• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제4권4호
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• pp.368-387
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• 2010

We propose a novel method for the registration of 3D CT scans to 2D endoscopic images during the image-guided medialization laryngoplasty. This study aims to allow the surgeon to find the precise configuration of the implant and place it into the desired location by employing accurate registration methods of the 3D CT data to intra-operative patient and interactive visualization tools for the registered images. In this study, the proposed registration methods enable the surgeon to compare the outcome of the procedure to the pre-planned shape by matching the vocal folds in the CT rendered images to the endoscopic images. The 3D image fusion provides an interactive and intuitive guidance for surgeon by visualizing a combined and correlated relationship of the multiple imaging modalities. The 3D Magic Lens helps to effectively visualize laryngeal anatomical structures by applying different transparencies and transfer functions to the region of interest. The preliminary results of the study demonstrated that the proposed method can be readily extended for image-guided surgery of real patients.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권12호
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• pp.1239-1246
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• 2003

대상 물체의 3차원 모델을 구축하기 위해서는 여러 시점에서 측정된 거리정보 데이타들을 하나의 좌표계로 통합하는 정합(registration) 과정이 필수적이다. 3차원 데이타의 정합을 위해 가장 널리 사용되는 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘은 거리정보 데이타 간에 겹치는 영역 또는 일치점 등에 대한 사전 정보가 필요하다. 본 논문에서는 임의의 시점에서 측정된 데이타를 반복적인 방법에 의해 자동으로 정합하는 개선된 ICP 방법이 제안된다. 3차원 데이타가 거리정보 영상으로 맺히는 관계를 나타내는 센서 사영조건(projection constraint), 데이타의 공분산(covariance) 행렬, 교차(cross) 사영 등을 이용하여 정합과정을 자동화하였으며, 유저의 개입이나 3차원 기계 보조 장치 등을 사용하는 별도의 초기값 측정 없이 3차원 모델을 정확하게 구성할 수 있다. 다양한 거리정보 데이타에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 우수한 성능을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.700-710
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• 2009

A computer vision technique of estimating the location of an unmanned ground vehicle is proposed. Identifying the location of the unmaned vehicle is very important task for automatic navigation of the vehicle. Conventional positioning sensors may fail to work properly in some real situations due to internal and external interferences. Given a DSM(Digital Surface Map), location of the vehicle can be estimated by the registration of the DSM and multiview range images obtained at the vehicle. Registration of the DSM and range images yields the 3D transformation from the coordinates of the range sensor to the reference coordinates of the DSM. To estimate the vehicle position, we first register a range image to the DSM coarsely and then refine the result. For coarse registration, we employ a fast random sample matching method. After the initial position is estimated and refined, all subsequent range images are registered by applying a pair-wise registration technique between range images. To reduce the accumulation error of pair-wise registration, we periodically refine the registration between range images and the DSM. Virtual environment is established to perform several experiments using a virtual vehicle. Range images are created based on the DSM by modeling a real 3D sensor. The vehicle moves along three different path while acquiring range images. Experimental results show that registration error is about under 1.3m in average.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1454-1464
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• 2013

본 논문에서는 수술 중 촬영된 2D XA(X-ray Angiogram) 영상에 수술 전 촬영된 3D CTA (Computed Tomography Angiography) 영상 정보를 융합 가시화하기 위한 고속의 강체 정합 기법을 제안한다. 본 논문에서는 두 혈관 사이의 특징점 정보를 이용하여 예측 투영 위치 지점을 추정하는 삼각 측정을 통한 추정치 예측 기법을 제안하여 빠르고 견고한 초기 정합이 가능하다. 이에 더하여 주축을 생성하여 정렬시킨 후 경계 상자를 이용하여 혈관의 형태를 비교하는 방법으로 더욱 정확한 초기 정합이 가능하다. 다음으로 정밀정합은 선택적 거리 측정을 통하여 각 영상에서의 혈관들의 거리 차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 5명의 환자 데이터에 대하여 영상정합을 하였고, 기존 기법과 수행 속도와 정확성, 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 실험 결과 제안 기법은 기존 기법에 비하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.521-526
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• 2014

