Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2001.10a
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pp.248-254
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2001
This paper presents a progressive algorithm for reconstructing a 3D structure from a given 2D sketch drawing (edge-vertex graph without hidden line removal) according to the user's sketch order. While previous methods reconstruct a 3D structure at once, the proposed method progressively calculate a 3D structure by optimizing the coordinates of vertices of an object according to the sketch order. The progressive method reconstructs the most plausible 3D object quickly by applying 3D constraints that are derived from the relationship between the object and the sketch drawing in the optimization process. The progressive reconstruction algorithm is discussed, and examples from a working implementation are given.
Among components of digital topographic maps used officially in Korea, only contours have 3D values except buildings and trees that are demanded in landscape planning. This study presented a series of processes for 3Dreconstructing landscape features such as terrain, buildings and standing trees using LiDAR (Light Detection And Ranging) data and aerial digital photo graphs. The 3D reconstructing processes contain 1) building terrain model, 2) delineating outline of landscape features, 3) extracting height values, and 4) shaping and coloring landscape features using aerial photograph and 3-D virtual data base. LiDAR data and aerial photograph was taken in November 2006 for $50km^{2}$ area in Sorak National Park located in eastern part of Korea. The average scanning density of LiDAR pulse was 1.32 points per square meter, and the aerial photograph with RGB bands has $0.35m{\times}0.35m$ spatial resolution. Using reconstructed 3D landscape features, visibility with the growing trees with time and at different viewpoints was analyzed. Visible area from viewpoint could be effectively estimated considering 3D information of landscape features. This process could be applied for landscape planning like building scale with the consideration of surrounding landscape features.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.19
no.1
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pp.47-56
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2015
In this paper, we present an implicit method for reconstructing a 3D solid model from two 2D cross section images. The proposed method is based on the Cahn-Hilliard model for the image inpainting. Image inpainting is the process of reconstructing lost parts of images based on information from neighboring areas. We treat the empty region between the two cross sections as inpainting region and use two cross sections as neighboring information. We initialize the empty region by the linear interpolation. We perform numerical experiments demonstrating that our proposed method can generate a smooth 3D solid model from two cross section data.
The 3D industry is drawing attention for its applications in various markets, including architecture, media, VR/AR, metaverse, imperial broadcast, and etc.. The current feature of the architecture we are introducing is to make 3D models more easily created and modified than conventional ones. Existing methods for generating 3D models mainly obtain values using specialized equipment such as RGB-D cameras and Lidar cameras, through which 3D models are constructed and used. This requires the purchase of equipment and allows the generated 3D model to be verified by the computer. However, our framework allows users to collect data in an easier and cheaper manner using cell phone cameras instead of specialized equipment, and uses 2D data to proceed with 3D modeling on the server and output it to cell phone application screens. This gives users a more accessible environment. In addition, in the 3D modeling process, object classification is attempted through deep learning without user intervention, and mesh and texture suitable for the object can be applied to obtain a lively 3D model. It also allows users to modify mesh and texture through requests, allowing them to obtain sophisticated 3D models.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.583-587
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2009
In this paper we propose a new method of Depth-Image-Based Rendering (DIBR) for Free-viewpoint TV (FTV). In the proposed method, virtual viewpoint images are rendered with 3D warping instead of estimating the view-dependent depth since depth estimation is usually costly and it is desirable to eliminate it from the rendering process. However, 3D warping causes some problems that do not occur in the method with view-dependent depth estimation; for example, the appearance of holes on the rendered image, and the occurrence of depth discontinuity on the surface of the object at virtual image plane. Depth discontinuity causes artifacts on the rendered image. In this paper, these problems are solved by reconstructing disparity information at virtual camera position from neighboring two real cameras. In the experiments, high quality arbitrary viewpoint images were obtained.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.6
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pp.176-184
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2000
Reverse engineering (RE) is a process to create computer aided design (CAD) models from the scanned data of an existing part acquired using 3D position scanners. This paper proposes a novel methodology of extracting geometric features directly from a set of 3D scanned points, which utilizes the concepts of feature-based technology and artificial neural networks (ANNs). The use of ANN has enabled the development of a flexible feature-based RE application that can be trained to deal with various features. The following four main tasks were mainly investigated and implemented: (1) Data reduction; (2) edge detection; (3) ANN-based feature recognition; (4) feature extraction. This approach was validated with a variety of real industrial components. The test results show that the developed feature-based RE application proved to be suitable for reconstructing prismatic features such as block, pocket, step, slot, hole, and boss, which are very common and crucial in mechanical engineering products.
