In this paper, we proposed a three-dimensional(3D) scanning system based on laser vision technique for 3D model reconstruction. The proposed scanning system consists of line laser, camera, and turntable. We implemented the 3D scanning system using low quality elements. Although these are low quality elements, we reduced the 3D data reconstruction errors greatly using two methods. First, we developed a maximum brightness detection algorithm. This algorithm extracts the maximum brightness of the line laser to obtain the shape of the object. Second, we designed a new laser control device. This device helps to adjust the relative position of the turntable and line laser. These two methods greatly reduce the measuring noise. As a result, point cloud data can be obtained without complicated calculations.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권4호
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pp.224-230
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2015
This manuscript presents a real-time solution for 3D human body reconstruction with multiple RGB-D cameras. The proposed system uses four consumer RGB/Depth (RGB-D) cameras, each located at approximately $90^{\circ}$ from the next camera around a freely moving human body. A single mesh is constructed from the captured point clouds by iteratively removing the estimated overlapping regions from the boundary. A cell-based mesh construction algorithm is developed, recovering the 3D shape from various conditions, considering the direction of the camera and the mesh boundary. The proposed algorithm also allows problematic holes and/or occluded regions to be recovered from another view. Finally, calibrated RGB data is merged with the constructed mesh so it can be viewed from an arbitrary direction. The proposed algorithm is implemented with general-purpose computation on graphics processing unit (GPGPU) for real-time processing owing to its suitability for parallel processing.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.261-264
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1993
To reconstruct the real 3-D shape from the 3-D measurement data from the multiple directions, the rconstruction of the object on the basis of the mosaic processing of the 3-D measurement data are proposed. In this method, to conduct the reconstruction, the connection points have to be identified among the over-lap area between adjacent 3-D data. In this study, the simple image matching method is adopted for the identification of connection points, and this method is verified from numerical experiments.
This paper presents a two-step, semi-automated method for reconstructing a three-dimensional (3D) shape of the prostate from a 3D transrectal ultrasound (TRUS) image. While the method has been developed for prostate ultrasound imaging, it can potentially be applicable to any other organ of the body and other imaging modalities. The proposed method takes as input a 3D TRUS image and generates a watertight 3D surface model of the prostate. In the first step, the system lets the user visualize and navigate through the input volumetric image by displaying cross sectional views oriented in arbitrary directions. The user then draws partial/full contours on selected cross sectional views. In the second step, the method automatically generates a watertight 3D surface of the prostate by fitting a deformable spherical template to the set of user-specified contours. Since the method allows the user to select the best cross-sectional directions and draw only clearly recognizable partial or full contours, the user can avoid time-consuming and inaccurate guesswork on where prostate contours are located. By avoiding the usage of noisy, incomprehensible portions of the TRUS image, the proposed method yields more accurate prostate shapes than conventional methods that demand complete cross-sectional contours selected manually, or automatically using an image processing tool. Our experiments confirmed that a 3D watertight surface of the prostate can be generated within five minutes even from a volumetric image with a high level of speckles and shadow noises.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.70-74
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1999
Remote sensing (RS) data show the surfaces of the earth only but cannot provide the shape data of building sides. The proposed method recovers a 3D shape of building sides from stereo images. Its result shows a higher possibility for recovering a large shaped object by overcoming the difficulties of traditional stereo matching techniques. The urban area will be visualized more realistically than the current model based on graphic and vector data.
Shape from focus (SFF) 방법은 이미지의 초점화된 영상을 이용하여 삼차원의 형상을 복원하는 방법이다. 그동안 많은 SFF 방법들이 연구되어 왔지만 노이즈에 대한 문제점과 영상특성으로 인한 최적화되지 못한 문제점이 남아있었다. 그러므로 노이즈를 제거하기 위한 필터링과 최적화 알고리즘을 제안한다. 성능 평가를 위하여 통계적인 판별기준인 평균제곱근오차 (RMSE)와 상관관계 (correlation) 수치를 이용한다.
특발성 척추측만증 환자에서 3차원적인 재구성을 이용한 관상면에서 척추경의 폭을 측정하는 것이 오차를 줄일 수 있는 방법이고 척추경 나사못의 삽입 시 척추경의 크기를 술 전에 측정한 후 그 값의 최대치보다 작은 최대 크기의 원추형 나사못을 삽입하는 것이 안전한 방법이라 사료된다. 척추경 나사못을 삽입할 시에는 척추경의 모양이 원주 형태가 아닌 낙루 형태나 신장 형태 등 추체마다의 다양한 모양을 고려하여 나사못 크기와 삽입 방법에 세심한 주의가 필요할 것으로 사료된다.
Salah, Muhja;Tayebi, Lobat;Moharamzadeh, Keyvan;Naini, Farhad B.
Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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제42권
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pp.18.1-18.9
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2020
Background: Bone grafting has been considered the gold standard for hard tissue reconstructive surgery and is widely used for large mandibular defect reconstruction. However, the midface encompasses delicate structures that are surrounded by a complex bone architecture, which makes bone grafting using traditional methods very challenging. Three-dimensional (3D) bioprinting is a developing technology that is derived from the evolution of additive manufacturing. It enables precise development of a scaffold from different available biomaterials that mimic the shape, size, and dimension of a defect without relying only on the surgeon's skills and capabilities, and subsequently, may enhance surgical outcomes and, in turn, patient satisfaction and quality of life. Review: This review summarizes different biomaterial classes that can be used in 3D bioprinters as bioinks to fabricate bone scaffolds, including polymers, bioceramics, and composites. It also describes the advantages and limitations of the three currently used 3D bioprinting technologies: inkjet bioprinting, micro-extrusion, and laserassisted bioprinting. Conclusions: Although 3D bioprinting technology is still in its infancy and requires further development and optimization both in biomaterials and techniques, it offers great promise and potential for facial reconstruction with improved outcome.
Many three-dimensional object modeling and display methods for computer graphics and computer vision have been developed. Recently, with the help of medical imaging devices such as computerized tomography, magnetic resonance image, etc., some of those object modeling and display methods have been widely used for capturing the shape, structure and other properties of real objects in many medical applications. In this paper, we propose the reconstruction and display method of the three-dimensional object from a series of the cross sectonal image. It is implemented by using the automatic threshold selection method and the contour following algorithm. The combination of curvature and distance, we select feature points. Those feature points are the candidates for the tiling method. As a results, it is proven that this proposed method is very effective and useful in the comprehension of the object's structure. Without the technician's responce, it can be automated.
3D 출력된 의료용 임플란트(implant) 부품은 보통 표면에 결함이 발생되므로, 출력 후 표면을 검사하는 과정이 필요하다. 자동화된 표면 검사를 수행하기 위해서는 임플란트를 3D 스캔하여 점군(point cloud)과 같은 스캔 모델로 복원하는 방법이 효과적이다. 스캔 모델을 구성할 때, 임플란트는 일반적인 3D 출력 제조 부품과 다른 특성들을 가지므로, 임플란트의 형태와 재료의 특성에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 의료용 임플란트 부품의 한 종류인 금속 bone-plate의 3D 출력물에 대해 스캔 모델로 복원하는 방법을 제안한다. 다각도의 시점에서 3D 스캔을 수행하여 다수의 부분 스캔 데이터를 생성한 뒤, 이들에 대해 정렬(alignment)과 정합(merging)을 수행하여 스캔 모델로 복원한다. 또한, 실험을 통해 스캔 모델로 복원하는 과정을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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