다중 모달리티 영상정합은 서로 다른 성격의 두 영상의 중요정보를 결합하여 복합적 정보를 얻기 위해 널리 사용되는 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 정합 대상 객체의 초기위치 및 방향에 종속적이지 않고, 낮은 정합오차 범위 내에서의 안정적인 정합을 지원하기 위하여 기존의 표면기반 정합 기법을 개선한 모멘트 정보 및 표면거리 기반의 정합 기법을 제시한다. 제안방법에서는 우선 정합대상객체의 표면 윤곽 점을 추출하고, 이를 기반으로 대상객체의 모멘트 정보를 추출하여, 표면거리 기반 상세 정합 이전에 모멘트 정보를 일치시키는 변환을 수행함으로써, 정합이전 대상객체의 위치 및 방향이 상이한 경우에 있어서도 정합이 안정적으로 수행되도록 한다. 또한 테스트 영상에 대한 표면 대표점 추출 시, 표면 코너추출법을 적용함으로써, 기존 표면 정보 기반 정합기법에서 일반적으로 사용하고 있는 무작위 샘플링 및 일정간격 샘플링에 의한 취약점을 보완한다. 본 논문에서 제안기법의 검증을 위하여 뇌 부위 자기공명단층영상(MRI)과 양자 방출 단층 촬영 영상(PET)을 적용하고, 정합오류율과 정합결과에 대한 2,3차원 가시화 영상의 육안평가를 통하여 정확성 및 안정성 측면을 검증한다.
In this study, we investigated the rotational characteristics which were comprised of directionality and linearity of target registration error (TRE) as a study in advance to enhance the accuracy of contour-based registration in neuronavigation. For the experiment, two rigid head phantoms that have different faces with specially designed target frame fixed inside of the phantoms were used. Three-dimensional coordinates of facial surface point cloud and target point of the phantoms were acquired using computed tomography (CT) and 3D scanner. Iterative closest point (ICP) method was used for registration of two different point cloud and the directionality and linearity of TRE in overall head were calculated by using 3D position of targets after registration. As a result, it was represented that TRE had consistent direction in overall head region and was increased in linear fashion as distance from facial surface, but did not show high linearity. These results indicated that it is possible for decrease TRE by controlling orientation of facial surface point cloud acquired from scanner, and the prediction of TRE from surface registration error can decrease the registration accuracy in lesion. In the further studies, we have to develop the contour-based registration method for improvement of accuracy by considering rotational characteristics of TRE.
서로 다른 종류의 영상을 정확하게 연관시켜 복합적인 정보를 제공하는 다중모달리티 의료 영상정합기법 중 표면정보 기반 영상정합에서는 일반적으로 동일 대상에 대한 서로 다른 모달리티에서 추출된 표면 윤곽정보 사이의 거리를 최소화함으로써 매칭이 이루어진다. 그런데 동일대상에 대해 취득되는 서로 다른 두 모달리티는 관심 영역 상의 표면 특성이 서로 유사하다. 그러므로 다중모달리티 영상정합에서 표면거리와 함께 표면의 형태 특성을 고려하여 두 영상을 매칭하는 방법이 정합결과의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 동일 대상의 서로 다른 두 모달리티 뇌영상 간의 표면거리와 표면곡률을 최적화하는 정합기법을 제안한다. 영상정합은 참조영상과 테스트영상에 대한 표면정보 생성과 이 두 개의 표면정보를 최적화하는 단계로 구성된다. 표면정보 생성 단계에서는 두 모달리티로부터 관심영역의 윤곽선을 추출하고, 이 중 참조 볼륨의 윤곽선에 대해서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 구성하게 된다. 최적화 단계에서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 참조하는 최적화 평가함수(cost function)에 의해 두 객체의 표면거리 차이와 표면곡률 차이를 최소화하는 정합 변환 값이 결정되고, 이것이 테스트영상의 변환에 적용되어 결과적으로 두 영상이 정합 되게 된다. 제안된 최적화 평가함수는 표면거리 정보만을 사용하는 평가함수에 비해 보다 견고한 정합 정확도를 보였으며 또한 본 연구는 정합결과의 볼륨 가시화를 통해 효율적인 영상 분석 수단을 제공하고자 하였다.
Several photogrammetric and geographic information system applications such as surface matching, object recognition, city modeling, environmental monitoring, and change detection deal with multiple versions of the same surface that have been derived from different sources and/or at different times. Surface registration is a necessary procedure prior to the manipulation of these 3D datasets. This need is also applicable in the field of medical imaging, where imaging modalities such as magnetic resonance imaging (MRI) can provide temporal 3D imagery for monitoring disease progression. This paper will present a general automated surface registration procedure that can establish correspondences between conjugate surface elements. Experimental results using light detection and ranging (LIDAR) and MRI data will verify the feasibility, robustness, and accuracy of this approach.
