본 논문은 큰 구조물의 3파인 영상 재구성을 위해서 획득한 2차원 영상에서 특징점을 찾아 선으로 조합한 후 선 길이 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 거대한 구조물의 외곽선 길이 정보 추출을 위해서는 광각 카메라에 의한 영상을 획득한다. 영상에서의 외곽선들은 모델의 기울어진 정보와 형태, 모델의 크기 등을 결정하게 되는데 광각카메라 사용에 의하여 배럴왜곡, 원근투영왜곡 등이 발생한다. 외곽선 정보 추출의 순서는 먼저모델의 2차원영상을 획득하고 이로부터 왜곡이 보정된 그레이영상을 획득한다. 이 그레이영상에서 잡음을 제거하고 특징점을 찾기 위하여 SUSAN 알고리즘을 사용한다. SUSAN알고리즘 기법은 적은 계산량과 잡음에 매우 강한 장점이 있어서 영상에서의 특징점을 얻기 위한 효과적인 기법이다. 특징점을 3차원 벡터공간에서 맵핑시킨 후 X, Y, Z 좌표축으로 점과 선으로 나타내고 시작점과 끝점의 좌표를 이용하여 벡터 길이를 얻는다. 이러한 벡터 데이터와 3차원 영상 재구성을 위한 라이브러리인 OpenGL을 사용하여 3차원 공간에 거대한 구조물들을 재구성하는 소프트웨어를 개발하였다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.185-188
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2001
본 논문에서는 의복의 2D패턴을 구성하여, 3D모델을 자동생성하는 방법을 제안한다. 먼저, 의복의 2D CAB 패턴으로부터 여러가지 의복 2D모델을 자동생성한 후, 의복 패턴별 2D모델을 붕합(Seaming)하여 3D모델을 생성한다. 봉합과정에서 B-Spline을 이용하여 인체의 굴곡과 의복의 공극을 고려하여 의복착용 후의 3D모델을 재구성하고, Z-buffer를 개량한 저리버퍼를 사용한 선적분을 통하여 3D모델을 구성하고 있다. 이때 의복의 3D 모델의 구조에 따라 부분적으로 의복 표면의 인체가 노출되는 현상을 검색하여( Collision Detection ), 의복 3D 모델을 부분적으로 수정하고 있다. 나아가서, 의복 원단에 대한 텍스처DB를 구축하여 다양한 색상의 의복을 코디할 수 있다.
2D 영상 콘텐츠 시퀀스로부터 입체 3D 영상을 생성하는 기존의 2D-3D 변환(conversion) 방법은 제작파이프라인 상에서 많은 수작업이 요구된다. 본 논문에서는 기존 변환 방식의 문제점을 해결하기 위해 대상 장면의 공간을 재구성하는 효율적인 2D-3D 변환 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상 시퀀스를 입체적으로 분석하여 3차원 공간모델을 구성하고 텍스처 재사영 방법을 통해 스테레오 영상을 생성한다. 해석된 장면의 구조 정보를 이용하여 정확한 3D 입체 콘텐츠를 제작할 수 있음을 확인하였다. 제안된 시스템을 이용하여 스테레오그래퍼(stereographer)와 영상 제작자가 2D-3D 입체변환을 효율적으로 진행할 수 있다.
최근 치과 분야의 정보화는 환자자료와 진단영상의 취득과 관리 등을 포함하는 통합 정보화시스템으로써 급속히 발전되었다. 이러한 시스템이 성공하기 위해선 의사가 정확하게 질환을 진단하고 치료하도록 양질의 정보를 제공하며 환자들에게 필요한 고가의 치료를 효과적으로 설득할 수 있는 기능이 확보되어야 한다. 이러한 측면에서 치과분야 시뮬레이션이 가능한 3차원 재구성된 치아모델이 필요하다 치과분야의 치아조작은 대부분 개별 치아 단위로 이루어진다. 따라서 3차원 치아 재구성 시스템은 개변치아의 영역분할과 치아에 맞는 재구성기술이 요구된다. 본 논문에서 적응 최적 임계화를 사용한 치아단위 영역분할 방안과 분할된 경계를 사용한 윤곽선 기반방식의 치아 재구성방안을 제안한다. 즉, 연속된 CT영상에서 개별치아 영역을 정확히 분할하기 위해 슬라이스마다 적응적으로 결정된 최적의 임계치를 사용하여 각 치아를 인접한 이웃 치아와 치조골로부터 분리한다. 분할결과는 3차원 재구성되어 개별 치아를 조작하는 사용자의 입력에 따라 3차원 공간상에서 치아의 이동, 발거 동작을 바탕으로 치과 진료의 시뮬레이션을 가능하게 한다.
