한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.1350-1353
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2009
Conventional depth extraction in integral imaging is based on the disparity information between the elemental images. Since the disparity is measured in pixel unit, however, the extracted depth is discrete, resulting in the quantization error. Moreover, the quantization error grows as the object depth increases, which limits the accuracy of the depth extraction for distant objects. In this paper, we propose a new method for depth extraction in integral imaging using sub-pixel registration information between subimages to obtain linear and accurate depth.
For depth extraction from the focus and recovery the shape, determination of criterion function for focus measure and size of the criterion window are very important. However, Texture, illumination, and magnification have an effect on focus measure. For that reason, depth map has a partial high and low peak. In this paper, we propose a depth extraction method from focused images using the error interpolation. This method is modified the error depth into mean value between two normal depth in order to improve the depth map.
본 논문은 사용자의 입력, 색상 및 깊이 정보를 이용한 의미론적 물체 분할 방법을 제안한다. 의미있는 영역을 깊이영상에서 유사한 깊이 정보와 사용자 스트로크 입력의 중심에 위치한다고 가정한다. 제안된 방법은 스트로크 입력을 이용하여 관심 영역을 설정하고, 색상과 깊이 정보를 이용하여 의미있는 영역을 검출한다. 구체적으로 제안방법은 관심영역에 대해 색상과 깊이 정보를 이용한 과분할 과정과 과분할 영역에 대해 깊이 정보를 이용한 의미론적 물체 추출과정으로 구성되어 있다. 과분할 과정에서 적응적 임계값 적용 및 형태학적 기울기에 대한 적응적인 가중치 적용을 통한 마커 추출 방법을 제안하였다. 의미론적 물체 추출과정에서는 관심영역의 가장자리 영역에서 내부 영역으로의 순서대로 전체 깊이의 평균과 차이를 이용하여 추출하고자 하는 물체 영역인지 아닌지를 결정하도록 하였다. 실험 결과에서 제안한 방법이 효과적으로 의미있는 물체 추출 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
The shape of streamflow hydrograph during the early period of spring is very much controlled by the area and depth of snow cover especially in mountainous area. When we simulate the streamfolw of a watershed snowmelt, we need some information for snow cover extent and depth distribution as parameters and input data in the hydrological models. The purpose of this study is to suggest an extraction method of snow cover area and snow depth distribution using Terra MODIS image. Snow cover extent for South Korea was extracted for the period of December 2000 and April 2006. For the snow cover area, the snow depth was interpolated using the snow depth data from 69 meteorological observation stations. With these data, it is necessary to run a hydrological model considering the snow-related data and compare the simulated streamflow with the observed data and check the applicability for the snowmelt simulation.
본 논문에서는 색상 카메라와 Time-of-Flight (TOF) 깊이 카메라를 이용해 촬영된 장면에서 전경 영역을 분리하고 영상의 고해상도 깊이 정보를 구하는 방법에 대해 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 이를 색상 영상과 함께 사용하기 위한 색상 영상의 영역화 및 깊이 카메라 영상의 3차원 투영(warping) 작업, 깊이 경계 영역 탐색 등을 진행한 후, 전경의 객체를 분리하고, 객체와 배경에 대하여 깊이 값 계산한다. 깊이 카메라로부터 얻은 초기 깊이 정보를 이용하여 색상 영상에서 구해진 깊이 맵은 기존의 방법인 스테레오 정합 등의 방법보다 우수한 성능을 나타내었고, 무늬가 없는 영역이나 객체 경계 영역에서도 정확한 깊이 정보를 구할 수 있었다.
The shape of a streamflow hydrograph is very much controlled by the area and depth of snow cover in mountain area. The purpose of this study is to suggest extraction methods for snow cover area and depth using NOAA/AVHRR images in Soyanggang watershed. Snow cover area maps ware derived form channel 1, 3, 4 images of NOAA/AVHRR based on threshold value. In order to extract snow cover depth, snow cover area maps were overlaid daily snow depth data form 7 meteorological observation stations. Snow cover area and depth was mapped for period of Dec. 2002 and Mar. 2003. For evaluating snowmelt changes, depletion curve was created using daily snow cover area in the same period. It is necessary to compare these results with observed data and check the applicability of the suggested method in snowmelt simulation.
Purpose : The purpose of this study was to determine radiologic variables affecting extraction of impacted mandibular third molar. Materials and Methods : This study was investigated on 44 consecutive extractions of unilateral impacted mandibular third molars (Male;34, Female;10, Mean age;24.98, Age range;19-35). Fourteen radiologic variables, which were actual value except only one, were evaluated to establish their relation to the operation time. The Pearson correlation coefficient and Stepwise procedures for regression analysis were carried out. Results : Eight variables (depth, angulation, ramus width, relationship to the second molar, distal ramus depth, mesial ramus depth, mesial periodontal ligament width and follicle) showed a statistically significant relation to the operation time(Pearson correlation coefficient, p<0.05). Two variables, depth and mesial periodontal ligament width, showed the most powerful and just relation to the operation time($r^2$ = 0.349, p<0.05). Conclusion : This study shows that our results can help general practioner to estimate the operation time of extraction of impacted mandibular third molars by measuring two radiologic variables ; depth and mesial periondontal ligament width.
GaN 기반의 LED에서 광 추출 효율을 정량적으로 분석하였다. Ray-Tracing기반의 시뮬레이션을 이용하여 사파이어 기판에 형성된 패턴의 형태, 크기, 깊이, 간격들을 분석하여 최적의 패턴 요소들을 도출하였다. 시뮬레이션의 결과로 최적의 패턴 형태는 반구 형태에서 높은 광 추출 효율을 보였다. 일반적인 패턴이 없는 사파이어 기판을 사용한 LED의 광 추출 효율보다 반구 형태의 패턴을 가진 사파이어 기판에서 약 40% 향상된 광 추출 효율을 보였다.
This paper proposes a method to extract accurate plane of an object in unstructured environment for a humanoid robot by using a laser scanner. By panning and tilting 2D laser scanner installed on the head of a humanoid robot, 3D depth map of unstructured environment is generated. After generating the 3D depth map around a robot, the proposed plane extraction method is applied to the 3D depth map. By using the hierarchical clustering method, points on the same plane are extracted from the point cloud in the 3D depth map. After segmenting the plane from the point cloud, dimensions of the planes are calculated. The accuracy of the extracted plane is evaluated with experimental results, which show the effectiveness of the proposed method to extract planes around a humanoid robot in unstructured environment.
This paper presents the development of depth extraction algorithm or the 3D Endoscopic Data using a stereo matching method and depth calculation. The purpose of other's algorithms is to reconstruct 3D object surface and make depth map, but a one of this paper is to measure exact depth information on the base of [cm] from camera to object. For this, we carried out camera calibration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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