This paper proposes a 3D structure recovery and registration method that uses four or more common points. For each frame of a given video, a partial structure is recovered using tracked points. The 3D coordinates, camera positions and camera directions are computed at once by our improved scaled orthographic factorization method. The partially recovered point sets are parts of a whole model. A registration of point sets makes the complete shape. The recovered subsets are integrated by transforming each coordinate system of the local point subset into a common basis coordinate system. The process of shape recovery and integration is performed uniformly and linearly without any nonlinear iterative process and without loss of accuracy. The execution time for the integration is significantly reduced relative to the conventional ICP method. Due to the fast recovery and registration framework, our shape recovery scheme is applicable to various interactive video applications. The processing time per frame is under 0.01 seconds in most cases and the integration error is under 0.1mm on average.
In this paper, we propose a novel method for 3D reconstruction of an indoor scene using a multi-view camera. Until now, numerous disparity estimation algorithms have been developed with their own pros and cons. Thus, we may be given various sorts of depth images. In this paper, we deal with the generation of a 3D surface using several 3D point clouds acquired from a generic multi-view camera. Firstly, a 3D point cloud is estimated based on spatio-temporal property of several 3D point clouds. Secondly, the evaluated 3D point clouds, acquired from two viewpoints, are projected onto the same image plane to find correspondences, and registration is conducted through minimizing errors. Finally, a surface is created by fine-tuning 3D coordinates of point clouds, acquired from several viewpoints. The proposed method reduces the computational complexity by searching for corresponding points in 2D image plane, and is carried out effectively even if the precision of 3D point cloud is relatively low by exploiting the correlation with the neighborhood. Furthermore, it is possible to reconstruct an indoor environment by depth and color images on several position by using the multi-view camera. The reconstructed model can be adopted for interaction with as well as navigation in a virtual environment, and Mediated Reality (MR) applications.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.6
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pp.24-34
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2007
Application systems that easy to access a information have been developed by IT growth and a human life variation. In this paper, we propose a application system to register a 3D footwear model using a monocular camera. In General, a human motion analysis research to body movement. However, this system research a new method to use a foot movement. This paper present a system process and show experiment results. For projection to 2D foot plane from 3D shoe model data, we construct processes that a foot tracking, a projection expression and pose estimation process. This system divide from a 2D image analysis and a 3D pose estimation. First, for a foot tracking, we propose a method that find fixing point by a foot characteristic, and propose a geometric expression to relate 2D coordinate and 3D coordinate to use a monocular camera without a camera calibration. We make a application system, and measure distance error. Then, we confirmed a registration very well.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.3
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pp.31-39
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2006
This paper presents a novel approach to real-time recognition of 3D environment and objects for various applications such as intelligent robots, intelligent vehicles, intelligent buildings,..etc. First, we establish the three fundamental principles that humans use for recognizing and interacting with the environment. These principles have led to the development of an integrated approach to real-time 3D recognition and modeling, as follows: 1) It starts with a rapid but approximate characterization of the geometric configuration of workspace by identifying global plane features. 2) It quickly recognizes known objects in environment and replaces them by their models in database based on 3D registration. 3) It models the geometric details the geometric details on the fly adaptively to the need of the given task based on a multi-resolution octree representation. SIFT features with their 3D position data, referred to here as stereo-sis SIFT, are used extensively, together with point clouds, for fast extraction of global plane features, for fast recognition of objects, for fast registration of scenes, as well as for overcoming incomplete and noisy nature of point clouds.
This paper presents a novel approach to real-time recognition of 3D environment and objects for intelligent robots. First. we establish the three fundamental principles that humans use for recognizing and interacting with the environment. These principles have led to the development of an integrated approach to real-time 3D recognition and modeling, as follows: 1) It starts with a rapid but approximate characterization of the geometric configuration of workspace by identifying global plane features. 2) It quickly recognizes known objects in environment and replaces them by their models in database based on 3D registration. 3) It models the geometric details on the fly adaptively to the need of the given task based on a multi-resolution octree representation. SIFT features with their 3D position data, referred to here as stereo-sis SIFT, are used extensively, together with point clouds, for fast extraction of global plane features, for fast recognition of objects, for fast registration of scenes, as well as for overcoming incomplete and noisy nature of point clouds. The experimental results show the feasibility of real-time and behavior-oriented 3D modeling of workspace for robotic manipulative tasks.
