Since 3D face can be rotated freely in 3D space and illumination effects can be modeled properly, 3D face modeling Is more precise and realistic in face pose, illumination, and expression than 2D face modeling. Thus, 3D modeling is necessitated much in face recognition, game, avatar, and etc. In this paper, we propose a 3D face modeling method based on 3D morphable shape modeling. The proposed 3D modeling method first constructs a 3D morphable shape model out of 3D face scan data obtained using a 3D scanner Next, the proposed method extracts and matches feature points of the face from 2D image sequence containing a face to be modeled, and then estimates 3D vertex coordinates of the feature points using a factorization based SfM technique. Then, the proposed method obtains a 3D shape model of the face to be modeled by fitting the 3D vertices to the constructed 3D morphable shape model. Also, the proposed method makes a cylindrical texture map using 2D face image sequence. Finally, the proposed method builds a 3D face model by rendering the 3D face shape model with the cylindrical texture map. Through building processes of 3D face model by the proposed method, it is shown that the proposed method is relatively easy, fast and precise than the previous 3D face model methods.
In this paper, we propose a method to fabricate a patient-specific breast implant using MRI images and 3D scan data. Existing breast implants for breast reconstruction surgery are primarily fabricated products for shaping, and among the limited types of implants, products similar to the patient's breast have been used. In fact, the larger the difference between the shape of the breast and the implant, the more frequent the postoperative side effects and the lower the satisfaction. Previous researches on the fabrication of patient-specific breast implants have used limited information based on only MRI images or on only 3D scan data. In this paper, we propose an algorithm for the fabrication of patient-specific breast implants that combines MRI images with 3D scan data, considering anatomical suitability for external shape, volume, and pectoral muscle. Experimental results show that we can produce precise breast implants using the proposed algorithm.
A novel approach for the reconstruction of 3D building model from aerial image data is proposed in this paper. In this approach, a Centroid Neural Network (CNN) with a metric of line segments is proposed for connecting low-level linear structures. After the straight lines are extracted from an edge image using the CNN, rectangular boundaries are then found by using an edge-based grouping approach. In order to avoid producing unrealistic building models from grouping lined segments, a hierarchical grouping method is proposed in this paper. The proposed hierarchical grouping method is evaluated with a set of aerial image data in the experiment. The results show that the proposed method can be successfully applied for the reconstruction of 3D building model from satellite images.
Compton imaging is often recognized as a potentially more valuable 3-D technique in nuclear medicine than conventional emission tomography. Due to inherent computational limitations, however, it has been of a difficult problem to reconstruct images with good accuracy. In this work we show that the row-action maximum likelihood algorithm (RAMLA), which have proven useful for conventional tomographic reconstruction, can also be applied to the problem of 3-D reconstruction of cone-beam projections from Compton scattered data. The major advantage of RAMLA is that it converges to a true maximum likelihood solution at an order of magnitude faster than the standard expectation maximiation (EM) algorithm. For our simulations, we first model a Compton camera system consisting of the three pairs of scatterer and absorber detectors placed at x-, y- and z-axes, and generate conical projection data using a software phantom. We then compare the quantitative performance of RAMLA and EM reconstructions in terms of the percentage error. The net conclusion based on our experimental results is that the RAMLA applied to Compton camera reconstruction significantly outperforms the EM algorithm in convergence rate; while computational costs of one iteration of RAMLA and EM are about the same, one iteration of RAMLA performs as well as 128 iterations of EM.
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.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.2
no.2
s.4
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pp.99-108
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1994
In this thesis, we propose the 3D terrain modelling method for the better understanding of the geographic information. The process of 3D terrain medelling consists of three steps. The first step is to obtain real-world data from satellite images and stored in the form of DEM(Digital Elevation Model). The second one is to extract the meaningful data from DEM data based on LOD(Level Of Detail). And the third is to construct the 3D surface by TIN(Triangulated Irregular Network) with the extracted meaingful data. The proposed dynamic TIN reconstruction algorithm locally reconstruct the existed TIN model with the additional a new point. In this way, we can construct the TIN with the reduced time and can simulated 3D terrain model in real time.
