• 한국정밀공학회지
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• 제17권10호
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• pp.119-124
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• 2000

One of the main problems in 3D shape measuring systems that use the triangulation of line-shaped laser light is precise center line detection of line-shaped laser stripe. The intensity of a line-shaped laser light stripe on the CCD image varies following to the reflection angles, colors and shapes of objects. In this paper, a new center line detection algorithm to compensate the local intensity variation on a line-shaped laser light stripe is proposed. The 3-D surface shape measuring system using the proposed center line detection algorithm can measure 3-D surface shape with enhanced measurement resolution by using the dynamic shape reconstruction with adaptive pattern clustering of the line-shaped laser light. This proposed 3-D shape measuring system can be easily applied to practical situations of measuring 3-D surface by virtue of high speed measurement and compact hardware compositions.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1023-1024
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• 2009

• 대한두경부종양학회지
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• 제26권2호
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• pp.204-211
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• 2010

Background and Objectives : Boundary detection and drawing are essential in 3D reconstruction of neck mass. Manual tracing methods are popular for drawing head and neck tumor. To improve manual tracing, circular boundaries overlapping was tried. Materials and Methods : Twenty patients with neck tumors were recruited for study. Representative frames were examined for shapes of outline. They were all single closed curves. Circular boundaries were added to fill the outlines of the tumors. Inserted circles were merged to form single closed curves(Circular boundary overlapping, CBO). After surface rendering, 3 dimensional images with volumes and area data were made. Same procedures were performed with manual tracing from same cases. 3D images were compared with surgical photographs of tumors for shape similarity by 2 doctors. All data were evaluated with Mann-Whitney test(p<0.05). Results : Shapes of boundaries from CBO were similar with boundaries from manual tracing. Tumor outlines could be filled with multiple circular boundaries., While both boundary tracing gave same results in small tumors, the bigger tumors showed different data. Two raters gave the similar high scores for both manual and CBO methods. Conclusion : Circular boundary overlapping is time saver in 3 dimensional reconstruction of CT images.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권2호
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• pp.151-159
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• 2002

The method of accumulating a sequence of focused images is usually used for reconstruction of 3D object\\`s shape. To acquire a focused image, the conventional methods must calculate the focus measures of all pixels resulting in a long measurement time. This paper proposes a new method of reducing the computation time spent for deciding the focused pixels in the input image, which predicts the area in the image to calculate the focus measure based on a priori information on the object to be measured. The proposed algorithm estimates the area to consider in the next measurement based on the focused area in the present measurement. As the focus measure, Laplacian measure was used in this paper and the experiments have shown that the preposed algorithm may significantly reduce the calculation time. Although, as implied, this algorithm can be applied to only simple objects at this stage, advanced representation schemes will eliminate the restrictions on application domain.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제18권3호
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• pp.66-71
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• 2019

In shape from focus (SFF) methods, the quality of image focus volume plays a vital role in the quality of 3D shape reconstruction. Traditionally, a linear 2D filter is applied to each slice of the image focus volume to rectify the noisy focus measurements. However, this approach is problematic because it also modifies the accurate focus measurements that should ideally remain intact. Therefore, in this paper, we propose to enhance the focus volume adaptively by applying 3-dimensional weighted least squares (3D-WLS) based regularization. We estimate regularization weights from the guidance volume extracted from the image sequences. To solve 3D-WLS optimization problem efficiently, we apply a technique to solve a series of 1D linear sub-problems. Experiments conducted on synthetic and real image sequences demonstrate that the proposed method effectively enhances the image focus volume, ultimately improving the quality of reconstructed shape.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권6호
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• pp.93-100
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• 2005

본 논문에서는 3차원 형상 재구성을 위하여 기존 복셀 칼라링 기법의 색상 일관성에 대한 문턱값 문제를 해결하기 위한 새로운 복셀 칼라링 기법을 제안하였다. 제안 기법에서는 중심카메라의 광선분위에 있는 내부 복셀의 색상 일광성을 비교함으로써 최적의 문턱값을 결정하였다. 즉, 표면 복셀에 대한 색상 일관성과 내부 복셀의 색상 일관성 값을 비교함으로써 표면 복셀에 대한 최적의 문턱값을 찾아가도록 하였다. 또한 그래프 절단 기법을 적용하여 주위 복셀을 제거함으로써 표면 잡음을 감소시켰다. 제안된 방법은 기존의 알고리듬보다 빠르고 정확하게 3차원형상을 재구성 할 수 있었다.

