• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권6호
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• pp.3121-3142
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• 2017

We present a method for 3D shape reconstruction of inextensible deformable surfaces from a single image. The key of our approach is to represent the surface as a 3D triangulated mesh and formulate the reconstruction problem as a sequence of Linear Programming (LP) problems. The LP problem consists of data constraints which are 3D-to-2D keypoint correspondences and shape constraints which are designed to retain original lengths of mesh edges. We use a closed-form method to generate an initial structure, then refine this structure by solving the LP problem iteratively. Compared with previous methods, ours neither involves smoothness constraints nor temporal consistency, which enables us to recover shapes of surfaces with various deformations from a single image. The robustness and accuracy of our approach are evaluated quantitatively on synthetic data and qualitatively on real data.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.3-5
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• 2005

Vessel boundary detection and modeling is a difficult but a necessary task in analyzing the mechanics of inflammation and the structure of the microvasculature. In this paper we present a method of analyzing the structure by means of an active contour model(using GVF Snake) for vessel boundary detection and 3D reconstruction. For this purpose we used a virtual vessel model and produced a phantom model. From these phantom images we obtained the contours of the vessel by GVF Snake and then reconstructed a 3D structure by using the coordinates of snakes.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.436-443
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• 1999

대부분의 3차원 물체 복원 기술은 물체를 다수의 평면으로 나누고 물체의 각 표면을 근사시켜 표현한다. 주어진 분류치를 사용하여 mesh를 초기화시키는 Marching Cubes 알고리듬과 Delaunay Tetrahedrisation이 널리 사용되고 있다. 이와 더불어 deformable 모델은 적은수의 가정만으로도 다양한 종류의 데이터들에 대한 복원 및 재구성을 할수 있기 때문에 일반적인 물체복원에 적합하다. 현재 defrmable 모델이 기반이 된 복원 시스템에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 곡면으로 이루어진 물체에 대해서 적응 simplex mesh 기술을 바탕으로 3차원 물체를 압축 복원하는 방법을 제시한다. 이방법은 미리 정해진 mesh 구조를 변형시키고 곡률과 같은 기하학적인 특성들을 다시 설정하면서 본래의 3차원 물체로 접근시킨다. 시뮬레이션을 통해서 높은 압축률로 물체를 복원하고 물체의 모양을 최적으로 기술하기 위해 정점들이 곡률이 높은 곳으로 집중되는 것을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.264-272
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• 2019

본 논문은 비디오로부터 추출한 프레임으로부터 3차원 인체 형상과 자세 복원을 수행하고 이를 시간 축에서 자연스럽고 부드러운 움직임을 나타내도록 보정하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 비디오로부터 추출한 개별 프레임으로부터 convolutional neural network을 이용하여 관절의 위치와 인체의 윤곽을 추정한다. 인체의 형상 및 자세는 매개변수 기반의 3차원 변형가능 모델(morphable model)을 2차원 영상으로 투영후 정합하여 최적의 매개변수 값을 추정한다. 이 때 각 프레임에 대한 복원이 개별적으로 수행되면 시간 축에서 자세의 연속성과 체형의 일관성이 보장되지 못하고 올바르지 못한 복원 결과가 나타난다. 제안하는 기법은 이러한 문제점을 보완하기 위하여 각 프레임으로부터 복원된 3차원 변형가능 모델의 주성분 매개변수의 분석 및 보간을 수행한다. 실험결과 3차원 인체 복원에 오류가 발생한 프레임에 대해 이전과 이후 프레임들 사이의 관계를 통해 오류가 보정되어 개선된 복원 결과를 얻을 수 있음을 보인다.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제1권4호
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• pp.272-288
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• 2014

This paper presents a two-step, semi-automated method for reconstructing a three-dimensional (3D) shape of the prostate from a 3D transrectal ultrasound (TRUS) image. While the method has been developed for prostate ultrasound imaging, it can potentially be applicable to any other organ of the body and other imaging modalities. The proposed method takes as input a 3D TRUS image and generates a watertight 3D surface model of the prostate. In the first step, the system lets the user visualize and navigate through the input volumetric image by displaying cross sectional views oriented in arbitrary directions. The user then draws partial/full contours on selected cross sectional views. In the second step, the method automatically generates a watertight 3D surface of the prostate by fitting a deformable spherical template to the set of user-specified contours. Since the method allows the user to select the best cross-sectional directions and draw only clearly recognizable partial or full contours, the user can avoid time-consuming and inaccurate guesswork on where prostate contours are located. By avoiding the usage of noisy, incomprehensible portions of the TRUS image, the proposed method yields more accurate prostate shapes than conventional methods that demand complete cross-sectional contours selected manually, or automatically using an image processing tool. Our experiments confirmed that a 3D watertight surface of the prostate can be generated within five minutes even from a volumetric image with a high level of speckles and shadow noises.