• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제4권2호
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• pp.120-127
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• 2000

최근에 해상도의 손실없이 신호대잡음비를 개선시킬 수 있는 적응 템플릿 필터링이 제안되었다. 적응 템플릿 필터링은 다중 템플릿들 중에서 현재 복셀의 주변 구조와 가장 잘 매칭이 되는 템플릿을 선택하여 적응필터 링을 적용하는 방법이다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나, $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 이것은 자기 공명영상에서 복셀의 부분적인 볼륨 효과에 기인하는 것으로 여러 조직의 성분을 포함하고 있는 경계면의 복셀들에 적응 템플릿 필터링이 적용될 경우 다중성분을 가진 복셀들의 그레이레벨이 인접한 단일성분의 그레이레벨 값에 가까워져 에지가 강조되기 때문이다 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 $T_1$ 자기공명영상과 팬텀 영상에 적용한 결과 에지 artifact가 사라지는 것을 확인할 수 있었으며, 최대 신호대잡음비 면에서도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.531-533
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• 2010

솔리드 텍스처 합성에서 최종 결과의 품질과 마찬가지로 텍스처 합성에 필요한 계산을 단축하는 것은 중요하다. 최근 연구에서는 데이터 차원 감소나 k-coherence search 같은 매칭 가속화 방법을 사용해서 솔리드 텍스처 합성 시간을 단축하였다. 본 논문에서는 빠르게 2D 이미지로부터 솔리드 텍스처 합성을 할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본 아이디어는 주어진 이미지를 다수 영역으로 분할하여 형상 매칭(feature matching) 과정에서 사용되는 후보 수를 줄이는 것으로, 사물을 이루는 복셀과 관련한 픽셀이 포함된 분할 영역내의 후보들과 비교함으로써, 보다 빠르게 최적의 결과값을 제공한다. 실험적으로 본 방법은 k-coherence search 알고리즘에서 k 값을 1 로 사용했을 때보다 빠르거나 비슷한 시간을 갖는다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제30권8호
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• pp.906-915
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• 2006

This study concerns an advanced 3D surface reconstruction method that the vertices of surface model can be completely matched to the unstructured point cloud measured from arbitrary complex shapes. The concept of bounding voxel model is introduced to generate the mesh model well-representing the geometrical and topological characteristics of point cloud. In the reconstruction processes, the application of various methodologies such as shrink-wrapping, mesh simplification, local subdivision surface fitting, insertion of is isolated points, mesh optimization and so on, are required. Especially, the effectiveness, rapidity and reliability of the proposed surface reconstruction method are demonstrated by the simulation results for the geometrically and topologically complex shapes like dragon and human mouth.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권5호
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• pp.351-360
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• 2007

비디오 복원(video completion) 기술은 비디오 영상에서 색상 정보가 없는 픽셀에 적절한 색을 채워 영상을 복원하는 기술이다. 본 논문에서는 움직이는 물체가 서로 교차하는 비디오 영상에서 원하지 않는 물체를 제거하고 이때 발생한 영상 홀(image hole)을 채우는 비디오 복원 기술을 제안한다. 움직이는 카메라에서 획득한 비디오 영상에서 이동하는 두 물체 중 카메라와 가까운 물체를 제거함으로써 가려진 이동물체와 배경에 홀이 발생하게 되고, 이 홀온 다른 프레임들의 정보를 이용하여 채움으로써 새로운 비디오를 생성한다. 입력 영상의 모든 프레임에 대해 각 물체의 중심을 추정하여 물체의 중심을 기준으로 시-공간 볼륨(spatio-temporal volume)을 생성하고, 복셀 매칭(voxel matching)을 통한 시간적 탐색(temporal search)을 수행한 후 두 물체를 분리한다. 가리는 물체 영역으로 판단된 부분을 삭제하고 공간적 탐색(spatial search) 방법을 이용하여 홀을 채워 가려짐이 있는 이동 물체 및 배경을 복원한다. 복원된 영상에서 블렌딩을 통해 솔기(seam)를 제거한다. 비디오카메라로 획득한 두 실영상을 이용하여 실험을 수행한 결과 가려진 물체를 복원한 새로운 비디오 영상을 생성할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.281-286
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• 2007

비디오 복원(video completion)은 비디오 영상에서 색상값에 대한 정보가 없는 픽셀에 적절한 색을 채워 영상을 복원하는 기술이다. 본 논문에서는 움직이는 두 물체가 교차하는 입력영상으로부터 하나의 물체를 제거함으로 발생하는 홀(hole)을 채우는 비디오 복원 기술을 제안한다. 입력 영상에서의 두 물체 중 카메라와 가까운 물체를 제거함으로써 영상의 홀이 발생하게 되고, 이 홀을 다른 프레임들의 정보를 이용하여 채움으로써 가려진 물체를 복원한다. 모든 프레임에 대해 각 물체의 중심을 추정하여 물체의 중심을 기준으로 시-공간 볼륨(spatio-temporal volume)을 생성하고, 복셀 매칭(voxel matching)을 통한 시간적 탐색을 수행한 후 두 물체를 분리한다. 가리는 물체 영역으로 판단 된 부분을 삭제하고 공간적 탐색 방법을 이용하여 홀을 채워 가려짐이 있는 물체를 복원하는 과정을 소개한다. 실험 결과를 통해 제안한 기술이 비교적 자연스러운 결과를 얻을 수 있다는 것을 보여준다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권1호
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• pp.39-47
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• 2002

본 연구의 목적은 선형 변환을 이용한 레지스트레이션의 정확도를 높이는데 있다. 서로 다른 개인간의 뇌영상을 비교분석하기 위해서는 공통된 좌표계로 각 영상을 변환하는 작업이 필요하다 정확한 변환을 위해서는 전체적인 뇌영상의 매치와 국소적 영역의 매치가 모두 중요하다 일반적으로 상호정보를 이용한 레지스트레이션은 전체적인 뇌영상을 매치시키는데 유리하다. 그러나 관심영역에 대한 매치는 특징기반 레지스트레이션 방법이 더 유리하다. 본 논문에서 제시하는 통합 레지스트레이션은 특징정보와 더불어 복셀기반의 상호정보를 함께 사용하였다. 이러한 접근 방법은 정신분열증을 판단하는 기준으로 많이 사용되는 뇌량을 포함하는 뇌의 중심부분의 매칭에 유리함을 실험을 통해 확인하였다 상호정보만을 사용하는 복셀기반 레지스트레이션이나 탈라이락 좌표계를 이용한 정규화에 비해 본 연구의 통합 레지스트레이션은 전체적 뇌영상 뿐만 아니라 관심 영역에서의 레지스트레이션 오차가 더 작았다.