3D 영상을 만들기 위해서는 왼쪽과 오른쪽 두 대의 카메라로부터 입력되는 영상을 합쳐서 입체 영상을 만들어 내는 과정을 거치게 된다. 이 경우 두 대의 카메라로부터 입력되는 영상의 동기를 맞추는 것은 매우 중요하다. 본 논문서는 두 대의 카메라로부터 입력되는 영상의 동기를 맞추는 방법을 제시하였다. 또한 본 논문에서 제시한 알고리즘을 구현하기 위한 시스템을 소프트웨어를 이용하여 구현함으로써 다양한 영상 포맷을 쉽게 지원할 수 있도록 하였으며, 향후 여러 대의 카메라를 이용한 무안경 방식을 지원하는 시스템에도 적용할 수 있도록 하였다.
본 논문은 2D/3D 변환을 위한 객체 추출과 깊이정보(Depth-map) 생성기법에 관한 연구이다. 2D영상을 3D로 변환하기 위해서는 영상 객체 추출, 영상 거리 인식, 영상 생성, 재보정 단계를 거치게 되는데 본 논문에서는 영상 객체 추출과 영상 거리 인식에 해당하는 깊이정보를 생성하는 방법을 제안한다. 3D 영상으로의 변환은 2D 영상에서의 객체 추출과, 추출된 객체와 주변 배경을 구별하기 위한 거리감을 할당하는 깊이정보 생성이 중요하다. 보다 정확한 객체 추출과 깊이정보를 생성하기 위해 기존의 Optical flow에서 잡음을 제거한 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2D 영상을 깊이정보가 포함된 영상으로 변환하여 영상의 깊이 정보가 추정됨을 알 수 있다.
3차원 정보를 추출하기 위해서는 중복된 영역에 대하여 서로 다른 시야각을 가지고 있는 입체 영상이 존재하여야 하며, 비디오 프레임 영상에 있어서 입체 모자이크 영상은 연속적인 프레임 영상에서 좌우 슬라이스 영상을 추출하여 모자이킹 함으로써 제작할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 항공기에 탑재한 비디오카메라로 촬영한 영상의 활용성을 극대화하기 위하여 3차원 정보 추출이 가능한 입체 모자이크 영상을 제작하는데 목적을 두고 있다. 모자이크 영상을 제작하기 위해서는 인접한 비디오 프레임 영상간의 위치관계를 규명하기 위한 이동변수가 결정되어져야 하므로, 본 연구에서는 자유 모자이크 방법으로 GPS/INS 데이터 없이 인접한 프레임 영상간의 상호표정요소를 이용한 방법을 사용하였다. 이동변수를 결정 한 후, 영상등록, 영상 슬라이싱, 접합선 추출 및 3D 모자이킹 과정을 거쳐 최종적인 입체 모자이크 영상을 제작하였다. 본 연구의 결과로써 제작된 자유 입체 모자이크 영상과 그 적용 가능성을 분석하기 위하여 종시차와 횡시차를 분석하여 나타내었다.
Micro computed tomography (micro-CT) has been used for in vivo animal study owing to its noninvasive and high spatial resolution capability. However, the sizes of existing detectors for micro-CT systems are too small to obtain whole-body images of a small animal object with $\sim$10 micron resolution and a part of its bones or other organs should be extracted. So, we have introduced the zoom-in micro-tomography technique which can obtain high-resolution images of a local region of an live animal object without extracting samples. In order to verify our zoom-in technique, we performed in vivo animal bone study. We prepared some SD (Sprague-Dawley) rats for making osteoporosis models. They were divided into control and ovariectomized groups. Again, the ovariectomized group is divided into two groups fed with normal food and with calcium-free food. And we took 3D tomographic images of their femurs with 20 micron resolution using our zoom-in tomography technique and observed the bone changes for 12 weeks. We selected ROI (region of interest) of a femur image and applied 2D FDT (fuzzy distance transform) to measure the trabecular bone thickness. The measured results showed obvious bone changes and big differences between control and ovariectomized groups. However, we found that the reliability of the measurement depended on the selection of ROI in a bone image for thickness calculation. So, we extended the method to 3D FDT technique. We selected 3D VOI (volume of interest) in the obtained 3D tomographic images and applied 3D FDT algorithm. The results showed that the 3D technique could give more accurate and reliable measurement.