• 대한기관식도과학회지
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• 제17권1호
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• pp.40-45
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• 2011

Background and Objectives Detailed information about the impacted esophageal foreign body is essential for safe extraction. Three dimensional reconstruction technique was applied to know shape, size and location of the simulative foreign bodies of stone, hyoid bone and endotracheal tube. Materials and Methods Submandibular gland stone, hyoid bone and endotracheal tube were used to simulate impacted foreign bodies. Axial CT, multi-planar reconstruction, volume of interest and virtual camera of Rapidia software were used to get information about the simulative foreign bodies from CT data. Shape and size were compared with the real materials. Exact locations were measured in appropriate modes of Rapidia. Results Shapes of the simulative foreign bodies matched well with the real materials. Size and location could be measured in various modes with some variable results. Conclusion 3D technique can be applied to get information about the simulative foreign bodies. This technique could be applied to the impacted esophageal foreign body.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.31-40
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• 2017

최근 3차원 세포 배양이 가능해 지면서 세포의 부피, 3차원 형태 등을 보다 정확하게 확인할 수 있게 되었다. 일반적으로 세포의 3차원 단층 정보는 공초점 현미경 또는 전자 현미경과 같은 특수한 현미경을 이용하여 관찰 해야 한다. 그러나 공초점 현미경은 일반 현미경에 비해 비용이 비싸며, 촬영 시간이 오래 걸린다. 따라서 일반적으로 사용되는 광학 현미경으로 세포의 3차원 형태복원을 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 다초점 형광 영상을 기반으로 영상의 추정된 초점 값(focus estimator value)을 이용해 세포를 3차원으로 형태 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 3차원으로 배양된 세포를 광학 현미경으로 초점을 변경 하면서 다초점 영상들을 촬영한다. 이후 영상에서 circular Hough transform을 이용하여 세포 군집의 대략적인 위치를 ROI(Region Of Interest)로 정한다. 획득한 ROI에 MSBF(Modified Sliding Band Filter)를 적용하여 ROI 내에 세포 군집의 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선을 기준으로 추정 초점 값을 구한다. 계산된 초점 값과 현미경의 NA(Numerical Aperture)을 이용하여 깊이를 고려한 세포 군집의 외곽선을 추출하고 추출된 외곽선을 통해 세포들을 3차원으로 형태 복원한다. 복원 결과는 세포 영상의 in-focus가 된 부분들을 하나로 합친 영상과 비교하여 검증한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제14권3호
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• pp.167-174
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• 2003

정위적방사선수술과 같은 경우 치료계획 수립 시 병변의 정확한 위치뿐만 아니라 정확한 부피와 모양을 아는 것도 매우 중요하다. 병변의 확인을 위해서 때로는 혈관조영영상이 이용되기도 하는데 동정맥 기형과 같은 경우 이 방법이 병변의 구별을 위하여 가장 좋은 방법이기 때문이다. 병변의 정확한 위치는 두개의 투사영상으로부터 얻을 수 있지만 두 개의 투사영상 만으로는 병변을 3차원적으로 재구성하는 것은 불가능하다고 여겨지고 있다. 본 연구의 목적은 다수의 투사 영상들을 이용하여 병변을 3차원적으로 재구성하는 것이다. 이때 병변의 위치는 기존에 제안된 방법에 의하여 이미 알고 있다고 가정하였으며 모든 과정은 병변의 중심을 원점으로 하는 표적좌표계에서 수행되었다. 본 연구에서는 6개의 투사영상이 이용되었는데 정면과 측면 투사영상은 체적소(voxel)로 구성된 재구성상자를 구하기 위하여 이용되었으며 나머지 네 개의 투사영상은 역투사 방법(back-projection method)에 의하여 재구성 상자(Reconstruction Box) 내에서 3차원적으로 재구성하는데 이용되었다. 이 방법의 정확도와 해상도는 병변의 크기와 모양에 따라 달라질 수 있다. 본 연구에서 제안된 알고리듬의 검증을 위하여 C 언어와 Matlab을 이용하여 타원체 모델과 말굽형 모델에 대하여 투사영상을 얻고 그 영상을 이용하여 재구성해보았다. 타원체모델의 경우에는 원래의 모델보다 약간 크게 재구성되었지만 모양과 방향, 위치가 정확함을 확인할 수 있었다. 말굽형 모델은 재구성된 모양이 원래의 모양과 차이가 많이 났지만 기존 방법에 비하여 실제 모양에 근접하게 재구성할 수 있었으므로 병변을 확인하는 경우에는 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제10권1호
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• pp.25-36
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• 2020

Motivation: Fibers as the extracellular filamentous structures determine the shape of the cytoskeletal structures. Their characterization and reconstruction from a 3D cellular image represent very useful quantitative information at the cellular level. In this paper, we presented a novel automatic method to extract fiber diameter distribution through a pipeline to reconstruct fibers from 3D fluorescence confocal images. The pipeline is composed of four steps: segmentation, skeletonization, template fitting and fiber tracking. Segmentation of fiber is achieved by defining an energy based on tensor voting framework. After skeletonizing segmented fibers, we fit a template for each seed point. Then, the fiber tracking step reconstructs fibers by finding the best match of the next fiber segment from the previous template. Thus, we define a fiber as a set of templates, based on which we calculate a diameter distribution of fibers.