• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.3153-3155
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• 1999

최근 수년간 의료영상분야는 국내외적으로 급격한 발전을 거듭하고 있다. 특히 자기공명영상장치 (Magnetic Resonance Imaging), X-ray CT(Computed Tomography)와 단층촬영장치는 인체내부를 비침습적(non-invasive)으로 영상화함으로써 해부학적인 질병진단에 많은 장점을 가지고 있다. 이와같은 단층영상 재구성에는 역매트릭스법(matrix inversion). 반복재구성법(interative method), 역투영 법(back-projection), 2차원 Fourier 변환법(2D FFT), 중첩재구성법(Filtered back-projection) 등의 다양한 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 X-ray CT에서의 단층영상재구성 기법 중 널리 사용되고 있는 Filtered Back Projection 기법의 연산순서도와 연산량을 분석하고 이를 시뮬레이션을 통하여 확인하고 실시간 영상재구성을 위하여 범용 Digital Signal Processor의 병렬처리시스템 구성에 기반된 최적 Architecture를 선정하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.186-190
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• 2002

영상의 밝기로부터 표면의 높이를 효과적으로 재구성하기 위한 방안으로 먼저 DCT공간상에서 표면의 형태를 구성한다. 이렇게 구성된 표면형태에 대한 정보를 기초로 축소된 영상과 입력영상에 대해 단계별로 표면을 구성한다. 표면 재구성 과정에서 생성되는 물체의 대략적인 표면정보는 버려지지 않고 게임 등 실시간으로 빠르게 처리해야하는 그래픽을 제공하기 위한 LOD(Level of Detail) 정보를 구성한다. 멀리 있는 물체에 대한 빠른 렌더링을 위해 표면 재구성 초기에 구성된 LOD 메쉬정보를 이용하고 가까운 물체의 경우에는 세밀한 표면의 형태를 표현하는 LOD 메쉬를 사용함으로써 그래픽 처리의 효율을 높일 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.35-38
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• 2002

본 논문에서는 3차원 재구성에 있어서 필수 불가결한 기술인 카메라 교정 방법에 있어서 특정 교정 물체나 또는 영상에서의 제약 조건 등을 요구하지 않고 영상 내에 산재되어 있는 기하학 정보를 이용하여 카메라 내부 파라미터를 추출하고 영상간의 카메라 움직임을 계산하여 3차원 재구성하는 알고리즘을 제안한다. 공간에서의 직교하는 평행선들의 집합이 만들어 낸 자 축 방향으로의 3개의 소실 점을 이용하면 그 투영 영상에 대한 카메라 내부 파라미터를 얻을 수 있게 된다. 또 한 영상간의 대응점 관계를 이용하면 두 영상 사이의 상대적인 카메라의 회진 및 이동 성분을 얻어 낼 수 있다. 따라서 카메라의 내부, 외부 성분을 추출함으로써 사영 행렬을 계산하고 역 투영 방법에 의해서 3차원 재구성을 구현하게 된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.203-205
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• 2010

파노라마 영상을 재구성하는 기존의 방법은 Labeling을 이용하여 객체를 비교한 후에 결합시키는 방법을 적용하였으나 시간이 많이 소요되고 각각의 이미지를 Labeling하는 과정에서 개체 간의 불일치가 발생하여 정확히 영상을 결합할 수 없는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 처리 속도 개선을 위하여 전체 이미지의 1/3만 Labeling한 후에 객체 간을 비교하여 결함시킨다. 그리고 각도가 틀린 경우에는 특징점을 찾아내는 SURF 알고리즘을 적용하여 각각의 이미지에서 Labeling한 사각형의 4개의 포인터에 대해 1개의 중심점을 구하여 Homography를 이용하여 2개의 영상을 자연스럽게 정합한다. 본 논문에서 제안한 파노라마 영상 재구성 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 이미지를 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 영상을 재구성하는데 효과적인 것을 확인하였다. 그리고 처리 속도 측면에서도 개선되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.847-850
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• 2004

