Yoo, Eun Jin;Park, So Young;Yom, Jae-Hong;Lee, Dong-Cheon
한국측량학회지
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제31권6_2호
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pp.611-623
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2013
Point cloud data (i.e., LiDAR; Light Detection and Ranging) collected by Airborne Laser Scanner (ALS) system is one of the major sources for surface reconstruction including DEM generation, topographic mapping and object modeling. Recently, demand and requirement of the accurate and realistic Digital Building Model (DBM) increase for geospatial platforms and spatial data infrastructure. The main issues in the object modeling such as building and city modeling are efficiency of the methodology and quality of the final products. Efficiency and quality are associated with automation and accuracy, respectively. However, these two factors are often opposite each other. This paper aims to introduce correction scheme of incorrectly determined Model Key Points (MKPs) regardless of the segmentation method. Planimetric and height locations of the MKPs were refined by surface patch fitting based on the Least-Squares Solution (LESS). The proposed methods were applied to the synthetic and real LiDAR data. Finally, the results were analyzed by comparing adjusted MKPs with the true building model data.
연골 영역화는 골관절염의 진단이나 치료를 위해 중요하지만, 모양이 얇고 의료영상 내에서 주변 조직과의 명암 차이가 크지 않기 때문에 현재까지 전문가가 많은 시간과 노력을 들여 수동으로 하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 3차원 자기공명(Magnetic Resonance : MR)영상 내에서 연골을 자동으로 영역화하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전문가에 의해 수동으로 영역화된 소수의 의료영상을 학습 데이터베이스로 하여 우선 연골을 지역적인 부분(local patch)들로 분할하여 부분별로 영역화한 후, 부분별 결과들을 취합하고 정제하는 과정으로 이루어진다. 연골 영역화를 위해 먼저 위치와 밝기 값의 외관정보 (appearance)를 이용하여 뼈와 연골의 경계(bone-cartilage interface)를 추출해내고, 이 경계를 기준으로 하여 연골이 포함되는 주변 영역을 일정한 크기의 패치로 분할한다. 다음, 분할된 패치들의 정보를 이용해, 패치마다 형상 사전지식(shape prior)과 외관 사전지식(appearance prior)을 얻어내고 두 사전지식 간의 비율을 적응적으로 결정한다. 이후 패치마다 사전지식 정보를 통해 에너지를 정의하고, 그래프 컷(Graph Cut) 기법을 통해 이 에너지를 최소화하는 최적의 영역화 결과를 도출한다. 마지막으로 지역적으로 얻어진 영역화 결과들을 모양 사전지식으로 하여 전체적인 연골에 대해 전역적 개선 과정을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안하는 자동 영역화 기법으로 임상적으로 유용한 영역화 결과를 얻을 수 있음을 제시한다.
본 논문에서는 삼각형으로 이루어진 3차원 메쉬 데이터의 영역화에 대한 알고리듬을 서술한다. 제안하는 알고리듬은 메쉬 표면을 구성하는 삼각형들의 방향성에 기반한 것으로, 인접한 삼각형 쌍들의 반복적인 병합을 이용한다 메쉬 표면은 각각의 영역이 비슷한 법선 벡터를 가지는 삼각형들로 구성되도록 여러 개의 영역으로 영역화된다. 따라서 각 영역은 평면 조각으로 근사될 수 있으며, 각 영역의 경계선은 인간이 전체 메쉬 모델을 지각적으로 이해하는데 있어서 중요한 기하학적인 정보를 포함한다. 실험 결과는 제안하는 알고리듬이 효율적으로 동작하고 있음을 보여준다.
This paper describes one method of reverse engineering that machines a free form shape without descriptive model. A portable five-axes 3D CMM was used to digitize point data from physical model. After approximation by rational B-spline curve from digitized point data of a geometric shape, a surface was constructed by the skinning method of the cross-sectional design technique. Since a surface patch was segmented by fifteen part, surface merging was also implemented to assure the surface boundary continuity. Finally, composite surface was transferred to commercial CAD/CAM system through IFES translation in order to machine the modeled geometric shape.
항공 레이저 스캐너 시스템은 3차원 공간좌표를 획득할 수 있는 센서로서 획득된 LiDAR 데이터는 공간 정보 분야에서 건물 모델링에 많이 이용되고 있다. 또한 LiDAR데이터는 불규칙한 좌표로 이루어져 있으며 시각적인 정보가 결여되어 있으므로 데이터 처리가 복잡하다. 본 연구에서는 디지털 항공영상에서 생성된 단위 요소면을 이용하여 LiDAR 데이터를 분할하고 분할된 데이터를 기반으로 다양한 지붕의 형태를 분석하여 평면, 곡면(돔형, 아치형)등으로 판별하고 건물 모델링을 위한 최적의 함수를 결정하였다. 실제 영상에서는 그림자. 색조변화 등에 의해 정확한 데이터 분할에 문제점이 발생할 수 있으므로 이를 보완하기 위하여 영상에서 경계선 추출 결과 불필요한 경계선들은 제거할 수 있는 방법이 요구된다.
