In this paper, we proposed new software for 3D rendering of MR images in the medical domain using C# wrapper of Visualization Toolkit (VTK) and Microsoft .NET framework. Our objective in developing this software was to provide medical image segmentation, 3D rendering and visualization of hippocampus for diagnosis of Alzheimer disease patients using DICOM Images. Such three dimensional visualization can play an important role in the diagnosis of Alzheimer disease. Segmented images can be used to reconstruct the 3D volume of the hippocampus, and it can be used for the feature extraction, measure the surface area and volume of hippocampus to assist the diagnosis process. This software has been designed with interactive user interfaces and graphic kernels based on Microsoft.NET framework to get benefited from C# programming techniques, in particular to design pattern and rapid application development nature, a preliminary interactive window is functioning by invoking C#, and the kernel of VTK is simultaneously embedded in to the window, where the graphics resources are then allocated. Representation of visualization is through an interactive window so that the data could be rendered according to user's preference.
Multiple layer displacement mapping methods are able to represent more complex and general geometries which cannot be presented by single layer displacement mapping methods, and provide a realistic scene to digital contents such as 3D games and movies with relatively low costs. However, as we use more layers for details, data space is wasted more because lower layers have less displacement data than higher layers. In this paper, we suggest a lossless compression and rendering method of a multiple layer displacement map. Since we compress the map without data loss, the proposed method provides the same quality as the rendering result that uses an original multiple layer displacement map.
Traditional rendering of cartoon character cannot revive the feeling of concept drawings properly. In this paper, we propose capture technology to get toon shading model from the concept drawings and with this technique, we provide a new novel system to render 3D cartoon character. Benefits of this system is to cartoonize the 3D character according to saliency to emphasize the form of 3D character and further support the sketch-based user interface for artists to edit shading by post-production. For this, we generate texture automatically by RGB color sorting algorithm to analyze color distribution and rates of selected region. In the cartoon rendering process, we use saliency as a measure to determine visual importance of each area of 3d mesh and we provide a novel cartoon rendering algorithm based on the saliency of 3D mesh. For the fine adjustments of shading style, we propose a user interface that allow the artists to freely add and delete shading to a 3D model. Finally, this paper shows the usefulness of the proposed system through user evaluation.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.3
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pp.1302-1309
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2012
In this paper, we propose applying differential techniques for 2D/3D video conversion to the objects grouped by depth information. One of the problems converting 2D images to 3D images using the technique tracking the motion of pixels is that objects not moving between adjacent frames do not give any depth information. This problem can be solved by applying relative height cue only to the objects which have no moving information between frames, after the process of splitting the background and objects and extracting depth information using motion vectors between objects. Using this technique all the background and object can have their own depth information. This proposed method is used to generate depth map to generate 3D images using DIBR(Depth Image Based Rendering) and verified that the objects which have no movement between frames also had depth information.
The purpose of this study was to present a non-photorealistic rendering technique that is efficient in single images and moving images. In case of single images, they could be processed in a real-time base by realizing flow-based DoG filter and bilateral filter, which have been frequently used in the single image NPR technique recently, in the CUDA environment. In case of moving images, the investigator presented not the existing method of NPR moving images which generating images by applying the single image NPR technique to every frame, but the method of using the single image NPR technique in the first frame and stylizing it, and then of using the motion vector-based pixel mapping in the second frame on and copying the bright values of pixels that move on the frame into the location of next frame's motion vector, thus reducing unnecessary volume of calculation and maintaining the consistency between frames. In this study, the performance of this method was proved via an experiment.
Monte Carlo ray tracing has been widely used for simulating a diverse set of photo-realistic effects. However, this technique typically produces noise when insufficient numbers of samples are used. As the number of samples allocated per pixel is increased, the rendered images converge. However, this approach of generating sufficient numbers of samples, requires prohibitive rendering time. To solve this problem, image filtering can be applied to rendered images, by filtering the noisy image rendered using low sample counts and acquiring smoothed images, instead of naively generating additional rays. In this paper, we proposed a Stein's Unbiased Risk Estimator (SURE) based $\grave{A}$-Trous wavelet to filter the noise in rendered images in a near-interactive rate. Based on SURE, we can estimate filtering errors associated with $\grave{A}$-Trous wavelet, and identify wavelet coefficients reducing filtering errors. Our approach showed improvement, up to 6:1, over the original $\grave{A}$-Trous filter on various regions in the image, while maintaining a minor computational overhead. We have integrated our propsed filtering method with the recent interactive ray tracing system, Embree, and demonstrated its benefits.
In this paper we present a shading technique for realistic rendering of the surfaces with irregular and complex textures using a single photograph. So far, most works have been using many photographs or special photographing equipment to render the surfaces with irregular and complex textures as well as dividing texture regions manually. We present an automatic selection method of the region segmentation techniques according to properties of materials. As our technique produces a reflectance model and the approximated Bidirectional Reflection Distribution Function(BRDF) parameters, it allows the recovery of the photometric properties of diffuse, specular, isotropic or anisotropic textured objects. Also it make it possible to present several synthetic images with novel lighting conditions and views.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.1
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pp.127-135
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2015
In this research, we conducted an experiment on evaluating the extending depth information method and surface reconstruction method and the interaction of these two methods in order to enhance the final intermediate view images, which are acquired using DIBR (Depth-Image-Based Rendering) method. We evaluated the experimental control groups using the Microsoft's "Ballet" and "Break Dancer" data sets with three different hole-filling algorithms. The result revealed that the quality was improved the most by applying both extending depth information and surface reconstruction method as compared to the previous point clouds only. In addition, it found that the quality of the intermediate images was improved vastly by only applying extending depth information when using no hole-filling algorithm.
In this paper we present creating 3D image from 2D image by extract initial depth values calculated from focal values. The initial depth values are created by using the extracted focal information, which is calculated by the comparison of original image and Gaussian filtered image. This initial depth information is allocated to the object segments obtained from normalized cut technique. Then the depth of the objects are corrected to the average of depth values in the objects so that the single object can have the same depth. The generated depth is used to convert to 3D image using DIBR(Depth Image Based Rendering) and the generated 3D image is compared to the images generated by other techniques.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.4C
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pp.350-357
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2010
In this paper, we present an auto-range fast bilateral filter (FBF) for high-dynamic-range (HDR) images, which increases computation speed by using adaptive standard deviations for range filter (RF) of FBF in iCAM06. Many images that cover the entire dynamic range of the scene with different exposure times are fused into one High Dynamic Range (HDR) image. The representative algorithm for HDR image rendering is iCAM06, which is based on the iCAM framework, such as the local white point adaptation, chromatic adaptation, and the image processing transform (IPT) uniform color space. FBF in iCAM06 uses constant standard deviation in RF. So, it causes unnecessary FBF computation in high stimulus range with broad and low distribution. To solve this problem, the low stimulus image and high stimulus image of CIE tri-stimulus values (XYZ) divided by the threshold are respectively processed by adaptive standard deviation based on its histogram distribution. Experiment results show that the proposed method reduces computation time than the previous FBF.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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