MIP(Maximum Intensity Projection) is a volume rendering technique which is essential for the medical imaging system. MIP rendering based on the ray casting method produces high quality images but takes a long time. Our aim is improvement of the rendering speed using GPGPU(General-purpose computing on Graphic Process Unit) technique. In this paper, we present the ray casting algorithm based on CUDA(an acronym for Compute Unified Device Architecture) which is a programming language for GPGPU and we suggest new acceleration methods for CUDA. In detail, we propose the block based space leaping which skips unnecessary regions of volume data for CUDA, the bisection method which is a fast method to find a block edge, and the initial value estimation method which improves the probability of space leaping. Due to the proposed methods, we noticeably improve the rendering speed without image quality degradation.
Kim, Hyo-Won;Ki, Hyun-Woo;Lee, Ho-Hyun;Oh, Kyoung-Su
한국HCI학회:학술대회논문집
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2007.02c
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pp.170-175
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2007
영상 재투영이란, 깊이 맵을 투영하여 임의의 시점에서 본 이미지를 생성해내는 기법을 말한다. 기존의 CPU를 이용한 영상 재투영 기법들의 가장 큰 단점은 CPU와 GPU 간의 데이터 복사가 일어나고 재투영 연산 자체의 속도가 느리기 때문에 실시간 렌더링이 불가능 하다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 GPU를 이용하여 영상 재투영을 구현하고 실시간에 이미지를 렌더링하는 기법을 소개한다. 우리의 기법은 입력으로 참조 이미지와 해당 이미지의 깊이 맵이 주어졌을 때, 임의의 시점에서 보이는 새로운 이미지를 실시간으로 생성한다. 임의의 시점에서 이미지를 생성하기 위해, 각 픽셀에서 참조 이미지에 해당하는 평면을 렌더링하여 시점 반대 방향의 광선을 생성한다. 이 광선을 참조 이미지의 투영 공간으로 변환한 후, 광선과 깊이 맵간의 교차점을 찾는다. 이렇게 찾아낸 깊이 맵의 교차점과 일치하는 참조 이미지의 픽셀 색으로 새로운 시점의 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이와 같은 기법은 기하 정보의 복잡도와 관계없이 수십 프레임의 속도로 실시간 렌더링이 가능하다.
This paper proposes an enhanced projection candidate selection algorithm to improve the performance of the existing path prediction algorithm. Various user path prediction algorithms have previously been developed, but those algorithms are inappropriate for a real-time and close user path prediction environment. To resolve this issue, a new prediction algorithm has been proposed, but several problems still remain. In particular, this algorithm should be enhanced to provide much faster processing performance. The major cause of the high processing time of the previous path prediction algorithm is the high time complexity of its projection candidate selection. Therefore, this paper proposes a new path fragment management structure and an improved projection candidate selection algorithm to improve the processing speed of the existing projection candidate selection algorithm. This paper also shows the effectiveness of the algorithm herein proposed through a comparative performance evaluation.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.08a
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pp.123-127
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2008
본 논문에서는 2006년 11월 신 차량 번호판 등장 이후 꾸준히 증가하고 있는 흰색 번호판 차량에서 흰색 번호판 추출에 관한 연구를 수행한다. 먼저 입력된 차랑 영상을 그레이 레벨로 변환 후, 국부적으로 밝기 보정을 수행하고, Otsu 판별식을 이용해 이진화 한다. 이진화 된 차량 영상에서 번호판 특성을 이용하며 라인 구조요소에 의한 침식연산과 채움 연산을 적용한다. 이후, 수평 투영으로 명암 변화가 심한 후보 영역을 찾고, 다시 수직 투영을 하여 일정구간에서 흰색의 값이 가장 많이 나타나는 구간을 찾는다. 마지막으로 번호판의 형태학적 특징을 이용해 번호판을 추출한다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 크기가 일정하지 않거나 불규칙한 조명 상태에서도 번호판 추출이 가능하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.188-190
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2017
투영(projective) 좌표계를 이용한 스칼라 곱셈(scalar multiplication) 연산을 지원하는 224-비트 타원곡선 암호(Elliptic Curve Cryptography; ECC) 프로세서의 설계에 대해 기술한다. 소수체 GF(p)상의 덧셈, 뺄셈, 곱셈 등의 유한체 연산을 지원하며, 연산량과 하드웨어 자원소모가 큰 나눗셈 연산을 제거함으로써 하드웨어 복잡도를 감소시켰다. 수정된 Montgomery ladder 알고리듬을 이용하여 스칼라 곱셈 연산을 제어하였으며, 단순 전력분석에 보다 안전하다. 스칼라 곱셈 연산은 최대 2,615,201 클록 사이클이 소요된다. 설계된 ECC-P224 프로세서는 Xilinx ISim을 이용한 기능검증을 하였다. Xilinx Virtex5 FPGA 디바이스 합성결과 7,078 슬라이스로 구현되었으며, 최대 79 MHz에서 동작하였다.
