KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1418-1433
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2019
In computer graphics, 3D mesh segmentation is a challenging research field. This paper presents a 3D mesh model segmentation algorithm that focuses on removing exterior salient parts from the original 3D mesh model based on prominent feature points and marching plane. To begin with, the proposed approach uses multi-dimensional scaling to extract prominent feature points that reside on the tips of each exterior salient part of a given mesh. Subsequently, a set of planes intersect the 3D mesh; one is the marching plane, which start marching from prominent feature points. Through the marching process, local cross sections between marching plane and 3D mesh are extracted, subsequently, its corresponding area are calculated to represent local volumes of the 3D mesh model. As the boundary region of an exterior salient part generally lies on the location at which the local volume suddenly changes greatly, we can simply cut this location with the marching plane to separate this part from the mesh. We evaluated our algorithm on the Princeton Segmentation Benchmark, and the evaluation results show that our algorithm works well for some categories.
3차원 탄성파 토모그래피 알고리즘으로서 Fast Marching Method와 프레넬 볼륨에 기반한 알고리즘의 현장 적용성을 검토하고자 댐 건설 예정부지에 3차원 토모그래피 탐사를 수행하였다. 재구성된 3차원 탄성파 속도 입방체는 실제 지층 구조와 매우 유사한 속도분포를 보였다. 또한 시추 시료의 RMR 자료와 탄성파 속도간 직접 상관관계 분석을 수행하여 얻어진 RMR 입방체는 미 시추 구간 대한 신뢰도 높은 암반분류 정보를 제공하는 것을 확인하였다. 3차원 탄성파 토모그래피의 현장 적용에 대한 충분한 가능성을 확인하였으며 향후 초동 주시 계산 및 역해 알고리즘의 개선으로 보다 경제적으로 향상된 탐사를 수행할 수 있을 것으로 기대한다.
이 논문은 3차원 탄성파 토모그래피의 3차원 초동주시 및 역산 알고리즘의 개발과 수치모형 실험을 통하여 3차원 토모그래피 기법의 현장 적용성을 고찰한 연구이다. 3차원 탄성파 주시토모그래피 기법의 현장 적용성을 담보하기 위해서는 한정된 송수신 커버리지에 기인하는 암영대가 발생하지 않아야 하고 또한 경제적인 관점에서 자료처리에 소요되는 시간이 합리적이어야 한다. 이 연구에서는 한정된 송수신 커버리지 문제를 극복하기 위하여 파선 폭의 확장기법의 하나인 프레넬 볼륨에 근거한 3차원 주시 토모그래피 알고리즘을 개발하였다. 또한 3차원 토모그래피 수행에 요구되는 정밀도와 경제성을 확보하기 위해 Fast Marching Method(FMM)을 이용한 초동주시 알고리즘을 선택하였으며 수치모형 실험을 통하여 합리적인 모델변수를 결정하였다. 3차원 고립형 이상체 및 경사진 층서구조 수치모형에 대한 3차원 탄성파속도 입방체를 도출함으로써 개발된 알고리즘의 타당성 및 현장 적용성을 고찰하였다. 재구성된 탄성파 임방체는 원 수치모형과 대비한 결과 상호 부합하는 결과를 확인함으로써 3차원 토모그래피 알고리즘의 타당성 및 현장 적용성을 검증하였다.
비디오 감시 시스템에서 정확한 물체 추적을 위해서는 움직이는 물체가 없는 정적인 배경 영상이 필수적이다. 하지만 기존의 배경 생성 방법들은 주로 시간 축에 따른 화소 정보를 이용하여 오랫동안 정지해 있는 물체들이 존재하는 경우에는 적용하기 어려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 mean-shift와 fast marching method(FMM)을 이용해 시간 축 화소 정보와 공간 축 화소 정보를 이용하여 배경을 생성하는 방법을 제안한다. mean-shift를 이용해 시간 축에 따른 화소 값의 최빈값을 추정하여 배경을 생성하고, FMM을 이용해공간 축에 따른 화소 정보를 이용하여 일정 기간 동안 움직이지 않은 물체가 있는 환경에서 바람직한 배경을 생성한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 시간에 따른 빈도만을 이용하는 방법보다 더 효율적임을 보여준다.
We describe a efficient surface reconstruction method that reconstructs a 3D manifold polygonal mesh approximately passing through a set of 3D oriented points. Our algorithm includes 3D convex hull, octree data structure, signed distance function (SDF), and marching cubes. The 3D convex hull provides us with a fast computation of SDF, octree structure allows us to compute a minimal distance for SDF, and marching cubes lead to iso-surface generation with SDF. Our approach gives us flexibility in the choice of the resolution of the reconstructed surface, and it also enables to use on low-level PCs with minimal peak memory usage. Experimenting with publicly available scan data shows that we can reconstruct a polygonal mesh from point cloud of sizes varying from 10,000 ~ 1,000,000 in about 1~60 seconds.