건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 연구논문이나 실험적으로 시도되고 있는 일부 자동화 방법은 건물을 정확하고 세밀하게 묘사하는데 한계가 있다. 건물의 3차원 모델링을 자동화하기 위해서는 건물 외곽선과 지붕 모양을 정확하게 추정할 수 있는 알고리즘이 필수적이다. 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 항공라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물에 대한 3차원 정보를 제공하지만, 이를 이용하여 건물 외곽선을 정확하게 추정하기에는 기술적으로 어려움이 있다. 따라서 기존에 구축된 수치지도의 건물 외곽선을 이용한다면, 항공라이다 데이터를 이용하여 3차원 평면을 최소단위로 하는 건물지붕의 구성요소들을 조합하여 자동으로 건물지붕의 3차원 모델링이 가능하다. 본 논문은 기 구축된 수치지도의 건물 외곽선과 옥트리(octree) 분할을 기반으로 항공라이다 데이터를 이용하여 건물지붕의 구성요소를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 지붕의 구성요소를 추출한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 평면, 게이블, 다면, 곡면 등 다양한 형태의 지붕에 대한 구성요소들을 자동으로 추출 할 수 있었다.
The genus Paracalanus Boeck, 1864 dominate zooplankton communities in waters off Korean peninsula. Zooplankton samples collected from four waters (Uljin, Hadong, Youngkwang, Cheju) were sorted for specimens belonging to the genus Paracalanus. Paracalanus sp. regarded to p. paMus or p. indicus were examined. Body of male has cephalosome dorsal hump (CDH). Urosomites have four segments in female and five segments in male. In male, antennule is symmetry and fused without geniculation. The male antennule carries more aesthetascs than those in female antennule. Female P1-P4 is similar to those of male in seta and spine formular. Spinules on surface of legs are different each other. The female P5 is symmetrical, and composed of 2 segment. In male, it is aymmetrical and left leg composed of 5 segments, right leg 2-segmented. Male found patch of fine spinule on terminal inner surface of outer process on fifth segment. Sexual dimorphism appear saliently in mouth appendages. Mandible lacks of gnathobase; maxillule is apparently reduced; maxilla degrades it i]l female and remains vestiges between maxillule and maxilliped; maxilliped terminal part indistinctly articulated and carrying behind three strong plumose setae. With the absence of gnathobase in male, we conclude that male Paracalanus sp. does not feed.
Park, So Young;Yoo, Eun Jin;Lee, Dong-Cheon;Lee, Yong Wook
한국측량학회지
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제30권6_2호
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pp.643-651
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2012
Object recognition belongs to high-level processing that is one of the difficult and challenging tasks in computer vision. Digital photogrammetry based on the computer vision paradigm has begun to emerge in the middle of 1980s. However, the ultimate goal of digital photogrammetry - intelligent and autonomous processing of surface reconstruction - is not achieved yet. Object recognition requires a robust shape description about objects. However, most of the shape descriptors aim to apply 2D space for image data. Therefore, such descriptors have to be extended to deal with 3D data such as LiDAR(Light Detection and Ranging) data obtained from ALS(Airborne Laser Scanner) system. This paper introduces extension of chain code to 3D object space with hierarchical approach for segmenting point cloud data. The experiment demonstrates effectiveness and robustness of the proposed method for shape description and point cloud data segmentation. Geometric characteristics of various roof types are well described that will be eventually base for the object modeling. Segmentation accuracy of the simulated data was evaluated by measuring coordinates of the corners on the segmented patch boundaries. The overall RMSE(Root Mean Square Error) is equivalent to the average distance between points, i.e., GSD(Ground Sampling Distance).
라이다 시스템은 신속하고 정확한 3차원 데이터 생성으로 인해 주목받는 시스템이 되었다. 지형공간정보 분야에서 원시 라이다 데이터로부터 3차원 건물모델과 같은 가치가 부가된 정보를 생산하는 기술은 오랫동안 관심 있는 연구주제로 다루어졌다. 본 논문은 라이다 데이터로부터 건물과 같은 인공지물의 주요 구성요소인 3차원 평면을 추출하는 내용을 담고 있다. 이 연구에서는 최적의 평면을 결정하기 위해 라이다 데이터에 포함된 이상치의 영향을 제거 또는 최소화 시키고, 두 평면이 만나는 지역에서 정확한 평면을 추출하는 하는 방법을 소개한다. 각 라이다 포인트에 대해서 plane fitting이 수행된 후, 결정된 세 개의 평면식 매개변수들은 의사색상값으로 변환되고, 이를 이용하여 평면을 추출하게 된다. 제안된 방법은 항공 라이다와 지상라이다 데이터 두 가지를 사용하여 그 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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