This paper presents an underwater structure 3D reconstruction method using a 2D multibeam imaging sonar. Compared with other underwater environmental recognition sensors, the 2D multibeam imaging sonar offers high resolution images in water with a high turbidity level by showing the reflection intensity data in real-time. With such advantages, almost all underwater applications, including ROVs, have applied this 2D multibeam imaging sonar. However, the elevation data are missing in sonar images, which causes difficulties with correctly understanding the underwater topography. To solve this problem, this paper concentrates on the physical relationship between the sonar image and the scene topography to find the elevation information. First, the modeling of the sonar reflection intensity data is studied using the distances and angles of the sonar beams and underwater objects. Second, the elevation data are determined based on parameters like the reflection intensity and shadow length. Then, the elevation information is applied to the 3D underwater reconstruction. This paper evaluates the presented real-time 3D reconstruction method using real underwater environments. Experimental results are shown to appraise the performance of the method. Additionally, with the utilization of ROVs, the contour and texture image mapping results from the obtained 3D reconstruction results are presented as applications.
목적 : 평행영상(Parallel imaging)기법의 개발로 긴 촬영시간 때문에 종종 사용되지 못하던 삼차원 영상기법이 최근 들어 환자 병을 진단하는데 새로이 사용되고 있다. 이 연구의 목적은 최근에 뇌 영상에서 개발되어 이용되고 있는 삼차원 자기공명영상을 사람의 뇌에서 짧은 시간 내에 얻을 수 있도록 2차원 평행영상 기법을 사용한 최적화 방법을 연구하는데 있다. 대상 및 방법 : 검사 장비는 3.0T 자기공명영상장치를 이용하였으며 8-채널 SENSE(sensitivity encoding) 머리 코일을 이용하였다. 팬텀 및 3명의 사람 머리에서 영상을 얻었다. 세 가지의 삼차원 영상법인 3D T1WI, 3D T2WI 및 3D FLAIR 영상 방법에 대하여 평행인자(SENSE factor)의 변화에 따른 팬텀 영상을 얻었다. 각각의 영상법에서 영상획득에 적당한 SENSE 인자를 찾기 위해 Phase encoding 방향과 Slice encoding 방향을 조합한 SENSE 인자를 변화시키면서 영상을 얻었다. 영상분석을 위하여 특정영역(ROI)를 설정한 후에 신호대 잡음비 (Signal-to-noise ratio, SNR), 감소분율(Percent Signal Reduction Rate, %R), 대조도(contrast-to-noise ratio, CNR)를 계산하였다. 결과 : 팬텀을 이용한 SENSE 인자 변화에 따른 SNR 및 %R 값의 변화 결과 3D T1WI 방법에서 SENSE 인자를 사용한 것들 중에서 SENSE 인자를 총 3인 경우 약 0.2%의 신호 감소가 나타났고 영상시간은 5분 이내였다. 3D T2WI 방법의 경우 SENSE 인자를 사용한 것들 중에서 SENSE 인자를 총 3인 경우에 약 1.0% 신호 감소가 나타났고 영상 시간은 약 5분 이내였다. 3D FLAIR 방법의 경우 SENSE 인자를 사용한 것들 중에서 SENSE 인자를 4를 사용한 경우에 약 0.2% 신호 감소가 나타났고 영상시간은 약 6분이었다. 사람을 대상으로 할 경우 3D T1W 및 3D T2W영상에서 SNR 및 CNR은 SENSE 인자를 3으로 한 경우에서 SENSE 인자를 4로 한 경우 보다 높게 나타났다. 3D FALIR 영상의 경우 CNR은 SENSE 4에서는 SENSE 3에 비하여 낮았다. 결론 : 본 연구에서는 3가지 3차원 영상법을 실제 임상적용이 가능한 시간 영역에서 SENSE 인자를 변화 시키면서 치적의 영상을 얻도록 하는 연구를 실시한 결과 SNR 감소를 최소화 하면서 영상획득 시간을 약 5분에서 6분 정도 소요되는 2차원 SENSE 인자를 찾았다. 이를 뇌 영상에 적용하였을 경우 SENSE 인자를 적용하지 않은 경우와 비교하면 신호 감소는 최소화 하면서 영상의 질은 큰 영향을 주지 않은 것으로 나타났다. 3D T1W및 3D T2W는 SENSE 인자를 3으로 3D FLAIR인자는 SENSE 인자를 4로 하는 것이 환자를 대상으로 한 뇌 영상에 적합하다고 생각된다. 앞으로는 이들 영상법이 뇌 영상뿐만 아니라 다른 영역의 영상에 적용을 위한 최적화가 필요하다고 생각된다.