최근 과학기술의 발달과 급속한 도시화, 산업화 등으로 토지활용에 대한관심이 증가됨에 따라 토지의 이용이 지표면뿐만 아니라 지상의 공간과 지하의 공간으로 확대되고 있다. 이와 같은 토지이용의 입체화에 따라 공간상의 권리의 대상인 각종 건축물 및 시설물 등을 현재의 2차원 지적등록 방법으로는 그 한계성을 나타내고 있다. 따라서 지표면은 물론 공간상에 생성될 수 있는 다양한 형태의 구조물 및 시설물 등의 물리적 객체와 소유권 및 기타 권리관계를 등록할 수 있는 방안이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 3차원 지적등록의 필요성과 3차원 지적등록의 대상 등의 분석을 통하여 공간상의 3차원 지적 분할과 이의 가시화를 통하여 실현가능한 3차원 지적 등록을 위한 모형을 제시하고자 하였다.
Generally, curved surfaces of ship hull are deformed by flame bending (line heating), multi-press forming, and die-less forming method. The forming methods generate the required in-plane/bending strain or displacement on the flat plate to make the curved surface. Multi-press forming imposes the forced displacements on the flat plate by controlling the position of each pressing points based upon the shape difference between the unfolded flat plate and the curved object shape. The flat plate has been obtained from the unfolding system that is independent of the ship CAD. Apparently, the curved surface and the unfolded-flat surface are expressed by different coordinate systems. Therefore, one of the issues is to find a registration of the unfolded surface and the curved shape for the purpose of minimum amount of forming works by comparing the two surfaces. This paper presents an efficient algorithm to get an optimized registration of two different surfaces in the multi-press forming of ship hull plate forming. The algorithm is based upon the ICP (Iterative Closest Point) algorithm. The algorithm consists of two iterative procedures including a transformation matrix and the closest points to minimize the distance between the unfolded surface and curved surfaces. Thereby the algorithm allows the minimized forming works in ship-hull forming.
This paper describes a variant of the extended Gaussian image based registration algorithm for point clouds with surface color information. The method correlates the distributions of surface normals for rotational alignment and grid occupancy for translational alignment with hue filters applied during the construction of surface normal histograms and occupancy grids. In this method, the size of the point cloud is reduced with a hue-based down sampling that is independent of the point sample density or local geometry. Experimental results show that use of the hue filters increases the registration speed and improves the registration accuracy. Coarse rigid transformations determined in this step enable fine alignment with dense, unfiltered point clouds or using Iterative Common Point (ICP) alignment techniques.
The skin movement artifacts are referred to as the relative motion of skin with respect to the motion of underlying bones. This is of great importance in joint biomechanics or internal kinematics of human body. This paper describes a novel experiment that measures the skin movement of a hand based on MR(magnetic resonance) images in conjunction with surface modeling techniques. The proposed approach consists of 3 phases: (1) MR scanning of a hand with surface makers, (2) 3D reconstruction from the MR images, and (3) registration of the 3D models. The MR images of the hand are captured by 3 different postures. And the surface makers which are attached to the skin are employed to trace the skin motion. After reconstruction of 3D models from the scanned MR images, the global registration is applied to the 3D models based on the particular bone shape of different postures. The results of registration are then used to trace the skin movement by measuring the positions of the surface markers.
Precise geometric registration is required in multi-source data fusion process to obtain synergistic results successfully. However, most of the previous studies focus on the assumption of perfect registration or registration in a limited local area with intuitively derived simple geometric model. In this study, therefore, we developed a robust method for geometric registration based on a systematic model that is derived from the geometry associated with the data acquisition processes. The key concept of the proposed approach is to utilize smooth planar patches extracted from LIDAR data as control surfaces to adjust exterior orientation parameters of the aerial images. Registration of the simulated LIDAR data and aerial images was performed. The experimental results show that the RMS value of the geometric discrepancies between two data sets is decreased to less than ${\pm}0.30\;m$ after applying suggested registration method.
This paper describes a novel experiment that measures the skin movement of a hand based on MR (magnetic resonance) images in conjunction with surface modeling techniques. The proposed approach consists of 3 phases: (1) MR scanning of a hand with surface makers, (2) 3D reconstruction from the MR images. and (3) registration of the 3D models. The results of registration are used to trace the skin movement with respect to underlying bone motions by measuring the positions of the surface markers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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