In this paper. we Propose a robust and fast image registration technique for motion correction in brain CT-CT angiography obtained from same patient to be taken at different time. First, the feature points of two images are respectively extracted by 3D edge detection technique, and they are converted to locally weighted 3D distance map in reference image. Second, we search the optimal location whore the cross-correlation of two edges is maximized while floating image is transformed rigidly to reference image. This optimal location is determined when the maximum value of cross-correlation does't change any more and iterates over constant number. Finally, two images are registered at optimal location by transforming floating image. In the experiment, we evaluate an accuracy and robustness using artificial image and give a visual inspection using clinical brain CT-CT angiography dataset. Our proposed method shows that two images can be registered at optimal location without converging at local maximum location robustly and rapidly by using locally weighted 3D distance map, even though we use a few number of feature points in those images.
Choo, Hyon-Gon;Kim, Minyoung;Cho, YoungJu;Choi, Jin Soo;Kim, Jinwoong
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.131-133
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2012
최근 3D 입체 영화 및 3D 방송 기술의 개발과 더불어, 사용자의 몰입감을 극대화하기 위하여, 3D 입체영상과 사용자의 인터랙션 효과를 융합하는 3D 증감 방송 기술에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문에서는 3D 증강방송을 위해, 3DTV 환경에서의 사용자 인터랙션 서비스에 대한 시나리오에 대해서 분석하고, 이를 바탕으로 제한된 시나리오를 위한 객체 인지 및 제어 기술에 대해서 소개한다. 본 논문에서 깊이 정보와 연계된 3D방송 환경을 가정하고, 이를 TV 환경에 적용했을 경우의 인터랙션 시나리오에 제시하였으며, 다 수의 깊이 카메라를 이용하여 시나리오에 필요한 객체 인지 방법에 대해서 제시한다. 키넥트 카메라를 이용한 구현을 통해 객체 인지 및 시점 전환 구현 결과를 보여준다.
In recent years, due to the continuous density and urbanization of space, the expansion of awareness of rights, the need for landscape conservation, and the development of construction technology, the conventional flat land use has been deviated from the conventional flat land use, and the transmission line, urban railway, parking lot, communal district, underground shopping mall, pipeline, etc. Although 3D spatial activities are carried out in the form of 3D space, there are considerable difficulties in administration to manage the 3D use of land due to the inadequacy of related regulations. In this background, for the administration that can manage Sectional Superficies, which is a representative case of 3D spatial use of parcels, which is a registered unit of land, first, the law on the establishment and management of spatial information, and cadastral re-examination from the legal and institutional aspects Standardization of 3D space registration through amendments to the Special Act, etc. and the formation of consensus among related departments. Second, in technical and administrative aspects, the registration of Sectional Superficies based on cadastral survey results, establishment of a platform for integrated management of location and attribute data, and registration method was found to be in need of improvement. As suggested in this study, by registering and managing Sectional Superficies, it is possible to manage various 3D land use of not only ground space or surface space but also underground space. It is expected to be able to register and manage lot-based 3D land use efficiently.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.5
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pp.689-699
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2022
Recently, high productivity capabilities have been improved due to the application of advanced technologies in various industries, but in the construction industry, productivity improvements have been relatively low. Research on advanced technology for the construction industry is being conducted quickly to overcome the current low productivity. Among advanced technologies, 3D scan technology is widely used for creating 3D digital terrain models at construction sites. In particular, the 3D digital terrain model provides basic data for construction automation processes, such as earthwork machine guidance and control. The quality of the 3D digital terrain model has a lot of influence not only on the performance and acquisition environment of the 3D scanner, but also on the denoising, registration and merging process, which is a preprocessing process for creating a 3D digital terrain model after acquiring terrain scan data. Therefore, it is necessary to improve the terrain scan data processing performance. This study seeks to solve the problem of density inhomogeneity in terrain scan data that arises during the pre-processing step. The study suggests a 'pixel-based point cloud comparison algorithm' and verifies the performance of the algorithm using terrain scan data obtained at an actual earthwork site.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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