볼륨 데이터 모델링은 삼차원 공간 내부에 존재하는 데이터 사이의 관계를 함수로 표현하는 것이다. 볼륨 데이터를 기하학적을 모델링하면 볼륨을 복셀로 분할하지 않고 서피스 렌더링 기법을 이용하여 가시화할 수 있어, 고속 처리가 가능해지며 정보를 저장하기 위한 메모리의 용량도 적어지는 이점이 있다. 본 논문에서는 웨이브렛(wavelets) 변환과 사면체 분할(tetrahedrization)을 기반을 볼륨 데이터를 모델링하는 기법을 제안하고, 이것을 이용하여 프로토타입 시스템을 구현하여 평가하였다. 본 모델링 기법은 웨이브렛 변환과 사면체 분할의 특성을 이용할 수 있어 많은 양의 데이터의 압축이 가능했으며, 애매성도 발생하지 않았다. 본 모델링 기법에서는 전체 데이터의 13%만을 이용하여 모델링 하였음에도 불구하고 마칭큐브 알고리즘에 떨어지지 않는 영상을 생성하였다.
The thangka image inpainting method based on wavelet transform is not ideal for contour curves when the high frequency information is repaired. In order to solve the problem, a new image inpainting algorithm is proposed based on edge structural constraints and wavelet transform coefficients. Firstly, a damaged thangka image is decomposed into low frequency subgraphs and high frequency subgraphs with different resolutions using wavelet transform. Then, the improved fast marching method is used to repair the low frequency subgraphs which represent structural information of the image. At the same time, for the high frequency subgraphs which represent textural information of the image, the extracted and repaired edge contour information is used to constrain structure inpainting in the proposed algorithm. Finally, the texture part is repaired using texture synthesis based on the wavelet coefficient characteristic of each subgraph. In this paper, the improved method is compared with the existing three methods. It is found that the improved method is superior to them in inpainting accuracy, especially in the case of contour curve. The experimental results show that the hierarchical method combined with structural constraints has a good effect on the edge damage of thangka images.
Micro-abrasive Jet Machining is one of the new technology which enables micro-scale machining on the surface of high brittle materials. In this technology it is very important to fabricate a mask that prevents excessive abrasives not to machine un-intend surface. Our previous work introduced the micro-stereolithography technology for the mask fabrication. And is good to not only planar material but also for non-planar materials. But the technology requires a 3 dimensional mask CAD model which is perfectly matched with the surface topology of parent material as an input. Therefore there is strong need to develop an automated modeling technology which produce adequate 3D mask CAD model in fast and simple way. This paper introduces a fast and simple mask modeling algorithm which represents geometry of models in voxel. Input of the modeling system is 2D pattern image, 3D CAD model of parent material and machining parameters for Micro-abrasive Jet Machining. And the output is CAD model of 3D mask which reflects machining parameters and geometry of the parent material. Finally the suggested algorithm is implemented as software and verified by some test cases.
The smoke filling process for the atrium space containing a fire source is simulated using two types of deterministic fire model : Zone model and Field model. The zone model used is the CFAST(version 1.6) model developed at the Building and Fire Research Laboratories, NIST in the USA. The field model is a self-developed frie field model based on Computational Fluid Dynamic (CFD) theories. This article is focused on finding out the smoke movement and temperature distribution in atrium space which is cubic in shape. For solving the liked set of velocity and pressure equation, the PISO algorithm, which strengthened the velocity-pressure coupling, was used. Since PISO algorithm is a time-marching procedure, computing time si very fast. A computational procedure for predicting velocity and temperature distribution in fire-induced flow is based on the solution, in finite volume method and non-staggered grid system, of 3-dimensional equations for the conservation of mass, momentum, energy, species and so forth. The fire model i.e Zone model and Field model predicted similar results for clear heights and the smoke layer temperature.
본 논문은 자기공명 뇌영상을 대상으로 뇌종양 영역을 자동으로 분할하기 위한 방법을 제안한다. 정상적인 뇌영상은 좌우로 대칭인 특징을 지니는 반면에 종양이 존재하는 뇌영상은 종양세포와 부종 및 괴사로 인해 비대칭적인 특징을 가진다. 본 논문에서는 이러한 대칭성을 뇌영상내에 종양영역의 존재 유무를 판별할 수 있는 기준으로 이용한다. 대칭성 분석을 위해서 뇌영역의 윤곽선 정보를 이용해 중심축을 생성하였으며 이는 사전정보를 이용하지 않고 영상의 자체 정보만을 해석해서 중심축을 추출할 수 있다는 점에서 기존의 영상 정합을 통해 해부학적 위치 정보를 추출하고 이를 이용하여 중심축을 찾는 방법과 구별된다. 자기공명 영상에서 정상뇌의 조직은 크게 3가지 클러스터로 분할되며 각 클러스터가 포함하는 영역은 백질과 회백질영역을 포함하는 뇌 실질영역, 뇌척수액(csf)영역, 두개골, 지방 및 뇌막 영역 등으로 나뉜다. 종양이 포함된 영상은 종양과 부종 및 괴사 영역이 추가적으로 존재하며 이는 클러스터링을 이용한 분할을 통해서 구분될 수 있다. 분할된 종양 영역의 중심점은 다음 슬라이스의 종양 영역의 경계를 검출하기 위한 레벨셋 알고리즘에 적용되어 전체 볼륨의 종양 영역의 경계선을 추출하기 위한 초기 시드로 이용된다. 본 논문에서는 3차원 볼륨의 영상(슬라이스)중에서 종양 영역이 존재하는 슬라이스의 종양 영역을 분할하여 이후의 슬라이스에서는 분할작업을 수행하지 않고 영역의 경계선만 추출한다. 자카드 지수와 처리 시간의 비교 분석을 통해 기존의 방법과 비슷한 성능과 빠른 속도로 종양 영역을 분할할 수 있다는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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