• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.15-21
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• 2007

본 논문에서는 비등속 이동물체의 표면 검사를 위한 3차원 표면 모델링(modeling) 기법을 제안하였다. 레이저 라인을 물체에 조사하면 표면의 굴곡에 따라 라인에 휨 현상이 나타난다. 이를 분석하여 물체 표면에 대한 3차원 정보를 획득 할 수 있다. 기존의 단일 라인(single stripe) 기법의 정확성과 단일 프레임(single frame) 기법의 빠른 복원 속도의 장점을 모두 활용하기 위하여 멀티 레이저 라인 투사기법을 이용하였다. 정확한 레이저 라인의 추출을 위하여 이진화 및 채널별 에지 검출 기법을 소개하였고, 효과적인 레이저 각 라인의 라벨링 기법을 새로 제안하였다. 개별 3차원 복원 표면을 전체영상으로 합성하기 위해 영상간 특징점 매칭(matching)을 활용하여 동기화 정보를 획득하고 영상을 정합하였다. 본 알고리듬을 컨테이너 표면 데미지 검사에 활용하여 제안한 3차원 모델링 기술의 우수성을 확인하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권1호
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• pp.19-27
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• 2014

Compressive sensing is an emerging sampling technique which enables sampling a signal at a much lower rate than the Nyquist rate. In this paper, we propose a novel framework based on Kronecker compressive sensing that provides multi-resolution image reconstruction capability. By exploiting the relationship of the sensing matrices between low and high resolution images, the proposed method can reconstruct both high and low resolution images from a single measurement vector. Furthermore, post-processing using BM3D improves its recovery performance. The experimental results showed that the proposed scheme provides significant gains over the conventional framework with respect to the objective and subjective qualities.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제14권1호
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• pp.56-63
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• 2010

목적 : 본 논문에서는 DIR 영상을 이용하여 두뇌의 피질두께측정 연구를 수행하는 한편 평행 영상기법 중 하나인 GRAPPA (generalized autocalibrating partially parallel acquisitions)를 이용하여 GRAPPA 인자 (reduction factor, R)가 2일 때와 평행 영상기법을 이용하지 않았을 때의 결과 비교를 통해 3D DIR 영상의 획득시간 단축 가능성을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : 3.0T 자기공명영상장치 (Siemens Tim Trio MRI scanner)의 3D DIR 펄스열을 이용하여 6명(남자 3명, 여자 3명, $25.33{\pm}2.25$살)의 정상인 뇌에 대한 3차원 영상을 얻었다. GRAPPA 시뮬레이션은 R=2 일 때를 가정하여 수행되었고 두뇌 피질두께측정을 위해 Analyze 9.0과 Freesurfer v.4.3.0 프로그램을 사용하였다. 결과로 얻은 데이터를 T-검증을 이용하여 비교분석 하였다. 결과 : GRAPPA 기법을 통하여 복원한 영상이 잡음이 증가하는 경향을 보였으나 두뇌 피질두께 측정에는 별다른 영향을 미치지 않았다. 통계분석을 통해 비교한 결과 대부분의 두뇌 영역에서 참조영상과 GRAPPA 기법을 이용한 영상의 차이가 유의하지 않았다. 결론 : 피질두께측정 연구에 있어서 3D DIR영상의 문제점 중 하나는 긴 영상획득시간이다. 따라서 평행영상 기법 중 하나인 GRAPPA 영상기법을 적용하면 피질두께측정 연구결과의 큰 차이없이 영상 획득 시간을 단축시킬 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.259-266
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• 2010