본 논문에서는 사용자가 입력한 사람의 신체 모델과 모델에 입혀질 옷의 두 이미지를 입력으로 하여 2D상에서 옷과 모델이 잘 어울리게 입혀지는 가상의 드레스 업(Dress up)시스템을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 골격 구조의 조인트 정보를 이용하여 옷 이미지를 크게 변형시킨다. 다음으로 옷의 경계에 있는 점들을 샘플링 하여 모델의 경계에 있는 점과 매칭 시키고 그 점들을 이용해 최적화 단계를 거쳐 최종적인 피팅 결과를 도출해 낸다. 두 단계를 거쳐 피팅 된 옷의 경우 평면적으로 보이기 때문에 부자연스러운 결과를 보이게 되므로 자연스러운 렌더링 결과를 위해서 이를 3D로 재구성 (reconstruction)시킨다. 재구성된 3D구조로부터 쉐이딩 정보를 가져와 다시 2D상에서 렌더링을 함으로써 최종적인 결과를 도출하게 된다. 본 연구에서 제안된 시스템을 통해 2D 기반의 가상 옷 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있게된다.
In this study, we proposed a three-dimensional (3D) scanning system based on laser-vision technique and rotary mechanism for automatic 3D model reconstruction. The proposed scanning system consists of a laser projector, a camera, and a turntable. For laser-camera calibration a new and simple method was proposed. 3D point cloud data of the surface of scanned object was fully collected by integrating extracted laser profiles, which were extracted from laser stripe images, corresponding to rotary angles of the rotary mechanism. The obscured laser profile problem was also solved by adding an addition camera at another viewpoint. From collected 3D point cloud data, the 3D model of the scanned object was reconstructed based on facet-representation. The reconstructed 3D models showed effectiveness and the applicability of the proposed 3D scanning system to 3D model-based applications.
UWB 주파수대역의 안테나로써 CPW 급전의 U-자형 평면 패치 안테나모델의 지향성이득 향상 방법을 검토하였다. 지향성 이득 향상을 위해 CPW 급전의 U-자형 패치 안테나 모델에 개구슬롯 반사면을 부가하여 마이크로스트립 구조로 재구성하였다. 재구성한 안테나는 특성 임피던스 $50.08{\Omega}$에 대해 반사계수는 -6.5dB(VSWR < 3.3)이하이며 지향성이득은 7.8 dBi ~ 9.6 dBi, 전후방비는 17.8dB ~ 28.7dB 그리고 ${\theta}=0^{\circ}$의 주방사 방향에 대해 -3dB 방사각의 범위가 ${\pm}30^{\circ}$의 방사지향성의 패턴을 나타내 보였다.
본 논문에서는 영상의 밝기 정보로부터 물체의 표면 형상을 재구성하는 새로운 접근 방법을 제시한다. 이미지 모델은 기존의 Lambertian surface model에 거리 요소를 포함시켜 보다 현실과 비슷한 제약 조건을 주고, 국지 해(local minima)에 빠지기 쉬운 기존의 iteration 방법을 탈피하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 도입한다. 표면의 깊이 정보를 이산여현변환(discrete cosine transform)하고 이 DCT 공간상에서 유전자 알고리즘을 적용함으로써 큰 형상을 먼저 결정한 후 미세한 형상을 찾아내는 계층적인 표면 형상의 재구성이 가능하도록 하였으며 간단한 실험으로 그 타당성을 보인다.
복부대동맥류는 주로 65-75세의 중년이후 남성과 흡연자에서 주로 발생한다. 가장 중요한 증세는 대동맥 파열로서 생명에 치명적이며, 혈관벽이 헐고 약해지고 파열되어 많은 양의 혈액이 복강 내로 쏟아지는 것을 의미한다. 복부대동맥박리를 치료하기 위해서는 3차원 영상 정보가 필요하고, 수술시 임상의사에게 많은 도움이 된다. 3차원 정보는 MDCT로부터 계산되고 3차원 모델은 2차원 CT영상의 분할로 계산된 좌표로부터 재구성된다. 따라서 3차원 영상의 질은 2차원 영상의 분할알고리듬에 의존적이다. 본 연구에서는 목적장기만을 모델링하기 위해서 가변형 능동모델을 제안한다. 가변형 능동모델은 외부힘에 의해서 에너지가 최소화되는 수렴하는 모델이다. 외부힘은 GVF로 불리며, 그레이레벨 또는 영상으로 부터의 이 진경계지도의 구배가 확산되는 것을 계산한다. 실험결과 복부대동맥박리에 적용해서 3차원 표면재구성을 성공했으며, 분할알고리듬의 특성으로 시각적 및 정량적인 평가도 성공했다.
최근에는 증강 현실 기술과 가상 현실 기술이 사용되는 의료 영상 분야에서 Low-end 시스템에 대한 정확한 인체 모델을 시각화하는 것이 중요하다. 모델의 기하구조를 줄이면 원래 모양과 다른 점이 나타나고 그 차이를 오류로 간주한다. 따라서 기하구조를 축소하면서 오류를 최소화해야 한다. 본 연구에서는 CT 나 MRI 등의 단층 영상에서 인체 장기에 해당하는 영역을 분할하여 3 차원 기하학적 모델을 생성함으로써 다중 해상도의 상세 단계 모델의 재구성 방법을 구현했다. 실험에서 가상 현실 플랫폼은 척추 영역을 재구성한 모델의 모양을 검증하기 위해 구축되었다. 가상 현실 플랫폼을 이용하여 3D 인체 모델과 환자 정보를 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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