Three-dimensional image reconstruction allows us to represent real objects in the virtual space and observe the objects at arbitrary view points. This technique can be used in various application areas such as education, culture, and art. In this paper, we propose an implementation method of the high-quality three-dimensional object using multiple Kinect cameras released from Microsoft. First, We acquire color and depth images from triple Kinect cameras; Kinect cameras are placed in front of the object as a convergence form. Because original depth image includes some areas where have no depth values, we employ joint bilateral filter to refine these areas. In addition to the depth image problem, there is an color mismatch problem in color images of multiview system. In order to solve it, we exploit an color correction method using three-dimensional geometry. Through the experimental results, we found that three-dimensional object which is used the proposed method is more naturally represented than the original three-dimensional object in terms of the color and shape.
In this paper, a new rectification scheme to transform the uncalibrated stereo image pair into the calibrated one is suggested and its performance is analyzed by applying this scheme to the reconstruction of the intermediate views for multi-view stereoscopic display. In the proposed method, feature points are extracted from the stereo image pair by detecting the comers and similarities between each pixel of the stereo image pair. These detected feature points, are then used to extract moving vectors between the stereo image pair and the epipolar line. Finally, the input stereo image pair is rectified by matching the extracted epipolar line between the stereo image pair in the horizontal direction. Based on some experiments done on the synthesis of the intermediate views by using the calibrated stereo image pairs through the proposed rectification algorithm and the uncalibrated ones for three kinds of stereo image pairs; 'Man', 'Face' and 'Car', it is found that PSNRs of the intermediate views reconstructed from the calibrated images improved by about 2.5${\sim}$3.26 dB than those of the uncalibrated ones.
The Holographic Particle Velocimetry system can be a promising optical tool for the measurements of three dimensional particle velocities. In this study, diffused illumination holographic system to measure the sizes and 3D velocities of moving particles based on automatic image processing was developed. First of all basic optical systems for pulse laser recording, continuous laser reconstruction, and image acquisition, were constructed. To determine the position of particles in the optical axis, new three auto-focusing parameters(AEP), namely, Correlation Coefficient, Sharpness Index, and Depth Intensity were introduced and verified. The developed system was applied to spray droplets to validate the capability of the system. Three dimensional positions of particles viewed from two sides were decided using AFP and then 3D velocities of Particles were extracted by particle tracking algorithm. Comparison of measurement results of sizes and 3D velocities of particles with those obtained by laser instrument, PDPA, showed good consistency of the developed holographic system.
C-shaped canal configuration is very difficult to treat because that clues about preoperative canal anatomy cannot be ascertained from clinical crown morphology and limited information can be derived from radiographic examination. This study was done to get more informations about the root and canal configuration of C-shape root by 3-dimensionally reconstructing for the purpose of enhancing success rate of endodontic treatment. 30 mandibular molars with C-shaped root were selected. Six photo images from occlusal, apical, mesial, distal, buccal, lingual directions and radiographic view were taken as preoperative ones to compare them with 3-D image. After crown reduction to the level of 1-2mm over pulpal floor was performed, teeth were stored in 5.25% sodium hypochlorite solution for the removal of pulp tissue and debris. They were cleaned under running water, allowed to bench dry and embedded in a self-curing resin. This resin block was serially ground with a microtome (Accutom-50, Struers, Denmark) and the image of each level was recorded by digital camera (FinePix S1-pro, Fuji Co., Japan). The thickness of each section was 0.25mm. Photographs of serial sections through all root canal were digitized using Adobe Photoshop 5.0 and then minimum thickness of open and closed sites were measured (open site is the surface containing occluso-apical groove closed site is oppsite). After dizitization using 3-D Doctor (Able software Corp, USA). 3D reconstruction of the outer surface of tooth and the inner surface of pulp space was made. Canal classsification of C-shaped roots was performed from this 3-D reconstructed image. The results were as follows : 1. Most C-shape rooted teeth showed lingual groove (28/30). 2 According to Vertuccis' calssification, type I, II, III, IV, VII were observed. but also new canal types suck as 2-3-2, 1-2-3-2. 2-3-2-1, 2-3-2-3 were shown. 3 There was little difference in minimum thickness on coronal and apical portions, but open site were thinner than closed site on mid portion. Conclusively, 3D reconstruction method could make the exact configurations of C-shape root possible to be visualized and analyzed from multi-directions. Data from minimum thickness recommend cleaning and shaping be more carefully done on dangerous mid portion.
