본 연구에서는 여러 이미지를 이용하여 사실적인 3차원 장면의 모델을 얻는 방법이 구현되었다. 이미지는 파라메터를 모르는 카메라를 이용하여 여러 위치에서 획득한 것을 사용하였다. 먼저 특징점 추출 및 추적 방법을 사용하여 모든 이미지에 대한 대응점들을 구하고 이 점들을 사용하여 사영복원을 구한다. 그 다음 사영 복원된 값에 여러 제약조건을 사용하여 유클리디언 복원을 하면 특징점들의 3차원 좌표값이 계산된다. 이 좌표값을 이용하여 삼각형 메쉬를 구한 후 이 면에 텍스처 맵핑을 하면 사실적인 복원이 완성된다. 전체 시스템은 C++언어로 구현하였으며, 사용자 인터페이스는 Qt 라이브러리로, 텍스처 맵핑과 모델 가시화 부분은 OpenGL 그래픽스 라이브러리로 구현하였다. 구현된 시스템의 효용성을 보이기 위해 모의 데이터와 실제 이미지 데이터를 이용하여 실험한 결과를 포함하였으며 만족할 만한 복원 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 통하여 장애물에 가려진 물체를 인식하는 기술은 제안하고 구현하였다. 집적 영상의 복원은 해당되는 화소 세기의1차 확률적 특성인 평균으로 구한다. 복원평면까지의 거리는 2차 확률적 특성인 표준 편차를 이용하여 구하고3차원 물체의 경계(edge)를 검출한다. 표준 편차의 합을 최소로 하는 거리에서 복원된 영상을 표적인식에 이용한다. 표적인식은 주성분 분석(principle component analysis, PCA) 분류기를 복원된 영상에 적용하였다. 표적 분류에 대한 판정은 분류기에 의해서 투영된 클래스의 평균 특징 벡터와 테스트 특징 벡터간의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용한다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 가려진 표적을 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 오차 없이 분류하였다.
We propose a new distance measure between 2-dimensional points to provide a total order for an entire point set and to reflect the correct geometric meaning of the naturalness of the point ordering. In general, there is no total order for 2-dimensional point sets, so curve reconstruction algorithms do not solve the self-intersection problem because the distance used in the previous methods is the Euclidean distance. A natural distance based on Brownian motion was previously proposed to solve the self-intersection problem. However, the distance reflects the wrong geometric meaning of the naturalness. In this paper, we correct the disadvantage of the natural distance by introducing a polar-natural distance, and we also propose a new curve reconstruction algorithm that is based on the polar-natural distance. Our experiments show that the new distance adequately reflects the correct geometric meaning, so non-simple curve reconstruction can be solved.
Three-dimensional (3D) human pose reconstruction from single-view image is a difficult and challenging topic. Existing approaches mostly process frame-by-frame independently while inter-frames are highly correlated in a sequence. In contrast, we introduce a novel spatial-temporal 3D human pose reconstruction framework that leverages both intra and inter-frame relationships in consecutive 2D pose sequences. Orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm, pre-trained pose-angle limits and temporal models have been implemented. Several quantitative comparisons between our proposed framework and recent works have been studied on CMU motion capture dataset and Vietnamese traditional dance sequences. Our framework outperforms others by 10% lower of Euclidean reconstruction error and more robust against Gaussian noise. Additionally, it is also important to mention that our reconstructed 3D pose sequences are more natural and smoother than others.
점들의 집합으로부터 곡선이나 곡면을 구성하는 문제는 기하학적 모델링, 컴퓨터그래픽스, 영상처리 등의 분야에서 중요한 역할을 수행하고 있다. 특히 곡선 재구성 문제는 기존에 존재하는 곡선으로부터 샘플링된 점들로부터 순서를 부여하여 점들을 연결하는 문제이다. 이러한 문제에 대한 대부분의 기존 방법들은 유클리언 거리를 기초로 하고 있기 때문에 자기교차를 가지고 있는 곡선의 재구성 문제를 해결하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 방향도 함께 고려하는 거리를 제안하고, 이를 이용하여 데이터 점들에게 순서를 부여하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 거리함수는 브라운 운동의 확산 특성을 반영한 것으로서, 다음 점의 위치에 대한 정보를 표준정규분포로 전환함에 의해서 유도되었다. 본 논문의 우수성은 기존의 방법으로는 해결하지 못했던 자기교차 곡선 재구성 문제를 해결할 수 있다는 점이다.
A novel 3D tube scanning technique is proposed. The proposed tube scanning technique is developed for a special tube inspection module which consists of four line-lasers and one camera. Using the scanning module, we can reconstruct the 360 degree shapes of the inner surfaces of a cylindrical tube. From an image frame captured by the camera, we reconstruct a partial tube model based on four laser triangulations. Then by aligning such partial models with respect to a reference tube axis, a complete 3D shape of the tube is reconstructed. The tube axis in each reconstructed frame is aligned with a 3D Euclidean transformation to the reference axis. Several experiments show that the proposed method can align multiple tube axes very accurately and reconstruct 3D shapes of a tube with very low shape distortion.