본 논문은 3차원 모델링을 위한 두 개의 3차원 데이터들을 정합하는데 있어서 효율적인 방법을 제안한다. 3차원 데이터들은 서로 임의의 각도에서 취득한 것으로 취득 장치의 위치 및 2차원 영상정보가 포함 되어있다. 이 정보들을 이용하여 보다 빠르고 정확한 정합을 이루는 방법을 제안한다. 2차원 영상정보를 이용하여 보다 쉽게 대응점들을 찾아내는 것으로 대응하는 4개의 점에 대한 체적을 이용하여 모형의 크기를 일치시킨다. 또한, 이 점들로부터 얻어낸 좌표축의 호모그라피(homography)를 추출해냄으로써 2개의 데이터에 대한 정합과정은 보다 빠르고 정확하게 이루어진다. 제안한 알고리즘의 장점은 2차원 영상정보를 이용하기 때문에 정합하는 데에 있어서 오류가 적고 반복하는 과정이 불필요하다. 또한, 취득된 2차원 영상정보를 정합하고, 이를 3차원 모형에 2차원 영상을 씌움으로써 정합은 완벽하게 이루어진다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.161-166
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• 2008

본 논문은 3차원 모델 표면의 특징 곡률(Feature Curvature) 정보를 이용하여 3차원 거리정보 데이터(Range Image)를 자동으로 정합하는 효율적인 방법을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 데이터에 대한 거리정보의 물리적 특성인 가우스 곡률(Gaussian Curvature)을 이용하여 모델의 특징점을 검출하고, 공분산 행렬(Covariance Matrix)을 이용하여 각 데이터의 지역좌표계(Local Coordinate System) 사이의 변위를 계산한다. 3차원 형상 취득장치의 카메라 위치는 3차원 데이터와 투영된 2차원 영상과의 사영행렬(Projection Matrix) 관계식으로 계산한다. 결론부분에서는 실험결과를 기존 연구방법과 비교하여 제안된 방법이 더 빠르고 정확하게 정합하는 결과를 보임으로써 3차원 물체인식이나 모델링에 응용성을 제시하였다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권9호
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• pp.401-410
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• 2016

3차원 정합이란 다시점에서 획득한 3차원 점군들을 정렬하는 기술로써 지난 수십 년간 많은 연구가 진행되고 있는 분야이다. 이러한 3차원 정합은 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘을 시작으로 많은 변형 ICP가 소개되고 있다. 하지만 ICP 계열의 알고리즘들은 최근접점을 대응점으로 간주하여 알고리즘을 수행한다. 그렇기 때문에 3차원 점군의 초기 오차가 큰 경우 정확한 대응점 탐색에 실패할 수 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 색상과 3차원 거리가 융합된 6차원 거리와 색상분포 유사도를 이용한다. 더 나아가 색상 분할 기반 적응형 샘플링을 이용하여 알고리즘 연산 속도를 감소시키고 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 마지막으로 실험을 통해 기존의 방법과 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 비교한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1475-1476
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• 2011

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.303-310
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• 2023

A single vision system limits the ability to accurately understand the spatial constraints and interactions between robots and dynamic workers caused by gantry robots and collaborative robots during production manufacturing. In this paper, we propose a 3D pose registration method for dynamic workers based on a multi-domain vision system for safety monitoring in manufacturing environments. This method uses OpenPose, a deep learning-based posture estimation model, to estimate the worker's dynamic two-dimensional posture in real-time and reconstruct it into three-dimensional coordinates. The 3D coordinates of the reconstructed multi-domain vision system were aligned using the ICP algorithm and then registered to a single 3D coordinate system. The proposed method showed effective performance in a manufacturing process environment with an average registration error of 0.0664 m and an average frame rate of 14.597 per second.