Synapses are contact points where one neuron communicates with another. The morphological change of synapses under various physiological or pathological conditions has long been hypothesized to modify their functional properties. 3-dimensional (3-D) reconstruction of synapses with serial ultrathin sections has contributed to the understanding of ultrastructural dimensions and compositions of synapses. The 3-D reconstruction procedures, however, require a great amount of expertise as well as include prohibitively timeconsuming processes. Here, we introduce efficient 3-D reconstruction technique using high-voltage electron microscopy (HVEM). Primarily, we established an optimal section thickness and staining condition to observe synaptic structures in detail under HVEM. The result showed that synaptic profiles were preserved at the section thickness of 250 nm without the overlapping of synaptic ultrastructures. An increase in the reaction time of en bloc staining was most efficient to enhance contrast than the extension of postembedding staining or the addition of uranyl acetate during dehydration. Then, 3-D reconstruction of parallel fiber-Purkinje cell synapses in the rat cerebellum was carried out with serial HVEM images and reconstruction software. The images were aligned and the contours of synapses were outlined on each section. 3-D synapses were finally extracted from the section files by grouping all the synaptic contours. The reconstructed synapse model clearly demonstrated the configuration of pre and postsynaptic components. These results suggest that 3-D reconstruction of synapses using HVEM is much efficient and suitable for massive quantitative studies on synaptic connectivity than conventional TEM approach using numerous ultrathin sections.
Kim, Bong-Chul;Lee, Chae-Eun;Park, Won-Se;Kang, Jeong-Wan;Yi, Choong-Kook;Lee, Sang-Hwy
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.34
no.5
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pp.555-561
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2008
Purpose: The goal of this study was to develop a technique for creating a computerized composite maxillofacial-dental model, based on point-based surface best fit algorithm and to test its accuracy. The computerized composite maxillofacial-dental model was made by the three dimensional combination of a 3-dimensional (3D) computed tomography (CT) bone model with digital dental model. Materials and Methods: This integration procedure mainly consists of following steps : 1) a reconstruction of a virtual skull and digital dental model from CT and laser scanned dental model ; 2) an incorporation of dental model into virtual maxillofacial-dental model by point-based surface best fit algorithm; 3) an assessment of the accuracy of incorporation. To test this system, CTs and dental models from 3 volunteers with cranio-maxillofacial deformities were obtained. And the registration accuracy was determined by the root mean squared distance between the corresponding reference points in a set of 2 images. Results and Conclusions: Fusion error for the maxillofacial 3D CT model with the digital dental model ranged between 0.1 and 0.3 mm with mean of 0.2 mm. The range of errors were similar to those reported elsewhere with the fiducial markers. So this study confirmed the feasibility and accuracy of combining digital dental model and 3D CT maxillofacial model. And this technique seemed to be easier for us that its clinical applicability can good in the field of digital cranio-maxillofacial surgery.
After emerging of Microsoft Kinect, the interest in three-dimensional (3D) depth image was significantly increased. Depth image data of an object can be converted to 3D coordinates by simple arithmetic calculation and then can be reconstructed as a 3D model on computer. However, because the surface coordinates can be acquired only from the front area facing Kinect, total solid which has a closed surface cannot be reconstructed. In this paper, 3D registration method for multiple Kinects was suggested, in which surface information from each Kinect was simultaneously collected and registered in real time to build 3D total solid. To unify relative coordinate system used by each Kinect, 3D perspective transform was adopted. Also, to detect control points which are necessary to generate transformation matrix, 3D randomized Hough transform was used. Once transform matrices were generated, real time 3D reconstruction of various objects was possible. To verify the usefulness of suggested method, human arms were 3D reconstructed and the volumes of them were measured by using four Kinects. This volume measuring system was developed to monitor the level of lymphedema of patients after cancer treatment and the measurement difference with medical CT was lower than 5%, expected CT reconstruction error.
Narkbuakaew, W.;Ngamanekrat, S.;Withayachumnankul, W.;Pintavirooj, C.;Sangworasil, M.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2004.08a
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pp.1885-1888
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2004
In order to render 3D model of the bone, the stack of cross-sectional images must be reconstructed from a series of X-ray radiographs, served as the projections. In the case where the distance between x-ray source and detector is not infinite, image reconstruction from projection based on parallel-beam geometry provides an error in the cross-sectional image. In such case, image reconstruction from projection based on conebeam geometry must be exercised instead. This paper is devoted to the determination of detector center for SART conebeam Technique which is critically effect the performance of the resulting 3D modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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