• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제10권1호
• /
• pp.33-40
• /
• 1999

목적 : 본 논문은 2차원과 3차원 신경계 자기공명영상에서 뼈 주위에 있는 여러 조직의 신호세기를 계산하고 측정값과 비교 분석하는 데 목적을 두었다. 대상 및 방법 : 신경계 양성자 강조영상은 뼈를 제외한 뇌척수액과 근육 및 지방 등 모든 조직을 보여준다. 또한 자기공명영상을 이용하면 2차원이나 3차원 영상을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 2차원 영상기법으로 2차원 고속스핀반향 (Fast spin-echo) 영상법을 사용하였고 3 차원 영상기법으로는 3차원 경사자계반향(Gradient-echo) 영상법을 사용하였다. 2차원 스핀반향 (Spin-echo)과 3차원 경사자계반향 영상법에 나타난 뇌척수액과 근육 및 지방의 신호세기를 알아내기 위해 2차원 스핀 반향과 3차원 경사자계반향의 신호세기의 이론값을 계산하였다. 2차원 고속스핀반향 영상법에서는 양성자 강조영상을 얻기 위해 긴 반복시간 (4000 ms) 과 짧은 반향시간(TE$_{eff}$ =22 ms)을 적용하였다. 3차원 경사자계반향 영상법에서는 양성자 강조영상을 얻기 위해 작은 꺽임각 (8$^{\circ}$) 과 짧은 반복시간 (35 ms) 및 짧은 반향시간 (3 ms)을 적용하였다. 결과: 2차원 고속스핀반향 영상법에서는 뇌척수액과 근육 및 지방의 영상 대조도가 우수하였고 신호 대 잡음비(SNR) 값은 39-57 사이였다. 3차원 경사자계반향 영상법에 나타난 뇌척수액과 근육 및 지방의 영상 대조도는 2차원 고속스핀반향 영상법의 결과와 비슷하였지만 신호 대 잡음비(SNR) 값은 26-33 사이였다. 신호 대 잡음비는 2차원 고속스핀반향 영상법이 3차원 경사자계반향 영상 법보다 높았고 가장자리 향상효과 때문에 2차원 고속스핀반향 영상에서 머리뼈의 가장자리를 쉽게 구별할 수 있었다. 덧붙여 2차원 고속스핀반향 영상에 나타난 뇌척수액과 근육 및 지방 사이의 대조도는 강한 신호세기와 향상된 뇌척수액의 가장자리 때문에 상당히 우수하였다. 결론 : 2차원과 3차원 신경계 자기공명영상에서 머리뼈 주위에 있는 여러 조직의 신호세기를 계산하고 측정값과 비교 분석하였다. 뇌척수액과 근육 및 지방의 계산값과 측정값의 영상 대조도와 신호 대 잡음비 값이 2차원 고속스핀반향 영상법과 3차원 경사자계반향 영상법에서 대체로 일치하였다. 그렇지만 2차원 고속스핀반향 영상에서 뇌척수액과 근육 및 지방 사이의 대조도가 우수하였고 신호 대 잡음비는 상대적으로 높았으며 상대적으로 짧은 영상시간이 소요되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
• /
• pp.502-504
• /
• 2001

본 논문에서는 영상기반 모델링에서 3차원의 기하학적 제약을 이용한 모델링을 다루고 있다. 기존에 이러한 연구가 많이 진행되어져 왔으나, 여기에서는 새로운 방법에 의한 모델링을 시도하였다. 이러한 접근방법은 이해하기가 쉽고, 편리하며, 간단한 모델링에 적용이 용이하다. 또한, 영상평면 정보와 3차원의 정보를 가지고 있기 때문에 기존의 3차원 복원 이론과 혼합하여 적용할 수 있다. 영상기반 모델링(IBM, Image Based Modeling)의 핵심은 2차원 영상에서 사라진 깊이 정보를 어떻게 찾는가에 있다. 기존에는 3차원 복원을 위하여 투영된 영상평면의 점을 이용하거나, 이미지 상에서의 소실점을 찾거나, 2차원의 벡터와 3차원의 공간 좌표의 특정한 평면에 놓여있는 벡터와의 관계를 이용하여 깊이 정보를 복원하였다. 이러한 접근 방법은 사용자가 선택한 2차원 좌표로부터 3차원 좌표를 구하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 방법과 다르게 3차원 원시 기하모델의 제약을 이용하여 사용자가 3차원 원시 기하모델을 2차원 영상에 투영하고, 그 정보를 이용하여 영상의 3차원 정보를 찾아 나가는 방법을 소개한다. 또한, 선형적인 최적화 기능을 넣어 관사 모델을 구하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
• /
• pp.147-150
• /
• 2021

