• Journal of Korean Dental Science
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• 제12권2호
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• pp.39-47
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• 2019

Purpose: This study was aimed to evaluate whether the size of the changed area included in the registration area affects the validity of superimposition in three-dimensional (3D) images. Materials and Methods: Ten mannequin heads which were sectioned to simulate maxillary and mandibular setback surgery were used. A total of 30 images, including 10 initial images, 10 images after moving both middle and lower faces, and 10 images after moving only lower face, were obtained. The 9 landmarks which consisted of the bilateral and midline landmarks of the upper, middle, and lower faces respectively were used. Each 3D image obtained after simulation was superimposed 3 times according to the different 3 registration areas. The one-way ANOVA and posthoc analysis were performed. Result: In the case of moving middle and lower faces, there was no significant difference in all markers when superimposition was performed based on no changed area and forehead area. However, in the case of superimposition by the whole face, all measurements showed a significant difference (P<0.05) except for Pn (P>0.05). In the case of moving only lower face, all measurements did not show a significant difference regardless of the registration area. Conclusion: The validity of 3D superimposition in 3D images could be affected by the size of changed areas included in the registration area. In the postoperative evaluation of mandibular surgery, the registration area does not affect the accuracy of the 3D superposition. However, after the maxilla-mandibular surgery, the registration area should be set except for the changed soft tissue.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권3_4호
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• pp.224-238
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• 2004

다중 모달리티 영상정합은 서로 다른 성격의 두 영상의 중요정보를 결합하여 복합적 정보를 얻기 위해 널리 사용되는 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 정합 대상 객체의 초기위치 및 방향에 종속적이지 않고, 낮은 정합오차 범위 내에서의 안정적인 정합을 지원하기 위하여 기존의 표면기반 정합 기법을 개선한 모멘트 정보 및 표면거리 기반의 정합 기법을 제시한다. 제안방법에서는 우선 정합대상객체의 표면 윤곽 점을 추출하고, 이를 기반으로 대상객체의 모멘트 정보를 추출하여, 표면거리 기반 상세 정합 이전에 모멘트 정보를 일치시키는 변환을 수행함으로써, 정합이전 대상객체의 위치 및 방향이 상이한 경우에 있어서도 정합이 안정적으로 수행되도록 한다. 또한 테스트 영상에 대한 표면 대표점 추출 시, 표면 코너추출법을 적용함으로써, 기존 표면 정보 기반 정합기법에서 일반적으로 사용하고 있는 무작위 샘플링 및 일정간격 샘플링에 의한 취약점을 보완한다. 본 논문에서 제안기법의 검증을 위하여 뇌 부위 자기공명단층영상(MRI)과 양자 방출 단층 촬영 영상(PET)을 적용하고, 정합오류율과 정합결과에 대한 2,3차원 가시화 영상의 육안평가를 통하여 정확성 및 안정성 측면을 검증한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.818-828
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• 2014

After emerging of Microsoft Kinect, the interest in three-dimensional (3D) depth image was significantly increased. Depth image data of an object can be converted to 3D coordinates by simple arithmetic calculation and then can be reconstructed as a 3D model on computer. However, because the surface coordinates can be acquired only from the front area facing Kinect, total solid which has a closed surface cannot be reconstructed. In this paper, 3D registration method for multiple Kinects was suggested, in which surface information from each Kinect was simultaneously collected and registered in real time to build 3D total solid. To unify relative coordinate system used by each Kinect, 3D perspective transform was adopted. Also, to detect control points which are necessary to generate transformation matrix, 3D randomized Hough transform was used. Once transform matrices were generated, real time 3D reconstruction of various objects was possible. To verify the usefulness of suggested method, human arms were 3D reconstructed and the volumes of them were measured by using four Kinects. This volume measuring system was developed to monitor the level of lymphedema of patients after cancer treatment and the measurement difference with medical CT was lower than 5%, expected CT reconstruction error.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.939-948
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• 2004

본 논문에서는 동일 환자에 대해 시간차를 두고 촬영한 뇌 CT-CT 혈관조영영상간 움직임을 보정하기 위한 강인하고 고속의 정합방법을 제안한다. 먼저, 두 영상에서 3차원 경계검출 기법을 이용하여 특징점을 추출하고, 기준영상에서는 이를 지역적 가중치 3차원 거리맵으로 변환한다. 부유영상을 기준영상으로 강체변환하면서 두 경계간의 상관관계가 최대인 위치를 탐색한다. 이 때, 최대위치가 더 이상 변화하지 않고 일정 이상 반복되면 해당위치를 최적위치로 하여 부유영상을 최적위치로 변환시켜 두 영상을 정합한다. 실험을 위하여 인공영상을 사용하여 정화성과 강인성을 평가하였고, 육안평가를 위하여 뇌 CT-CT 혈관조영영상을 사용하였다. 본 제안방법은 지역적 가중치 3차원 거리맵을 이용함으로써 적은 샘플링 개수에도 국부최대인 위치에 수렴하지 않고 최적위치로 강인하면서 고속으로 영상이 정합되었다

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.701-709
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• 2015

Image stitching method is a technique for obtaining an high-resolution image by combining two or more images. In X-ray image for clinical diagnosis, the size of the imaging region taken by one shot is limited due to the field-of-view of the equipment. Therefore, in order to obtain a high-resolution image including large regions such as a whole body, the synthesis of multiple X-ray images is required. In this paper, we propose a rapid stitching method of digital X-ray images using template-based registration. The proposed algorithm use principal component analysis(PCA) and k-nearest neighborhood(k-NN) to determine the location of input images before performing a template-based matching. After detecting the overlapping position using template-based matching, we synthesize input images by alpha blending. To improve the computational efficiency, reduced images are used for PCA and k-NN analysis. Experimental results showed that our method was more accurate comparing with the previous method with the improvement of the registration speed. Our stitching method could be usefully applied into the stitching of 2D or 3D multiple images.

