This paper presents a 3D object recognition method for generation of 3D environmental map or obstacle recognition of mobile robots. An active light source projects a stripe pattern of light onto the object surface, while the camera observes the projected pattern from its offset point. The system consists of a laser unit and a camera on a pan/tilt device. The line segment in 2D camera image implies an object surface plane. The scaling, filtering, edge extraction, object extraction and line thinning are used for the enhancement of the light stripe image. We can get faithful depth informations of the object surface from the line segment interpretation. The performance of the proposed method has demonstrated in detail through the experiments for varies type objects. Experimental results show that the method has a good position accuracy, effectively eliminates optical noises in the image, greatly reduces memory requirement, and also greatly cut down the image processing time for the 3D object recognition compared to the conventional object recognition.
The octree model, a hierarchical volume description of 3D objects, nay be utilized to generate projected images from arbitrary viewing directions, thereby providing an efficient means of the data base for 3D object recognition and other applications. We present 2D projected image and made pseudo gray image of object using octree model and multi level boundary search algorithm. We present algorithm for finding feature points of 2D and 3D image and finding matched points using geometric transformation. The algorithm is made of data base, it will be widely applied to 3D object modeling and efficient feature points application for basic 3D object research.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.10
no.2
s.20
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pp.49-56
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2002
Many users of 3D virtual city are Utilize a texture image for the cognition of real object. In this study, building's facet images were achieved by a digital camera and adjusted its distortion by use of the 2D projective transformation method. After then, Images are mapped to a 3D building model by means of the OpenGL. Application program is able to offer an automation solution to construction process of the 3D virtual city.
Recently, 3D displays are supplied in the 3D markets so that the demand for 3D stereoscopic contents increases. In general, a simple method is to use a stereoscopic camera. As well, the production of 3D from 2D materials is regarded as an important technology. Such conversion works have gained much interest in the field of 3D converting. However, the stereoscopic image generation from a single 2D image is limited to simple 2D to 3D conversion so that the better realistic perception is difficult to deliver to the users. This paper presents a new stereoscopic content production method where foreground objects undergo alive action events. Further stereoscopic animation is viewed on 3D displays. Given a 2D image, the production is composed of background image generation, foreground object extraction, object/background depth maps and stereoscopic image generation The alive objects are made using the geometric transformation (e.g., translation, rotation, scaling, etc). The proposed method is performed on a Korean traditional painting, Danopungjung as well as Pixar's Up. The animated video showed that through the utilization of simple object transformations, more realistic perception can be delivered to the viewers.
An algorithm to extract the 3-D geometric information of a static object was developed using a set of 2-D computer vision system and a laser structured lighting device. As a structured light pattern, multi-parallel lines were used in the study. The proposed algorithm was composed of three stages. The camera calibration, which determined a coordinate transformation between the image plane and the real 3-D world, was performed using known 6 pairs of points at the first stage. Then, utilizing the shifting phenomena of the projected laser beam on an object, the height of the object was computed at the second stage. Finally, using the height information of the 2-D image point, the corresponding 3-D information was computed using results of the camera calibration. For arbitrary geometric objects, the maximum error of the extracted 3-D feature using the proposed algorithm was less than 1~2mm. The results showed that the proposed algorithm was accurate for 3-D geometric feature detection of an object.
Major deficiencies of current automation scheme including various robots for bioproduction include the lack of task adaptability and real time processing, low job performance for diverse tasks, and the lack of robustness of take results, high system cost, failure of the credit from the operator, and so on. This paper proposed a scheme that could solve the current limitation of task abilities of conventional computer controlled automatic system. The proposed scheme is the man-machine hybrid automation via tele-operation which can handle various bioproduction processes. And it was classified into two categories. One category was the efficient task sharing between operator and CCM(computer controlled machine). The other was the efficient interface between operator and CCM. To realize the proposed concept, task of the object identification and extraction of 3D coordinate of an object was selected. 3D coordinate information was obtained from camera calibration using camera as a measurement device. Two stereo images were obtained by moving a camera certain distance in horizontal direction normal to focal axis and by acquiring two images at different locations. Transformation matrix for camera calibration was obtained via least square error approach using specified 6 known pairs of data points in 2D image and 3D world space. 3D world coordinate was obtained from two sets of image pixel coordinates of both camera images with calibrated transformation matrix. As an interface system between operator and CCM, a touch pad screen mounted on the monitor and remotely captured imaging system were used. Object indication was done by the operator’s finger touch to the captured image using the touch pad screen. A certain size of local image processing area was specified after the touch was made. And image processing was performed with the specified local area to extract desired features of the object. An MS Windows based interface software was developed using Visual C++6.0. The software was developed with four modules such as remote image acquisiton module, task command module, local image processing module and 3D coordinate extraction module. Proposed scheme shoed the feasibility of real time processing, robust and precise object identification, and adaptability of various job and environments though selected sample tasks.
