3차원 공간에서 물체를 재구성하기 위하여 제안된 기존 기법들은 여러 개의 카메라를 사용하거나 여러장의 사진을 촬영하여 물체를 재구성하기 때문에 특정한 하드웨어를 필요로 하거나 촬영 장소에 민감하고 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 구조광 기법을 이용하여 한 장의 사진의 정보로부터 3차원 물체를 재구성하는 방법을 제안한다. 구조광 기법 적용을 위한 칼라 패턴은 기존연구에서 제안된 것을 사용한다. 본 논문에서는 실제로 객체 재구성 성능에 매우 중요한 줄무늬 패턴 추출과 줄무늬 패턴 매칭에 다양한 영상 처리 기법들로 구성된 파이프라인을 새롭게 제안하고, 패턴 매칭을 위한 최적의 비용 함수를 제안한다. 제안 기법을 통하여 갤럭시 빔과 같은 초소형 프로젝터를 탑재한 스마트폰과 같은 유비쿼터스 혹은 모바일 환경에서 적은 계산 복잡도와 간단한 환경 설정으로 3차원 물체를 재구성하는 것이 가능하다.
본 논문에서는 중심신경망을 이용하여 위성영상으로부터 직사각형 형태의 3차원 건물의 지붕모델을 재구성하는 방법을 연구하였다. 제안된 3차원 지붕모델 재구성 기법의 핵심은 3차원 선소의 군집화에 있다. 이를 위해 한 쌍의 스테레오 영상으로부터 구해진 DEM (Digital Elevation Map) 데이터와 2차원 선소에 의해서 3자원 선소를 발생하였다. 제안된 군집화 과정은 중심신경망을 이용한 방법에 의해 수행되며, 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 선소 추출과정에서 끊어지거나, 중복된 3차원 선소를 건물을 이루는 주된 선소로 군집화하고, 두 번째 단계에서는 건물을 구성하는 주된 선소를 구하기 위해 서로 평행인 선소들의 군으로 군집화를 수행한다. 이 군집화 결과를 최종 클러스터링 과정을 통해 직사각형 형태의 지붕모델로 재구성하게 된다. 제안된 방법이 대전지역의 고해상도 IKONOS 위성영상에 의해 실험되었다. 재구성된 건물모델이 원래 건물의 위치와 형태를 대체로 정확히 반영하여, 본 논문에서 제안된 기법을 고해상도 위성영상에 적용하여 도시지역의 건물모델을 구축하는데 효과적으로 사용될 수 있음이 입증되었다.
키 프레임 추출 기법은 2차원 비오 영상을 3차원으로 재구성하기 위해 꼭 필요한 프레임을 선택하는 방법이다. 본 논문에서는 비디오에서 빠르게 프레임을 검사하며 최적의 키 프레임을 선택하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3차원 재구성을 위한 전처리 과정에 초점을 둔 것으로 프레임 간 대응점 비율 검사를 통해 프레임의 도약 강도를 결정하고 기하 모델 추정이 원활한 프레임을 선택한다. 이로부터 3차원 복원 후처리 과정을 통해 최종적인 3차원 점군(point cloud) 데이터를 획득한다. 실험을 통해 다른 기법과 성능을 비교했을 때, 제안하는 기법이 복원 소요 시간도 적게 들고 보다 밀집된 3차원 데이터를 얻을 수 있었다.
비접근지역이나 넓은 지역의 3차원 위치정보를 취득하기 위하여 본 연구에서는 KOMPSAT-1호 EOC 스트립 영상과 헤더자료를 이용한 3차원 기하모델링 기법을 개발하고 오차특성을 분석하였다. ECEF 좌표계로 제공되는 위성 헤더자료를 위성궤도 모델링에서 일반적으로 사용되는 ECI 좌표계로 모델링하는 경우와 ECEF 좌표계로 모델링하는 경우에 대해 비교 분석하고 단영상으로 제공되는 KOMPSAT-1호 EOC 영상을 스트립영상으로 재구성한 후 기준점 배치에 따른 오차보정기법을 제시하고 오차특성을 분석하였다.
