As three-dimensional range scanners make large point clouds a more common initial representation of real world objects, a need arises for algorithms that can efficiently process point sets. In this paper, we present a method for extracting smooth surfaces from dense point clouds. Given an unorganized set of points in space as input, our algorithm first uses principal component analysis to estimate the surface variation at each point. After defining conditions for determining the geometric compatibility of a point and a surface, we examine the points in order of increasing surface variation to find points whose neighborhoods can be closely approximated by a single surface. These neighborhoods become seed regions for region growing. The region growing step clusters points that are geometrically compatible with the approximating surface and refines the surface as the region grows to obtain the best approximation of the largest number of points. When no more points can be added to a region, the algorithm stores the extracted surface. Our algorithm works quickly with little user interaction and requires a fraction of the memory needed for a standard mesh data structure. To demonstrate its usefulness, we show results on large point clouds acquired from real-world objects.
정규수치표면모델(NDSM: Normalized Digital Surface Model)은 원격탐사데이터의 상세 분석을 위한 핵심 적인 자료로 사용된다. 지상기준높이인 정규수치표면모델을 생성하기 위한 가장 간단한 방법은 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)에서 수치지형모델(DTM: Digital Terrain Model)을 차분하는 것이지만, 무인항공기 데이터의 경우 높은 해상도의 특성상 식생, 도심 구조물 등 많은 수의 복잡한 지형지물을 포함하고 있어 정확한 수치지형모델을 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 무인항공기 데이터의 고해상도 특성을 잘 살리고 비용효율적인 수치지형모델 생성이 가능하도록 RGB 기반 식생 지수인 ExG (Excess Green)를 이용하여 낮은 ExG 값을 갖는 영역 확장법의 초기 시드점을 선정하였다. 이때 국소적으로 낮은 식생지수 값을 갖는 초기 시드점이 잘못 추출되는 문제를 해결하기 위하여 지역적 윈도우 분석을 적용하였다. 이후, 해당 위치의 수치표면모델값을 바탕으로 영역 확장법을 적용하여 이웃하는 지면 화소들을 병합하였다. 영역 확장법 적용을 위해 경사도 파라미터가 사용되었으며 최종적으로 병합된 세그먼트의 크기가 0.25㎡ 초과일 경우 초기 시드점을 지면점으로 결정하였다. 다양한 경사도 파라미터 값을 설정하여 무인항공기 데이터 기반 정규수치표면모델 생성의 최적 경사도 기준값을 도출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 지면점들에 대한 정확도 평가를 수행하였으며 지면점들에 보간법을 적용하여 정규수치표면모델을 생성하고 제안 기법을 농업지역에 적용하여 농작물의 지상기준높이 추출 및 농업 모니터링 가능성을 검증하였다.
원시 LiDAR 데이터는 벡터 구조이기 때문에 직접 활용 시 처리과정이 복잡해지지만, LiDAR 데이터를 필터링을 통해 정규 가상 격자 형태로 변환하면 데이터 용량이 감소되고 처리 속도가 빠르기 때문에 저가의 장비에서도 처리가 가능하다. 특히 Quadtree와 같은 영상 압축 처리 기법을 적용할 경우, 평활화를 통하여 비지면 요소인 자동차, 수목등이 제거되어 모델링에 유리하다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 대용량의 LiDAR 데이터로부터 Quadtree와 영역확장법을 활용하여 지면점을 자동 추출할 수 있는 알고리즘을 제시하였으며, 오차분류기법을 활용하여 정확도를 분석하였다. 그 결과, 지면점 분류 정확도는 98%이상으로 나타나, 지면점 추출에 유리함을 알 수 있었다. 또한 Quadtree와 영역확장법을 활용시 자동차, 수목등의 비지면 요소들을 효과적으로 제거할 수 있었다.