본 논문에서는 모폴로지(Morphology) 재구성(Reconstruction)과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 이용하여 칼라 영상을 유사한 영역으로 분할하는 방법을 제안한다. 초기에 RGB 영상을 LUV 색상 공간으로 전환하고, 그 색상공간에 모폴로지를 응용한 재구성(Reconstruction)에 의한 닫힘(Closing) 연산과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 적용하여 잡음을 제거한 실험 영상을 획득한다. 이 영상에서 워터쉐드 알고리즘을 위한 칼라 영상의 기울기(Gradient) 정보를 획득하고, 그 영상에 마커(Marker) 정보를 이용한 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 적용하여 영상을 효과적으로 분할한다. 칼라 영상을 대상으로 한 실험에서 제안 방법이 영상을 효과적으로 분할함을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1999.11b
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• pp.41-46
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• 1999

디지털 영상 기기의 발전과 함께 여러 가지 실용적인 영상 처리 기법들이 연구 개발되고 있다. 화질의 선명도와 해상도가 향상되면서 더 많은 영상 정보를 한 화면에 담고자 하는 시도로서 파노라마 영상 합성이 주목을 받고 있다. 이는 영상 처리 분야에서 매우 중요한 문제로 다루어지고 있는 움직임 정보의 추출과 영상복원 및 화질 향상 등 여러 가지 기반 기술이 요구되는 복합적인 영상 처리 기법이다. 본 논문은 특히 파노라마 영상 합성의 대상으로 적합한 축구 경기 장면을 파노라마 영상으로 재구성하는 효과기의 구현을 목표로 하였다. 별도의 장비를 활용하거나 촬영 기술상의 제한 또는 요구 없이 주어진 영상 시퀀스로부터 영상을 분석하고 합성한다는 전제하에 이루어졌으며, 카메라 움직임의 모델링, 역변환식에 의한 합성 영상의 재구성, 후처리 문제 등 시스템 전반을 다루었다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.19 no.2
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• pp.189-198
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• 1998

3D medical image reconstruction techniques are useful to figure out complex 3D structures from the set of 2D sections. In the paper, 3D medical image reconstruction system is constructed under PC environment and programmed based on modular programming by using Visual C++ 4.2. The whole procedures are composed of data preparation, gradient estimation, classification, shading, transformation and ray-casting & compositing. Three speed optimization techniques are used for accelerating 3D medical image reconstruction technique. One is to reduce the rays when cast rays to reconstruct 3D medical image, another is to reduce the voxels to be calculated and the other is to apply early ray termination. To implement 3D medical image reconstruction system based on PC, speed optimization techniques are experimented and applied.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.11
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• pp.1383-1391
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• 2011

Following the appearance of the latest medical equipment with improved function, the importance of image analysis which enables effective image processing and analysis consistent with the hardware performance is on the rise. As well as, ongoing study is being done on the 2D medical image processing and 3D reconstruction. This paper segments chest CT images into each stage and finally shows 3D reconstruction of each segmented result. Among various image segmentation methods, Region Growing and apply sharpening and Gamma Controller as for image improvement for effective segmentation, image segmentation in order of bronchus and lung, bronchus, lung. Human organs image of segmented is use VTK(Visualization Toolkit) to make 3D reconstruction, two and three-dimensional medical image processing and analysis for lesions diagnosis are able to utilized.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.101-103
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• 2007

혈관 구조는 사람의 가장 복잡한 구조 중 하나이다. 혈관 분석에는 Morphology and Topology 가 있다. 우리는 목표는 위 분석 기법과는 달리 3D 영상 재구성이다. 본 논문은 Raw CT data 을 세그먼트하고 Skeleton line 을 인용하여 복잡한 트리 형태의 혈관 3D 재구성을 하였다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.8 no.6
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• pp.357-364
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• 2014

The filtered back projection in the image reconstruction algorithms for the clinic computed tomography system has been widely used. Noise of the reconstructed image was examined under the input noise for parallel and fan beam geometries. The reconstruction images of $512{\times}512$ size were carried out under 360 and 720 projection by the Visual C++ for parallel beam and fan beam, respectively, and those agreed with the original Shepp-Logan head phantom very much. Noise was generated because of intrinsic restriction (finite number of projections) for the image reconstruction algorithm, filtered back projection, when no input noise was applied. Because the result noise was rapidly increased under 0.5% input noise ratio, technologies for reducing noise in CT system and image processing is important.