최근 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 가상으로 만들어낸 객체와 현실 객체 사이의 분간이 어려워지고 있으며, AR/VR/XR 등의 서비스를 위해 현실 객체를 컴퓨터 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 현실 객체를 표현하는 기술 중의 하나로 객체의 표면을 수많은 3차원의 점으로 표현하며, 2차원 영상보다 더욱 거대한 데이터 크기를 가지게 된다. 이를 다양한 서비스에 응용하기 위해서는 3차원 데이터의 특징에 맞는 고효율의 압축 기술이 필요하며, 국제표준기구인 MPEG에서는 연속적인 움직임을 가지는 동적 포인트 클라우드를 2차원 평면으로 투영하여 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영하는 방식은 점유 맵 (Occupancy Map), 기하 영상 (Geometry Image), 속성 영상 (Attribute Image) 등의 2차원 정보와 보조 정보를 사용해 압축을 진행하고, 부호화 과정에서는 보조 정보와 2차원 영상들의 정보를 사용해 3차원 포인트 클라우드를 재구성한다. 2차원 영상을 사용해 포인트 클라우드를 생성하는 특징 때문에 압축 과정에서 발생하는 영상 정보의 열화는 포인트 클라우드의 품질에 영향을 미친다. 이와 마찬가지로 추가적인 기술을 사용한 2차원 영상 정보의 향상으로 포인트 클라우드의 품질을 향상할 수 있을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 V-PCC 기술에서 생성되는 영상 정보에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용하여 기존의 영상 정보에 포함되지 않은 추가적인 포인트를 생성하는 것으로 재구성되는 포인트 클라우드의 밀도를 증가시키고 그 영향을 분석하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
• /
• 제10권2호
• /
• pp.53-66
• /
• 2006

최근 몰입도가 높은 가시화 기법 중 하나인 3차원 입체영상에 관심이 높아지고 있다. 그러나 일반적인 2차원 영상과는 달리 3차원 입체 영상은 3차원의 기하정보가 존재해야만 영상 생성이 가능하다. 3차원 기하정보가 존재하지 않는 2차원 영상을 이용한 입체 영상 저작이 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 영상 기반 모델링 기법을 이용한 한 장의 실사 영상으로부터 3차원 입체 영상 생성하기 위한 3차원 입체 영상 저작 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 Adobe Photoshop(R)의 Plug-in형태로 개발함으로써 범용성과 확장성을 고려하였고 몰입감이 높은 입체 영상의 시점을 결정하기 위한 대화식 3차원 입체 영상 미리 보기 기능을 제공한다.

• 방송과미디어
• /
• 제26권4호
• /
• pp.23-39
• /
• 2021

2차원 영상을 3차원 모델 영상으로 변환하는 방식이 다양하게 발전해오고 있다. 딥러닝의 발전 중 특히 GAN의 다양한 연구는 2차원 영상의 생성뿐만 아니라 다양한 3차원 영상의 생성에도 진전을 보였다. 본 고에서는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하는 연구의 필요성을 바탕으로 관련 연구의 내용과 동향을 분석하였다. 주요 내용으로는 딥러닝 기반의 3차원 객체인식, 2D로부터 3D 변환을 위한 신경망에 대한 연구, 생성적 기법을 적용한 연구, 3D 모델링 도구 등이 포함된다. 관련 연구의 전반적인 흐름을 고려했을 때 향후 3D 모델링의 정교한 표현력 향상, 고속의 고해상도 렌더링, 편리한 온라인 접근성 등을 예상하게 된다. 관련 산업 종사자들에게는 생성시간의 단축을 가져올 수 있고 일반인은 전문적인 3D 기술이 없어도 우수한 3D 모델을 생성하고 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.121-126
• /
• 2002

