3차원 전기비저항 토모그래피는 토목 및 수리지질분야 등에서 매우 고분해능의 지하구조 영상을 획득할 수 있는 강력한 성능을 제공한다. 이 논문에서는 특히 3차원 이상대가 주탐사 대상인 경우에 대한 3차원 전기비저항 토모그래피의 두가지 성공적 응용사례를 소개한다. 첫번째 예는 수리지질분야에의 응용을 위한 파쇄대 영상화 사례로서, 여기서는 시추공의 공곡변화가 중요한 문제로 대두되었으며 이에 따라 시추공 공곡변화를 토모그래피 역산과정에 포함함으로써 파쇄대의 3차원 영상을 획득할 수 있었다. 두번째 예에서는 크기 $2m{\times}2m$의 내부가 비어있는 터널의 영상화 문제를 다루었으며, 3차원 토모그래피를 통하여 터널의 발달을 3차원 공간상에 영상화할 수 있었다. 이들 예로부터 3차원 전기비저항 토모그래피가 3차원 지하구조 영상화에 강력한 성능을 보임과 아울러 특히 3차원 이상대인 파쇄대, 공동 또는 터널의 영상화에 더욱 향상된 영상화 능력을 제공할 수 있음을 보였다.
3차원 의료영상 재구성 기법은 2차원 의료영상으로부터 인체의 복잡한 3차원 구조를 이해하는데 많은 도움을 준다. 본 논문에서 구현한 3차원 의료영상 재구성 시스템은 저가의 PC 기반에서 시스템의 환경에 상관없이 사용될 수 있도록 Visual C++4.2를 이용하여 작성하였으며 향후 확장성을 고려하여 각 기능을 모듈화 시켰다. 모듈 설계된 3차원 의료영상 재구성 시스템은 데이터 준비, 그래디언트 근시화, 분할, 음영처리, 좌표시스템 변환, 그리고 광선투사와 합성 모듈로 구성되었다. 본 논문에서는 3차원 의료영상 재구성 방법의 속도문제를 개선하여 저가의 PC 환경에서 구현하였다. PC 환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템을 구현하기 위하여 광선투사를 재구성되는 영상에 영향을 주지 않는 범위에서 조기 중단시키는 알고리듬과 영상 재구성에 참여하는 체적소를 줄이는 방법, 그리고 영상을 재구성하기 위한 광선투사 과정에서 투시되는 광선의 수를 줄이는 방법 등ㄹ을 적용하여 PC환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템의 고속화를 이루었으며 실험에 의해서 PC환경에서도 의료영상 재구성 알고리듬이 효과적으로 사용되었다.
본 논문에서는 다해상도 2차원 실루엣 영상들을 이용하여 3차원 모델간의 형상 유사성을 비교하기 위한 방법을 제안한다. 제안 시스템은 포즈 정규화 모듈, 유사성 계산 모듈, 3차원 시각화 모듈로 구성된다. 형상 비교를 위해서 먼저, 3차원 인체 장기 모델을 입력으로 받아서 정규화를 수행하고, 다해상도 깊이맵을 획득한다. 이어서 유사성 비교를 위해 실루엣 영상을 추출한 후, 유사도 측정을 위해 시그니쳐를 측도로 사용한다. 최종적으로 계산된 결과들은 3차원 글리프 및 컬러 코딩을 이용하여 시각화된다. 본 논문에서 제시한 3차원 형상 비교 시스템은 전처리 단계에서의 정규화 수행을 통하여 스케일 및 회전 변환에 불변하는 특성을 보인다. 그리고 다양한 레벨의 깊이맵을 형상 비교에 사용하여 다해상도 기반의 유사성 평가를 지원하며, 평가 계산 속도와 정확성간의 유연성을 제공한다. 또한 3차원 히스토그램. 3차윈 글리프. 컬러 코딩 시각화 기법들과 2차원 실루엣 피킹 인터페이스를 통하여 인체 장기 모델간의 정량적 형상 차이를 사용자가 직관적으로 평가할 수 있도록 한다. 본 시스템은 차후 데이터베이스를 이용한 원격 진료 시스템에서의 질병 진단, 추적 관찰. 치료계획 등에 활용될 수 있을 것이다.
3차원 이상의 공간정보의 생성은 우리가 살아가는 현실공간을 입체적으로 조망해 볼 수 있는 가장 일반적인 요구사항이 되었고, 이를 여러 분야에서 다각적으로 활용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 3차원 이상의 조건을 부여하여 시공간에서 동영상으로 보여주기 위하여 3차원 지형 시뮬레이션을 제작할 수 있는 기술이 보편화 되고 있어 건설분야에서도 적극적인 도입으로 각종 공사계획 및 설계에 이용할 예정이다. 본 연구에서는 이러한 지형공간데이터의 생성을 위하여 원격탐사 데이터와 수치지형도를 이용하여 우리나라 3차원 데이터의 자성 방법과 그 결과를 비교하였으며, 그 결과 DEM에 의한 3차원 수치 기복영상과 위성영상의 합성에 의한 퓨전 영상의 3차원 적용을 통하여 향후 고해상도의 적용시 발생할 수 있는 입체영상의 문제점등을 사전확인 할 수 있었다.
