In a spatially interlaced stereoscopic (SIS) three-dimensional (3D) display to be realized by providing the observer a part of left-eye/right-eye images, a loss of information can be perceived due to the un-shown part of each image. In order to resolve that problem, an improved SIS 3D display is proposed to deliver the images without loss of information to the observer using a time-multiplexing scheme. However, that time-multiplexing SIS also has a problem of luminance distortion when the desired luminance is not shown due to an insufficient response of the liquid crystal cell. In this paper, we propose a new method by optimizing the image data to show correct luminance with minimum distortion.
We propose a depth-fused-type three-dimensional (3D) near-eye display implemented using a birefringent lens set that is made of calcite. By using a birefringent lens and image source (28.70 mm × 21.52 mm), which has different focal lengths according to the polarization state of the incident light, the proposed system can present depth-fused three-dimensional images at 4.6 degrees of field of view (FOV) within 1.6 Diopter (D) to 0.4 D, depending on the polarization distributed depth map. The proposed method can be applied to near-eye displays like head-mounted display systems, for a more natural 3D image without vergence-accommodation conflict.
Recent research in endodontics has highlighted the need for three-dimensional imaging in the clinical arena as well as in research. Three-dimensional imaging using computed tomography (CT) has been used in endodontics over the past decade. Three types of CT scans have been studied in endodontics, namely cone-beam CT, spiral CT, and peripheral quantitative CT. Contemporary endodontics places an emphasis on the use of cone-beam CT for an accurate diagnosis of parameters that cannot be visualized on a two-dimensional image. This review discusses the role of CT in endodontics, pertaining to its importance in the diagnosis of root canal anatomy, detection of periradicular lesions, diagnosis of trauma and resorption, presurgical assessment, and evaluation of the treatment outcome.
We propose an image-based three-dimensional shape determination system. The shape, and thus the three-dimensional coordinate information of the 3-D object, is determined solely from captured images of the 3-D object from a prescribed set of viewpoints. The approach is based on the shape-from-silhouette (SFS) technique, and the efficacy of the SFS method is tested using a sample data set. The extracted three-dimensional shape is modeled with polygons generated by a new iterative triangulation algorithm, and the polygon model can be exported to commercial software. The proposed system may be used to visualize the 3-D object efficiently, or to quickly generate initial CAD data for reverse engineering purposes, including three dimensional design applications such as 3-D animation and 3-D games.
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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2009.10a
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pp.6-7
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2009
We proposed the two-dimensional (2D) / three-dimensional (3D) convertible modified integral imaging system using functional polarizing film named $imazer^{TM}$, which transfer or scatter the incident light ray according to the polarizing direction of ray. When the incident light rays transfer to $imazer^{TM}$, the rays generate 3D image through the process of the modified integral imaging system. However, the scattered light rays generate 2D image through the simple backlight scheme when the incident rays are scattered by the film. The proposed method can be implemented the partial 3D display system without any mechanical movements. In this paper, we propose and verify our system using some basic experiments and its results.
