This paper proposes an effective algorithm that combines both the stereo matching and the marching cube algorithm. By applying the stereo matching technique to an image obtained from various angles, 3D geometry data are acquired, and using the camera extrinsic parameter, the images are combined. After reconstructing the combined data into mesh using the image index, the normal vector equivalent to each point is obtained and the mesh smoothing is processed. This paper describes the successive processes and techniques on the 3D mesh reconstruction, and by proposing the intermediate iso- surface algorithm. Therefore it improves the 3D data instability problem caused when using the conventional marching cube algorithm.
The scanning electron microscope (SEM) offers two-dimensional (2D) micrographs of three-dimensional (3D) objects due to its inherent operating mechanisms. To overcome this limitation, other devices have been used for quantitative morphological analysis. Many efforts have been made on the applications of software-based approaches to 3D reconstruction and measurements by SEM. Based on the acquisition of two stereo images, a multi-view technique consists of two parts: (i) geometric calibration and (ii) image matching. Quantitative morphological parameters such as height and depth could be nondestructively measured by SEM combined with special software programs. It is also possible to obtain conventional surface parameters such as roughness and volume of biomedical specimens through 3D SEM surface reconstruction. There is growing evidence that conventional 2D SEM without special electron detectors can be transformed to 3D SEM for quantitative measurements in biomedical research.
PURPOSE. The aim of this study was to evaluate whether there is any typical deformation pattern existing in complete denture when it was dried by using the 3D scanner and surface matching program. MATERIALS AND METHODS. A total of 28 denture bases were fabricated with heat curing acrylic resin (each 14 upper and lower denture bases), and 14 denture bases (each 7 upper and lower denture bases) were stored in the water bottle (water stored), and another 14 denture bases were stored in the air (dry stored). Each specimen was scanned at $1^{st}$ day after deflasking, $14^{th}$ day after deflasking, and $28^{th}$ day after deflasking, and digitalized. Three dimensional deformation patterns were acquired by comparison of the data within storage group using surface matching program. For evaluating differences between groups, these data were compared statisticallyusing Kruskal Wallis and Mann Whitney-U test (${\alpha}$=.05). RESULTS. When evaluating 3D deformation of denture base, obvious deformations were not found in maxillary and mandibular water storage group. However, in dry stored group, typical deformation pattern was detected as storage time passes. It occurred mostly in first two weeks. Major deformations were found in the bilateral posterior area in both maxillary and mandibular group. In maxillary dry stored group, a statistical significance was found. CONCLUSION. It was proved that in both upper and lower denture bases, dry storage caused more dimensional deformation than water storage with typical pattern.
기존의 스테레오 정합 알고리즘은 크게 명암기반기법과 특징기반기법의 두 가지로 나눌 수 있다. 그리고, 각 기법은 그들 나름대로의 장단점을 갖는다. 본 논문은 이 두 기법을 결합하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 물체모델링을 목적으로 하기 때문에 배경을 제거하여 정합하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 정합요소들과 정합유사함수가 정의되고, 정합유사함수는 두 기법사이의 장단점을 하나의 인수에 의해 조절한다. 그 외에도 거리차 지도의 오류를 제거하는 coarse-to-fine기법, 폐색문제를 해결하는 다중윈도우 기법을 사용하였고, 물체의 표면형태를 알아내기 위해 morphological closing 연산자를 이용하여 물체와 배경을 분리하는 방법을 제안하였다. 이러한 기법들을 기반으로 하여 여러가지 영상에 대해 실험을 수행하였으며, 그 결과들은 본 논문이 제안하는 기법의 효율성을 보여준다. 정합의 결과로 만들어지는 거리차 지도는 3차원 모델링을 통해 가상공간상에서 보여지도록 하였다.Abstract Classical stereo matching algorithms can be classified into two major areas; intensity-based and feature-based stereo matching. Each technique has advantages and disadvantages. This paper proposes a new algorithm which merges two main matching techniques. Since the goal of our stereo algorithm is in object modeling, we use images for which background is removed. Primitives and a similarity function are defined. The matching similarity function selectively controls the advantages and disadvantages of intensity-based and feature-based matching by a parameter.As an additional matching strategy, a coarse-to-fine method is used to remove a errorneous data on the disparity map. To handle occlusions, multiple windowing method is used. For finding the surface shape of an object, we propose a method that separates an object and the background by a morphological closing operator. All processes have been implemented and tested with various image pairs. The matching results showed the effectiveness of our method. From the disparity map computed by the matching process, 3D modeling is possible. 3D modeling is manipulated by VRML(Virtual Reality Manipulation Language). The results are summarized in a virtual reality space.
In this paper, we show the realtime 3D reconstruction algorithm with the sliced CT images. The preprocessing is thresholding, labeling, contouring, and extracting dominant point. we reconstruct 3D image with dominant points using dynamic matching technique. The software implemented in Visualc++ 5.0 as a window-based application program.
