Synthesized 3-D CGH of a general three dimensional object is obtained by using a new 3-D coordinates transformation technique. A CCD camera is used to record several projected images of the 3-D object from different viewing angles. The recorded data are numerically calculated and processed to yield two-dimensional complex functions, which are then encoded fer the final synthesized 3-D CGH.
We propose an effective method for suppressing both side and grating lobes by applying 2-dimensional Fourier Transform to the received channel data during the receive focusing process of an ultrasound imaging system. When the signal from the image point is focused, the channel signals have the same DC value across the channels. However, even after echoes from outside an imaging point are focused, they are manifested as having different spatial frequencies depending on their incident angles. Therefore, after the receive focusing delay time is applied, 2-D Fourier Transform is performed on the time-channel data to separate the DC component and other frequency components in the spectral domain, and the weighting value is defined using the ratio of the two values. The side lobe and grating lobe were suppressed by multiplying the ultrasound image by a weighting value. Ultrasound images with a frequency of 5 MHz were simulated in a 64-channel linear array. The grating lobe appearing in the ultrasound image was completely removed by applying the proposed method. In addition, the side lobe was reduced and the lateral resolution was greatly increased. Results of computer simulation on a human organ mimicking image show that the proposed method can aid in better lesion diagnosis by increasing the image contrast.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.1
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pp.1-8
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2013
High-density discrete wavelet transformation is one way to overcome the disadvantages of the standard wavelet transform of shift invariant because it increases the number of subband signals. In this paper, high-density discrete wavelet transform consisting of three channels is applied in a two-dimensional image processing. Experimental results show that the proposed method is well satisfied with the shift invariant and is excellent directional selectivity because it could generate many subband images.
3D posture recognition is a solution to overcome the limitation of 2D posture recognition. There are many researches carried out for 3D posture recognition using 3D data. The 3D data consist of massive surface points which are rich of information. However, it is difficult to extract the important features for posture recognition purpose. Meanwhile, it also consumes lots of processing time. In this paper, we introduced a dimension reduction method that transform 3D surface points of an object to 2D data representation in order to overcome the issues of feature extraction and time complexity of 3D posture recognition. For a better feature extraction and matching process, a cylindrical boundary is introduced in meshless parameterization, its offer a fast processing speed of dimension reduction process and the output result is applicable for recognition purpose. The proposed approach is applied to hand and human posture recognition in order to verify the efficiency of the feature extraction.
This thesis deals with a method to solve a two-and-one-half-dimensional ($2\frac12$ D) problem, which means that the ocean environment is two-dimensional whereas the source is fully three-dimensionally propagating, including three-dimensional refraction phenomena and three-dimensional back-scattering, using two-dimensional two-way parabolic equation method combined with Fourier synthesis. Two dimensional two-way parabolic equation method uses Galerkin's method for depth and Crank-Nicolson method and alternating direction for range and provides a solution available to range-dependent problem with wave-field back-scattered from discontinuous interface. Since wavenumber, k, is the function of depth and vertical or horizontal range, we can reduce a dimension of three-dimensional Helmholtz equation by Fourier transforming in the range direction. Thus transformed two-dimensional Helmholtz equation is solved through two-way parabolic equation method. Finally, we can have the $2\frac12$ D solution by inverse Fourier transformation of the spectral solution gained from in the last step. Numerical simulation has been carried out for a canonical ocean environment with stair-step bottom in order to test its accuracy using the present analysis. With this spectral parabolic equation method, we have examined three-dimensional acoustic propagation properties in a specified site in the Korean Straits.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.3