• 대한치과보철학회지
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• 제59권3호
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• pp.299-304
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• 2021

목적: 본 연구의 목적은 컴퓨터 단층촬영과 광학스캔 영상의 정합에서 술자의 경험이 정합의 정확성과 소요시간에 미치는 영향을 조사하는 것이다. 재료 및 방법: 치아결손이 없은 성인 악궁의 컴퓨터 단층촬영과 광학스캔 영상(IDC S1, Amann Girrbach, Koblah, Austria)이 수집되었다. 두 영상간의 영상정합이 임플란트 진단 소프트웨어(Implant Studio, 3Shape, Copenhagen, Denmark)에서 점 기반 자동매칭 방식으로 행해졌다. 영상정합 경험자 군과 미경험자 군으로 나누어 진행되었으며 작업시간이 기록되었다(군당 15명). 각 군의 영상 정합 정확성은 구치부에서의 선형 오차값으로 측정되었다. 정확성 값과 작성시간의 통계적 비교 분석을 위해 유의수준 0.05에서 독립표본 t검정이 이용되었다. 결과: 영상정합의 선형오차값은 경험자 군과 미경험자 군 간에 통계적인 차이가 없었다. 영상정합에 소요한 시간은 경험자 군이 미경험자 군에 비해 유의하게 짧았다(P = .007). 결론: 술자의 영상정합의 경험의 차이는 점 기반 자동정합이 사용된 경우 정합 정확성에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 보인다. 경험자에서 정합에 소요된 시간은 짧았다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권5호
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• pp.311-317
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• 2015

The aim of this study is to develop a 3D registration algorithm for positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) and magnetic resonance (MR) images acquired from independent PET/CT and MR imaging systems. Combined PET/CT images provide anatomic and functional information, and MR images have high resolution for soft tissue. With the registration technique, the strengths of each modality image can be combined to achieve higher performance in diagnosis and radiotherapy planning. The proposed method consists of two stages: normalized mutual information (NMI)-based global matching and independent component analysis (ICA)-based refinement. In global matching, the field of view of the CT and MR images are adjusted to the same size in the preprocessing step. Then, the target image is geometrically transformed, and the similarities between the two images are measured with NMI. The optimization step updates the transformation parameters to efficiently find the best matched parameter set. In the refinement stage, ICA planes from the windowed image slices are extracted and the similarity between the images is measured to determine the transformation parameters of the control points. B-spline. based freeform deformation is performed for the geometric transformation. The results show good agreement between PET/CT and MR images.

• 한국CDE학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.296-305
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• 2016

This paper proposes a framework to automatically align Dental range image captured by depth sensors like the Microsoft Kinect. Aligning dental images by intraoral scanning technology is a difficult problem for applications requiring accurate model of dental-scan datasets with efficiency in computation time. The most important thing in dental scanning system is accuracy of the dental prosthesis. Previous approaches in intraoral scanning uses a Z-buffer ICP algorithm for fast registration, but it is relatively not accurate and it may cause cumulative errors. This paper proposes additional Alignment using the rough result comes after intraoral scanning alignment. It requires that Each Depth Image of the total set shares some overlap with at least one other Depth image. This research implements the automatically additional alignment system that aligns all depth images into Completed model by computing a network of pairwise registrations. The order of the each individual transformation is derived from a global network and AABB box overlap detection methods.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.493-502
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• 2007

본 논문에서는 물체의 3차원 모델을 복원하기 위하여 거리영상 카메라에서 획득한 다시점 3차원 거리영상을 온라인으로 정합(registration)하는 기술을 제안한다. 3차원 모델 복원을 위하여 거리영상 카메라를 복원하고자하는 물체 주위로 이동하여 연속된 다시점 거리영상과 사진영상을 획득하고 물체와 배경을 분리한다. 분리된 다시점 거리영상의 정합을 위하여 이미 등록된 거리영상의 변환정보 그리고 두 거리영상 사이의 기하정보를 이용하여 정합을 초기화한다. 위 과정을 통해 서로 인접한 거리영상에서 영상 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반(projection-based) 정합을 실시한다. 기하정합이 완료되면 사진영상 간의 대응점을 추적하여 정합을 정제(refinement)하는 과정을 거치는데 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 대응점 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 영상 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상을 정제하였다. 정합과 정제의 결과를 통해 추정된 변환 행렬과 정합된 대응점들 사이의 거리를 계산하여 정합 결과를 검증하고 거리영상의 사용 여부를 결정한다. 만약 정합이 실패하더라도 경우에도 거리영상을 실시간으로 계속 획득하고 정합을 다시 시도한다. 위와 같은 과정을 반복하여 충분한 거리 영상을 획득하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 실험 결과들을 통해 제안한 방법이 3차원 모델을 성공적으로 복원할 수 있음을 확인 할 수 있었고 오차 분석을 통해 모델 복원의 정확도를 검증하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.456-463
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• 2003

This paper presents a texture mapping method of a 3D scanned model with 2D images from different views. The texture mapping process consists of two steps Registration of the 3D facet model to the images by interactive points matching, and 3D texture mapping of the image pieces to the corresponding facets. In this paper. some implem entation issues and illustrative examples are described.