Park Young Sup;Ryoo Seung Taek;Cho Sung Dong;Yoon Kyung Hyun
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.32
no.4
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pp.168-176
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2005
We propose a method for 3-dimensionally reconstructing an object using a line that includes the midpoint information from a single image. A pre-defined polygon is used as the primitive and the recovery is processed from a single image. The 3D reconstruction is processed by mapping the correspondence point of the primitive model onto the photo. In the recent work, the reconstructions of camera parameters or error minimizing methods through iterations were used for model-based 3D reconstruction. However, we proposed a method for the 3D reconstruction of primitive that consists of the segments and the center points of the segments for the reconstruction process. This method enables the reconstruction of the primitive model to be processed using only the focal length of various camera parameters during the segment reconstruction process.
Byong-Kwon Lee;Beom-jun Kim;Woo-Jong Yoo;Min Ahn;Soo-Jin Han
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.8
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pp.95-101
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2023
Colmap is one of the innovative artificial intelligence technologies, highly effective as a tool in 3D reconstruction tasks. Moreover, it excels at constructing intricate 3D models by utilizing images and corresponding metadata. Colmap generates 3D models by merging 2D images, camera position data, depth information, and so on. Through this, it achieves detailed and precise 3D reconstructions, inclusive of objects from the real world. Additionally, Colmap provides rapid processing by leveraging GPUs, allowing for efficient operation even within large data sets. In this paper, we have presented a method of collecting 2D images of traditional Korean towers and reconstructing them into 3D models using Colmap. This study applied this technology in the restoration process of traditional stone towers in South Korea. As a result, we confirmed the potential applicability of Colmap in the field of cultural heritage restoration.
Kim, Youngjun;Cho, Ki-Ok;Han, Jaeseung;Cho, Myungjin
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.12
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pp.2363-2369
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2016
In this paper, we propose three-dimensional (3D) quick-response (QR) code generation technique using passive 3D integral imaging and computational integral imaging reconstruction technique. In our proposed method, we divide 2D QR code into 4 planes with different reconstruction depths and then we generate 3D QR code using synthetic aperture integral imaging and computational reconstruction. In this 3D QR code generation process, we use integral imaging which is one of 3D imaging technologies. Finally, 3D QR code can be scanned by reconstructing and merging 3D QR codes at 4 different planes with computational reconstruction. Therefore, the security level for QR code scanning may be enhanced when QR code is scanned. To show that our proposed method can improve the security level for QR code scanning, in this paper, we carry out the optical experiments and computational reconstruction. In addition, we show that 3D QR code can be scanned when reconstruction depths are known.
The structure of a non-axisymmetric propane diffusion flame was investigated. Tomographic reconstruction method to convert the line-integrated self-emission data of a fuel-rich diffusion flame with square cross-section was applied to get the spatially reconstructed emission data. Modified Shepp-Logan filter and concentric squares raster were chosen for reconstructing arbitrarily shaped object in this process. Spatially reconstructed emission data were then interpreted to several physical quantities, such as flame edge, FWHM, perimeter and 3-D flame temperature distribution. Necessary assumptions were discussed and the results were interpreted. In comparison with axisymmetric flame, flame edge was developed higher, and sooting region of upstream was broader than in this non-axisymmetric one. At some height, the flame was shrunk very rapidly and finally formed circular cross-section.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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