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pp.390-396
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1995
One of the advantages of computer graphics is that it enables to view an object on different viewpoints and different angles. Therefore, a computer graphics system should be able to rotate an arbitrary object by an arbitrary angle about an arbitrary axis. This is usually done by rotating vertices that represent an object and connecting them. Hence an image may have many vertices, it is important to be able to rotate each of them quickly. Therefore, this paper is interested in a rotation matrix computation method that consists of the smallest number of computational steps. This pater proposes an algorithm that computes rotation matrix to rotate a 3 dimensional image about an arbitrary axis quickly.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.100-100
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2017
하천에 유입된 오염물질의 2차원 혼합거동은 하천 주흐름에 의한 이송현상과 유속 성분의 수심평균 값에 대한 공간적 편차로부터 야기되는 분산현상으로 설명 할 수 있다. 이는 3차원 이송확산 방정식으로부터 수심 적분된 2차원 이송-분산 방정식으로 수학적 유도가 가능하며, 수심방향으로 적분하는 과정에서 발생되는 농도의 분산항은 Taylor Dispersion 개념에 기초하여 종방향 및 횡방향의 2차원 분산계수로 표현된다. Fischer(1978)는 연직방향 유속분포로부터 2차원 분산계수를 추정하는 해석해를 수학적으로 유도하였으나, 실제 하천에서 정밀한 연직방향 유속분포를 계측하는 것은 많은 비용 및 노동력을 초래한다. 따라서 선행 연구자들은 2차원 혼합모형의 분산계수를 산정하고자 실험적 방법으로써 추적자실험을 수행하였다. 추적자실험은 추적자 물질을 수체에 주입한 후 농도의 변화를 관측함으로써 추적자물질이 하천에서 이송 및 분산되는 과정을 이해하는데 유용하다. 기존의 추적자실험은 고정된 위치에서 농도를 계측하여 시계열적인 농도의 변화를 관측한 후, 오염운 동결가정을 통해 종,횡방향 분산계수의 산정이 가능하지만, 오염물질 농도의 공간적 분포를 얻기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존의 추적자실험법의 한계를 극복하고자 형광물질을 이용한 추적자실험을 수행함과 동시에 드론에 장착된 디지털카메라를 이용하여 항공영상을 취득 및 분석하여, 하천에 주입된 형광물질의 농도분포를 시공간적으로 추출하는 기법을 개발하고, 이를 바탕으로 오염물질의 2차원 혼합거동을 분석하였다. 본 실험은 한국건설기술연구원의 안동하천실험센터의 A3실험수로에서 수행되었으며, 실험수로는 평균 하폭 5 m, 평균 수심 0.44 m, 유량 $0.96m^3/s$의 실제 소규모 하천과 유사한 축척을 가지고 있다. 추적자물질은 Rhodamine WT 용액이 사용되었으며, 실험수로 내 설치된 15개의 형광광도계(YSI-600OMS)를 이용하여 농도를 측정하였다. 항공영상의 취득을 위해 이용된 드론은 DJI-Phantom 3 Professional 이며, 3840x2160의 해상도로 초당 30 frame의 동영상으로 취득되었다. 영상의 정합 및 좌표화를 위해 RTK-GPS를 이용하여 12개의 지상 기준점의 좌표를 취득한 후, 사영변환을 통해 영상좌표를 지상좌표로 변환하였다. 영상의 픽셀값을 농도장으로 변환하기 위해 각 RGB 밴드의 픽셀값을 통계적으로 분석하여 농도장으로 변환하였으며, 영상으로부터 얻은 농도장은 형광광도계에 의해 실측된 농도와 결정계수 0.9이상의 수준으로 정확도를 나타냈다.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.24
no.6
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pp.590-596
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2004
Neural network-based signal classification systems are increasingly used in the analysis of large volumes of data obtained in NDE applications. Ultrasonic inspection methods on the other hand are commonly used in the nondestructive evaluation of welds to detect flaws. An important characteristic of ultrasonic inspection is the ability to identify the type of discontinuity that gives rise to a peculiar signal. Standard techniques rely on differences in individual A-scans to classify the signals. This paper proposes an ultrasonic signal classification technique based on the information tying in the neighboring signals. The approach is based on a 2-dimensional Fourier transform and the principal component analysis to generate a reduced dimensional feature vector for classification. Results of applying the technique to data obtained from the inspection of actual steel welds are presented.
In this paper we propose a feature vector extraction technique using regression of shape features for the content-based image retrieval system. The proposed technique can reduce the number of dimensions of a feature vector by converting the extracted high-dimensional feature vector into a specific n-dimensional feature vector. This paper shows how to resolve the 'dimensionality curse' problem by reducing the number of dimensions of a feature vector, and shows that the technique is more efficient than the conventional techniques for the practical image retrievals.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.228-230
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1999
공간 인덱스를 이용한 공간 질의 처리의 과정은 여과와 정제 단계로 이뤄진다. 여과 단계에서 후보 객체의 수를 줄이며, 정제 단계에서의 false-hit이 낮아지므로 불필요한 디스크 접근과 공간연산으로 인한 질의 처리 비용의 증대를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 여과 단계에서 후보 객체를 최소화하기 위해 DTVF가 추가된 확장 R-tree를 제안한다. 제안된 기법에서는 n차원 상에 존재하는 공간 객체의 대표 정점들을 구석점 변환 기법을 이용하여 2n차원의 점으로 변환하고, 이 값을 확장된 R-tree라는 리프 노드의 DTVF에 유지한다. 공간 질의 처리시 여과 단계에서 DTVF를 이용하면 후보 객체 수를 최소화할 수 있으며, DTVF에 유지된 차원 변환된 값을 통해 후보 객체 선정에도 빠른 성능을 나타낸다. 제안된 기법은 공간 질의 처리시 여과 효율을 극대화하여 질의 처리 성능을 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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