Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.712-714
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2005
Real-time 3D visualization of large datasets imposes a distributed architecture of the rendering system and dedicated hardware for image composition. Previous work on this domain has relied on prohibitively expensive cluster systems with hardware composition done by complicated schemes. In this paper we propose a low-cost hardware compositor fur a high performance visualization cluster. We show the system's design and the results obtained using Simulink [1] for our image composition scheme.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.336-339
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2012
VTK is a free but professional development platform for images three-dimensional (3D) reconstruction and processing. It is powerful, open-source, and users can customize their own needs by self-development of great flexibility. To give the doctors more and detailed information by simulate dissection to the 3-D brain MRI image after reconstruction. A Visualization System (VS) is proposed to achieve 3D brain reconstruction and virtual dissection functions. Based on the free VTK visualization development platform and Visual Studio 2010 IDE development tools, through C++ language, using real people's MRI brain dataset, we realized the images 3D reconstruction and also its applications and extensions correspondingly. The display effect of the reconstructed 3D image is well and intuitive. With the related operations such as measurement, virtual dissection and so on, the good results we desired could be achieved.
The color sorting technique utilizing the image processing method is very applicable tool to analyze motion of a free-falling object in many agricultural and industrial research fields. In the present study, we have developed an image processing system and algorithm to sort good quality rice grains effectively from the bad ones. The system employs a high speed rate line-scan CCD camera with 2K-pixels and worked with a high speed DSP and FPGA in-line. It can accumulate acquired line-scan image data and visualize each grain image clearly. As a result, we can easily calculate the number of pixels occupied by grain(=grain size), gray level and its correct position by visualizing grain images rapidly.
The inlet flow of centrifugal blower were quantitatively visualized using particle image velocimetry. Because the centrifugal blower system is one of the key parts of EV battery cooling system, the quantitative information of flow field of centrifugal blower is important to design and optimize the cooling system. Two types of inlet parts were used in this study. One is the straight inlet and the other is a bended one. The results showed the flow asymmetry exists in the straight model due to the pressure difference in the blower. In case of the bended one, the separation bubble and the increase of head loss appeared compared with the straight model.
Visualization of three dimensional medical images has been studied in many ways. For CT and MRI data, 3D rendering schemes are commercially available and widly used. However visualization of ultrasonic 3D data is not popular yet, even though its potentional in medical diagnosis seems very high. In this paper we try to visualize 3D ultrasonic data. The basic method is adopted from the volume rendering technique. Based on the characteristics of the ultrasonic images, 3D visualization algorithm is developed and applied for the 3D image set of a dog heart.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.185-190
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2009
Recent performing-art has a trend to be new cultural contents style which mixes various genre not just traditional way. Especially in stage performance, unique performance is playing using high technology and image. In sound performance, one of technology, a new experiment is trying which re-analyze the sound and mixes the result with image. But in public performance we have a technical difficulty with making visualization regarding the sound in realtime. Because we can not make visualization with instant sound from performers and audience it is difficult to interact smoothly between performer and audience. To resolve this kind of restriction, this paper suggests Real-time sound visualization. And we use string music instrument for sound source. Using the MaxMSP/Jitter based the Midi, we build image control system then we test and control the image with Korg Nano Kontrol. With above experiment we can verify verious emotion, feeling and rhythm of performer according to performance environment and also we can verify the real time interactive image which can be changed momently by performer's action.
Various data visualization methods are utilized to analyze a huge amount of data. Among various methods, a three-dimensional image requires the rotation of the image to show a stereo image on a two-dimensional screen. This study discusses two methods of batch method and real-time method, which make it possible to construct of stereo images to improve the restriction of the three-dimensional image display with virtual reality. This investigation can be useful to better explore a three-dimensional data structure.
It is important subject of research in engineering and natural science field that creating continuing high-definition image from very large volume data. The necessity of software that helps analyze useful information in data has improved by effectively showing visual image information of high resolution data with visualization technique. In this paper, we designed multi-platform visualization system based on client-server to analyze and express earth environment data effectively constructed with observation and prediction. The visualization server comprised of cluster transfers data to clients through parallel/distributed computing, and the client is developed to be operated in various platform and visualize data. In addition, we aim user-friendly program through multi-touch, sensor and have made realistic simulation image with image-based lighting technique.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.1
no.1
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pp.27-31
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2014
In this paper, an overview of segmentation and 3D visualization methods are presented. Commonly, the two kinds of methods are used to visualize organs and vessels into 3D from medical images such as CT(A) and MRI - Direct Volume Rendering (DVR) and Iso-surface Rendering (IR). DVR can be applied directly to a volume. It directly penetrates through the volume while it determines which voxels are visualizedbased on a transfer function. On the other hand, IR requires a series of processes such as segmentation, polygonization and visualization. To extract a region of interest (ROI) from the medical volume image via the segmentation, some regions of an object and a background are required, which are typically obtained from the user. To visualize the extracted regions, the boundary points of the regions should be polygonized. In other words, the boundary surface composed of polygons such as a triangle and a rectangle should be required to visualize the regions into 3D because illumination effects, which makes the object shaded and seen in 3D, cannot be applied directly to the points.
In this paper, we propose a computationally efficient multi GPU accelerated image registration technique to correct the motion difference between the pre-contrast CT image and post-contrast CTA image. Our method consists of two steps: multi GPU based image registration and a cerebrovascular visualization. At first, it computes a similarity measure considering the parallelism between both GPUs as well as the parallelism inside GPU for performing the voxel-based registration. Then, it subtracts a CT image transformed by optimal transformation matrix from CTA image, and visualizes the subtracted volume using GPU based volume rendering technique. In this paper, we compare our proposed method with existing methods using 5 pairs of pre-contrast brain CT image and post-contrast brain CTA image in order to prove the superiority of our method in regard to visual quality and computational time. Experimental results show that our method well visualizes a brain vessel, so it well diagnose a vessel disease. Our multi GPU based approach is 11.6 times faster than CPU based approach and 1.4 times faster than single GPU based approach for total processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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