Feature based stereo matching is an effective way to perform 3D building reconstruction. However, in urban scene, the cluttered background and various building structures may interfere with the performance of building reconstruction. In this paper, we propose a novel method to robustly reconstruct buildings on the basis of rectangle regions. Firstly, we propose a multi-scale linear feature detector to obtain the salient line segments on the object contours. Secondly, candidate rectangle regions are extracted from the salient line segments based on their local information. Thirdly, stereo matching is performed with the list of matching line segments, which are boundary edges of the corresponding rectangles from the left and right image. Experimental results demonstrate that the proposed method can achieve better accuracy on the reconstructed result than pixel-level stereo matching.
A rectangle-based relative localization method is proposed for a mobile robot based on a novel geometric formulation. In an artificial environment where a mobile robot navigates, rectangular shapes are ubiquitous. When a scene rectangle is captured using a camera attached to a mobile robot, localization can be performed and described in the relative coordinates of the scene rectangle. Especially, our method works with a single image for a scene rectangle whose aspect ratio is not known. Moreover, a camera calibration is unnecessary with an assumption of the pinhole camera model. The proposed method is largely based on the theory of coupled line cameras (CLC), which provides a basis for efficient computation with analytic solutions and intuitive geometric interpretation. We introduce the fundamentals of CLC and describe the proposed method with some experimental results in simulation environment.
We provide a new solution for the projective reconstruction problem based on coupled line cameras (CLCs) and their geometric properties. The proposed solution is composed of a series of optimized steps, and each step is more efficient than those of the initial solution proposed in [1]. We also give a new determinant condition for rectangle determination, which leads to less ambiguity in implementation. The key steps of the proposed solution can be represented with more compact analytic equations due to the intuitive geometric interpretations of the projective reconstruction problem based on CLCs: the center of projection corresponds to the intersection point of the two solution circles of each line camera involved.
We review recent research results on coupled line cameras (CLC) as a new geometric tool to reconstruct a scene quadrilateral from image quadrilaterals. Coupled line cameras were first developed as a camera calibration tool based on geometric insight on the perspective projection of a scene rectangle to an image plane. Since CLC comprehensively describes the relevant projective structure in a single image with a set of simple algebraic equations, it is also useful as a geometric reconstruction tool, which is an important topic in 3D computer vision. In this paper we first introduce fundamentals of CLC with reals examples. Then, we cover the related works to optimize the initial solution, to extend for the general quadrilaterals, and to apply for cuboidal reconstruction.
유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 환경에서 사용자 중심의 서비스를 하기 위해서는 영역 질의 처리가 필수적이다. In-network 질의에서 영역 질의를 처리하는 방법으로 R-tree를 이용하는 방법이 선호되었다. 유비쿼터스 센서 네트워크 환경하에서는 센서의 수명이 전체 네트워크의 수멍을 좌우하기 때문에 질의가 전달될 센서를 정확하게 선별할 수 있어야 한다. 그러나, R-tree를 이용한 방법은 질의 영역과 MBR(Minimum Boundary Rectangle) 간의 교집합 연산에 의해 센서를 선별하기 때문에 실제 센서가 없는 영역임에도 불구하고 센서 값 측정을 요청하는 메시지를 전달하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기지국의 미들웨어에 트라이 구조 쿼드 트리를 구축하여 이를 이용하여 정확하게 질의 영역에 포함되는 센서 노드들에게만 질의를 전달한다. 이 기법은 질의 수행시 R-tree를 이용한 방법보다 응답 시간이 늦어지지만, 필요한 센서 노드에만 정확히 질의를 전달하기 때문에 USN의 전력 소모를 감소시키는 장점이 있다.