Jang, Hyo Seon;Kim, Sang Kyun;Lee, Ji Sang;Yoo, Su Hong;Hong, Seung Hwan;Kim, Mi Kyeong;Sohn, Hong Gyoo
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.5
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pp.477-486
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2020
Drone has been widely used for many applications ranging from amateur and leisure to professionals to get fast and accurate 3-D information of the surface of the interest. Most of commercial softwares developed for this purpose are performing automatic matching based on SIFT (Scale Invariant Feature Transform) or SURF (Speeded-Up Robust Features) using nadir-looking stereo image sets. Since, there are some situations where not only nadir and nadir-looking matching, but also nadir and oblique-looking matching is needed, the existing software for the latter case could not get good results. In this study, a matching experiment was performed to utilize images with differences in geometry. Nadir and oblique-looking images were acquired through drone for a total of 2 times. SIFT, SURF, which are feature point-based, and IMAS (Image Matching by Affine Simulation) matching techniques based on affine transformation were applied. The experiment was classified according to the identity of the geometry, and the presence or absence of a building was considered. Images with the same geometry could be matched through three matching techniques. However, for image sets with different geometry, only the IMAS method was successful with and without building areas. It was found that when performing matching for use of images with different geometry, the affine transformation-based matching technique should be applied.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.1
no.1
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pp.43-54
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2012
This paper presents a new localization technique of an UGV(Unmanned Ground Vehicle) by matching ortho-edge images generated from a DSM (Digital Surface Map) which represents the 3D geometric information of an outdoor navigation environment and 3D range data which is obtained from a LIDAR (Light Detection and Ranging) sensor mounted at the UGV. Recent UGV localization techniques mostly try to combine positioning sensors such as GPS (Global Positioning System), IMU (Inertial Measurement Unit), and LIDAR. Especially, ICP (Iterative Closest Point)-based geometric registration techniques have been developed for UGV localization. However, the ICP-based geometric registration techniques are subject to fail to register 3D range data between LIDAR and DSM because the sensing directions of the two data are too different. In this paper, we introduce and match ortho-edge images between two different sensor data, 3D LIDAR and DSM, for the localization of the UGV. Details of new techniques to generating and matching ortho-edge images between LIDAR and DSM are presented which are followed by experimental results from four different navigation paths. The performance of the proposed technique is compared to a conventional ICP-based technique.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.6
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pp.655-661
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2020
SGM (Semi Global Matching) can be used to find all the conjugate points between stereo images. Therefore, it enables high-density DSM (Digital Surface Model) production from high-resolution satellite images. However, water, shadows, and occlusion areas cause mismatching of the surrounding points in this method. Particularly, in buildings with large-parallax and elongated-shapes such as a Korean style apartment, it is difficult to reconstruct the 3D building even if the SGM method is applied to a high-resolution 50cm satellite image. This study proposed and performed the SGM technique with a classified image and an edge image from the IKONOS-2 satellite stereo-image with a 1m resolution to produce DSM. It was compared with the DSMs from the general SGM and the high-density ABM (Area Based Matching) matching of ERDAS software. The results of the apartment DSM by the proposed method were the best in the test area. As a result, despite the image having a resolution of 1m, the outline of the building DSM could be expressed more clearly than the existing method.
Karakas-Stupar, Irina;Zitzmann, Nicola Ursula;Joda, Tim
The Journal of Advanced Prosthodontics
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v.14
no.2
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pp.63-69
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2022
PURPOSE. The aim of this in vitro study was to investigate the accuracy (trueness and precision) of five intraoral scanners (IOS) using a novel reference model for standardized performance evaluation. MATERIALS AND METHODS. Five IOSs (Medit i500, Omnicam, Primescan, Trios 3, Trios 4) were used to digitize the reference model, which represented a simplified full-arch situation with four abutment teeth. Each IOS was used five times by an experienced operator, resulting in 25 STL (Standard Tessellation Language) files. STL data were imported into 3D software (Final Surface®) and examined for inter- and intra-group analyses. Deviations in the parameter matching error were calculated. ANOVA F-test and Kruskal-Wallis test were applied for inter-group comparisons (α = .05); and the coefficient of variation (CV) was calculated for intra-group comparisons (in % ± SD). RESULTS. Primescan (matching error value: 0.015), Trios 3 (0.016), and Trios 4 (0.018) revealed comparable results with significantly higher accuracy compared to Medit i500 (0.035) and Omnicam (0.028) (P < .001). For intra-group comparison, Trios 4 demonstrated the most homogenous results (CV 15.8%). CONCLUSION. The novel reference model investigated in this study can be used to assess the performance of dental scanning technologies in the daily routine setting and in research settings.
Open source is a key growth engine of the 4th industrial revolution, and the continuous development and use of various algorithms for image processing is expected. The purpose of this study is to examine the effectiveness of the UAS image processing open source based algorithm by comparing and analyzing the water reproduction and moving object filtering function and the time required for data processing in 3D reproduction. Five matching algorithms were compared based on recall and processing speed through the 'ANN-Benchmarks' program, and HNSW (Hierarchical Navigable Small World) matching algorithm was judged to be the best. Based on this, 108 algorithms for image processing were constructed by combining each methods of triangulation, point cloud data densification, and surface generation. In addition, the 3D reproduction and data processing time of 108 algorithms for image processing were studied for UAS (Unmanned Aerial System) images of a park adjacent to the sea, and compared and analyzed with the commercial image processing software 'Pix4D Mapper'. As a result of the study, the algorithms that are good in terms of reproducing water and filtering functions of moving objects during 3D reproduction were specified, respectively, and the algorithm with the lowest required time was selected, and the effectiveness of the algorithm was verified by comparing it with the result of 'Pix4D Mapper'.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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