Nondestructive methods such as ultrasonic and magnetic resonance imaging systems have many advantages but still much expensive. And they do not give exact color information and may miss some details. If it is allowed to destruct some biological objects to get interior and exterior informations, constructing 3D image form a series of slices sectional images gives more useful information with relatively low cost. In this paper, a PC based automatic 3D model generator was developed. The system was composed of three modules. The first module was the object handling and image acquisition module, which fed and sliced the object sequentially and maintains the paraffine cool to be in solid state and captures the sectional image consecutively. The second one was the system control and interface module, which controls actuators for feeding, slicing, and image capturing. And the last was the image processing and visualization module, which processed a series of acquired sectional images and generated 3D volumetric model. Handling module was composed of the gripper, which grasped and fed the object and the cutting device, which cuts the object by moving cutting edge forward and backward. sliced sectional images were acquired and saved in a form of bitmap file. 2D sectional image files were segmented from the background paraffine and utilized to generate the 3D model. Once 3-D model was constructed on the computer, user could manipulated it with various transformation methods such as translation, rotation, scaling including arbitrary sectional view.
In this paper we propose a haptic interaction system that physically represents the underlying geometry of objects displayed in a 2D picture, i.e., a digital image. To obtain the object's geometry displayed in the picture, we estimate the physical transformation between the object plane and the image plane based on homographic information. We then calculate the rotated surface normal vector of the object's face and place it on the corresponding part in the 2D image. The purpose of this setup is to create a force that can be rendered along with the image without distorting the visual information. We evaluated the proposed haptic rendering system using a set of pictures of objects with different orientations. The experimental results show that the participants reliably identified the geometric configuration by touching the object in the picture. We conclude this paper with a set of applications.
Image Guided Surgery (IGS) system which has variously tried in medical engineering fields is able to give a surgeon objective information of operation process like decision making and surgical planning. This information is displayed through 3D images which are acquired from image modalities like CT and MRI for pre-operation. The technique of image registration is necessary to construct IGS system. Image registration means that 3D model and the object operated by a surgeon are matched on the common frame. Major techniques of registration in IGS system have been used by recognizing fiducial markers placed on the object. However, this method has been criticized due to additional trauma, its invasive protocol inserting fiducial markers in patient's bone and generating noise data when 2D slice images are acquired by image modality because many markers are made of metal. Therefore, this paper developed shape-based registration technique to improve the limitation of fiducial marker based IGS system. Iterative Closest Points (ICP) algorithm was used to match corresponding points and quaternion based rotation and translation transformation using closed form solution applied to find the optimized cost function of transformation. we assumed that this algorithm were used in Total Knee replacement (TKR) operation. Accordingly, we have developed region-based 3D registration technique based on anatomical landmarks and this registration algorithm was evaluated in a femur model. It was found that region-based algorithm can improve the accuracy in 3D registration.
Hyeon-Uk Jeong;Janghwan Kim;Jihoon Kong;R. Young Chul Kim
International journal of advanced smart convergence
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v.13
no.3
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pp.279-286
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2024
The preservation and transmission of intangible cultural heritage, such as traditional martial arts, have historically relied on manual processes that are both resource-intensive and costly. Due to budget limitations, many of these cultural assets are at risk of deterioration or remain hidden in museum storage, inaccessible to the public. To address these challenges, we propose a Digital Historical Data Transformation mechanism utilizing metaverse development techniques. This innovative approach converts 2D images into 3D representations, allowing for the extraction and visualization of associated actions in a three-dimensional space. By applying this methodology to the "Muyedobotongji," a classic text on traditional martial arts, we aim to digitally preserve these practices in a way that is both immersive and interactive. The transformation of static 2D images into dynamic 3D visualizations will not only enhance the restoration process but also make these cultural assets more accessible and engaging for future generations. This digital approach promises a more efficient and sustainable means of preserving intangible cultural heritage, ensuring that these traditions continue to thrive in the modern world.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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