구도 요구된다.
본 논문에서는 3D 깊이우선 집적영상(DPII) 디스플레이에서 키넥트(Kinect)를 이용하여 3D 물체에 대한 2D 요소영상들을 생성하는 방법을 제안한다. 먼저, 깊이우선 집적영상에서의 요소영상 생성원리를 기하광학적으로 분석하고 이 분석에 기초하여 키넥트의 RGB영상과 깊이영상으로부터 요소영상들을 생성한다. 3D 영상 복원을 위해서 집적영상에 기반한 컴퓨터적 시점재생 실험을 수행하고, 복원된 3D 영상에 대한 많은 시점영상들을 서로 비교한다. 제안하는 방식의 유용함을 보이기 위해서 기초적인 광학적 실험을 수행하였다. 그 결과, 제안하는 방식은 완전시차를 가지는 올바른 3D 영상을 제공함을 확인하였다.
Objectives : Patients with neck tumor and their family need every information about the disease. Especially, the size and location are confusing with verbal information. With the aid of CT, the problem had some answer, but it needs some medical education. We would like to know the usefullness of 3D reconstructed images in patient education about the disease. Material and Methods : Neck CT data were collected from 10 patients with various neck tumors and converted to 3D reconstructed images. Understanding of the patients about the size and location of tumors were rated from questionaires using axial CT images and 3D images. Results : Understanding score about 3D images were greater than that of CT images(p<0.006). Conclusion : 3D reconstructed images of CT could give the patients more real visual information about the disease.
This study investigated similarities and differences between 2D flat sketch, 3D virtual clothing and real clothing images. Flat sketch, 3D virtual clothing, and real clothing images of T-shirts and dresses were made. Questionnaires were prepared for fit evaluation, sensory evaluation, and location evaluation. A survey of 440 questionnaires was collected from Chinese women in their 20s and 30s. As results of the sensibility evaluation, 3D virtual clothing expressed real clothing images slightly more similar than a 2D flat sketch. As results of the fit evaluation of the dresses, 2D flat sketch and 3D virtual clothing were rated as slightly longer/wider, and real clothing images were rated as slightly shorter/narrower. The results suggested that presenting 3D images with avatars as 3D virtual clothing images will provide more accurate fit evaluation results. This study presented possibilities and methods for apparel companies to utilize 3D system as an effective apparel production tool.
목적 : 유방자기공명영상에서 3 차원 최대 강도 투사 (3D MIP) 재건 영상의 유용성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 유방암으로 진단받고 유방자기공명영상을 시행한 27명의 환자의 54개의 유방을 대상으로 하였다. GE Signa Excite Twin speed (GE medical system, Wisconsin, USA) 1.5 T 기기를 이용하여 기본 영상으로 축면 T2 강조 T1 강조 영상과 시상면 T1 강조 지방 억제 영상, 역동적 조영 증강 영상과 감산 영상을 얻었다. 이후 초기 역동적 조영증강 영상의 감산영상으로 워크스테이견 (GE Medical system)을 이용하여 3D MIP 영상을 얻었다. 3D MIP 영상과 기본 유방자기공명영상에서 발견된 병변을 ACR BI-$RADS^{(R)}$ MRI lexicon에 따라 분석하였다. 각각의 영상에서 발견된 병변의 소견들을 비교하고 3D MIP에서 기본자기공명영상에서 보다 추가적인 정보를 얻을 수 있는지 알아보았다. 결과 : 종괴의 경우 기본 유방자기공명영상에서 보이는 56개 중 43개가 3D MIP 영상에서 발견되었다 (76.8%). 비종괴성 조영 증강의 경우 20개 중 17개가 발견되었다 (85%). 169개의 초점성 조영증강 병변이 3D MIP 영상에서, 109개가 기본 유방자기공명영상에서 확인되었다. 3D MIP 영상에서 60.9%의 category 3병변이 발견되었고(14/23), 68.87%의 category 4 병변 (11/16), 100%의 category 5병변 (28/28)이 발견되었다. 3D MIP 영상에서 분석된 조영증강 병변들의 category가 기본 유방 자기공명 영상의 결과들과 통계적으로 일치하였다(p-value < 0.0001). 기본 유방 자기공명 영상에서 초점으로 분석된 2개의 병변들이 3D MIP 영상에서는 다초점성의 악성 병변으로 발견되었고, 1개의 추가적 병변이 3D MIP 영상에서만 발견되었다. 결론 : 3D MIP 영상은 한계점들을 갖고 있으나, 기본 유방자기공명영상의 분석에 있어 추가적으로 이용 시 유용하다.
한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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pp.145-150
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2008
This thesis explores the problem of reconstructing a three-dimensional(3D) scene given a set of images or image sequences of the scene. It describes efficient methods for the 3D reconstruction of static and dynamic scenes from stereo images, stereo image sequences, and images captured from multiple viewpoints. Novel methods for image-based and volumetric modelling approaches to 3D reconstruction are presented, with an emphasis on the development of efficient algorithm which produce high quality and accurate reconstructions. For image-based 3D reconstruction a novel energy minimisation scheme, Iterated Dynamic Programming, is presented for the efficient computation of strong local minima of discontinuity preserving energyy functions. Coupled with a novel morphological decomposition method and subregioning schemes for the efficient computation of a narrowband matching cost volume. the minimisation framework is applied to solve problems in stereo matching, stereo-temporal reconstruction, motion estimation, 2D image registration and 3D image registration. This thesis establishes Iterated Dynamic Programming as an efficient and effective energy minimisation scheme suitable for computer vision problems which involve finding correspondences across images. For 3D reconstruction from multiple view images with arbitrary camera placement, a novel volumetric modelling technique, Embedded Voxel Colouring, is presented that efficiently embeds all reconstructions of a 3D scene into a single output in a single scan of the volumetric space under exact visibility. An adaptive thresholding framework is also introduced for the computation of the optimal set of thresholds to obtain high quality 3D reconstructions. This thesis establishes the Embedded Voxel Colouring framework as a fast, efficient and effective method for 3D reconstruction from multiple view images.
본 논문에서는 집적 영상을 효율적으로 압축하는 방법을 제안한다. 집적 영상은 3차원 영상을 기록하고 표현하는 대표적인 기술이다. 제안된 방법은 3D 이산 코사인 변환(3D-DCT)를 기반으로 하고 있다. 집적 영상 부호화에서 3D-DCT는 인접요소 영상간의 중복성을 줄이는 효율적인 압축 방법으로 알려져 있다. 제안방법은 3D-DCT에 기반 하면서 적응적인 블록 모드를 이용한 효과적인 집적영상 압축 방법으로서, 영상의 특성에 따라 적응적으로 3D-DCT 블록을 구성함으로써 가변블록 크기 3D-DCT 블록을 생성하고, 이 가변블록 크기의 3D 블록에 대해 3D-DCT를 수행한다. 실험 결과를 보면 제안방법이 기존 방법과 비교해서 더욱 높은 압축 효율을 보여주었다. 특히 영상이 복잡하여 많은 비트량이 발생하는 영상이 오버헤드 비트의 영향이 적기 때문에 더 좋은 압축 효율을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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