Tai, Nguyen Huy;Park, Jong Seok;Shin, Jong Hwa;Ahn, Tae In;Son, Jung Eek
원예과학기술지
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제32권3호
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pp.340-345
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2014
Since the moisture content (MC) of growing medium closely related with the crop transpiration, the MC should be included to the environmental factors to be considered for irrigation control in soilless culture. The objective of this study was to analyze the transpiration of paprika plants using daily mean solar radiation (RAD) and vapor pressure deficit (VPD) as well as the growth of the plants at different MCs of rockwool growing media. The starting points of irrigation were controlled by a moisture sensor with minimum set points of 40%, 50%, and 60% of MCs. The canopy transpirations were measured for 80 to 120 days after transplanting and analyzed. The transpirations were well regressed with a combination of both RAD and VPD rather than daily mean RAD only under the controlled MCs. The transpiration at 60% MC was higher than those at 50% and 40% MCs. Leaf area, leaf fresh and dry weights at 60% MC were higher than those at 50% and 40% MCs while the number of leaves had no significant difference among the MCs. There were no significant differences in number of fruits and fruit size among all the MCs, while fruit weight was significantly lower at 40% MC than other treatments. Fresh and dry fruit yields were the highest at 60% MC. Therefore it was concluded that the transpiration was affected by the MC of rockwool growing medium and the minimum set point of 50-60% MC of rockwool growing medium gave better effects on the growth of the paprika plants.
We perform seismological diagnostics of the physical parameters in umbral photospheres and G-band bright points. The technique is based on the theory of slow magneto-acoustic waves in a non-isothermally stratified photosphere with uniform vertical magnetic fields. For the seismology of sunspot umbrae, we calculate the weighted frequency of three-minute oscillations observed by SDO/HMI continuum and use it to estimate the Alfvn speed and plasma-beta, which range 7.5-10.5 km/s and 0.65-1.15, respectively. We identify and track bright points in the G-band movie by using a 3D region growing method. Then we apply the seismological diagnostics to the bright points in the Hinode/BFI Blue continuum. We will present the Alfvn speed and plasma-beta in the bright points.
This study was fulfilled by the weighing lysimeter method at the experimental farm of KonKuk University from April to June of 1986 to investgate the amount of evapotranspiration ( ET-lettuec )by the growing periods, evapotranspiration ratio, amount of watering per one time, days of intermission and soil moisture extraction pattern of the crisphead lettuce cultivated in the clay loam soil by different watering points of pFl.7, pF2.O, pF2.7. The results obtained are summar ized as follows : 1.The total evapotranspiration(ETlettuce) of the pFl.7 treatment plot was 358,9mm., 314.9mm in the pF2.O plot and 281.8mm in the pF2.7 plot, therefore the total ETlettuec increased with the difference of 33mm-44mm by the decrease of watering point. 2.The daily maximum ETlettuce by the watering points was 7.66mm, 6:54mm, 5.98mm, respectively in the last ten days of May, and the mean daily ETlettuce during the growing season by the watering points of pFl.7, pF2.O and pF2.7 was 5.44mm(384.5g), 4.77mm(337.2g) and 4.27mm(301.8g), respectively. 3.The evapotranspiration ratio showed maximum value in the middle of May which was the beginning of mid-season stage, and the mean evapotranspiration ratio during the total growing period was 1A7, 1.29, 1.15 by the watering points. 4.The days of watering intermission by the watering points of pFl.7, pF2.O and pF2.7 was 1.0day, 2.9days and 12.Sdays, respectively. 5.The yield of the crisphead lettuce by the watering treatments showed very high significance, and the pF2.O was confirmed as a optimum watering point. 6.The soil moisture extraction pattern(SMEP) of the pF2.0 treatment plot in the initial stage was 85.6% in the 1st and 2nd soil layer and 14.4% in the 3rd and 4th layer, and in the midseason stage, the moisture extraction proportion of the under layer accounted for 34.7%which showed that the root elongated to the lowest soil layer, and there was no difference of the SMEP between the mid-season and late-season stage. 7.The correlation coefficient between the ETlettuce and yield of lettuce by the three watering points was.739, which showed the significance of 5%.
