근래의 컴퓨터 그래픽스 분야의 중요 목표 중 하나는 동적으로 변화하는 3 차원 가상 공간을 재현해 내는 것이다. 일반적으로 공간정보 취득 기술은 특수한 하드웨어나 환경을 전제로 하는 능동적인 방법과, 특정 환경을 전제하지 않으나 상대적으로 계산 복잡도가 높은 수동적 방법으로 나뉜다. 이 논문에서는 수동적 알고리즘의 계산 복잡도를 개선하여 특수한 환경이나 물리적인 전제 없이 비교적 간단한 하드웨어를 이용하여 정보 취득 후 되도록 짧은 시간(latency)내에 가상 영상을 재구성하는 시스템을 설계 구현한다.
실 환경에 존재하는 모든 것을 3차원 모델로 쉽게 복원할 수 있을 것이라는 생각과 원격지에 있는 환경과 사람을 같은 공간에 있는 듯 상호작용할 수 있게 된 것은 그리 오래되지 않았다. 이는 일정 해상도를 보장해주는 RGB-D 센서의 개발과 이러한 센서들을 사용한 3차원 복원 관련 연구들이 활발히 수행되면서 가능하게 되었다. 본고에서는 널리 쓰이고 있는 RGB-D 카메라를 사용하여 실시간으로 때로는 온라인상에서 3차원으로 복원하고 가시화하는 기술에 대하여 살펴보고자 한다. 하나 또는 여러 개의 RGB_D 카메라를 사용하거나 모바일 장치에 장착된 RGB-D 센서를 사용하여 넓은 공간, 움직이는 사람, 온라인 상태의 환경 등을 실시간으로 복원하기 위한 기술들을 세부적으로 설명한다. 또한, 최근에 발표된 기술들이 다루고 있는 이슈들을 설명하고 향후 3차원 복원기술의 연구개발 방향에 대해서 논의한다.
Transient and asymmetric density distributions have been investigated by three-dimensional digital speckle tomography with a novel integration method. Multiple CCD images captured movements of speckles in three angles of view simultaneously because the flows were asymmetric and unsteady. The speckle movements which have been formed by a ground glass between no flow and downward butane flow from a circular half opening have been calculated by a cross-correlation tracking method so that those distances can be transferred to deflection angles of laser rays for density gradients. A novel integration method has been developed to obtain projection data from the deflection angles for the speckle tomography.'The three-dimensional density fields have been reconstructed from the accurate projection values by a real-time multiplicative algebraic reconstruction technique (MART) with the developed integration method.
The movements of the human body are difficult to capture owing to the complexity of the three-dimensional skeleton model and occlusion problems. In this paper, we propose a motion capture system that tracks dynamic human motions in real time. Without using external markers, the proposed system adopts multiple depth sensors (Microsoft Kinect) to overcome the occlusion and body rotation problems. To combine the joint data retrieved from the multiple sensors, our calibration process samples a point cloud from depth images and unifies the coordinate systems in point clouds into a single coordinate system via the iterative closest point method. Using noisy skeletal data from sensors, a posture reconstruction method is introduced to estimate the optimal joint positions for consistent motion generation. Based on the high tracking accuracy of the proposed system, we demonstrate that our system is applicable to various motion-based training programs in dance and Taekwondo.
After 1980's, as economy was rapidly grown and real estate market was active, greatly increased in population has been supplied to the city. Accordingly, national apartment house market is located in the form of Urban Housing Culture. However, as time goes by the apartment houses where the supply of mass became superannuated and residential environment became poor. So, the environment of old apartment houses has been changed to improve with reconstruction. It has been changed in response to the demands of the times. It is one of essential part in a remodeling field for the future although it has some problems in the way that uses existing buildings.
In this study we propose a method for 3D landform reconstruction and object modeling method by generating contour lines on the map using a depth sensor which abstracts characteristics of geological layers from the depth map. Unlike the common visual camera, the depth-sensor is not affected by the intensity of illumination, and therefore a more robust contour and object can be extracted. The algorithm suggested in this paper first abstracts the characteristics of each geological layer from the depth map image and rearranges it into the proper order, then creates contour lines using the Bezier curve. Using the created contour lines, 3D images are reconstructed through rendering by mapping RGB images of the visual camera. Experimental results show that the proposed method using depth sensor can reconstruct contour map and 3D modeling in real-time. The generation of the contours with depth data is more efficient and economical in terms of the quality and accuracy.
