• 대한전자공학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.1275-1283
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• 1990

Perception of surfaces from range images plays a key role in 3-D object recognition. Recognition of 3-D objects from range images is performed by matching the perceived surface descriptions with stored object models. The first step of the 3-d object recognition from range images is image segmentation. In this paper, an approach for segmenting 3-D range images into symbolic surface descriptions using spatial Gabor filter is proposed. Since the phase of data has a lot of important information, the phase information with magnitude information can effectively segment the range imagery into regions satisfying a common homogeneity criterion. The phase and magnitude of Gabor filter can represent a unique featur vector at a point of range data. As a result, range images are trnasformed into feature vectors in 3-parameter representation. The methods not only to extract meaningful features but also to classify a patch information from range images is presented.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제41권5호
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• pp.195-202
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• 2020

Needle detection in ultrasound images is sometimes difficult due to obstruction of fat tissues. Accurate needle detection using continuous ultrasound (CUS) images is a vital stage of treatment planning for tissue biopsy and brachytherapy. The main goal of the study is classified into two categories. First, new detection model, i.e. D-Attention Unet, is developed by combining the context information of 3D medical data and CUS images. Second, the D-Attention Unet model was compared with other models to verify its usefulness for needle detection in continuous ultrasound images. The continuous needle images taken with ultrasonic waves were converted into still images for dataset to evaluate the performance of the D-Attention Unet. The dataset was used for training and testing. Based on the results, the proposed D-Attention Unet model showed the better performance than other 3 models (Unet, D-Unet and Attention Unet), with Dice Similarity Coefficient (DSC), Recall and Precision at 71.9%, 70.6% and 73.7%, respectively. In conclusion, the D-Attention Unet model provides accurate needle detection for US-guided biopsy or brachytherapy, facilitating the clinical workflow. Especially, this kind of research is enthusiastically being performed on how to add image processing techniques to learning techniques. Thus, the proposed method is applied in this manner, it will be more effective technique than before.

• 대한치과의사협회지
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• 제56권10호
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• pp.538-547
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• 2018

ITK-SNAP (http://www.itksnap.org) and 3D Slicer (CMFreg extension module; www.slicer.org) are open-source softwares which can be used for superimposition of cone-beam CT images. For superimposition, segmentation of bone is done with ITK-SNAP, and then voxel based superimposition of CBCT images can be performed using 3D Slicer. 3D Slicer has various visualization modules which are not provided in common commercial programs. 'Models' module is used to visualize two overlapping three-dimensional images, and this allows various visualizations by changing view mode and color of the model. In addition, differences between two CBCT images can be represented in a color map using 'ShapePopulationViewer' module. This report introduces how to superimpose and visualize CBCT images using ITK-SNAP and 3D Slicer, and the usefulness and limitations of both softwares will be discussed in comparison with commercial softwares.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1369-1375
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• 2016

본 논문에서는 요소 영상간의 상관관계를 위상필터를 이용하여 구하고 집적 영상 기술에서 이를 활용하여 깊이정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 집적 영상 기술은 수동 광원을 사용하여 렌즈 배열을 통해 3차원 물체의 광선정보를 2차원 영상 획득 장치로 기록하고 이를 동일한 렌즈 배열을 통해 3차원 영상을 디스플레이 하는 3차원 영상 시스템 기술이다. 렌즈 배열을 통해 획득된 2차원 영상들은 서로 다른 원근감을 가지는 요소 영상이다. 이 영상들과 물체와의 상관관계를 구하여 깊이정보를 추출할 수 있다. 그리고 요소 영상으로 컴퓨터 재생을 하여 다시 필터를 이용한 상관관계를 구하게 되면 더욱 정확한 깊이정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 제안된 기술을 검증하기 위해 광학적 실험을 수행하고 상관관계의 지표로써 Peak Side lobe Ratio (PSR)을 구하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권3호
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• pp.180-187
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• 2021

In this paper, we present a computational volumetric reconstruction method for three-dimensional (3D) photon counting imaging with enhanced visual quality when low-resolution elemental images are used under photon-starved conditions. In conventional photon counting imaging with low-resolution elemental images, it may be difficult to estimate the 3D scene correctly because of a lack of scene information. In addition, the reconstructed 3D images may be blurred because volumetric computational reconstruction has an averaging effect. In contrast, with our method, the pixels of the elemental image rearrangement technique and a Bayesian approach are used as the reconstruction and estimation methods, respectively. Therefore, our method can enhance the visual quality and estimation accuracy of the reconstructed 3D images because it does not have an averaging effect and uses prior information about the 3D scene. To validate our technique, we performed optical experiments and demonstrated the reconstruction results.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권2호
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• pp.217-224
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• 2002