고해상도 엑스선 영상장치인 마이크로 CT를 이용, 흰쥐 간의 전체적인 문맥상과 각 간엽(lobe)의 미세혈관구조를 관찰하여 4개 분절 간엽의 구조를 영상화 하였고, 단축면상의 데이터를 3D영상으로 재구성한 미세혈관 구조의 입체적인 영상을 획득할 수 있는 마이크로 CT에 대한 유용성을 알아보고자 하였다. 5마리의 간 중에서 손상이 가장 적은 1개의 간을 4 개의 분절 간엽으로 각각 절단하여 문맥의 미세구조를 이차원으로 구성하였으며, MIP기법을 이용하여 간 문맥 전체 미세혈관의 3D영상을 얻었으며, 각 간엽의 미세혈관은 6분지까지 관찰할 수 있었다. 6 분지까지의 크기를 측정한 결과 평균치는 1 branch : $0.51mm{\pm}0.08$, 2 branch : $0.32mm{\pm}0.12$, 3 branch : $0.23mm{\pm}0.11$, 4 branch : $0.19 mm{\pm}0.08$, 5 branch : $0.13mm{\pm}0.06$, 6 branch : $70.5{\mu}m{\pm}14.1$ 로 측정되었다. 본 연구의 실험 결과에서 획득한 3차원의 입체 영상과 미세혈관 구조의 발견은 향후 고해상력의 영상을 얻을 수 있는 마이크로 CT가 많이 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.159-169
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• 2003

본 논문에서는 고해상도의 항공 영상으로부터 건물의 3차원 정보를 자동으로 생성하는 방법을 제안하였다. 먼저 에지 보존 필터를 사용하여 영상에 포함된 잡음을 제거한 후에 watershed 기법을 이용하여 에지의 위치를 보존하고 영상 분할을 수행한다. 분할된 영역의 경계선에 위치한 화소의 곡률을 계산하여 control point를 검출하고 control point 사이의 선소를 추출한다. 추출된 선소들의 방향과 길이를 고려하여 선소의 연결을 수행하고 최종적으로 화소의 그레디언트 크기를 이용하여 선소의 위치를 조정한다. 공면의 그룹화와 다각형 조각을 형성하는 과정은 각 영역에 대해 공선 기하학과 비행 정보를 이용하여 정합된 3차원 선소들을 선택하여 이루어진다. 항공 영상에 제안한 방법을 적용하여 건물 지붕을 정확하게 검출할 수 있음을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.106-108
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• 2022

이미지 기반 3D 형상 복원에 있어서, 이미지에 보이지 않는 폐색(Occlusion) 영역 부분에 대한 정보가 손실되므로 완전한 복원에 어려움이 있으며, 세밀한 텍스쳐(Texture) 표현이 이루어지지 않고 심한 평활화(Smoothing)나 고립된 노이즈 메쉬(Isolated Noise Mesh) 등 구조적 훼손이 발생한다. 주로 깊은 신경망을 이용하여, 음함수(Implicit Function) 기반 방법은 사전훈련이 완료된 보조 신경망들을 전면부에 배치하거나, Hourglass 등 임베딩(Embedding) 아키텍처를 추가하거나, 또는 표면 법선(Surface Normal)과 같은 환시(Hallucination)를 생성하여 신경망에 입력하기도 한다. 이 논문에서는, 인물의 이미지를 입력받아 색상, 머리카락 및 의상을 포함하는 완전 3D 인간 복원 기술들을 조망해본다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권3호
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• pp.39-52
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• 2005

본 논문에서는 실내환경의 3차원 복원을 위해 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3차원 점군에 대한 정합 기법을 제안한다. 일반적으로, 기존의 정합 방법들은 많은 계산량을 요하며, 정합하는데 많은 시간이 소요된다 또한, 상대적으로 정밀도가 낮은 3차원 점군에 대해서는 정합이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 투영 기반 정합 방법을 제안한다. 첫 번째, 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3차원 점들을 제거하고, 공간적 특성을 이용하여 현재 화소의 주변 3차원 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 장면에서의 3차원 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 두 단계 정수 매핑을 적용한 후 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용해 대응점을 찾는다. 그리고 적응적 탐색 영역에 기반하여 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 대응되는 점들에 대한 색을 참조하여 최종적인 색을 계산하고, 위의 과정을 연속된 장면에 적용함으로써 실내환경을 복원한다. 제안된 방법은 대응점을 2차원 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄이며, 3차원 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 정합이 효과적이다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 몇 장면에 대한 색과 깊이 영상만으로도 실내환경의 3차원 복원이 가능하다.