휴대용 단말기에서의 동영상 및 3차원 영상을 처리하는 것이 일반화되면서, H.264 및 3차원 그래픽 가속기 데이타를 처리하기 위한 연산량이 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 H.264 인코더의 움직임 추정기 및 디코더의 움직임 보상기와 3차원 그래픽 렌더링 가속기를 재구성 가능하도록 설계하였다. 움직임 추정기는 효율적인 데이타 스캐닝 방법과 DAU, FDVS 알고리즘을 사용하여, JM8.2에 제시된 다중 프레임 움직임 추정보다 연산량을 평균적으로 70% 이상 감소시키면서 화질 열화가 없도록 하였다. 3차원 그래픽 렌더링 가속기는 중심선 트래버셜 알고리즘을 사용하여 병렬 처리하도록 함으로써 처리량을 증가시켰다. 움직임 추정기와 3차원 렌더링 가속기의 메모리를 재구성 가능한 구조로 설계하여, 2.4Mbits (47%)의 메모리를 공유하였으며, 메모리를 8개의 블록으로 분산시켜 사용되지 않는 부분의 전력 소모를 최소화 할 수 있도록 하였다. 또한, 움직임 보상기와 3차원 렌더링 가속기의 픽셀 프로세서를 공유하여 약 7%의 하드웨어면적을 감소 시켰다.
영상 기반 렌더링에서 평면에 투영된 사영 영상만을 가지고 3 차원 영상을 재구성 하는 여러 가지 모델링 기법들이 연구되어 왔다. 4D Plenoptic Function 을 사용하는 Light Field Rendering 이나 Lumigraph 방법은 여러 개의 영상으로 새로운 시점의 영상을 생성하는 기법이다. 이러한 방법은 사용자가 가상 세계에서의 항해를 가능하게 하고 2 차원의 정보만으로 3 차원 환경을 구성 할 수 있다. Concentric Mosaic, Plenoptic Stitching, Sea of Image 등은 Light Field 를 이용하여 사용자가 여러 가지 환경에서 항해할 수 있게 하는 기법이다. 특히 Takahashi 는 도시의 거리와 같은 대규모 환경에서의 항해에 관한 연구를 발표하였다. 단일 경로를 따라 파노라마 영상을 획득한 다음 Light Field 방법을 사용해서 새로운 시점의 영상을 생성한다. 하지만 대규모 환경에서 사용자가 이동할 수 있는 경로의 범위는 매우 넓고 경로를 따라 조밀하게 파노라마 영상을 획득해야 하기 때문에 데이터의 양이 많아지고 영상획득의 어려움이 있다. 이러한 단점으로 인하여 참조 영상의 네트워크 전송 시에 네트워크의 부하가 증가될 수 있다. 본 논문에서는 Takahashi 의 방법을 기본으로 파노라마 영상 모핑 방법을 이용하여 임의 시점 (Arbitrary View)의 영상을 렌더링 하는 방법을 제안한다. 파노라마 영상의 획득 간격을 비교적 크게 하면서 파노라마 영상 모핑 기법을 이용하여 중간 영상을 생성한 후 Takahashi 의 방법을 사용하여 임의 영상을 생성하는 방법이다. 적은 수의 파노라마 영상으로 비교적 좋은 임의 시점의 영상을 재구성 할 수 있었다.
목적: 자기 공명 혈관 영상(MR Angiography)법으로 혈관 촬영시, 혈관 협착으로 인하여 난류 현상이 발생되는 곳에서는 영상 자체가 얻어지지 않는다. 기존에 TE를 줄이거나 또는 projection reconstruction 방법은 2차원 TOF(Time of Flight)에 적용이 되어서 좋은 결과를 얻었다. 그런데, 2차원 TOF보다는 3차원 TOF으로 보다 좋은 혈관 영상을 얻을 수가 있다. 하지만, 3차원 TOF 방법에 projection reconstruction 방법을 적용하는 데는 여러 가지 문제점이 있어서 개발되어 있는 것이 거의 없다. 본 연구에서는 3차원 TOF 방법에 projection reconstruction 방법을 적용하여서 혈관내의 난류 현상에 의한 영상의 왜곡을 극복하는 방법을 개발한다. 대상 및 방법: 3차원 projection reconstruction을 위한 pulse sequence를 실제 진단에 사용하는 GE사의 자기공명영상장치(1.5T)에 맞게 독자적으로 개발한다. GE사의 장비에서 자료를 얻어서 일반 컴퓨터에서 영상을 재구성하는 알고리즘을 자체 개발한다. 혈관에서와 비슷한 형태의 난류를 발생시킬 수 있는 기구를 만들어서 실제 혈관영상에 사용하는 방법과 개발한 방법으로 영상을 비교한다.
