In this paper, a new Scene-based Nonuniformity Correction (SBNUC) method is proposed by applying Image Roughness-like and Spatial Noise cost functions on deep neural network structure. The classic approaches for nonuniformity correction require generally plenty of sequential image data sets to acquire accurate image correction offset coefficients. The proposed method, however, is able to estimate offset from only a couple of images powered by the characteristic of deep neural network scheme. The real world SWIR image set is applied to verify the performance of proposed method and the result shows that image quality improvement of PSNR 70.3dB (maximum) is achieved. This is about 8.0dB more than the improved IRLMS algorithm which preliminarily requires precise image registration process on consecutive image frames.
국토 및 도시정보의 공간분석과 의사결정을 위하여 디지털 영상자료를 이용한 3D GIS와 구축된 3D 도형정보를 현실적으로 가시화하기 위한 사실적 3D 영상모형(3D photo-realistic model)에 관한 기술이 급속히 발전하고 있다. 현재, 3D 모형 구축을 위하여 위성영상, 항공영상 및 항공라이다 데이터가 주로 이용되고 있으며, 항공경사사진 또는 지상사진에서 취득된 텍스쳐를 이용하여 3D 영상모형을 구축하고 있다. 그러나, 상기 데이터만을 이용하여 구축된 모형은 지형 및 지물을 세밀하고 사실감 있게 표현하는데 제한적이기 때문에 고품질의 영상모형 구축이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 인공지물과 특수지형을 대상으로 공간정확도, 세밀묘사 및 현실감이 강조된 실세계에 근접한 3D 영상모형을 구축하기 위하여 항공사진, 항공라이다, 지상사진 및 지상라이다 데이터로 실세계를 표현하기 위한 기법을 분석하고, 위치정확도와 함께 사진과 같은 사실감을 확보한 3D 영상모형을 구축하고 인터넷 3D 영상지도 서비스를 통하여 제공할 수 있도록 하였다. 또한, 3D 영상모형은 이용목적 및 디스플레이 축척에 따라 표현요소를 구분하여 구축할 필요가 있으며, 본 연구에서는 LoD(Level of Detail) 개념을 도입하여 건물 3D 영상모형을 5단계로 정의하고 단계별로 모형을 구축하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1595-1613
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2017
The IR camera and laser-based IR projector provide an effective solution for real-time collection of moving targets in RGB-D videos. Different from the traditional RGB videos, the captured depth videos are not affected by the illumination variation. In this paper, we propose a novel feature extraction framework to describe human activities based on the above optical video capturing method, namely spatial-temporal texture features for 3D human activity recognition. Spatial-temporal texture feature with depth information is insensitive to illumination and occlusions, and efficient for fine-motion description. The framework of our proposed algorithm begins with video acquisition based on laser projection, video preprocessing with visual background extraction and obtains spatial-temporal key images. Then, the texture features encoded from key images are used to generate discriminative features for human activity information. The experimental results based on the different databases and practical scenarios demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm for the large-scale data sets.
3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 지리정보 기반의 2차원적인 지도정보와 시설정보를 3차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이져 측량기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 최근에는 레이져 측량기술과 GPS를 결합한 고밀도 고정도의 높이 값을 얻을 수 있는 LiDAR 데이터의 이용으로 그러한 한계를 극복하고 있는 추세이다. 비교적 레이져 측량을 우리 실정에 적합한 3차원 지형분석 및 철도시설에 적용하여 데이터의 생성기법기법을 개발하여 3차원 공간에서의 최적의 노선관리가 가능하도록 하였다. 이를 위하여 LiDAR Data를 중심으로 하는 높이 값을 DEM으로 변환하고, 디지털 영상의 매칭 및 정확도 평가 등을 통한 벡터와 래스터의 실시간 통합 및 전환으로 장거리 노선에서의 3차원 철도 모델의 생성을 통한 추적관리가 가능하도록 하였다. 그리하여 공간영상콘텐츠를 이용한 철도시설물 관리에서의 다양한 활용의 해답을 확인하였다.
In this Paper, we Propose web-based Media GIS architecture using 3D geographical database and GPS-related data resulted from 45-Van. We introduce a novel interoperable geographical data service concept; so-called, Virtual World Mapping (VWM) that can map 3D graphic world with real-world video. Our proposed method can easily retrieve geographical information and attributes to reconstruct 3D virtual space according to certain frame in video sequences. Our proposed system architecture also has an advantage that can provide geographical information service with video stream without any image processing procedures. In addition to, describing the details of our components, we present a Media GIS web service system by using GeoVideoServer, which performs VWM technique.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.674-675
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2015
A 3D indoor model becomes an indiscernible component of BIM (Building Information Modeling) and GIS (Geographic Information System). However, a huge amount of time and human resources are inevitable for collecting spatial measurements and creating such a 3D indoor model. Also, a varied forms of 3D indoor models exist depending on their purpose of use. Thus, in this study, three different 3D indoor models are defined as 1) omnidirectional images, 2) a 3D realistic model, and 3) 3D indoor as-built model. A series of reconstruction methods is then introduced to construct each type of 3D indoor models: they are an omnidirectional image acquisition method, a hybrid surveying method, and a terrestrial LiDAR-based method. The reconstruction methods are applied to a large and complex atrium, and their 3D modeling results are compared and analyzed.