In this paper, we studied the rotation angle estimation methods required for image alignment in an image recognition environment. In particular, a rotation angle estimation method applicable to a low specification embedded-based environment was proposed and compared with the existing method using complex moment. The proposed method estimates the rotation angle through similarity mathcing of the 1D projection profile along the radial axis after converting an image into polar coordinates. In addition, it is also possible to select a method of using vector sum of the projection profile, which more simplifies the calculation. Through experiments conducted on binary pattern images and gray-scale images, it was shown that the estimation error of the proposed method is not significantly different from that of complex moment-based method and requires less computation and system resources. For future expansion, a study on how to match the rotation center in gray-scale images will be needed.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.31-37
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2004
GIS 분야에서 다루는 공간 데이터는 대부분 2차원의 데이터이다. 현실 공간에 존재하는 3차원 객체의 2차원 정보만을 취하거나 혹은 2차원 공간으로 투영하는 등의 방법으로 데이터를 저장한다. 이러한 방법은 정보의 손실로 인한 데이터 활용범위가 축소되고, 현실 공간을 정확하게 반영하지 못하는 문제가 있다. 최근 3차원 공간 데이터를 저장, 관리 가능한 DBMS가 개발되고, 3차원 데이터에 대한 관심과 요구가 높아가고 있다. 하지만 3차원 데이터를 단순 저장만 가능할 뿐 공간 연산에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 3차원 공간 모델을 이용하여 공간 데이터베이스 표준에서 정의하고 있는 공간 관계 연산을 설계하였다. 공간 데이터 모델로는 OGC에서 제시한 GML3에서 정의하는 모델을 사용하였고, 공간 관계 연산에 대한 설계 도구로는 공간 관계를 연산하는데 가장 좋은 방법으로 알려진 DE-9IM을 이용하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.247-249
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2017
NIST에서 표준으로 정의된 P-192, P-224, P-256, P-384 타원곡선 상의 스칼라 곱셈(scalar multiplication) 연산을 지원하는 Scalable 타원곡선 암호(Elliptic Curve Cryptography; ECC) 프로세서의 설계에 대해 기술한다. 투영(projective) 좌표계를 이용하여 하드웨어 자원 소모가 큰 나눗셈 연산을 제거하였으며, GF(p) 상의 덧셈, 뺄셈, 곱셈 등의 유한체 연산을 지원한다. 워드 기반 몽고메리 곱셈기를 이용하여 다양한 크기의 필드(field)에서 고정된 하드웨어 자원을 통하여 곱셈 연산을 수행하도록 하였으며, 필드의 크기에 따라 연산 사이클이 증가하거나 감소한다. 설계된 Scalable ECC 프로세서는 Verilog HDL로 모델링 되었으며, Modelsim을 이용한 기능검증을 하였다. Xilinx Virtex5 FPGA 디바이스 합성결과 5,376-비트 RAM과 970 슬라이스로 구현되었으며, 최대 55 MHz의 동작 주파수를 갖는다.
This paper proposes a real-time geometric correction system based on a projector to project digital images onto deformable surface. Markers use to trace lots of corresponding points would spoil the projected image when the projector projects a digital image onto the surface because they leave marks on the surface. In addition, it is difficult to build a real-time geometric correction system since bottlenecks occur through the process of the geometric correction for projecting images. In this paper, we use invisible infrared markers and a vertex shader of GPU using Cg TookKit of NVIDIA in order to eliminate disadvantage and bottlenecks in the process of markers recognition so that it is possible to project natural correction images in real-time. As a result, this system overlays an interactive virtual texture onto the real paper by using the geometric transformation. Therefore, it is possible to develop variation of AR(Augmented Reality) based on digital contents systems.
Maximum intensity projection (MIP) is a volume rendering method which extracts maximum values along the viewing direction through volume data. It visualizes high-density structures, such as angio-graphic datasets so that it is frequently used in medical imaging systems. We have proposed an efficient two-step MIP acceleration method that uses the recent CPUs. First, we exploited SIMD instructions to reduce conditional branch instructions which take up a considerable part of whole rendering process, so that we improved rendering speed. Second, we proposed a new method, which accesses volume and image data successively by modifying the shear-warp rendering. This method improves memory access patterns so that cache misses are reduced. Using the current CPUs, our method improved the rendering speed by a factor of 7 than that of the shear-warp rendering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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