3D 공간정보를 이용하여 3D 이미지를 처리하는 시스템이 많이 상용화되어 있다. 기존에 3D 이미지를 처리하기 위한 방법으로 고성능의 시스템을 이용하거나 이미지 압축 기술을 사용하였다. 하지만 고성능의 시스템을 사용하여 GIS 시스템을 구현할 경우 가격의 부담이 크다는 문제점이 있고 이미지 압축 기술을 사용하여 GIS 시스템을 구현할 경우 원 이미지에 손실이 크다는 문제점이 있다. 또한 일반 시스템에서 3D 이미지를 처리하려면 3D 이미지의 파일의 크기가 크기 때문에 공간 이미지를 처리하는데 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 3D 이미지를 병렬로 처리하여 디스플레이 시간을 단축하는 병렬 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시된 병렬 알고리즘은 3D 이미지를 다수의 노드로 분할하여 각 노드에서 이미지를 화면에 디스플레이 하는 방법을 사용한다. 병렬컴퓨터의 노드의 수가 증가함에 따라 제안된 알고리즘의 성능이 증가함을 실험을 통해 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권2호
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• pp.157-164
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• 2011

유방암중 관상피내암으로 진단 받은 환자를 대상으로 조영제 주입전, 후의 감산된 영상과 3차원 재구성된 영상을 정량적으로 비교 분석하여 재구성된 영상의 효과와 유용성을 고찰 해보고자 한다. 조직학적으로 관상피 내암으로 진단 받은 환자 20명을 대상으로 3.0T MR scanner를 이용하여 감산된 영상과 3차원 재구성한 영상을 획득하였다. 분석 결과 감산 영상과 재구성한 영상에서 신호대 잡음비는 병변, 유관조직, 지방조직에서 재구성한 영상에서 높은 신호대 잡음비를 보였으며 두 영상에서의 대조 도대 잡음비는 차이를 보이지 않았다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제42권6호
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• pp.441-446
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• 2019

The purpose of this paper is to recognize the usefulness of the Phantom produced with 3D printing technology by reproducing the original phantom with 3D printing technology. Using CT, we obtained information from the original phantom. The acquired file was printed by the SLA method of ABS materials. For inspection, SPECT/CT was used to obtain images. We filled the both Phantom with a solution mixed with ^99mTcO4 1 mCi in 1 liter of water and acq uired images in accordance with the standard protocol. Using Image J, the SNR for each slice of the image was obtained. As a reference images, AC images were used. For the analysis of acquired images, ROI was set in the White mater and Gray mater sections of each image, and the average Intensity Value within the ROI were compared. According to the results of this study, 3D printed phantom's SNR is about 0.1 higher than the conventional phantom. And the ratio of Intensity Value was shown in the original 1 : 3.4, and the printed phantom was shown to be 1 : 3.2. Therefore, if Calibration Value is applied, It is assumed that it can be used as an alternative to the original.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.1-8
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• 2012

본 논문에서는 집적영상의 압축 방법 중에 하나인 적응적인 블록 모드 선택을 이용한 3D-DCT 기반의 압축 방법에 율-왜곡 최적화 방법을 적용하여 부호화 효율을 개선하는 방법을 제안한다. 적응적인 블록 모드 선택을 이용한 3D-DCT 기반의 압축 방법은 영상 특성에 따라 적응적으로 다양한 크기의 3D-DCT 블록을 구성한 후에 3D-DCT를 수행하는 방법이다. 제안 방법은 기존 방법에서 최적 블록 모드를 선택할 때, 율-왜곡 최적화 방법을 적용하여 부호화 효율을 개선하였다. 또한 실험을 통해 집적영상에 적합한 최적의 라그랑지 계수를 제시하였다. 제안 방법은 기존 방법과 비교해 약 5%의 비트량 절감 효과를 가진다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권3호
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• pp.68-75
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• 2006

본 논문에서는 인간의 시각 특성(Human Visual System)과 3D-DCT(Three Dimensional Discrete Cosine Transform) 블록 특성을 이용한 적응적인 비디오 워터마킹 방법을 제안한다. 3D-DCT 계수들의 분포에 따라 3D-DCT 블록을 움직임과 텍스쳐 모두 있는 블록, 움직임은 거의 없고 텍스쳐만 있는 블록, 움직임과 텍스쳐 모두 거의 없는 블록 등 3가지 패턴으로 분류한다. 또한 분류된 3D-DCT 블록의 패턴 비율에 따라 영상을 움직임과 텍스쳐 모두 있는 영상, 움직임은 거의 없고 텍스쳐만 있는 영상, 움직임과 텍스쳐 모두 거의 없는 영상 등 3가지 타입으로 분류한다. 제안된 워터마크 삽입 방법은 분류된 3D-DCT 블록패턴과 영상 타입에 따라 적응적으로 학습된 민감도 테이블과 비례 상수를 이용하여 입력 비디오 영상의 3D-DCT 중간 대역 계수에 적응적으로 워터마크를 삽입한다. 실험 결과들은 제안된 방법이 투명성과 강건성에서 이전 방법보다 우수함을 보인다.