Omran, Ahmed;Wertheim, David;Smith, Kathryn;Liu, Ching Yiu Jessica;Naini, Farhad B.
Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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제42권
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pp.37.1-37.13
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2020
Background: The human mandible is variable in shape, size and position and any deviation from normal can affect the facial appearance and dental occlusion. Objectives: The objectives of this study were to determine whether the Sassouni cephalometric analysis could help predict two-dimensional mandibular shape in humans using cephalometric planes and landmarks. Materials and methods: A retrospective computerised analysis of 100 lateral cephalometric radiographs taken at Kingston Hospital Orthodontic Department was carried out. Results: Results showed that the Euclidean straight-line mean difference between the estimated position of gonion and traced position of gonion was 7.89 mm and the Euclidean straight-line mean difference between the estimated position of pogonion and the traced position of pogonion was 11.15 mm. The length of the anterior cranial base as measured by sella-nasion was positively correlated with the length of the mandibular body gonion-menton, r = 0.381 and regression analysis showed the length of the anterior cranial base sella-nasion could be predictive of the length of the mandibular body gonion-menton by the equation 22.65 + 0.5426x, where x = length of the anterior cranial base (SN). There was a significant association with convex shaped palates and oblique shaped mandibles, p = 0.0004. Conclusions: The method described in this study can be used to help estimate the position of cephalometric points gonion and pogonion and thereby sagittal mandibular length. This method is more accurate in skeletal class I cases and therefore has potential applications in craniofacial anthropology and the 'missing mandible' problem in forensic and archaeological reconstruction.
최근 영상 및 보안, 시스템의 지능화 등 디지털 시장의 거대화 및 다양화로 인하여 이에 사용되는 영상처리기술의 수요 역시 증가하고 있다. 특히, CT, MRI, X-ray, 스캐너와 같이 잡음에 민감하게 반응하는 경우, 영상교정 및 복원을 위해 잡음 처리가 필수적으로 이루어져야 한다. 이중 대표적인 Salt and Pepper 잡음은 기존에도 연구가 활발히 진행되었지만, 여전히 잡음이 아주 많은 경우 상세 정보와 에지가 만족스럽지 못하고 흐려지는 한계를 가진다. 따라서 본 논문은 유클리드 거리 식에 따른 가중치를 부분 마스크에 적용하고, 원본과 가장 유사한 비잡음 화소만을 유효 화소로 사용하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 설계한 부분 마스크의 내부 화소 상태 및 마스크의 훼손 정도에 따라 필터의 종류를 결정하기 때문에, 훼손이 심한 환경에서도 우수한 잡음 제거 능력을 나타내었다.
비교정 영상 시퀀스(un-calibrated sequence)로부터 대상 장면을 재구성하는 연구는 컴퓨터 비젼에서 중요한 주제이다. 3차인 정보론 유클리드 공간에서 재구성하기 위해 프로젝티브(projective) 재구성이 선행되며, 이는 병합(merging)방법과 분해 (factorization)방법으로 나뉜다. 분해방법은 카메라 투영행렬과 3차원 구조정보를 한 번에 계산하기 때문에 계산속도가 빠르며, 병합방법의 단점인 오차의 누적 문제를 해결할 수 있다. 그러나 사용되는 일치점(correspondence)이 모든 영상 시퀀스에 존재한다는 가정으로 인해 긴 시퀀스에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 영상 시퀀스를 몇 개의 그룹으로 나누고 각 그룹을 분해 법으로 프로젝티브 재구성을 한 다음, 하나의 프로젝티브 공간으로 다시 구성하는 새로운 방법을 제안하였다. 시퀀스에서 그룹을 결정하기 위해 매칭점의 개수, 평면사영변환(homography) 오차, 영상 내 매칭점의 분포를 함께 고려했으며, 병합방법에 비해 카메라 파라미터의 오차 누적이 적고 계산속도면에서도 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 신호 처리 기술과 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)을 이용하여 간질을 검출하는 방안을 제안하였다. 신호 처리 기술로는 웨이블릿 변환(Wavelet Transform), 점증적 증가 방법, 위상공간 재구성(Phase Space Reconstruction)을 이용하였다. 신호 처리 기술의 첫 번째 단계에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 뇌파로부터 웨이블릿 계수를 추출하였다. 두 번째 단계에서는 점증적 증가 방법을 이용하여 웨이블릿 계수로부터 첨점(Peak)을 추출하였다. 세 번째 단계에서는 위상공간 재구성을 이용하여 추출된 첨점으로부터 3차원 다이어그램을 생성하였다. NEWFM의 입력으로 사용할 16개의 특징을 추출하기 위하여 유클리드 거리와 통계적 방법을 이용하였다. 이들 16개의 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 97.5%, 100%, 95%의 정확도, 특이도, 민감도를 각각 구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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