• 한국통신학회논문지
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• 제30권8C호
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• pp.824-831
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• 2005

LR 영상을 이용하는 HR 영상 재구성에서 추정된 움직임 벡터의 오류는 재구성된 영상의 화질을 저하시킨다. 이를 해결하기 위해 움직임 추정과 HR 영상의 추정을 동시에 하는 방법들이 제안되었으나, 블록 정합법과 같은 간단한 방법을 사용하는 경우 추정된 움직임 벡터에는 여전히 오류가 발생한다. 본 논문에서는 정규화된 움직임 추정과 POCS를 이용한 HR 영상 재구성을 동시에 하는 IBR 재구성 방법을 제안한다. 이 방법에서는 어느 한 화소의 움직임 벡터가 이웃의 움직임 벡터들과 연관성이 있음을 이용하여 블록 정합법에 정규화를 적용하여 움직임 추정이 이루어진다. 제안된 방법을 사용한 실험 결과 종래의 방법에 비하여 움직임 추정이 개선되었으며 이에 따라서 재구성된 고해상도 영상의 화질과 PSNR이 현저히 개선되었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권10호
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• pp.3709-3715
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• 2023

It is an important work to measure the dimensions of underwater spent fuel assemblies in the nuclear power industry during the overhaul, to judging whether the spent fuel assemblies can continue to be used. In this paper, a three dimensional reconstruction method for underwater spent fuel assemblies of nuclear reactor based on linear structured light is proposed, and the topography and size measurement was carried out based on the reconstructed 3D model. Multiple linear structured light sensors are used to obtain contour size data, and the shape data of the whole spent fuel assembly can be collected by one-dimensional scanning motion. In this paper, we also presented a corrected model to correct the measurement error introduced by lead-glass and water is corrected. Then, we set up an underwater measurement system for spent fuel assembly based on this method. Finally, an underwater measurement experiment is carried out to verify the 3D reconstruction ability and measurement ability of the system, and the measurement error is less than ±0.05 mm.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.1-9
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• 2023

전산화단층촬영조영술(computer tomography angiography, CTA)의 최적 화질을 위한 서로 다른 요오드 농도와 스캔 매개변수를 적용하여 필터 보정 역투영 (filtered back projection, FBP), 혼합형 반복재구성 (hybrid-iterative reconstruction, hybrid-IR) 및 딥러닝 재구성 (deep learning reconstruction, DLR)의 화질적 특성을 정량적으로 평가하였다. 320행 검출기 CT 스캐너에서 지름 19 cm의 원통형 물 팬텀 가장자리에 있는 다양한 요오드 농도 (1.2, 2.9, 4.9, 6.9, 10.4, 14.3, 18.4 및 25.9 mg/mL)의 팬텀을 스캔하였다. 각각의 재구성 기술을 사용하여 획득한 데이터는 노이즈 (noise), 변동 계수 (coefficient of variation, COV) 및 평균 제곱근 오차 (root mean square error, RMSE)을 통해 영상을 분석하였다. 요오드의 농도가 증가할수록 CT number 값은 증가하였지만 노이즈 변화는 특별한 특성을 보이지 않았다. 다양한 관전류 및 관전압에서 FBP, adaptive iterative dose reduction (AIDR) 3D 및 advanced intelligent clear-IQ engine (AiCE)에 대해 요오드 농도를 증가할수록 COV는 감소하였고 요오드 농도가 낮을 때는 재구성 기술 간의 COV 차이가 다소 발생하였지만, 요오드 농도가 높아짐에 따라 그 차이는 미약한 결과를 보였다. 또한, AiCE에서는 요오드 농도가 높아질수록 RMSE는 감소하지만 특정한 농도 (4.9 mg/mL) 이후에는 RMSE가 오히려 증가 되는 특성을 보여주었다. 따라서 최적의 CTA 영상 획득을 위해 재구성 기술에 따른 요오드 농도의 변화 및 다양한 관전류 및 관전압의 스캔 매개변수의 특성을 고려하여 환자 스캔을 해야 할 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.638-643
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• 2009

A computer-generated hologram(CGH) is made for three-dimensional image reconstruction of a virtual object which is a difficult to irradiate the laser light directly. One of the adverse effect factors is quantization of wave front computed by program when a computer-generated hologram is made. Amplitude element is not considered in Kinoform, it needs processing to reduce noise or false image. So several investigation was reported that the improvement of reconstructed image of Kinoform. Means to calculate the most suitable complex amplitude distribution are iterative algorithm, simulated annealing algorithm and genetic Algorithm. Error diffusion method reconstructed to separate the object as for the noise that originated in the quantization error. So it is efficient method to obtain high quality image with not many processing.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.715-717
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• 2004

This paper proposes a new reconstruction method of high-resolution facial image from a low-resolution facial image based on a recursive error back-projection of top-down machine learning. A face is represented by a linear combination of prototypes of shape and texture. With the shape and texture information about the pixels in a given low-resolution facial image, we can estimate optimal coefficients for a linear combination of prototypes of shape and those of texture by solving least square minimization. Then high-resolution facial image can be obtained by using the optimal coefficients for linear combination of the high-resolution prototypes, In addition to, a recursive error back-projection is applied to improve the accuracy of synthesized high-resolution facial image. The encouraging results of the proposed method show that our method can be used to improve the performance of the face recognition by applying our method to reconstruct high-resolution facial images from low-resolution one captured at a distance.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.38-46
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• 2008

