• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.5
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• pp.623-632
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• 2008

In this paper, we used the color transfer function and the opacity transfer function for the internal 3D object visualization of an image volume data. In transfer function, creating values of between boundaries generally is ambiguous. We concentrated to extract boundary features for segmenting the visual volume rendering objects. Consequently we extracted an image gradient feature in spatial domain and created a multi-dimensional transfer function according to the GPU efficient improvement. Finally using these functions we obtained a good research result as an implementing object boundary visualization of the graphic hardware based 3D texture mapping.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.4
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• pp.29-34
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• 2002

In this paper, we present a new geometric active contour model based on level set methods introduced by Osher and Sethian for detection of object boundaries or shape and we adopt anisotropic diffusion filtering method for removing noise from original image. In order to minimize the processing time, we use the narrow band method which allows us to perform calculations in the neighborhood of the contour and not in the whole image. Using anisotropic diffusion filtering for each slice, we have the result with reduced noise and extracted exact shape. Volume rendering operates on three-dimensional data, processes it, and transforms it into a simple two-dimensional image.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.2
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• pp.277-286
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• 2009

Image registration is a process to establish the spatial correspondence between images of the same scene, which are acquired at different view points, at different times, or by different sensors. In this paper, we introduce a robust brain registration technique for correcting the difference between two temporal images by the different coordinate systems in MR and CT image obtained from the same patient. Two images are registered where this measure is minimized using a modified conditional entropy(MCE: Modified Conditional Entropy) computed from the joint histograms for the intensities of two given images, we conduct the rendering for visualization of 3D volume image.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.11a
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• pp.402-407
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• 2004

Since the world wide web, simple and convenient tool, has proposed, the Internet became the most simple network resource which provide many informations of the world. Furthermore, various methodologies are developed to support the dynamic service such as 3D View web service. We will propose the volume rendering view program that interactively visualize the 3D data on the web. The 3D Data is obtained by stacking the 2D images along the z-direction. We also employ the COM based OCX control which is a kind of Active component. This web program will contribute the diagnosis of the diseases through the 3D visualization and image analysis functions at remote places.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1623-1626
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• 2005

초음파 영상 기법은 장기, 연조직, 혈류를 검사하는데 쓰이는 영상 진단법이다. 초음파 장비를 통해 얻어진 초음파 볼륨 데이터는 장비 특성상 많은 잡음(speckle noise)을 포함하기 때문에, 깨끗한 영상을 얻기 위해서는 잡음 필터링(noise filtering)이 필요하다. 그런데, 볼륨 데이터 모든 영역에 대해 잡음 필터링을 적용할 경우 전처리 시간이 길어져 실시간으로 초음파 볼륨 데이터를 렌더링하기 어렵다. 본 논문에서는 실시간으로 입력되는 초음파 볼륨 데이터를 가시화 하기위하여 전처리 시간 없이 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 전처리 시간에 전체 볼륨 데이터에 대해 잡음 필터링을 적용하지 않고, 영상을 생성하는 동안 참조되는 복셀(voxel)에 대해서만 잡음 필터를 적용하여 얻은 값을 사용한다. 이때 필터링에 소요되는 시간을 최소화하기 위해 가장 단순한 평균화 필터를 사용한다. 그리고 복셀에 적용되는 3차원 필터를 3단계의 1차원 필터 연산 단계로 분할 한 후, 각 단계별 연산을 거친 복셀들에 대해서는 다시 연산을 하지 않도록 하여 중복을 피한다. 이를 통해 전처리 시간 없이 기존 방법과 동일한 화질을 유지하는 최종 영상을 만들어 낸다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.652-654
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• 2004

PC 그래픽스 하드웨어의 급격한 발전에 따라 과거 슈퍼컴퓨터 급에서나 가능하였던 대용량 데이터의 볼륨 렌더링을 일반 PC에서 수행하려는 시도가 계속되고 있다. 특히, PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 쉐이더는 기존의 고정된 그래픽스 파이프라인에서 벗어나 사용자가 렌더링 과정에 개입하여 프로그래밍을 할 수 있도록 하여 많은 각광을 받고 있다. 그러나 그래픽스 하드웨어의 텍스쳐 메모리의 크기보다 큰 볼륨 데이터의 가시화는 아직까지 충분히 빠르지 못하며 텍스쳐의 압축으로 인하여 영상 품질도 좋지 못하다. 본 논문에서는 이러한 그래픽스 하드웨어의 프로그래밍 기능 중 꼭지점 좌표 및 텍스쳐 좌프의 조작, 그리고 픽셀 쉐이더를 통한 퐁 쉐이딩 연산을 이용하여 그래픽스 하드웨어의 메모리 크기보다 큰 대용량 볼륨 데이터를 고품질로 가시화하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.3
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• pp.261-270
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• 1999

