본 논문에서는 문화재의 실측된 3D 스캔(scan) 데이터로부터 내부문양 및 실루엣(silhouette)을 효과적으로 추출할 수 있는 자동화된 실루엣 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 3D 벡터 데이터의 에지리스트(edge list)를 생성하고, 시점에 따라 윤곽 에지(contour edge)와 주름 에지(crease edge)를 결정한다. 다음으로 주름 에지에서 인접면들의 벡터 변화량을 검사하여 표면 실루엣을 추출한 후, 최종적으로 문화재의 도면(blueprint) 생성을 위한 윤곽 실루엣과 표면 실루엣을 추출한다. 제안한 실루엣 추출 방법의 성능 평가를 위하여 전통 기와, 자동차 및 석탑 데이터를 이용한 실루엣 추출 실험을 진행하였다. 제안한 방법은 기존의 임계값을 이용한 실루엣 추출 방법에서 불필요한 에지까지도 실루엣을 형성하는 것을 보완하여, 잡음과 같은 의미 없는 에지들을 효과적으로 제거함으로써 더욱 선명하고 깨끗한 실루엣 및 내부 문양을 추출하였다.
픽셀의 형태학적인 특성을 고려한 필터링 기법을 사용한 새로운 앤티에얼리아싱 방법을 제안한다. 에얼리아싱은 직선, 모서리나 다각형 물체에서 발생 할 수 있다. 이 문제는 모니터의 제한된 해상도에 따른 것으로 영상을 이용한 리얼리티 구현을 목적으로 하는 부문에 있어서는 많은 영향을 미칠 수 있다. 이 같은 문제점을 해결하기 위하여 물체의 윤곽선 중 의미가 있는 윤곽선을 찾고 이 데이터를 분석하여 픽셀의 구조, 표면의 형태 등의 형태학적인 특성을 고려한 스무딩 과정과 필터링과정을 통하여 앤티에얼리아싱을 구현한다. 실험결과 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 잡음제거를 통한 우수한 앤티에얼리어싱 기법임을 확인하였다. 이 방법은 컴퓨터 그래픽분야의 앤티에얼리어싱을 구현하는데 기본적인 알고리즘으로 사용될 수 있다.
3차원 모델을 바탕으로 실루엣 에지를 찾아 디스플레이 해주는 대부분의 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. NPR(nonphotorealistic rendering)에서 가장 초점을 두는 것은 컴퓨터로 렌더링된 결과가 사람이 그린듯한 효과를 줄 수 있느냐에 있다. 기존에 연구된 대부분의 시스템들은 사람이 그린듯한 효과를 주기 위해 물체의 표면에 대한 텍스츄어(Texture)와 어두운 정도, 그리고 스트록(Stroke)을 표면의 윤곽에 맞도록 그리는 많은 기법들을 소개해 왔다. 본 논문에서는 NPR 표현의 가장 기본이 되는 실루엣 에지 추출에 초점을 두고 추출한 실루엣 에지에 대해 파라미터화된 브러쉬 함수(Parameterized Brush Functions)를 적용하여 다양한 스타일로 디스플레이할 수 있는 기법을 제시한다.
SGM (Semi Global Matching)은 입체영상 간 모든점의 매칭점을 찾기 때문에 고해상도 위성영상으로부터 고밀도 수치표면모델 제작이 가능하다. 그러나 물과 그림자, 폐색 지역이 포함되면 그 주변지점에도 오매칭의 영향을 준다. 특히 우리나라 아파트 구조물과 같이 시차가 크고 길쭉한 형태의 건물에서는 50cm급 고해상도 위성영상에 SGM 방법을 적용하더라도 건물의 3차원 복원은 어렵다. 따라서 본 연구는 1m급 해상도의 IKONOS-2 입체 위성 영상으로부터 분류영상과 에지영상을 이용한 SGM 기법을 제안, 적용하여 수치표면모델을 제작하고 일반 SGM 방법, ERDAS 소프트웨어의 고밀도 ABM (Area Based Matching) 매칭으로 제작한 수치표면모델과 비교하였다. 실험 대상지역에는 제안방법의 아파트 수치표면모델 결과가 가장 우수하였다. 결과적으로, 해상도가 1m 임에도 불구하고 제안방법을 이용하여 건물 수치표면모델의 윤곽선을 기존 방법에 비해 더욱 더 선명하게 표현할 수 있었다.
PISA 방법은 주로 승모판에서 역류하는 혈류량을 측정하기 위해 사용되고 있다. 이 방법은 PISA isotach의 기하학적 모양에 대한 모델링에 관한 것이다. PISA의 일반적인 유동모델은 isotach의 표면이 수식적으로 반구이거나 비반구임을 가정하여 계산된 것이지만, 본 논문에서는 영역기반방법으로 isotach를 추정한 후, 타원체의 높이에 기초한 실제적인 표면분할 유동모델을 이용하여 유체량을 추정하였다. 제안한 밥법을 평가하기 위해, $30cm^3/sec-60\;cm^3/sec$의 실제 유량을 가지는 동적인 180개의 유동영상에 대해서 기존 방법들과 비교하였다. 실험한 결과, 반구 유동모델의 유체량 평균이 $29\;cm^3/sec$로 실제 유체량 평균보다 35%정도 적게 추정을 하였고, 제안한 방법의 평균은 $45\;cm^3/sec$으로 비반구 유동모델의 평균과 같았고, 유체량 변화파형도 유사한 결과를 가짐을 알 수 있었다.