3차원 공간정보는 효율적 국토이용 및 관리, 지자체의 도시계획수립, 도시관리 등 도시 활동의 입체적인 표현과 분석을 위한 중요한 정보로써 공공분야뿐만 아니라 공간정보 서비스 산업 활성화로 민간분야에서도 다양하게 이용되고 있다. 고품질 3차원 공간정보의 생성을 위해서는 원시영상 및 3차원 지형모델의 품질 뿐만 아니라 LoD 수준, Texturing과 같은 가시화 수준이 중요한 요소가 된다. 하지만 기존 3차원 국토공간정보는 구축 공정이 복잡하고, 기 제작된 수치지도를 이용하여 자료의 최신성이 부족하다. 또한 일반정사영상의 이용으로 영상의 기복변위가 존재하여 가시성이 낮고, LoD 수준이 2~3급 정도로 인공지물의 3차원 모델이 단순화 되어 현실감이 다소 부족하다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 대축척 디지털항공사진카메라와 다방향 촬영 디지털카메라로 촬영된 디지털항공사진영상을 이용하여 수치사진측량기법을 적용한 3차원 모델링 기법으로 제작된 3차원 공간정보의 품질 분석을 수행하였다. 3차원 모델의 가시화 정보의 정확도 분석결과 별도의 가시화 정보의 획득 없이 원영상만으로 84% 이상의 정확도를 확보할 수 있었다. 촬영시기와 동일한 3차원 공간정보 구축이 가능하여 자료의 최신성 확보가 용이 하였고, 작업공정의 실감정사영상의 위치정확도 분석결과 1:1,000 수치지도의 수평위치 허용정확도보다 양호한 결과를 나타냈다.
Collagen can be used in building artificial skin replacements for treatment of burns and towards the reconstruction of bone as well as researching cell behavior and cellular interaction. The strength of collagen in connective tissue rests on the characteristics of collagen fibers. 3D confocal imaging of collagen fibers enables the characterization of their spatial distribution as related to their function. However, the image stacks acquired with confocal laser-scanning microscope does not clearly show the collagen architecture in 3D. Therefore, we developed a new method to reconstruct, visualize and characterize collagen fibers from fluorescence confocal images. First, we exploit the tensor voting framework to extract sparse reliable information about collagen structure in a 3D image and therefore denoise and filter the acquired image stack. We then propose to segment the collagen fibers by defining an energy term based on the Hessian matrix. This energy term is minimized by a min cut-max flow algorithm that allows adaptive regularization. We demonstrate the efficacy of our methods by visualizing reconstructed collagen from specific 3D image stack.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.117-122
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2002
In this paper, we propose Media GIS web service architecture using 3D geographical database and GPS-related data resulted from 4S-Van. We introduce a novel interoperable geographical data service concept; so-called, Virtual World Mapping (VWM) that can map 3D graphic world with real-world video. Our proposed method can easily retrieve geographical in-formation and attributes to reconstruct 3D virtual space according to certain frame in video sequences. Our proposed system architecture also has an advantage that can provide geographical information service with video stream without any image processing procedures. In addition to, describing the details of our components, we present a Media GIS web service system by using GeoVideo Server, which performs VWM technique.
국토를 효율적으로 관리하고 도시문제를 과학적으로 해결하기 위해 최근 스마트시티, 디지털트윈 등 3차원 공간정보 관련 기술이 급격하게 발전하고 있다. 이러한 3차원 공간정보 구축은 주로 영상정보를 이용하여 객체를 3차원 입체화하고 실감형 영상인 텍스처링 영상을 추출하여 객체벽면에 영상을 부여하는 방식으로 수행된다. 하지만 객체 주변의 다양한 요인으로 인해 텍스처링 영상에서는 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이에 본 연구에서는 최근 기술인 딥러닝 기술 중에서 ResNet 알고리즘을 이용하여 건물 폐색을 유발하는 가로수에 대한 데이터셋을 만들고 이에 대한 해결방안을 제시하고자 한다. 연구결과 ResNet 알고리즘의 공간정보 적용 가능성을 판단하고 이를 적용한 레이블링 생성 SW 개발하여 실제 가로수를 대상으로 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 텍스처링 영상에 적용하여 정확도와 재현율로 검출능력을 분석하였다. 분석결과를 위해 딥러닝 분야에서 많이 사용되고 있는 정밀도와 재현율을 이용한 F값을 적용하였으며 가로수 단일 객체가 포함된 건물의 측면부 영상과 경사 영상에 대해서는 높은 F값을 도출하여 우수한 성과를 확인하였으나, 같은 해상도를 가진 건물 전면부 영상에서는 그림자 등의 요인으로 F값이 낮음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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