High-resolution satellite imagery are used in various application field such as generation of DEM, orthophto, and three dimensional city model. To define the relation between image and object space, sensor modelling and generation of the epipolar image is essential processes. As the header information or physical sensor model becomes unavailable for the end users due to the national security or commercial purpose, generation of epipolar images without these information becomes one of important processes. In this study, epipolar geometry is generated and analysed by applying two generalized sensor models; parallel and parallel-perspective model Epipolar equation of the parallel model has linear property which is relatively simple; Epipolar geometry of the parallel-perspective model is non-linear. This linear property enable us to generate epipolar image efficiently.
Nondestructive testing, which can monitor a product's interior without disassembly, is becoming increasingly essential for industrial inspection. Computed laminography (CL) is widely used in this application, as it can reconstruct a product, such as a printed circuit board, into a three-dimensional (3D) high-magnification image using X-rays. However, such high-magnification scanning environments can be affected by minute vibrations of the CL device, which can generate motion artifacts in the 3D reconstructed image. Since such vibrations are irregular, geometric corrections must be performed at every scan. In this paper, we propose a geometry calibration method that can correct the geometric information of CL scans based on the image without using geometry calibration phantoms. The proposed method compares the projection and digitally reconstructed radiography images to measure the geometric error. To validate the proposed method, we used both numerical phantom images at various magnifications and images obtained from real industrial CL equipment. The experiment results confirmed that sharpness and contrast-to-noise ratio (CNR) were improved.
Any given object on the motor-driven turntable is pictured from 8 to 72 different views with a digital camera. 3D shape reconstruction is performed with the integrated software called by Scanware from these multiple digital photographs. There are several steps such as configuration, calibration, capturing, segmentation, shape creation, texturing and merging process during the shape reconstruction process. 3D geometry data can be exported to cad data such as Autocad input file. Also 3D image model is generated from 3D geometry and texture data, and is used to advertise the model in the internet environment. Consumers can see the object realistically from wanted views by rotating or zooming in the internet browsers with Scanbull spx plug-in. The spx format allows a compact saving of 3D objects to handle or download. There are many types of scan equipments such as laser scanners and photogrammetric scanners. Line or point scan methods by laser can generate precise 3D geometry but cannot obtain color textures in general. Reversely, 3D image modeling with photogrammetry can generate not only geometries but also textures from associated polygons. We got various 3D image models and introduced the process of getting 3D image model of an internet-connected watchdog robot.
본 연구의 목적은 디지털방사선시스템의 영상 품질을 비교하고 평가함에 있다. 영상의 정량적인 분해능을 나타내는 변조전달함수, 노이즈 특성을 나타내는 잡음력 스펙트럼을 이용하여 영상 품질평가를 하였다. IEC61267 선질을 사용하여 IEC62220-1에서 제시하는 기하학적인 조건과 실제 임상에서 사용되어지는 기하학적인 조건을 사용하여 부가필터 및 그리드, 임상선량을 이용하여 edge 팬텀을 사용하여 MTF값을 측정하였다. Grid, Filter, SID, kVp, mAs에 따른 MTF 결과는 임상조건 100, 180cm 와 IEC62220-1 기하학적인 조건 150cm에서 MTF 공간주파수 측정값은 비슷하게 나타났으며, 오히려 임상조건 100, 180cm에서 공간주파수가 높은 경우도 있었다. NPS 결과는 선량이 증가함에 따라 감소함을 나타내었다. IEC61267 선질을 이용한 영상품질평가에서는 IEC62220-1기하학적인 조건을 이용한 품질평가보다 임상조건 기하학적인 조건을 사용한 영상의 품질이 좋았다. IEC 와 임상조건에서의 MTF와 NPS는 크게 차이가 나지 않았음을 알 수 있었다. 그러므로 향후 IEC 표준에서 제시하는 영상품질 평가보다는 임상 조건을 적용한 영상품질 평가방법을 적용하기 위해서 부가필터사용 유 무, 그리드사용 유 무, SID변화, 선질, 선량 등의 파라메터를 적절히 이용하여 가장 적은 선량으로 공간분해능이 좋고, NPS가 감소하는 방법들을 찾는다면 향후 실제 임상에서 사용되고 있는 디지털방사선시스템을 최적의 품질로 유지할 수 있는 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
수치사진측량에서 이용되는 대부분의 알고리즘은 수치화된 입체영상이 epipolar 기하상태를 이루고 있다는 가정을 근거로 하고 있으므로, 입체쌍의 주사선이 epipolartjs이 되어야 한다. 그러나 항공사진의 경우는 매 순간의 촬영위치에서 촬영자세가 달라지므로 epipolar 기하상태를 이루지 못한다. 본 연구에서는 한 쌍의 입체항공사진을 주사기(scanner)에 의해 수치영상으로 변환시키고, 절대표정후의 외부표정요소를 이용해 영상 재배열을 수행하는 과정에서 대해 연구하였다. 그 결과 입체수치영상으로부터 epipolar 기하상태의 영상을 생성하였다. 생성된 epipolar 영상은 영상정합 과정에 적용하기 위해 수치영상상관기법으로 영상정합을 실시하였고, 영상정합의 결과를 이용해 수치표고모형을 제작하였다. 영상정합에 의해 생성된 수치표모고형은 해석도화기에 의해 생성된 수치표고모형과 비교하였으며 그 결과 경제적인 방법으로 수치표고모형을 제작하는 방안이 제시되었다.