Reconstruction of 3D objects from a single view image is generally an ill-posed problem because of the projection distortion. A monocular vision based 3D object localization method is proposed in this paper, which approximates an object on the ground to a simple bounding solid and works automatically without any prior information about the object. A spherical or cylindrical object determined based on a circularity measure is approximated to a bounding cylinder, while the other general free-shaped objects to a bounding box or a bounding cylinder appropriately. For a general object, its silhouette on the ground is first computed by back-projecting its projected image in image plane onto the ground plane and then a base rectangle on the ground is determined by using the intuition that touched parts of the object on the ground should appear at lower part of the silhouette. The base rectangle is adjusted and extended until a derived bounding box from it can enclose the general object sufficiently. Height of the bounding box is also determined enough to enclose the general object. When the general object looks like a round-shaped object, a bounding cylinder that encloses the bounding box minimally is selected instead of the bounding box. A bounding solid can be utilized to localize a 3D object on the ground and to roughly estimate its volume. Usefulness of our approach is presented with experimental results on real image objects and limitations of our approach are discussed.
본 연구에서는 뇌 MR 영상의 3차원 가시화를 위해 여러 단면의 원영상을 사용하지 않고, 적은 수의 횡단면 영상만을 이용하여 보간 영상을 생성하는 방법에 대해 제안한다. 이 과정에서의 핵심인 영상 보간을 위해 우선 3차원으로 재구성하고자 하는 관심영역을 분할하고, 분할된 관심 영역들의 경계와 MBR(Minimum Bounding Rectangle) 정보를 추출한다. 그리고 보간하고자 하는 층의 영상 크기는 분할된 관심영역의 상ㆍ하층 각각 두 영상들의 MBR 크기 변화율로 결정하고, 이를 기반으로 분할된 관심 영역의 영상내에서 해당 화소를 찾고, 입방 보간법을 통해 검출된 각 화소의 명암 가중치를 부여하여 보간 영상의 화소 명암치를 산출한다. 최종적으로는 원영상에서 분할한 관심영역 및 생성된 관심영역의 보간 영상들에서 특징점 정보와 3차원 복셀을 추출하여 3차원으로 재구성한다.
우리나라는 일반적으로 좁은 지역에서도 다양한 토지피복분포와 복잡한 지형기복을 보인다. 그러나, 대부분의 항공라이다 관련 외국의 선행연구사례들은 대부분 토지피복이나 지면경사가 일정한 지역을 연구대상으로 하고 있다. 본 연구는 다양한 토지피복 및 지형기복의 분토특성에 따라 3차원 표면모형을 재구성하는 방법의 탐색을 위해 수행하였다. 연구대상지로는 설악동매표소 인근에서 지형기복이 다양한 산림, 하상이 드러난 암석지 및 가로수와 건물, 주차장 등의 인공시설물이 분포하는 지역을 선정하였다. 자료처리절차는 우선, 정사항공사진을 이용하여 토지피복 및 지형기복에 따라 영역을 구분하고 이 결과를 이용하여 항공라이다 자료를 분할하였다. 분할된 각각의 자료들은 토지피복 및 지형특성에 따라 상이한 처리절차를 거쳐 3차원 표면모형을 별도로 구성하고 이를 통합함으로써 전체적인 3차원 모형을 복원하였다. 이러한 토지피복 및 지형특성을 고려한 3차원 표면모형은 경관관리, 산림조사 및 수치지도 작성 등에 효과적으로 이용될 수 있다. 아울러, 대용량의 항공라이다 자료처리 시, 전체 자료를 방형의 격자구획으로 분할하여 처리하는 과정에서 발생할 수 있는 한계를 보완하는 데에도 유용할 것으로 판단된다.