논문에서는 3D 스캔 자료에서 추출한 실루엣(silhouette)의 윤곽선(contour edge)이나 주름변(crease edge)의 정보에 나타난 불필요한 노이즈를 제거하는 방법을 제안한다. 석탑 문화재는 석조물 재질의 특징상 울퉁불퉁한 표면 정보를 가지며, 또한 오랜 세월의 풍화작용에 의한 훼손과 데이터 수집 시 나타날 수 있는 기술적 오류에 의해 실루엣에 단발성 선분 형태의 많은 잡음이 나타난다. 따라서 실루엣의 정보에서 노이즈처럼 보이는 단발성 변들을 제거하면 또렷한 석탑 자체의 실루엣을 얻을 수 있다. 선분의 연속성을 세는 알고리듬을 고안하여 길이가 3개 이하인 윤곽선이나 주름변을 제거하였다. 임계값(threshold)을 사용하는 기존의 실루엣 추출방법과 비교하여, 새로이 제안한 방법은 더욱 효과적이고 정확한 실루엣을 얻을 수 있었다. 제안한 노이즈 제거 방법은 석탑 문화재의 경우뿐 아니라 정보의 변형이나 오류에 의해 잘못된 단발성 주름변을 가지는 다른 경우에 대해서도 응용될 수 있다.
본 연구는 투명 성질을 가진 물방울의 윤곽선에 대한 효율적인 검출을 통해 분석 장비의 자동 측정에 대한 정확성을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 투명성질을 가지는 원의 윤곽선 검출을 위해 밝기 분포에 대한 국소적 미분 대신에 적응성 방향 미분(Adaptive Directional Derivative;ADD)이라는 비국소적 연산자를 도입함으로써 에지의 램프 폭의 변화에 무관하게 에지 검출에 적용할 수 있는 MADD(Modified Adaptive Directional Derivative) 알고리즘을 사용한다. 이 방법은 램프 구간 내에서 방향 미분 값을 가중치로 사용하여 픽셀들의 위치를 평균한 방향 미분의 국소 중심(Local Center of Directional Derivative;LCDD)등의 위치를 찾는 추가적인 과정없이, 정확한 에지 픽셀의 위치가 완전 선명화 사상에 의한 단순 계단 함수의 위치로 자연스럽게 결정될 수 있다. 제시된 에지 검출 방법을 표면분석 기술인 접촉각 연산에 적용하여 실험 및 결과 분석을 통해 제안 기법의 타당성 및 효율성을 검증한다.
In this paper, we show the realtime 3D reconstruction algorithm with the sliced CT images. The preprocessing is thresholding, labeling, contouring, and extracting dominant point. we reconstruct 3D image with dominant points using dynamic matching technique. The software implemented in Visualc++ 5.0 as a window-based application program.
다중 모달리티 영상정합은 서로 다른 성격의 두 영상의 중요정보를 결합하여 복합적 정보를 얻기 위해 널리 사용되는 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 정합 대상 객체의 초기위치 및 방향에 종속적이지 않고, 낮은 정합오차 범위 내에서의 안정적인 정합을 지원하기 위하여 기존의 표면기반 정합 기법을 개선한 모멘트 정보 및 표면거리 기반의 정합 기법을 제시한다. 제안방법에서는 우선 정합대상객체의 표면 윤곽 점을 추출하고, 이를 기반으로 대상객체의 모멘트 정보를 추출하여, 표면거리 기반 상세 정합 이전에 모멘트 정보를 일치시키는 변환을 수행함으로써, 정합이전 대상객체의 위치 및 방향이 상이한 경우에 있어서도 정합이 안정적으로 수행되도록 한다. 또한 테스트 영상에 대한 표면 대표점 추출 시, 표면 코너추출법을 적용함으로써, 기존 표면 정보 기반 정합기법에서 일반적으로 사용하고 있는 무작위 샘플링 및 일정간격 샘플링에 의한 취약점을 보완한다. 본 논문에서 제안기법의 검증을 위하여 뇌 부위 자기공명단층영상(MRI)과 양자 방출 단층 촬영 영상(PET)을 적용하고, 정합오류율과 정합결과에 대한 2,3차원 가시화 영상의 육안평가를 통하여 정확성 및 안정성 측면을 검증한다.
표면에 의한 3차원 재구성 방법 중 Delaunay 삼각형 분할 방법은 기존의 기하학적 연결성 문제를 해결하고 영상의 질도 높은 것으로 평가받고 있다. 그러나 이 방법은 윤곽선의 위치에 따른 비 입체적 연결성 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 PC환경에서 이러한 문제를 개선한 Delaunay 삼각형 분할 재구성 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 방법에서 나타나는 '비 입체(non-solid)‘ 사면체의 효과적인 처리를 위하여 수정된 External Voronoi Skeleton(EVS)을 이용한 제거 알고리즘을 사용하였다. 이를 적용한 결과. 원 객체 형태에 영향을 주지 않으면서 '비 입체' 사면체만이 제거됨을 확인할 수 있었다. 그리고 재구성된 영상의 표면이 사면체로 촘촘하게 연결되므로 복잡한 형태를 갖는 입체의 표면을 효과적으로 재구성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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