To treat the novel COronaVIrus Disease (COVID), comparatively fewer medicines have been approved. Due to the global pandemic status of COVID, several medicines are being developed to treat patients. The modern COVID medicines development process has various challenges, including predicting and detecting hazardous COVID medicine responses. Moreover, correctly predicting harmful COVID medicine reactions is essential for health safety. Significant developments in computational models in medicine development can make it possible to identify adverse COVID medicine reactions. Since the beginning of the COVID pandemic, there has been significant demand for developing COVID medicines. Therefore, this paper presents the transferlearning methodology and a multilabel convolutional neural network for COVID (MLCNN-COV) medicines development model to identify negative responses of COVID medicines. For analysis, a framework is proposed with five multilabel transfer-learning models, namely, MobileNetv2, ResNet50, VGG19, DenseNet201, and Inceptionv3, and an MLCNN-COV model is designed with an image augmentation (IA) technique and validated through experiments on the image of three-dimensional chemical conformer of 17 number of COVID medicines. The RGB color channel is utilized to represent the feature of the image, and image features are extracted by employing the Convolution2D and MaxPooling2D layer. The findings of the current MLCNN-COV are promising, and it can identify individual adverse reactions of medicines, with the accuracy ranging from 88.24% to 100%, which outperformed the transfer-learning model's performance. It shows that three-dimensional conformers adequately identify negative COVID medicine responses.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.3
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pp.591-597
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2012
Medical device performance has been advanced while images are expected to be acquired with further higher quality and pertinent applicability as images have been increasing in importance in analyzing major organs. Recent high frequency of image processing by MATLAB in image analysis area accounts for the intent of this study to segment pulmonary vessels by means of MATLAB. This study is to consist of 3 phases including pulmonary region segmentation, pulmonary vessel segmentation and three dimensional connectivity assessment, in which vessel was segmented, using threshold level, from the pulmonary region segmented, vessel thickness was measured as two dimensional refining process and three dimensional connectivity was assessed as three dimensional refining process. It is expected that MATLAB-based image processing should contribute to diversity and reliability of medical image processing and that the study results may lay a foundation for chest CT images-related researches.
A new numerical method estimated three dimensional shape of the internal surface of the stomach by analyzing the shading data of endoscopic image. First analyzed was the inherent instrumentational characteristics of the endoscope system, followed by the analysis of the stomach surface properties, both of which affected the imaging properties. We employed these prior informations to implement the iterative algorithm of shading analysis based on Hom's variational approach. The present algorithm was validated by performing simulation on a $256{\times}320$ image data chosen from original $512{\times}512$ image of the stomach surface model. The best 3-dimensional estimation of the surface was achieved with the Lagrangian multiplier, of 0.3, when the algorithm best converged showing minimal estimation error.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.4
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pp.141-149
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2010
Three-dimensional geo-spatial information is important for the efficient use and management of the country and the three-dimensional expression and analysis of urban projects, such as urban plans devised by local governments and urban management. Thanks to the revitalization of the geo-spatial information service industry, it is now being variously used not only in public but also private areas. For the creation of high-guiltily three-dimensional geo-spatial information, emphasis should be placed on not only the quality of the source image and three-dimensional geo-spatial model but also the level of visualization, such as level of detail and texturing. However, in the case of existing three-dimensional geo-spatial information, its establishment process is complicated and its data are not updated frequently enough, as it uses ready-created digital maps. In addition, as it uses Ortho Images, the images exist Relief displacement. As a result, the visibility is low and the three-dimensional models of artificial features are simplified to reach LoD between 2 and 3, making the images look less realistic. Therefore, this paper, analyzed the quality of three-dimensional geo-spatial information created using the three-dimensional modeling technique were applied using Digital photogrammetry technique, using digital aerial photo images by an existing large-format digital camera and multi-looking camera. The analysis of the accuracy of visualization information of three-dimensional models showed that the source image alone, without other visualization information, secured the accuracy of 84% or more and that the establishment of three-dimensional spatial information carried out simultaneously with filming made it easier to gain the latest data. The analysis of the location accuracy of true Ortho images used in the work process showed that the location accuracy was better than the allowable horizontal position accuracy of 1:1,000 digital maps.
Experiment is carried out to investigate the mixed convective flow in three-dimensional horizontal rectangular channels filled with high viscous fluid. The particle image velocimetry(PIV) with thermo-sensitive liquid crystal tracers is used for visualizing and analysis. Quantitative data of temperature and velocity are obtained by applying the color-image processing to a visualized image, and neural network is applied to the color-to-temperature calibration. In this study, the fluid used is silicon oil(Pr=909), the aspect ratio(channel width to heigh) is 4 and Reynolds number is $2{\times}10^{-2}$. From the present study, we can visualize the quantitative temperature and velocity of mixed convective flow in three-dimensional horizontal rectangular channels simultaneously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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