Kim, Yong Tae;Doh, Il;Ahn, Bongyoung;Kim, Kwang-Youn
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.35
no.2
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pp.128-133
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2015
This paper describes the construction of a static 3D ultrasonography image by tracking the radiation beam position during the handy operation of a 1D array probe to enable point-of-care use. The theoretical model of the transformation from the translational and rotational information of the sensor mounted on the probe to the reference Cartesian coordinate system was given. The signal amplification and serial communication interface module was made using a commercially available sensor. A test phantom was also made using silicone putty in a donut shape. During the movement of the hand-held probe, B-mode movie and sensor signals were recorded. B-mode images were periodically selected from the movie, and the gray levels of the pixels for each image were converted to the gray levels of 3D voxels. 3D and 2D images of arbitrary cross-section of the B-mode type were also constructed from the voxel data, and agreed well with the shape of the test phantom.
In this paper, we propose a 3D modeling method using Laser Slit Beam and Stereo Camera. We can get depth information of image by analyzing projected Laser Slit Beam on object. 3D modeling is demanded exquisite merge of 3D data. In our approach, we can get the depth image where the reliability is high. Each reconstructed 3D modeling is combined by the sink information which is acquired by SIFT (Scale Invariant Feature Transform) Algorithm. We perform experiments using indoor images. The results show that the proposed method works well in indoor environments
The accuracy of Shape From Focus (SFF) technique depends on the quality of the focus measurements which are computed through a focus measure operator. In this paper, we introduce a new approach to estimate 3D shape of an object based on Gaussian process regression. First, initial depth is estimated by applying a conventional focus measure on image sequence and maximizing it in the optical direction. In second step, input feature vectors consisting of eginvalues are computed from 3D neighborhood around the initial depth. Finally, by utilizing these features, a latent function is developed through Gaussian process regression to estimate accurate depth. The proposed approach takes advantages of the multivariate statistical features and covariance function. The proposed method is tested by using image sequences of various objects. Experimental results demonstrate the efficacy of the proposed scheme.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.416-421
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1997
This study presents a way to construct 3D shape in STL format from 2D slice data. Nowadays ahape reconstruct has been done in many ares, the application of this method is important especially in Reverse Engineering which reconstructs original shape from cross-section data. Current RP (Rapid Prototyping) is used not only for the verification of a part designed but also for the production and tooling in more effective way. In RP technology, data should be prepared in STL format. In this paper, the way to make 3D shape data in STL format form 2D slice data is described which can be used to reconstruct an original shape in RP equipment.
Kim, Ho-Chan;Bae, Yong-Hwan;Kwon, Ki-Su;Seo, Tae-Won;Lee, Seok-Hee
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.26
no.12
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pp.138-145
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2009
Custom medical treatment is being widely adapted to lots of medical applications. A technology for 3D modeling is strongly required to fabricate medical implants for individual patient. Needs on true 3D CAD data of a patient is strongly required for tissue engineering and human body simulations. Medical imaging devices show human inner section and 3D volume rendering images of human organs. CT or MRI is one of the popular imaging devices for that use. However, those image data is not sufficient to use for medical fabrication or simulation. This paper mainly deals how to generate 3D geometry data from those medical images. A new image processing technology is introduced to reconstruct 3D geometry of a human body vacancy from the medical images. Then a surface geometry data is reconstructed by using Marching cube algorithm. Resulting CAD data is a custom 3D geometry data of human vacancy. This paper introduces a novel 3D reconstruction process and shows some typical examples with implemented software.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.42
no.2
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pp.257-261
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2022
Additive manufacturing (AM, also known as 3D printing) applied to the construction industry is implemented and verified for various effects since advantages such as high design freedom, improving worker safety, and predictable construction period. However, due to the low maturity compared to the existing technology, studies are underway to solve new problems that occur in the overall of AM technology. In this paper, we confirm the effect of low construction surface flatness on the stacked features in the process of on-site AM construction. In particular, unstable AM features are determined through quantitative analysis by laser scanning, and a construction strategy is proposed for the surface flattening.
A precision measurement and digital image restoration of the 5th century's gilt bronze cap of Baekje dynasty, excavated from the ancient tomb of Andong, Goheung in 2006, was undertaken. The objective of the scanning is to preserve precise feature of the artefact in the form of digital data by embodying it in 3 dimensional space. Acquirement of the data has been undertaken in the following process : 3D scanning to obtain 3D shape and color information(original data photographing)-3D modelling(joining original data and restoring non-photographed or damaged area)-CG image production. Production of restoration CG image was based on joined shape of original data and each part's measurement on CAD. Non-photographed part and area of loss was restored referring actual measurement and research result of excavated cap from the 5th to 8th century. 3D image restoration is one of artefact restoration methods which restores artefact without risk. It is also undertaken with historical research. As result, this method can enhance aesthetic and academic value of the artefact by successful restoration.
The quantitative evaluation of DEM(Digital Elevation Map) is very important to the assessment of the effectiveness for the applied 3D image analysis technique. This paper presents a new quantitative evaluation method of 3D reconstruction process by using synthetic images. The proposed method is based on the assumption that a preacquired DEM and ortho-image should be the pseudo ground truth. The proposed evaluation process begins by generating a pair of photo-realistic synthetic images of the terrain from any viewpoint in terms of application of the constructed ray tracing algorithm to the pseudo ground truth. By comparing the DEM obtained by a pair of photo-realistic synthetic images with the assumed pseudo ground truth, we can analyze the quantitative error in DEM and evaluate the effectiveness of the applied 3D analysis method. To verify the effectiveness of the proposed evaluation method, we carry out the quantitative and the qualitative experiments. For the quantitative experiment, we prove the accuracy of the photo-realistic synthetic image. Also, the proposed evaluation method is experimented on the 3D reconstruction with regards to the change of the matching window. Based on the fact that the experimental result agrees with the anticipation, we can qualitatively manifest the effectiveness of the proposed evaluation method.
One of the classic research problems in computer vision is that of stereo, i.e., the reconstruction of three dimensional shape from two or more images. This paper deals with the problem of extracting depth information of non-rigid dynamic 3D scenes from general 2D video sequences taken by monocular camera, such as movies, documentaries, and dramas. Depth of the blocks are extracted from the resultant block motions throughout following two steps: (i) calculation of global parameters concerned with camera translations and focal length using the locations of blocks and their motions, (ii) calculation of each block depth relative to average image depth using the global parameters and the location of the block and its motion, Both singular and non-singular cases are experimented with various video sequences. The resultant relative depths and ego-motion object shapes are virtually identical to human vision.
In this paper, we propose an automatic segmentation of the prostate using intensity distribution and gradient information in MR images. First, active shape model using adaptive intensity profile and multi-resolution technique is used to extract the prostate surface. Second, hole elimination using geometric information is performed to prevent the hole from occurring by converging the surface shape to the local optima. Third, the surface shape with large anatomical variation is corrected by using 2D gradient information. In this case, the corrected surface shape is often represented as rugged shape which is generated by the limited number of vertices. Thus, it is reconstructed by using surface modelling and smoothing. To evaluate our method, we performed the visual inspection, accuracy measures and processing time. For accuracy evaluation, the average distance difference and the overlapping volume ratio between automatic segmentation and manual segmentation by two radiologists are calculated. Experimental results show that the average distance difference was 0.3${\pm}$0.21mm and the overlapping volume ratio was 96.31${\pm}$2.71%. The total processing time of twenty patient data was 16 seconds on average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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