이 논문에서는 볼륨 데이터의 효율적인 영상 기반 랜더링 알고리즘을 제시한다. 중간 영상 공간은 밀림 객체 공간에서 중간 영상이 위치하는 2차원 공간이다. 최종 영상 공간 대신에 중간 영상 공간을 이용함으로써 매핑이 좀더 간단해지면 점대점 매핑에서 기인하는 구멍을 없앨 수있다. 중간 영상 공간상에서의 매핑은 근원 화소의 깊이 값으로 만들어진 테이블을 가지고 쉽게 이루어진다. 또한 이 논문에서는 효율적인 객체의 표현을 위하여 텔타트리에 기반을 둔 새로운 사진 트리를 제안한다. 트리 구조를 사용할 경우 인접한 영상들에 존재하는 중복 정보를 제거함으로써 압축 효과를 얻을 수있다. 제안된 트리는 델타트리에 비해서 더 좋은 압축 성능을 보이며 빠르게 영상을 생성할 수 있다. 제안된 알고리즘을 실험한 결과 256 $\times$256$\times$256의 볼륨에서 비교적 좋은 질의 256$\times$256 의 영상을 1초에 25~40개 정도 만들어 낼수 있다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.15 no.2
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• pp.159-168
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• 2015

This paper introduces effective noise removal method for medical ultrasound volume data. Ultrasound volume data need to be filtered because it has a lot of noise. Conventional 2d filtering methods ignore information of adjacent layers and conventional 3d filtering methods are slow or have simple filter that are not efficient for removing noise and also don't equally operate filtering because that don't take into account ultrasound' sampling character. To solve this problem, we introduce method that fast perform in parallel bilateral filtering that is known as good for noise removal and adjust proportionally window size depending on that's position. Experiments compare noise removal and loss of original data among average filtered or biliteral filtered or adaptive biliteral filtered ultrasound volume rendering images. In this way, we can more efficiently and correctly remove noise of ultrasound volume data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.728-729
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• 2016

모바일 기기의 사용량 증가와 성능의 증가로 인해 컴퓨팅 파워가 필요한 많은 분야에서 모바일 기기를 활용 할 수 있게 되었고, 의료영상 분야에서도 활용도가 높아졌다. 특히 전문가가 아닌 일반인들의 건강정보와 인체의 구조에 대한 관심이 증가함에 따라 휴대 가능한 모바일 기기에서 의료영상을 가시화는 것은 중요한 연구주제가 되었다. 하지만, 모바일 기기는 하드웨어의 한계가 있기 때문에 비교적 데이터의 용량이 큰 의료영상 가시화에 많은 제약이 따른다. 본 논문에서는 유니티3D를 활용하여 볼륨렌더링 어플리케이션을 개발하고, 여기에 사실적인 컬러정보를 포함한 Visible Korean 데이터를 적용하여 일반인에 적합한 인체정보를 제공하는 모바일 기기용 인체영상 학습 어플리케이션을 제안한다. 제안한 어플리케이션을 사용하면 매우 사실적인 인체영상을 이용하여 일반인들이 쉽게 인체 구조를 학습할 수 있다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.8
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• pp.691-700
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• 2000

The standard volume ray-tracing, optimized with octree, needs to repeatedly traverse hierarchical structures for each ray that often leads to redundant computations. It also employs the expensive 3D interpolation for producing high quality images. In this paper, we present a new ray-casting method that efficiently computes shaded colors and opacities at resampling points by traversing octree only once. This method traverses volume data in object-order, finds resampling points on slices incrementally, and performs resampling based on 2D interpolation. While the early ray-termination, which is one of the most effective optimization techniques, is not easily combined with object-order methods, we solved this problem using a dynamic data structure in image space. Considering that our new method is easy to implement, and need little additional memory, it will be used as very effective volume method that fills the performance gap between ray-casting and shear-warping.