3차원 영상은 2차원 영상과 달리 사물을 직접 볼 때처럼 입체감을 느낄 수 있으며 영상을 통해 바라보는 공간과 자신의 공간 연결이 더 자연스러워지므로 시각정보에 큰 영향을 주고 있다. 2차원 영상을 3차원으로 변환하기 위하여 몇 가지 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 3차원 영상을 변환하기 위하여 2차원 단일 영상을 사용하지 알고 계속적으로 입력되는 다중 영상을 MPEG의 움직임 벡터를 적용한 공간적 분석 알고리즘을 제안한 결과 실험대상으로부터 3차원 효과를 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.323-324
• /
• 2013

본 논문에서는 2차원 X-ray 영상을 이용하여 3차원 영상을 얻기 위한 전처리 과정으로 2차원 X-ray 영상에서 원하는 뼈 영상을 분할하기 위한 능동적 대퇴골 분할 기법에 대해 제안하고 구현하였다. X-ray 영상의 주된 화질 저하 요인인 잡음을 제거하고 에지 및 밝기 검출을 통하여 정확하고 빠른 뼈 영상 분할 기법을 구현하였고 대퇴골 영상을 통해 검증하였다. 이를 통해 최소한의 2차원 X-ray 영상을 이용하여 3차원 뼈 모델링을 구현하는데 필요한 뼈 영상을 획득하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
• /
• pp.892-894
• /
• 2005

본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 자세를 학습된 2차원 깊이 영상들의 선형 결함으로 표현하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상으로 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현되는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에서 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상으로부터 계층적으로 나누어진 학습 데이터를 이용하여 3차원 인체 자세를 재구성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성한다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용한다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제13권12호
• /
• pp.2693-2700
• /
• 2009

본 논문에서는 렌즈 배열에 의한 대용량의 3차원 집적 영상을 활용하기 위한 효율적인 압축 방법을 제안한다. 기존의 정지영상 압축 기법은 각 요소 영상간의 상관도를 적절하게 제거하지 못하여 압축 효율 및 화질 측면에서 낮은 성능을 보인다. 또한, 각 요소 영상을 1차원 스캔방법에 의해 분리하여 동영상 압축기법을 이용할 경우 요소 영상간 상관도를 효과적으로 제거하는 데 한계가 있다. 제안하는 방식에서는 2차원 참조기법에 의해 각 요소 영상을 분리하고, 이를 H.264/AVC의 다중 프레임 참조 기법을 이용하여 효과적으로 압축한다. 제안하는 2차원 참조 기법은 요소 영상의 수직, 수평 및 대각 방향의 상관도에 따라 최적의 참조 영상을 선택할 수 있어 가장 좋은 압축성능을 나타낸다. 실험 결과는 정지 영상 압축 방법에 비해 요소 영상을 분리하는 방법이 압축 성능을 향상시킴을 보이고, 제안하는 2차원 참조 기법이 1차원 스캔 방식에 비해 주관적 화질 및 객관적 성능에 있어 뛰어남을 보인다.

• 지식정보인프라
• /
• 통권5호
• /
• pp.31-40
• /
• 2001

한국인의 인체 절단면 영상으로부터 인체의 3차원 데이터를 생성하였다. 다양한 종류의 3차원 렌더링 영상을 제작하고 이를 기반으로 하는 웹 기반정보시스템을 구축하였다. 인체 영상 정보시스템은 크게 렌더링에 필요한2차원 데이터를 생성하는 단계, 3차원 렌더링 데이터를 생성하는 단계, 영상을 데이터베이스화하고 이를 서비스하기 위한 시스템 구현 단계의 세 부분으로 나눌수 있다. 렌더링을 위한 2차원 영상처리는 절단면 영상의 분할과 정렬을 포함한다. 분할은 절단면 영상에 보여지는 인체의 부위를 구분하도록 하는 절차이고, 정렬은 왜곡된 영상 위치를 바로잡기 위한 절차이다. 3차원 렌더링은 절단면 영상들로부터 3차원 모델의 뷰를 생성하는 절차이다. 병렬처리를 통한 광선 추적 볼륨 렌더링 기법을 사용하여 잘라보기 및 돌려보기 렌더링 뷰를 생성한다. 각 절단면 영상 및 렌더링 영상은 인체영상 브라우저 및 검색기가 접근할 수 있도록 웹 시스템에 로드 하였다. 브라우저는 인체의 위치를 시각적으로 탐색 할 수 있도록 구현되었다. 각 단계별 기술적인 내용을 소개한다.