텍스처 영상 압축은 JPEG과 같은 영상 압축 표준을 사용한다. 일반 텍스처 영상에는 JPEG으로도 좋은 압축 성능을 내지만 패치 텍스처 영상은 이러한 영상 압축 기술로 압축했을 때 좋은 압축 성능을 보이지 못하였다. 이를 보완하고 압축 성능을 높이기 위해 기존의 패치 텍스처 영상에 주변 화소간에 색차를 줄이기 위한 전처리 기술을 소개하고, 제안된 기술과 JPEG 압축을 순서대로 적용하였을 때 압축 성능이 23%에서 45%까지 향상됨을 보이고자 한다.
In this paper, we propose a computer environment class for student's mental representations about non-Euclidean geometry. Through the software Cinderella, students construct knowledge about non-Euclidean geometry and recognize differentness between Euclidean and non-Euclidean geometry. Also they recognize an existence of non-Euclidean geometry newly and its mental representations with images represented in Cinderella. In geometry class, we make students can use many representations systematically and can figure a visual internal image by emphasizing a transform process. And then students can reason about non-Euclidean geometry.
In this paper we propose a haptic interaction system that physically represents the underlying geometry of objects displayed in a 2D picture, i.e., a digital image. To obtain the object's geometry displayed in the picture, we estimate the physical transformation between the object plane and the image plane based on homographic information. We then calculate the rotated surface normal vector of the object's face and place it on the corresponding part in the 2D image. The purpose of this setup is to create a force that can be rendered along with the image without distorting the visual information. We evaluated the proposed haptic rendering system using a set of pictures of objects with different orientations. The experimental results show that the participants reliably identified the geometric configuration by touching the object in the picture. We conclude this paper with a set of applications.
본 논문에서는 기하 위상 정보를 이용한 영상 정합 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징 점 기반 대응점 검색 기법들이 주로 평행 이동 형 형태나 약간의 회전 및 상하 이동요소가 포함된 영상만을 처리하는 것과 달리 큰 회전이나 상하이동요소가 포함된 입력영상들의 정화한 중첩영역을 자동으로 빠르게 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상내의 특징 점들의 기하 위상 정보와 특징점 사이의 거리 정보를 가지는 DT(Distance Transform) map을 이용하여 정합 위치를 찾기 위한 계산 량을 크게 감축시키고 특히 회전이나 상하 이동요소가 포함된 영상들 간의 정합영역을 검색하는데 있어서 좋은 성능을 나타낸다.
In the middle-resolution remote sensing, the Ground Sampled Distance (GSD) that the detector senses and samples is generally larger than the actual size of the objects (or materials) of interest, and so several objects are embedded in a single pixel. In this case, as it is impossible to detect these objects by the conventional spatial-based image processing techniques, it has to be carried out at sub-pixel level through spectral properties. In this paper, we explain the sub-pixel analysis algorithm, also known as the Linear Spectral Mixing (LSM) model, which has been experimented using the Hyperion data. To find Endmembers used as the prior knowledge for LSM model, we applied the concept of the convex geometry on the two-dimensional scatter plot. The Atmospheric Correction and Minimum Noise Fraction techniques are presented for the pre-processing of Hyperion data. As LSM model is the simplest approach in sub-pixel analysis, the results of our experiment is not good. But we intend to say that the sub-pixel analysis shows much more information in comparison with the image classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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