본 연구에서는 뇌수막종이 늦게 조영증강 된다는 점을 착안하여 뇌수막종을 최대 조영 증강시킨 검사를 시작하였다, 검사 후에 두개내의 수막종과 혈관과의 관계를 알아보고 전산화 단층 촬영 조영술의 3차원 CT 영상 기법(이하, 3차원 CT 영상 기법)과 고식적 혈관 촬영 조영술의 영상을 비교하였다. 연구대상은 3차원 CT 영상 기법과 고식적 혈관 촬영 조영술을 병행 시행하였던 6명의 환자를 대상으로 하였으며. 그 중 추체접형골동사대부 5예, 방시상동에 생긴 1예였다. 검사방법으로는 조영제를 초당 3/120 ml를 주입하여, GE Medical System Program(smart prep)을 이용하여 CT Number 값이 100에 도달한 후, 검사를 시작하였다. 스캔파라미터는 조영제가 모두 주입된 직후에 1.25 mm / 3.75 mm, HQ-Mode로 scan한 후 1 mm interval로 재구성하였다. 검사한 영상을 3D-Med Software Program(Rapidia)을 이용하여 3차원 CT 영상 기법으로 영상을 재구성한 다음 고식적 혈관 촬영 조영술과 비교하였다. 결과를 살펴보면 뇌수막종의 최대조영 시간은 조영제을 주입한 후 약120-180초에 혈관과 종양과의 관계를 가장 잘 구별할 수 있었다. 3차원 CT 영상 기법으로 재구성한 6예는 모두 종양과 혈관과의 관계를 잘 구별할 수 있었다. 또한 종양과 동반된 동맥류도 1예에서 잘 보여주었다. 이를 종합하여 보면 두 개 내 뇌수막종의 환자에서 조영제를 주입하여 3차원 CT 영상을 시행하였던 영상은 종양과 혈관과의 관계를 입체적으로 구분할 수 있어 수술에 많은 도움이 되었다.
본 논문은 2차 다항식을 이용하여 3차원 물체의 표면 특징을 추출하고 표현하는 방법을 제안한다. 본 연구는 수정된 스캔 라인 기법을 이용하여 에지 맵을 얻는다. 에지 맵으로부터 3차원 물체의 각 면들을 분리하기 위해 레이블링 연산을 하고 각 면에서 중심점과 모서리 점들을 추출한다. 그 다음에, 평면 방정식으로부터 각 면이 평면인지 곡면인지를 판단한다. 3차원 물체를 표현하기 위해 각 면의 평면 또는 곡면의 계수 및 특징들을 추출한다. 합성영상과 실측영상을 통해서 제안된 기법의 성능을 알아보았고, 또한 제안된 기법으로 3차원 물체를 재구성하였다.
본 논문에서는 각종 단층 촬영 의료영상 장비로 촬영한 2차원 단면화상 데이터들을 차원 재구성 알고리즘을 사용하여 3차원 영상으로 재구성한 다음, 웹 서버의 데이터베이스에 저장하고 관리하며, 인터넷 가상현실 표준언어인 VRML(Virtual Reality Modeling Language)로 표현된 3차원 의료영상을 비롯한 각종 의료영상 정보를 웹브라우저를 사용하여 검색해 볼 수 있는 의료영상정보시스템(Medical Image Information System)에 관하여 기술한다. 본 연구를 통하여 개발한 의료영상정보시스템에서는 단층 촬영된 2차원 단면화상을 처리한 다음, 3차원 의료 영상을 생성하기 위하여 표면기반 랜더링 방법(Surface-based Rendering Method)을 사용하였다. 인터넷을 통하여 전송되는 영상파일의 크기를 줄이기 위하여 삼각형 매쉬(Triangle Meshes)을 이루는 다각형의 개수를 줄이는 알고리즘을 사용하며, 3차원 의료영상 데이터의 크기를 약 50%이상 줄일 수 있다. 아울러, 3차원 영상 데이터 파일을 압축을 하게 되면 파일의 크기를 80%이상 줄일 수 가 있으므로 웹상에서 신속하게 3차원 의료영상 데이터를 검색할 수 있고, 의료영상을 VRML을 사용하여 표현하므로 고성능의 그래픽 카드가 없는 일반 PC에서도 인터넷을 통하여 디스플레이 할 수 있다. 또한, CGI(Common Gateway Interface)방식을 사용하여 서버의 데이터베이스에 저장되어 있는 CT(Computerized Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging), PET(Positron Emission Tomography), SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography)등의 단층 촬영 장비로 촬영한 다양한 종류의 디지털 의료영상을 사용자에게 의료영상정보시스템을 통하여 2차원 단면화상 또는 3차원 영상으로 표현하여 보여주고, 환자에 관한 각종 정보와 진단정보 등을 신속하게 제공한다. 본 논문에서 제안하는 의료영상정보시스템은 초고속 정보통신 망을 통하여 원격의료시스템을 구축하는데 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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