본 논문에서는 지리 정보로부터 3차원 지형 정보로 복원하는 알고리즘을 제안한다. 자연스러운 3차원 지형의 표현을 위해 기존의 복원 알고리즘들은 삼각형 패치 기법이나 랜덤 프랙탈 중간점 변위기법들을 이용하여 복원하였다. 이와 같이 가우시안 분포를 사용한 랜덤 프랙탈 중간점 변위 방법으로 복원한 결과는 좌우대칭인 이미지에 대해서는 자연스럽게 표현되지만, 자연에 내재된 비대칭인 지형의 모습을 표현하기에는 어려움이 있었다. 좌우비대칭인 지형을 좀 더 자연스럽게 표현하기 위해 기존의 랜덤 프랙탈 중간점 변위 방법에 신경회로망을 이용하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 신경회로망의 학습결과를 3차원 지형 복원에 이용함으로써 비정형적인 데이터가 갖는 통계적 특성을 활용한다. 제시된 알고리즘의 우수성은 복원된 결과의 근사도 평가로 보인다. 또한, 신경회로망 학습 결과를 이용하여 산악지형과 평탄지형에 대하여 실험하고 실험 결과 산악지형에 대한 적용 예가 더 효과적임을 보인다.
21세기 기술 혁신으로 3D 디스플레이 기술 및 3D 영상 기술은 새로운 트랜드로 주목 받고 있다. 그러나 3D 입체 영상을 직접 제작하기 위해서는 고가의 제작비용과 전문적인 기술이 필요하다. 3D 디스플레이 장치가 일반화 되면서 사용자 고가의 비용 부담 없이 3D 입체 영상을 구현할 필요성이 증대되고 있다. 본 논문은 싱글 카메라를 이용한 마커 인식 기술을 사용하여 3D 입체 영상을 용이하게 구현 할 방법을 제시하였다. 또한 영상의 해상도를 동적으로 조절가능하게 하였다. 본 논문은 3D 입체 영상 구현 분야에 일반 사용자의 적극적인 참여를 유도하여 3D 입체 영상을 이용한 UCC(User Created Contents) 분야의 활성화에 기여할 것이다.
본 연구에서는 근거리 디지털 사진측량기법을 적용하여 도로 사면의 3차원 변형측정 및 사면의 시각화를 구현하고자 하였다. 디지털 영상을 매개로 광속조정법(bundle adjustment)에 근거한 사진삼각측량 방법에 의하여 사면의 3차원 변형량을 도출하였고, 디지털사진측량 워크 스테이션을 사용하여 사면의 수치고도모형(digital elevation models)과 수치정사영상 및 3D 경관도를 생성하였다. 또한 데스크탑 GIS를 활용하여 사면의 경사도를 분석하는 등 위험사면의 모니터링과 사면 관리를 위한 자료를 제시하고자 하였다.
Drone images are being used more and more actively in the fields of surveying and spatial information, and are rapidly replacing existing aerial and satellite images. The technology of quickly acquiring real-time data at low cost and processing it is now being applied to actual industries beyond research. However, there are also problems encountered as this progresses. When high-resolution spatial information is acquired using a general 2D flight plan for a terrain with sever undulations, problems arise due to the difference in resolution of the data. In particular, when a low-altitude high-resolution image is taken using a drone in a mountainous or steep terrain, there may be a problem in image matching due to a resolution difference caused by terrain undulations. This problem occurs because a drone acquires data while flying on a 2D plane at a fixed altitude, just like conventional aerial photography. In order to acquire high-quality 3D data using a drone, the scale difference for the shooting distance should be considered. In addition, in order to obtain facade images of large structures, it is necessary to take images in 3D space. In this study, in order to improve the disadvantages of the 2D flight method, a 3D flight plan was established for the study area, and it was confirmed that high-quality 3D spatial information could be obtained in this way.
Background: This study was performed to compare glenoid version and inclination measured using two-dimensional (2D) images from computed tomography (CT) scans or three-dimensional (3D) reconstructed bone models. Methods: Thirty patients who had undergone conventional CT scans were included. Two orthopedic surgeons measured glenoid version and inclination three times on 2D images from CT scans (2D measurement), and two other orthopedic surgeons performed the same measurements using 3D reconstructed bone models (3D measurement). The 3D-reconstructed bone models were acquired and measured with Mimics and 3-Matics (Materialise). Results: Mean glenoid version and inclination in 2D measurements were -1.705° and 9.08°, respectively, while those in 3D measurements were 2.635° and 7.23°. The intra-observer reliability in 2D measurements was 0.605 and 0.698, respectively, while that in 3D measurements was 0.883 and 0.892. The inter-observer reliability in 2D measurements was 0.456 and 0.374, respectively, while that in 3D measurements was 0.853 and 0.845. Conclusions: The difference between 2D and 3D measurements is not due to differences in image data but to the use of different tools. However, more consistent results were obtained in 3D measurement. Therefore, 3D measurement can be a good alternative for measuring glenoid version and inclination.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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