위성영상으로부터 위치자료가 포함된 지리 및 지형정보를 얻기 위해서는 영상획득순간의 센서 위치 및 자세와 지상좌표간의 관계를 해석하여야 한다. 위성영상에 대한 수학적 모형화를 위해서 먼저 입체영상에서 지상기준점(Ground Control Point: GCP)을 선정하고, 선정된 지상기준점에 대한 지상좌표 및 대상영상에 대한 영상좌표 관측작업을 수행한다. 본 연구에서는 지상기준점 데이터베이스에 포함된 정보들을 이용하여 관측대상 입체영상 3차원 모형화에 필요한 지상기준점의 영상좌표를 자동으로 추출할 수 있는 기법을 개발하였다. 관측정밀도는 수작업으로 관측한 값과 자동계산된 영상좌표의 결과를 비교 분석하여 평가하였으며, SPOT위성영상의 3차원 모형화에 적용하여 정확도를 평가하므로써 유사한 해상도의영상을 활용하는 3차원 모형화 과정에서 지상기준점의 영상좌표 관측을 자동화 할 수 있음을 입증하였다.
안과 실명 질환의 가장 많은 부분을 차지하는 안구 망막의 실시간 3차원 계측기술은 아직 초보단계에 머물고 있다. 다른 장기나 조직에 비해 3차원계측기술이 늦어진 몇 가지 이유를 들면 다음과 같다. 첫째, 망막이 150$\mu$에서 400$\mu$의 얇은 막이어서 기존의 초음파(ultrasonography), CT(computerized tomography)나 MRI(magnetic resonance image)의 해상력으로는 영상화되지 않는다. 둘째로는 망막이 안구내의 뒤쪽에 위치하여 오직 동공을 통해서만 관찰 가능하여 3차원이 영상화가 어렵다. (중략)
일반적으로 심장자기공명영상을 이용하여 우관상동맥을 영상화 하기 위해서 3차원 데이터를 얻는다. 그렇게 하는 경우 데이터를 받는 시간이 오래 걸리고, 받은 3차원 데이터에서 차원 원하는 부분만을 2차원으로 재구성하는 작업을 해야 하는 번거러움이 있다. 반면에 호흡 정지상태에서 우관상동맥의 위치를 잘 선택하게 되면 한번 숨을 참을 수 있는 시간안에 원하는 영상을 얻을 수 있는 이점이 있다. 그렇게 하기 위해서는 우관상동맥을 찾아서 그 부분만 영상화해야 하는데, 본 논문에서는 한 영상에 같이 나타내기 어려운 대동맥에서 시작하여 심장 뒤편으로 돌아 들어가는 전체 우관상동맥을 쉽게 찾고, 한번 호흡을 참는 시간안에 영상화 하는 방법을 제안한다.
본 논문은 안과진료에 사용되는 3차원 망막영상 측정장비에 관한 것으로, 광학설계 프로그램(CODE-V)을 이용하여 망막영상에 대한 최적 설계를 검토하였다. 영상을 평면화 및 3차원화하여 보다 실제에 근접하게 하는 연구는 지속적으로 진행되고 있으며, 이러한 결과가 실제 적용되어 유용하게 사용되고 있다. 현재 안과에서 안구의 망막을 측정하는 대표적인 영상장비로 SLO가 있으며, 2차원의 망막영상이 모니터를 통해 보여지고, 환자의 망막영상을 보다 정밀하게 진단하고 있다. (중략)
향상된 기능을 가진 최신 의료장비들의 등장으로 하드웨어 성능에 부합하는 효과적인 영상처리 및 분석의 중요성이 부각되고 있으며, 2차원 의료 영상처리 및 3차원 영상 재구성에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 흉부 CT 영상을 사용하여 신체 장기를 단계별로 분할 하였으며, 분할된 결과 영상을 3차원으로 재구성 하였다. 다양한 영상분할 방법중 영역 확장법 및 효과적인 분할을 위해 선명화와 감마 조절등과 같은 영상 향상 기법을 적용하였으며, 기관지를 포함한 폐, 기관지, 폐 등의 순서로 영상을 분할하였다. 분할된 신체 장기 영상을 VTK를 사용하여 3차원 영상으로 재구성 하였으며, 병변 진단을 위한 2차원 및 3차원 의료 영상 처리와 분석에 활용될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 3차원 메쉬 모델에 적용되는 강인한 워터마킹 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬에서 워터마크는 3차원 모델로부터 추출된 2차원 영상에 삽입된다. 이 2차원 영상의 화소 값은 정해진 기준점들로부터 3차원 모델의 표면까지의 거리이며, 이를 거리 영상이라 한다. 워터마크는 거리 영상에 삽입되며, 워터마크된 거리 영상을 이용하여 3차원 모델의 꼭지점 좌표를 변경하면 워터마크가 삽입된 3차원 모델을 얻는다. 워터마크의 추출은 워터마크가 삽입된 모델로부터 거리영상을 얻고, 이 영상에서 워터마크를 추출한다. 워터마크 추출에는 원본 모델이 필요하며 원본과의 정합이 필요하다. 실험을 통해 제안하는 알고리듬이 회전, 병진, 비례조절, 가우스 잡음, 메쉬 간략화, 꼭지점 양자화에 강인함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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