• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.24-34
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• 2007

정보화 성장과 함께 인간의 생활도 발전하면서, 정보의 접근이 보다 간편한 시스템들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 한대의 카메라를 사용하여 3차원 신발 모델을 발에 정합하는 시스템을 제안한다. 인체 움직임 분석에서 전신 움직임에 대한 연구가 대부분인 것과 달리, 우리는 발의 움직임을 기반으로 한 새로운 움직임 분석 시스템을 제안한다. 본 논문은 시스템이 구현되는 과정과 결과를 설명한다. 3차원 신발모델을 이미지의 발에 투영하기 위해 발 추적, 투영, 자세 추정 과정으로 구성했다. 이 시스템은 2차원 영상 분석과 3차원 자세추정으로 나눠진다. 먼저 발 추적을 위해 발의 형태학적 특성에 따라 특징점을 찾는 방식을 제안한다. 그리고 별도의 영상 교정 없이 한 대의 카메라로 2차원 좌표와 3차원 좌표의 관계를 설정하는 기하학적 수식을 제안한다. 제안한 방법에 따라 응용 시스템을 구현하고 거리 오차를 측정한 결과 거의 유사한 위치로 정합 되는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권2호
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• pp.217-224
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• 1994

In order to study the shape and dimensions of heart, a procedure to reconstruct a three dimensional left ventricular geometry from two dimensional echocardiographic images was studied including the coordinate transformation, curve fitting and interpolation utilizing three dimensional position registration arm. Nonlinear material property of the left ventricular myocardium was obtained by finite element method performed on the reconstructed geometry and by optimization techniques which compared the computer predicted 3D deformation with the experimentally determined deformation. Elastic modulus ranged from 3.5g/$cm^2$ at early diastole to l53g/$cm^2$ at around end diastole showing slightly nonlinear relationship between the modulus and the pressure. Afterwards using the obtained nonlinear material propertry the stress distribution related with oxyzen consumption rate was analyzed. The maximum and minimum of ${\sigma}_1$ (max. principal stress) occurred at nodes on the second level intersection points of x-axis with endocardium and with epicardium, respectively. And the tendency of the interventricular septum to be flattened was observed from the compressive ${\sigma}_1$ on the anterior, posterior nodes of left ventricle and from the most significant change of dimension in $D_{RL}$ (septal-lateral dimension of right ventricle).

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.765-774
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• 2019

본 논문에서는 다중 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 문제에 많은 관심을 두고 있다. 기존의 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3D Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 기존의 방식은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라 8대를 사용하여 전방위 3차원 모델을 생성하기 위해 깊이 이미지와 함수 최적화 방식을 이용하여 유효한 범위 내의 오차를 갖는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.

• 한국측량학회지
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• 제17권3호
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• pp.205-211
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• 1999

본 연구에서는 GPS 측량성과를 이용하여 절대좌표가 부여되지 않은 도로대장관리시스템 (NAHMIS)도면에 2차원 등각변환방법을 이용하여 전체적인 변환요소를 일률적으로 적용한 경우와 각각의 단위도면별로 적용한 경우를 비교하여 각각의 정확도 및 편차를 비교, 분석하였다. 접합을 통해서 발생한 최대오차는 2 m정도로 NAHMIS 도면의 목적인 도로대장의 관리 이외에도 시설물의 위치파악 및 관리에 보다 적극적으로 사용될 수 있으며, 좌표체계의 통일로 도로관리의 효율성을 극대화시키고 다른 연계시스템과의 자료교환의 비효율성을 제거할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권4호
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• pp.392-398
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• 2017

포인트 클라우드를 이용한 물체의 표현은 레이저 스캐너를 통해 공간을 스캔하여 점의 집합을 추출하고, 정합(Registration)을 통해 하나의 좌표계로 통합하는 과정을 거쳐 이루어진다. 정합이 완료된 포인트 클라우드 집합은 수학적 해석을 통해 의미 있는 영역, 형태, 잡음 등으로 분류되어 쓰이게 된다. 본 논문은 3차원 포인트 클라우드 데이터에서 실린더 형태의 굽은 영역 매칭을 목표로 한다. 매칭 절차는 포인트 클라우드에서 RANdom SAmple Consensus(RANSAC)을 통한 구(sphere) 적합(fitting)으로 실린더 형태의 점 후보군을 추출하여 중심과 반지름 데이터를 얻고, 추출된 중심점 데이터에서 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 통해 굽은 영역인지 판별한 후 캣멀롬 스플라인(Catmull-Rom spline)으로 굽은 영역 매칭을 완료한다. 제안된 방법은 제약조건 및 분할 없이 중심축 추정에 이은 직선 및 굽은 형태의 실린더 추정으로 비교적 빠른 추정결과를 도출하고, 역설계의 작업효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.818-828
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• 2014