Today, vast attention has been paid to periodic arrays of nanostructures due to their potential for applications such as memory with huge storage density. Such application requires large-scale fabrication of well ordered nano-sized structures. One of the most widely used methods for the ordered nanostructures is lithography. This top-down process, however, has the limit to reduce size. Here the promising alternative is the self-organization of ordered nano-sized structures such as large scale 2d carbon-induced reconstructions on W(110). In the present study, we report on the first well-resolved atomic resolution STM studies of the well-known R($15{\times}3$) and R($15{\times}12$) carbon induced reconstruction of the W(110). From the atomic image of R($15{\times}3$) for different values of tunneling gap resistance, we can tell there are no missing atoms in unit cells of R($15{\times}3$) and some atomic displacements are substantial from the clean W(110), even though not all the imaged position of atoms correspond to tungsten, but may include those of carbon. We are considering two cases; First case is related to lattice deformation, or top layer of W(110) is deformed in the process of relief of strain caused by random inserting of carbon atoms possibly in the interstitial position. In the second case, R($15{\times}3$) unit cell results from a coincidence lattice between clean W(110) substrate and tungsten carbide overlayer which has rectangular atomic arrangement and giving R($15{\times}3$) coincidence lattice. beta-W2C showing rectangular unit cell should be a candidate. Further, we report on new reconstructions. Unlike the well-known R($15{\times}12$) consisting of two parts, two inner structures between two "Backbone" structures. The new reconstruction, which we found for the first time, contains more parts between the "Backbone"s. Sometimes we can observe the reconstruction consists of only inner parts without "Backbone" parts. Thus, the observed reconstruction can be built by constructing of two types of "Lego"-like block. Moreover, the rectangle shape of "Backbone" transform to parallelogram-like shape over time, the so-called wavy-R($15{\times}12$). Adsorption of hydrogen can be the reason for this transformation.
여닫이형 방사선 치료에서, 잔여 움직임으로 인하여 방사선은 실직적인 질병의 부위 뿐만이 아니라 주변 정상조직까지 투여 되도록 되어 있다. 비록 표적이 방사선 투여 중 움직이지만, 방사선이 최소한도로 실질적인 부위 (임상적 표적 체적)에 조사되기를 원한다. 본 연구의 목적은 여닫이형 치료에 있어서 방사선이 실질적인 표적에 투여되는지를 검증하고, 여닫이 범위, 움직임의 정도 및 임상적 표적체적의 크기의 변화에 따라, 표적및 주변 조직에 투여되는 방사선의 경향을 연구하는 데 있다. 이 목적을 달성하기 위하여, 실험 및 이론적인 연구를 고안하여 수행하였다. 직육각형 및 피라미드형의 표적 체적을 내포하는 팬텀을 만들어 움직이며 4차원 영상을 얻었다. 여러 여닫이 범위를 얻어진 영상에 적용하여 치료계획용 내부표적(표적체적 및 내부 움직임범위포함)을 만들었다. 직육각형 표적에는 전통적인 치료계획을 그리고 피라미드형 표적에는 세기 변조형 치료계획을 세웠다. 평판형 다이오드에 치료계획에서 얻어진 여닫이형 방사선을 수직으로 조사하여 실험적으로 선량평가를 수행하였고 또한 움직이는 상황에서 선량투여를 전산적으로 모사하였다. 본 연구는 두 표적에 대한 반음영 영역의 확장 및 움직임으로 인하여 방해 받았으나 확실하게 수행된 표적 선량투여 그리고 주변 조직에 투여된 상당량의 선량등을 수반하는 잔여움직임의 영향을 정량적으로 그리고 해석적으로 분석하였다. 선량-체적 히스토그램 분석에 따르면, 내부표적에는 여닫이 범위 또는 움직임 정도가 감소함에 따라 또한 표적체적이 증가함에 따라 선량이 증가함을 보였고, 내부 움직임 범위에 해당하는 체적에 대하여는 여닫이 범위 또는 움직임 정도가 감소함에 따라 선량이 증가하였고, 마지막으로 주변 정상조직에 대하여는, 내부 움직임 범위와는 반대의 경향을 보였다. 본 연구는 잔여움직임의 영향에 대하여 확실한 이해를 주었고 호흡행태가 재생되는한 불연속적인 투여과 표적의 움직임에도 불구하고 여당이형 방사선 치료는 안전함을 입증하였다. 본연구에서 수반된 절차와 전산적 모델은 여닫이형 치료의 시작점 검증, 주기적인 품질관리 및 환자별 검증에 사용될 수 있다. 환자별 영상에 선량을 재구성하는 방향으로 추후 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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