This paper introduces a virtual dress up system, according to user's input model and garment image. At first step, we deform the garment image by using skeleton structures and ARAP method. Next step, sampling the boundary points and find their matching vertices which are used for optimizing the boundary fitting. In 2D rendering of the dress up, they have some unrealistic results, so we reconstruct the garment mesh to the 3D mesh. Rendering from the reconstructed 3D mesh, we can get the final dress up result. We present that our system produce a visually plausible and well-fitted virtual dress up results.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.9
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pp.4152-4158
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2012
The Stereo X-ray inspection system is designed for effectively providing the additional information of objects than the conventional inspection system that offers only 2D cross-section of objects. We studied the geometric improvement of the stereo X-ray inspection system, the stereo matching algorithm of the single object using the edge and the volume reconstruction method for the inspected object. In this paper, we conduct a matching algorithm to find the correspondences between the images and reconstruct 3-D shapes of real objects using the stereo X-ray images. Also, we apply a new 3D reconstruction algorithm for the discrimination of two objects. For the separation of the overlapping objects, we calculate the vector of the object and divide inner and outer voxel of objects. And for the elimination of the overlapping area, we study the reconstruct 3D shapes using the threshold based Z-axis. The experimental results show that the proposed technique can enhance the accuracy of stereo matching and give more efficient visualization for overlap objects in the restricted environment.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.10B
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pp.1124-1132
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2009
We proposed a new method to improve the resolution of elemental image set in the integral imaging system using super-resolution image reconstruction method. Adjacent elemental images have same image region which is projected from the common area of object. These projected images in the elemental image can be used for low resolution images of super-resolution method. Two methods for resolution improvement of elemental image set using super-resolution method are proposed. One is super-resolution among the elemental image sets and the other is among the elemental images. Simulation results are compared with resolution improved elemental image set using interpolated method.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.26
no.9
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pp.1402-1409
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1989
The algorithm to reconstruct an original 3-D object from a curved object is proposed in this paper. The reconstruction is performed by transforming the recorded image perspectively which is obtained from projecting arbitrary pattern on a curved object. In this paper we make use of the sequence of points, the set of points as a projection pattern of a projected image. The experimental result reveals that this algorithm makes it possible to acquisite 3-D information as well as depth information over the whole 3-D range of the object by measuring the data while convolving the experimental object.
Objective: To investigate the image quality of ultralow-dose CT (ULDCT) of the chest reconstructed using a cycle-consistent generative adversarial network (CycleGAN)-based deep learning method in the evaluation of pulmonary tuberculosis. Materials and Methods: Between June 2019 and November 2019, 103 patients (mean age, 40.8 ± 13.6 years; 61 men and 42 women) with pulmonary tuberculosis were prospectively enrolled to undergo standard-dose CT (120 kVp with automated exposure control), followed immediately by ULDCT (80 kVp and 10 mAs). The images of the two successive scans were used to train the CycleGAN framework for image-to-image translation. The denoising efficacy of the CycleGAN algorithm was compared with that of hybrid and model-based iterative reconstruction. Repeated-measures analysis of variance and Wilcoxon signed-rank test were performed to compare the objective measurements and the subjective image quality scores, respectively. Results: With the optimized CycleGAN denoising model, using the ULDCT images as input, the peak signal-to-noise ratio and structural similarity index improved by 2.0 dB and 0.21, respectively. The CycleGAN-generated denoised ULDCT images typically provided satisfactory image quality for optimal visibility of anatomic structures and pathological findings, with a lower level of image noise (mean ± standard deviation [SD], 19.5 ± 3.0 Hounsfield unit [HU]) than that of the hybrid (66.3 ± 10.5 HU, p < 0.001) and a similar noise level to model-based iterative reconstruction (19.6 ± 2.6 HU, p > 0.908). The CycleGAN-generated images showed the highest contrast-to-noise ratios for the pulmonary lesions, followed by the model-based and hybrid iterative reconstruction. The mean effective radiation dose of ULDCT was 0.12 mSv with a mean 93.9% reduction compared to standard-dose CT. Conclusion: The optimized CycleGAN technique may allow the synthesis of diagnostically acceptable images from ULDCT of the chest for the evaluation of pulmonary tuberculosis.
In this paper, the prototype of SIS(Simulated Implantation System) for human femoral head is introduced. SIS is a software which carries on a virtual femoral head replacement surgery including 3d visualization as well as various numeric analyses between a patient's femur and artificial femur through certain stages of the image processing and of the computer graphics. Also, processes required after acquiring consecutive CT-images and projected image of an artificial femur are discussed, and the corresponding results including prototype of SIS are given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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