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.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.220-223
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• 2004

Automatic image registration is an essential element of remote sensing because remote sensing system generates enormous amount of data, which are multiple observations of the same features at different times and by different sensor. The general process of automatic image registration includes three steps: 1) The extraction of features to be used in the matching process, 2) the feature matching strategy and accurate matching process, 3) the resampling of the data based on the correspondence computed from matched feature. For step 2) and 3), we have developed an algorithms for automated registration of satellite images with RANSAC(Random Sample Consensus) in success. However, for step 1), There still remains human operation to generate GCP Chips, which is time consuming, laborious and expensive process. The main idea of this research is that we are able to automatically generate GCP chips with comer detection algorithms without GPS survey and human interventions if we have systematic corrected satellite image within adaptable positional accuracy. In this research, we use SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) algorithm in order to detect the comer. SUSAN algorithm is known as the best robust algorithms for comer detection in the field of compute vision. However, there are so many comers in high-resolution images so that we need to reduce the comer points from SUSAN algorithms to overcome redundancy. In experiment, we automatically generate GCP chips from IKONOS images with geo level using SUSAN algorithms. Then we extract reference coordinate from IKONOS images and DEM data and filter the comer points using texture analysis. At last, we apply automatically collected GCP chips by proposed method and the GCP by operator to in-house automatic precision correction algorithms. The compared result will be presented to show the GCP quality.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.216-219
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• 2004

In this study, the concept and techniques to generate the level lA, lB and 2A image products have been reviewed. In particular, radiometric and geometric corrections and bands registration used to generate level lA, lB and 2A products have been focused in this study. Radiometric correction is performed to take into account radiometric gain and offset calculated by compensating the detector response non-uniformity. And, in order to compensate satellite altitude, attitude, skew effects, earth rotation and earth curvature, some geometric parameters for geometric corrections are computed and applied. Bands registration process using the matching function between a geometry, which is called 'reference geometry', and another one which is corresponds to the image to be registered is applied to images in case of multi-spectral imaging mode. In order to generate level-lA image products, a simple radiometric processing is applied to a level-0 image. Level-lB image has the same radiometry correction as a level-lA image, but is also issued from some geometric corrections in order to compensate skew effects, Earth rotation effects and spectral misregistration. Level-2A image is generated using some geo-referencing parameters computed by ephemeris data, orbit attitudes and sensor angles. Level lA image is tested by visual analysis. The difference between distances calculated level 1 B image and distances of real coordinate is tested. Level 2A image is tested Using checking points.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.27-33
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• 2003

영상 기반 3차원 모델링은 카메라로부터 획득된 영상을 입력으로 하여 3차원 그래픽 모델을 생성하는 기술로 고가형 3D 스캐너의 대체 기술로 연구되어지고 있다 본 논문에서는 스테레오 보정 카메라를 이용한 영상 기반 3차원 모델링 시스템을 제안한다. 3차원 모델을 생성하기 위한 제안 알고리즘은 카메라 보정 단계, 3차원 좌표 복원 단계 3차원 좌표 등록 단계로 이루어진다. 카메라 보정 단계에서는 영상 획득용 카메라에 대한 카메라 행렬을 계산하며 3차원 좌표 복원 단계에서는 스테레오 영상의 일치점으로부터 삼각측량법에 의해 3차원 좌표를 복원한다. 3차원 좌표 등록 단계에서는 개별적으로 복원된 3차원 좌표의 단일 모델을 생성하기 위한 기준 좌표로의 변환을 추정하여 최종 3차원 모델을 생성한다 실험 결과 제안 알고리즘이 비교적 정확하게 .B차원 모델을 생성함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.40-44
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• 2002

Precision correction is the process of geometrically aligning images to a reference coordinate system using GCPs(Ground Control Points). Many applications of remote sensing data, such as change detection, mapping and environmental monitoring, rely on the accuracy of precision correction. However it is a very time consuming and laborious process. It requires GCP collection, the identification of image points and their corresponding reference coordinates. At typical satellite ground stations, GCP collection requires most of man-powers in processing satellite images. A method of automatic registration of satellite images is demanding. In this paper, we propose a new algorithm for automatic precision correction by GCP chips and RANSAC(Random Sample Consensus). The algorithm is divided into two major steps. The first one is the automated generation of ground control points. An automated stereo matching based on normalized cross correlation will be used. We have improved the accuracy of stereo matching by determining the size and shape of match windows according to incidence angle and scene orientation from ancillary data. The second one is the robust estimation of mapping function from control points. We used the RANSAC algorithm for this step and effectively removed the outliers of matching results. We carried out experiments with SPOT images over three test sites which were taken at different time and look-angle with each other. Left image was used to select UP chipsets and right image to match against GCP chipsets and perform automatic registration. In result, we could show that our approach of automated matching and robust estimation worked well for automated registration.