Abdelsalam, Dahi Ghareab;Baek, Byung-Joon;Kim, Dae-Suk
Journal of the Optical Society of Korea
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제15권2호
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pp.146-151
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2011
We describe, throughout a Mach-Zehnder interferometric configuration, a new test sieves calibration method based on off-axis digital holography. The experiment is conducted on a test sieve of square openings. The nominal sieve opening is 1.00 mm with maximum individual opening of 1.14 mm in size. The recorded off-axis hologram is numerically processed using Fresnel transforms to obtain an object wave (amplitude and phase). From the reconstructed phase, the average size of the illuminated openings has been measured precisely. The proposed method can provide a real time solution for calibrating test sieves very precisely and with moderate accuracy.
최근 수년간 의료영상분야는 국내외적으로 급격한 발전을 거듭하고 있다. 특히 자기공명영상장치 (Magnetic Resonance Imaging), X-ray CT(Computed Tomography)와 단층촬영장치는 인체내부를 비침습적(non-invasive)으로 영상화함으로써 해부학적인 질병진단에 많은 장점을 가지고 있다. 이와같은 단층영상 재구성에는 역매트릭스법(matrix inversion). 반복재구성법(interative method), 역투영 법(back-projection), 2차원 Fourier 변환법(2D FFT), 중첩재구성법(Filtered back-projection) 등의 다양한 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 X-ray CT에서의 단층영상재구성 기법 중 널리 사용되고 있는 Filtered Back Projection 기법의 연산순서도와 연산량을 분석하고 이를 시뮬레이션을 통하여 확인하고 실시간 영상재구성을 위하여 범용 Digital Signal Processor의 병렬처리시스템 구성에 기반된 최적 Architecture를 선정하고자 한다.
Compton imaging is the main method for locating radioactive hot spots emitting high-energy gamma-ray photons. In particular, this imaging method is crucial when the photon energy is too high for coded-mask aperture imaging methods to be effective or when a large field of view is required. Reconstruction of the photon source requires advanced Compton event processing algorithms to determine the exact position of the source. In this study, we introduce a novel method based on a Deep Learning algorithm with a Convolutional Neural Network (CNN) to perform Compton imaging. This algorithm is trained on simulated data and tested on real data acquired with Caliste, a single planar CdTe pixelated detector. We show that performance in terms of source location accuracy is equivalent to state-of-the-art algorithms, while computation time is significantly reduced and sensitivity is improved by a factor of ~5 in the Caliste configuration.
Su, Xiaohui;Ming, Keyu;Zhang, Xiaodong;Liu, Junming;Lei, Da
Journal of Information Processing Systems
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제17권1호
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pp.14-27
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2021
Strong earthquakes have caused substantial losses in recent years, and earthquake risk prevention has aroused a significant amount of attention. Earthquake risk prevention products can help improve the self and mutual-rescue abilities of people, and can create convenient conditions for earthquake relief and reconstruction work. At present, it is difficult for earthquake risk prevention information systems to meet the information requirements of multiple scenarios, as they are highly specialized. Aiming at mitigating this shortcoming, this study investigates and analyzes four user roles (government users, public users, social force users, insurance market users), and summarizes their requirements for earthquake risk prevention products in the whole disaster chain, which comprises three scenarios (pre-quake preparedness, in-quake warning, and post-quake relief). A targeted recommendation rule base is then constructed based on the case analysis method. Considering the user's location, the earthquake magnitude, and the time that has passed since the earthquake occurred, a targeted recommendation model is built. Finally, an Android APP is implemented to realize the developed model. The APP can recommend multi-form earthquake risk prevention products to users according to their requirements under the three scenarios. Taking the 2019 Lushan earthquake as an example, the APP exhibits that the model can transfer real-time information to everyone to reduce the damage caused by an earthquake.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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