• 한국임상수의학회지
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• 제26권5호
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• pp.490-494
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• 2009

A 2-year-old Maltese and a 5-month-old Yorkshire terrier were presented with ataxia. Tetraparesis was observed in a 9-year -old Yorkshire terrier. The localizations of the lesions suggested brain or cervical spinal cord by the neurological examination, and the following images was achieved: radiography, axial images of computed tomography (CT), reconstruction image of CT such as multi-planar reformation(MPR) and 3-dimensional(3D) reconstruction and magnetic resonance imaging (MRI). On radiography, the misalignment between atlas (C1) and axis (C2), absent dens of axis, and increased space between the dorsal arch of C1 and spinous process of C2 were found. The discontinuation between dens and body of C2 was identified through axial CT images, and the fragmentation of dens separated from axis was observed through MPR and 3D image in all case. The hyperintense lesions and the spinal cord compression on T2-weighted MR images were represented in a dog with tetraparesis, the others represented only spinal cord compression. Three dogs were diagnosed as atlantoaxial instability (AAI) by dens fracture of C2. The dog with tetraparesis was euthanized due to guarded prognosis. The others were recovered completely. It is difficult to differentiate dens fracture of C2 from abnormal dens such as agenesis and hypoplasia. We thought that CT is very useful to evaluate the dens of C2 and differentiate the causes of AAI, and the reconstruction images of CT such as MPR and 3D make the translation of the fragmented dens or axis of AAI more precisely evaluate.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.279-286
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• 2013

This paper introduces a new method for identification of building energy performance problems. The presented method is based on automated analysis and visualization of deviations between actual and expected energy performance of the building using EPAR (Energy Performance Augmented Reality) models. For generating EPAR models, during building inspections, energy auditors collect a large number of digital and thermal imagery using a consumer-level single thermal camera that has a built-in digital lens. Based on a pipeline of image-based 3D reconstruction algorithms built on GPU and multi-core CPU architecture, 3D geometrical and thermal point cloud models of the building under inspection are automatically generated and integrated. Then, the resulting actual 3D spatio-thermal model and the expected energy performance model simulated using computational fluid dynamics (CFD) analysis are superimposed within an augmented reality environment. Based on the resulting EPAR models which jointly visualize the actual and expected energy performance of the building under inspection, two new algorithms are introduced for quick and reliable identification of potential performance problems: 1) 3D thermal mesh modeling using k-d trees and nearest neighbor searching to automate calculation of temperature deviations; and 2) automated visualization of performance deviations using a metaphor based on traffic light colors. The proposed EPAR v2.0 modeling method is validated on several interior locations of a residential building and an instructional facility. Our empirical observations show that the automated energy performance analysis using EPAR models enables performance deviations to be rapidly and accurately identified. The visualization of performance deviations in 3D enables auditors to easily identify potential building performance problems. Rather than manually analyzing thermal imagery, auditors can focus on other important tasks such as evaluating possible remedial alternatives.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.31-40
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• 2017

최근 3차원 세포 배양이 가능해 지면서 세포의 부피, 3차원 형태 등을 보다 정확하게 확인할 수 있게 되었다. 일반적으로 세포의 3차원 단층 정보는 공초점 현미경 또는 전자 현미경과 같은 특수한 현미경을 이용하여 관찰 해야 한다. 그러나 공초점 현미경은 일반 현미경에 비해 비용이 비싸며, 촬영 시간이 오래 걸린다. 따라서 일반적으로 사용되는 광학 현미경으로 세포의 3차원 형태복원을 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 다초점 형광 영상을 기반으로 영상의 추정된 초점 값(focus estimator value)을 이용해 세포를 3차원으로 형태 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 3차원으로 배양된 세포를 광학 현미경으로 초점을 변경 하면서 다초점 영상들을 촬영한다. 이후 영상에서 circular Hough transform을 이용하여 세포 군집의 대략적인 위치를 ROI(Region Of Interest)로 정한다. 획득한 ROI에 MSBF(Modified Sliding Band Filter)를 적용하여 ROI 내에 세포 군집의 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선을 기준으로 추정 초점 값을 구한다. 계산된 초점 값과 현미경의 NA(Numerical Aperture)을 이용하여 깊이를 고려한 세포 군집의 외곽선을 추출하고 추출된 외곽선을 통해 세포들을 3차원으로 형태 복원한다. 복원 결과는 세포 영상의 in-focus가 된 부분들을 하나로 합친 영상과 비교하여 검증한다.