• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.36 no.5
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• pp.404-411
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• 2009

We introduce in this paper a new method for smooth foldover-free warping of images, based on the vector field deformation technique proposed by Von Funck et al. It allows users to specify the constraints in two different ways: positional constraints to constrain the position of a point in the image and gradient constraints to constrain the orientation and scaling of some parts of the image. From the user-specified constraints, it computes in the image domain a C1-continuous velocity vector field, along which each pixel progressively moves from its original position to the target. The target positions of the pixels are obtained by solving a set of partial derivative equations with the 4th order Runge-Kutta method. We show how our method can be useful for texture mapping with hard constraints. We start with an unconstrained planar embedding of a target mesh using a previously known method (Least Squares Conformal Map). Then, in order to obtain a texture map that satisfies the given constraints, we use the proposed warping method to align the features of the texture image with those on the unconstrained embedding. Compared to previous work, our method generates a smoother texture mapping, offers higher level of control for defining the constraints, and is simpler to implement.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.15 no.5
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• pp.64-74
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• 2019

Although a non-rigid registration has high demands in clinical practice, it has a high computational complexity and it is very difficult for ensuring the accuracy and robustness of registration. This study proposes a method of applying a non-rigid registration to 3D magnetic resonance images of brain in an unsupervised learning environment by using a deep-learning network. A feature vector between two images is produced through the network by receiving both images from two different patients as inputs and it transforms the target image to match the source image by creating a displacement vector field. The network is designed based on a U-Net shape so that feature vectors that consider all global and local differences between two images can be constructed when performing the registration. As a regularization term is added to a loss function, a transformation result similar to that of a real brain movement can be obtained after the application of trilinear interpolation. This method enables a non-rigid registration with a single-pass deformation by only receiving two arbitrary images as inputs through an unsupervised learning. Therefore, it can perform faster than other non-learning-based registration methods that require iterative optimization processes. Our experiment was performed with 3D magnetic resonance images of 50 human brains, and the measurement result of the dice similarity coefficient confirmed an approximately 16% similarity improvement by using our method after the registration. It also showed a similar performance compared with the non-learning-based method, with about 10,000 times speed increase. The proposed method can be used for non-rigid registration of various kinds of medical image data.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.147-155
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• 2007

본 연구는 기술개발 자체의 효과성을 개발된 기술의 시장성, 확대 보급가능성, 민간분야의 기술 로드맵과의 관계성을 도출하는 것으로 실제로 업계에서 다양한 인맥과 프로젝트의 경험을 가지고 있는 자에 의한 심층인터뷰를 근거로 한 정성적 판단과 시장조사를 통한 정량적 판단을 결합하여 멀티센서의 기술개발의 가치를 평가하는 후속 조치에 해당되는 연구이다. 직접적 측면의 산업적 파급효과는 2006년에는 시범적인 수준에서 적용된 사례를 중심으로 정리해 본 결과, 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 전문화된 기업의 경우 각자의 강점에 기반을 두어 멀티센서의 적용시장을 바라보고 있다는 점이다. 모든 소프트웨어의 생산을 서버 부분부터 웹 버전, 모바일 버전까지 모두 보유하고 있는 벡터 부분의 GIS 수준과는 달리 위성영상 및 멀티센서 분야의 소프트웨어는 대용량으로 인한 한계로, 서버중심, 웹 중심의 개발이 이루어지고 있으나 모바일 분야까지 확장되지는 않고, 차량항법장치와의 연계를 통한 확장을 꾀하는 수준이라고 요약할 수 있다. 둘째, 전문기업이 아닌 대기업의 시장분석 및 전략에 관한 부분을 요약하자면, 멀티센서와 직접적인 연관을 갖는 회사는 많지 않으나 대체로 U-city 사업 발굴 시 멀티센서가 융합기술이 요소기술로서 기여할 수 있을 것이라는 기대는 하고 있으며, 규모도 1,000억 원 대를 상회할 것으로 바라보고 있다. 셋째, 멀티센서 개발기술의 상용화 및 산업화를 위한 제거 요소 및 감소 요소, 증가 요소 및 새로이 만들어야 할 요소 등을 다차원 전략으로 제시하였으나, 전략을 구사할 기관이 산재되어 있어 제도적 차원의 뒷받침이 기술개발과 더불어 진행되어야 한다는 결론에 이르게 된다. 넷째, 개발된 4개의 기술에 대하여 KVA에서 산출한 기업평가 방식을 변형하여 적용하였는데, 위성영상과 DEM 개발기술이 87% 이상의 점수를 받아 가장 시장성 및 활용성이 높은 기술로 평가되었으며, 초다분광영상에 대한 기술은 70%를 겨우 넘는 수준에서 평가가 되었다. 멀티센서 공간영상정보 통합처리 기술 개발은 다목적 실용위성의 보유, 국가 NGIS 사업의 결과물이 상당히 축척이 되어 있고, 라이다(LiDAR) 기술의 도입을 위한 환경이 조성되었기에 다른 국가에 비해 멀티센서 기술의 적용과 산업화가 가시화 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 멀티센서 자료의 수급이 용이하지 못하고, 법 제도적인 한계, 시장의 성숙도가 기대이하라는 점 등의 한계를 노정하고 있다.