중요영상 선택 알고리즘은 다수의 비교정 영상으로부터 3차원 재구성을 위해 필수 영상을 선택하는 과정이다. 또한 3차원 재구성을 위해 영상들 사이의 카메라 자동교정(auto-calibration)이 필수적이다. 본 논문은 재구성 오차를 최대한 줄이는 최적의 영상을 선택하는 중요영상 선택 알고리즘을 제안한다. 선택된 중요영상들 사이의 카메라 투영행렬은 카메라 전자동교정(full-auto-calibration)과정을 통하여 추정한다. 정확하게 추정된 카메라 투영행렬로부터 대수학적 유도를 이용하여 기본행렬(fundamental matrix)을 계산하고, 이로부터 잘못된 대응점들을 제거하여 최종적으로 3차원 데이터를 얻는다. 실험 결과는 제안한 중요영상 선택 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 적은 시간이 소요되며, 재구성된 3차원 데이터의 오차가 가장 작았다. 대수학적 유도로부터 얻어낸 기본행렬은 다른 알고리즘에 비해 매우 짧은 시간이 소요 되며 평균 오차는 비슷한 결과를 갖는다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.18-23
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• 2008

본 논문에서는 SR(Super Resolution) 복원 과정에 있어 사용되는 입력 후보 영상 중 적합한 입력 영상을 자동 선택하는 알고리즘을 제안함으로써 복원된 고해상도 영상의 질을 개선하고자 한다. SR 복원과정에서 이상적인 결과 영상을 얻기 위해서는 입력되는 모든 영상이 유기적으로 잘 정합 되어야 하지만, 실제로는 그렇지 못하다. 이런 이유로 입력 후보군 영상의 정합 적합성이 얼마나 높은가가 단순히 많은 입력 영상의 수보다 고품질의 고해상도 결과 영상을 얻는데 더욱 결정적이라 할 수 있다. 입력 영상의 적합성은 통계 특성 및 정합 특성을 이용하여 평가 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 SR 복원과정에 정합 적합성을 자동으로 평가하여 이에 따라 입력 영상을 결정하는 전처리 과정을 제안하고 구조화하였다. 또한 비디오 시퀀스의 모든 입력 영상은 SR 복원과정의 기준 영상이나 저해상도 입력 영상과 같이 사용될 수 있으므로 본 논문에서는 연속적인 비디오 시퀀스를 위한 SR 복원알고리즘을 제안한다. 적합성의 유무는 임계값(Threshold Value)에 의해 결정되며, 이 임계값은 기준 영상과의 움직임 추정에서 그 보상 값의 오류 값 중 최대치(MMCE, Maximum Motion Compensation Error)로 결정된다. 만약 저해상도 입력 영상의 보상 오류 값의 범위가 0과 MMCE사이(0 < MCE < MMCE )값이라면 그 범위 안의 입력 후보 영상은 SR 복원과정에 사용되며 범위 밖의 후보영상은 제외된다. 최적의 저해상도 기준(ORLR, Optimal Reference Low Resolution)영상은 선택된 저해상도 입력(SLRI, Selected LR Input)영상들과 각각의 저해상도 기준 입력(RLRI, Reference Low Resolution Input)영상들의 비교를 통해 결정된다. 본 논문에서는 이와 같은 과정에 의해 결정된 저해상도의 최적 기준영상과 선택영상을 'Hardie' 보간법을 사용하여 고해상도 영상을 만들어 내는 것으로 사용자의 조정이 없이도 SR 복원영상의 질적 향상을 가져올 것이라 기대된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.83-86
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• 2005

This paper presents a method for point-based 3D building reconstruction using LiDAR data and digital map. The proposed method consists of three processes: extraction of building roof points, identification of roof types, and 3D building reconstruction. After extracting points inside the polygon of building, the ground surface, wall and tree points among the extracted points are removed through the filtering process. The filtered points are then fitted into the flat plane using ODR(Orthogonal Distance Regression). If the fitting error is within the predefined threshold, the surface is classified as a flat roof. Otherwise, the surface is fitted and classified into a gable or arch roof through RMSE analysis. Based on the roof types identified in automated fashion, the 3D building reconstruction is performed. Experimental results showed that the proposed method classified successfully three different types of roof and that the fusion of LiDAR data and digital map could be a feasible method of modelling 3D building reconstruction.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권2호
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• pp.399-409
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• 2019

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.

• 국제학술발표논문집
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• The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.913-916
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• 2005

This paper presents the development of Artificial Neural Network models for forecasting the cost and contract duration of school reconstruction projects to assist the planners' decision-making in the early stage of the projects. 132 schools reconstruction projects in central Taiwan, which received the most serious damage from the Chi-Chi Earthquake, were collected. The developed Artificial Neural Network prediction models demonstrate good prediction abilities with average error rates under 10% for school reconstruction projects. The analytical results indicate that the Artificial Neural Network model with back-propagation learning is a feasible method to produce accurate prediction results to assist planners' decision-making process.