집적 영상 (Integral Imaging) 기술은 3차원 이미징 (Imaging)과 디스플레이를 위한 기술이다. 많은 파라미터들이 3차원 집적 영상 시스템의 성능에 영향을 준다. 3차원 시스템 성능의 척도 (Performance Metric)를 정의하고 이러한 파라미터들을 최적화함으로써 향상된 시스템 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 주어진 시스템 조건하에서 성능 척도를 사용하여 3차원 집적 영상 시스템의 성능을 최적화하는 방법에 대해 설명한다. 이 분석에서, 성능 척도를 최적화하기 위해 렌즈의 개구수 (Numerical Aperture), 영상 센서간의 거리, 영상 센서의 수, 픽셀 크기, 그리고 픽셀 수와 같은 시스템 파라미터들을 최적화하여 선택한다. 이미징 처리과정을 설명하기 위해 파동 광학 (Wave Optics)을 사용하였다.
3D 집적 영상 기술은 연속적인 시점, 완전 시차와 풀칼라 영상을 공중에 표현하는 유망한 기술이다. 본 논문에서는 한 대의 카메라를 이용한 새로운 형태의 인터렉티브 3D 집적영상 시스템을 제안한다. 이 장치는 기존의 3D 집적 영상 디스플레이 시스템에 단순한 한대의 카메라를 추가적으로 사용하여 유저 인터페이스가 구현될 수 있다. 제안하는 시스템의 가능성을 보이기 위해서, 실험적인 장치 구현을 수행하고 기초적인 실험 결과를 보고한다.
Optical-based imaging technology has high resolution and can assess images in real time. Numerous studies have been conducted for its application in the dental field. The current research introduces an oral camera that includes fluorescent imaging, a second study examining a 3D intraoral scanner applying a confocal method and a polarization structure that identifies the 3D image of a tooth, and finally, an optical coherence tomography technique. Using this technique, we introduce a new concept 3D oral scanner that simultaneously implements 3D structural imaging as well as images that diagnose the inside of teeth. With the development of light source technology and detector technology, various optical-based imaging technologies are expected to be applied in dentistry.
We propose an asymmetric integral imaging method to adjust the resolution and depth of a three-dimensional image. Our method is obtained by use of two lenticular sheets with different pitches fabricated under the same F/#. The asymmetric integral imaging is the generalized version of integral imaging, including both conventional integral imaging and one-dimensional integral imaging. We present experimental results to test and verify the performance of our method computationally.
Dynamic contrast enhanced (DCE) magnetic resonance (MR) imaging plays an important role in non-invasive detection and characterization of primary and metastatic lesions in the liver. Recently, efforts have been made to improve spatial and temporal resolution of DCE liver MRI for arterial phase imaging. Review of recent publications related to arterial phase imaging of the liver indicates that there exist primarily two approaches: breath-hold and free-breathing. For breath-hold imaging, acquiring multiple arterial phase images in a breath-hold is the preferred approach over conventional single-phase imaging. For free-breathing imaging, a combination of three-dimensional (3D) stack-of-stars golden-angle sampling and compressed sensing parallel imaging reconstruction is one of emerging techniques. Self-gating can be used to decrease respiratory motion artifact. This article introduces recent MRI technologies relevant to hepatic arterial phase imaging, including differential subsampling with Cartesian ordering (DISCO), golden-angle radial sparse parallel (GRASP), and X-D GRASP. This article also describes techniques related to dynamic 3D image reconstruction of the liver from golden-angle stack-of-stars data.
본 논문에서는 집적 영상 기술을 사용하여 3차원 정보를 추출하는 지도 시스템을 제안한다. 집적 영상 기술은 렌즈 배열을 가지는 2차원 영상 획득장치를 사용하여 다수의 서로 다른 원근감을 가지는 요소 영상을 기록하고 이를 이용하여 3차원 정보를 획득하고 디스플레이하는 기술이다. 본 논문에서는 각 요소 영상간의 위치 차이를 절대 차이의 합 (Summation of Absolute Difference: SAD)를 사용하여 구하고 이를 이용하여 3차원 정보를 추출한다. 따라서, 3차원 물체의 높이 정보를 구할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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