Several segmentation algorithms have been proposed for DTM generation or building modeling from airborne LiDAR data. Three components are important for accurate segmentation: (i) the adjacent relationship of n-nearest points or mesh, etc. (ii) the effective decision parameters of height, slope, curvature, and plane condition, (iii) grouping methods. In this paper, we created the topology of point cloud data using the contour tree and implemented the region-growing Terrain and non-terrain points were classified correctly in the segmented data, which can be used also for feature classification.
본 논문에서는 PET-CT 뇌 영상융합을 위해 가우시안 가중치 거리지도를 이용한 표면기반 영상정합을 제안한다. 제안방법은 중요 세 단계로 표면 특징점 추출, 가우시안 가중치 거리지도 생성, 가중치기반 유사도 평가로 구성된다. 첫째, PET 영상과 CT 영상에서 삼차원 역 영역성장법을 이용하여 머리영역을 분할하고 머리 영역과 같이 분할된 잡음 영역을 영역성장법기반 레이블링을 이용한 영역 크기 비교를 통해 제거한 후 선명화 처리 필터를 적용하여 머리 표면 특징점을 추출한다. 둘째, CT 영상에서 추출한 표면 특징점에 가우시안 가중치 거리지도를 생성하여 큰 변위에서도 최적의 위치로 견고하게 수렴하도록 한다. 셋째, 가중치기반 상호상관관계는 PET 영상에서 추출한 표면 특징점과 대응되는 CT 영상의 가우시안 가중치 거리지도를 이용하여 최적 위치를 탐색한다. 본 논문에서는 제안방법의 정확성과 견고성 검사를 위해 인공데이타를 이용하고, 수행시간과 육안평가를 위해 임상데이타를 이용한다. 정확성 검사는 임의로 변환된 인공데이타에 제안방법을 적용한 후 추출된 최적화 변환벡터와의 오차를 제곱근평균제곱오차를 이용하여 평가한다. 견고성 검사는 큰 변위와 잡음을 가지는 인공데이타에서 가중치기반 상호상관관계가 최적의 위치에서 최대를 이루는지를 평가한다 실험 결과 제안한 표면기반 영상정합이 기존 표면기반 영상정합보다 정확하고 견고하게 수렴됨을 알 수 있다.
많은 장르의 게임들에서 타 플레이어의 캐릭터와 다르게 특성화된 플레이어 고유의 캐릭터는 게임의 주된 흥미 요소 중 하나이다. 현재 보통의 경우, 이러한 요소를 제공해주기 위한 시스템은 대부분 유저들이 직접 특성 항목에 캐릭터 성장에 따라 주어지는 포인트를 할당하여 캐릭터에 고유한 특성을 부여하는 형태로 이루어져 있다. 이러한 시스템에서 개개의 유저 스스로에게 합리적인 캐릭터 특성화를 제공하기에 많은 어려움과 제약이 따른다. 이 연구에서는 유저의 플레이 타입에 입각한 성장 시스템을 제안한다. 플레이어의 행동이나 타입에 의해 결정되는 성장 형태는 페트리네트에 의해 생성되며, 실험 결과와 분석을 통해 제안된 방식이 캐릭터 성장 시스템에 적합함을 보인다.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제1권2호
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pp.75-79
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2014
Purpose The region growing has a critical problem that it often extract vessels with unexpected objects such as a bone which has a similar intensity characteristics to the vessel. We propose the new method to extract arterial vascular anatomy around the stomach from the CTA volume without the post-processing. Materials and Methods Our method, which is also based on the region growing, requires the two seed points from the use. I automatically extracts perigastric arteries using the adaptive region growing method and it does not need any post-processing. Results The three region growing based methods are used to extract perigastric arteries - the conventional region growings with restrict and loose thresholds each and the proposed method. The 3D visualization from the result of our method shows our method extracted the all required arteries for gastric surgery. Conclusion By extracting perigastric arteries using the proposed method, over-segmentation problem that unexpected anatomical objects such as a rib or backbone are also segmented does not occurs anymore. The proposed method does not need to sensitively determine the thresholds of the similarity function. By visualizing the result, the preoperative simulation of arterial vascular anatomy around the stomach can be possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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