Building reconstruction attempts to generate geometric and radiometric models of existing buildings usually from sensory data, which have been traditionally aerial or satellite images, more recently airborne LIDAR data, or the combination of these data. Extensive studies on building reconstruction from these data have developed some competitive algorithms with reasonable performance and some degree of automation. Nevertheless, the level of details and completeness of the reconstructed building models often cannot reach the high standards that is now or will be required by various applications in future. Hence, the use of terrestrial sensory data that can provide higher resolution and more complete coverage has been intensively emphasized. We developed a fusion framework for building reconstruction from terrestrial sensory data, that is, points from a laser scanner, images from digital camera, and absolute coordinates from a total station. The proposed approach was then applied to reconstructing a building model from real data sets acquired from a large complex existing building. Based on the experimental results, we assured that the proposed approach cam achieve high resolution and accuracy in building reconstruction. The proposed approach can effectively contribute in developing an operational system producing large urban models for 3D GIS with reasonable resources.
In the paper, we proposed a new system to retrieve 3D wrinkle data based on stereo images. Usually, 3D reconstruction based on stereo images or video is very popular and it is the research focus, which has been applied for culture heritage, building and other scene. The target is object measurement, the scene depth calculation and 3D data obtained. There are several challenges in our research. First, it is hard to take the full information wrinkle images by cameras because of light influence, skin with non-rigid object and camera performance. We design a particular computer vision system to take winkle images with a long length camera lens. Second, it is difficult to get the dense stereo data because of the hard skin texture image segmentation and corner detection. We focus on semi-dense stereo matching algorithm for the wrinkle depth. Compared with the 3D scanner, our system is much cheaper and compared with the physical modeling based method, our system is more flexible with high performance.
In this paper, We present a 3D image data for ocular refina. This 3D display techniques are used voxel(cuboid) projection. Voxel is 3D reconstruction method of the pixel. In this paper, 3D image display system is constructed under PC environment and programed based on modular programming by using Visual C++. The hole procedures are composed of data preparation, 3D Display over transformation and scaling.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2414-2433
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2019
The aim of this paper is to design a 3D laser radar prototype based on laser triangulation. The mathematical model of distance sensitivity is deduced; a pixel-distance conversion formula is discussed and used to complete 3D scanning. The center position extraction algorithm of the spot is proposed, and the error of the linear laser, camera distortion and installation are corrected by using the proposed weighted average algorithm. Finally, the three-dimensional analytic computational algorithm is given to transform the measured distance into point cloud data. The experimental results show that this 3D laser radar can accomplish the 3D object scanning and the environment 3D reconstruction task. In addition, the experiment result proves that the product of the camera focal length and the baseline length is the key factor to influence measurement accuracy.
The Fourier convolution algorithms are used to reconstruct a 3-D density function from the projection data sets. The convolved data are then back projected to obtain a density function. There are several choices of the weighting function for the design of the reconstruction(deblurring) filter. Present paper reviews the design of reconstruction filter considering the problems such as the effects of sampling rate, aliasing, and noise.
Talairach atlas consists of three orthogonal sets of coronal, sagittal, and axial slices. This atlas has recently an important role as a standard brain atlas in diagnosing disease related with brain function and analyzing cause of brain disease. The 3D digital volume data set reconstructed from the atlas is widely applied to visualization and quantitative analysis of results processed in the digital computer. This paper represented application method of bi-linear interpolation technique, proposed tri-planar interpolation algorithm for 3D volume data reconstruction of Talairach atlas. And we implemented Talairach atlas editor and discussed problems in volume reconstruction of Talairach atlas. The bi-linear method was applied to only one set of the slices and considered the on intensity value in the interpolation process. The tri-planar technique concurrently uses three orthogonal sets of slices with the same information of brain structures. Talairach atlas editor visualized three sets. of atlas slices on the same coordinate and had editing function. Using the atlas editor, we represented problems in volume reconstruction by showing inconsistency of brain structures among three sets of atlas slices.
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.
In this paper, two reconstructed point cloud sets with the information of 3D features are analyzed. For a certain 3D reconstruction of the interior of a building, the first image set is taken from the sequential passive camera movement along the regular grid path and the second set is from the application of the laser scanning process. Matched key points over all images are obtained by the SIFT(Scale Invariant Feature Transformation) algorithm and are used for the registration of the point cloud data. The obtained results are point cloud number, average density of point cloud and the generating time for point cloud. Experimental results show the necessity of images from the additional sensors as well as the images from the camera for the more accurate 3D reconstruction of the interior of a building.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.51
no.5
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pp.212-219
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2002
In this paper, the epipolar geometry, genera17y used as a pin-hole camera model, is newly adapted to our proposed method that enables the affine reconstruction of the 3D object from two projected views. The proposed method models the projective projection of inherent X-ray imaging system, obviates the need to attach artifirially constructed material on the body, and requires none of the prior-knowledge regarding to intrinsic and extrinsic parameters of two X-ray imaging systems. The optimum numerical solution is obtained by applying the least mean square estimator to corresponding points on two projected X-ray planes. The performance of this proposed method is Quantitatively analyzed using computer synthesized model of Cochlear implantation electrodes. In simulated experiments, the propnsed method is insensitive to the added random noise, the scaling factor change, the center point change, and rotational angular change between two projection planes, as well as enables the stable 3D reconstruction in least square sense even in worst testing cases.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.4
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pp.224-230
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2015
This manuscript presents a real-time solution for 3D human body reconstruction with multiple RGB-D cameras. The proposed system uses four consumer RGB/Depth (RGB-D) cameras, each located at approximately $90^{\circ}$ from the next camera around a freely moving human body. A single mesh is constructed from the captured point clouds by iteratively removing the estimated overlapping regions from the boundary. A cell-based mesh construction algorithm is developed, recovering the 3D shape from various conditions, considering the direction of the camera and the mesh boundary. The proposed algorithm also allows problematic holes and/or occluded regions to be recovered from another view. Finally, calibrated RGB data is merged with the constructed mesh so it can be viewed from an arbitrary direction. The proposed algorithm is implemented with general-purpose computation on graphics processing unit (GPGPU) for real-time processing owing to its suitability for parallel processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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