Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2002.09a
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pp.439-441
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2002
The aim of this study is to reconstruct the 3D target volume from multiple projection images. It was assumed that we were already aware of the target position exactly, and all processes were performed in Target Coordinates whose origin was the center of the target. We used six projections: two projections were used to make a Reconstruction Box and four projections were for image acquisition. Reconstruction Box was made up of voxels of 3D matrix. Projection images were transformed into 3D volume in this virtual box using geometrical based back-projection method. Algorithm was applied to an ellipsoid model and horse-shoe shaped model. Projection images were created using C program language by geometrical method and reconstruction was also accomplished using C program language and Matlab(The Mathwork Inc., USA). For ellipsoid model, reconstructed volume was slightly overestimated but target shape and position was proved to be correct. For horse-shoe shaped model, reconstructed volume was somewhat different from original target model but there was a considerable improvement in target volume determination.
In the radiation treatment planning (RTP) process, especially for stereotactic radiosurgery (SRS), knowing the exact volume and shape and the precise position of a lesion is very important. Sometimes X-ray projection images, such as angiograms, become the best choice for lesion identification. However, while the exact target position can be acquired by bi-projection images, 3D target reconstruction from bi-projection images is considered to be impossible. The aim of this study was to reconstruct the 3D target volume from multiple projection images. It was assumed that we knew the exact target position in advance, and all processes were performed in Target Coordinates, where the origin was the center of the target. We used six projections: two projections were used to make a Reconstruction Box and four projections were for image acquisition. The Reconstruction Box was made up of voxels of 3D matrices. Projection images were transformed into 3D in this virtual box using a geometric back-projection method. The resolution and the accuracy of the reconstructed target volume were dependent on the target size. An algorithm was applied to an ellipsoid model and a horseshoe-shaped model. Projection images were created geometrically using C program language, and reconstruction was also performed using C program language and Matlab ver. 6(The Mathwork Inc., USA). For the ellipsoid model, the reconstructed volume was slightly overestimated, but the target shape and position proved to be correct. For the horseshoe-shaped model, reconstructed volume was somewhat different from the original target model, but there was a considerable improvement in determining the target volume.
Purpose: We designed the aft-multiple-slit (AMS) system to reduce scatter in cone-beam computed tomography (CBCT). As a preliminary study, we performed a Monte Carlo N-Particle Transport Code (MCNP) simulation to verify the effectiveness of this system. Materials and Methods: The MCNPX code was used to build the AMS geometry. An AMS is an equi-angled arc to consider beam divergence. The scatter-reduced projection images were compared with the primary images only and the primary plus scatter radiation images with and without AMS to evaluate the effectiveness of scatter reduction. To obtain the full 2 dimensional (2D) projection image, the whole AMS system was moved to obtain closed septa of the AMS after the first image acquisition. Results: The primary radiation with and without AMS is identical to all the slit widths, but the profiles of the primary plus scattered radiation varied according to the slit widths in the 2D projection image. The average scatter reduction factors were 29%, 15%, 9%, and 8% when the slit widths were 5 mm, 10 mm, 15 mm, and 20 mm, respectively. Conclusion: We have evaluated the scatter reduction effect of the AMS in CBCT imaging using the Monte Carlo (MC) simulations. A preliminary study based on the MCNP simulations showed a mount of scatter reduction with the proposed system.
This paper proposes a system for measuring the 3D human bodies using the multiple 2D images. The system establishes the multiple image input circumstance from the digital camera for image measurement. The algorithm considering perspective projection leads us to estimate the 3D human bodies from the multiple 2D images such as frontal. side and rear views. The results of the image measurement is compared those of the direct measurement and the 3D scanner for the total 40 items (12 heights, 15 widths and 13 depths). Three persons measure the 40 items using the three measurement methods. In comparison of the results obtained among the measurement methods and the persons, the results between the image measurement and the 3D scanner are very similar. However, the errors for the direct measurement are relatively larger than those between the image measurement and the 3D scanner. For example, the maximum errors between the image measurement and the 3D scanner are 0.41cm in height, 0.39cm in width and 0.95cm in depth. The errors are acceptable in body measurement. Performance of the image measurement is superior to the direct. because the algorithm estimates the 3D positions using the perspective projection. In above comparison, the image measurement is expected as a new method for measuring the 3D body, since it has the various advantages of the direct measurement and 3D scanner in performance for measurement as well as in the devices, cost, Portability and man power.
We have analyzed the phase-calculation-error of a three-dimensional shape measurement system using the projection of phase shifted fringe patterns. In this study, we have dealt various errors; an error caused by the variation of quantization levels, an error caused by the defocus of fringe pattern projected images, an error caused by phase-shifting errors, an error caused by the intensity variation of the background and modulation amplitude of fringe pattern projected images during the projection of multiple patterns, an error caused by the distortion of sinusoidal shape of a fringe pattern. The results will contribute to the design of a three-dimensional shape measurment system and give an important meaning to the calculation and the analysis of the accuracy of a system.
A pico-projector is a compact and mobile projector that has an infinite focus. We apply the pico-projector to a projection-type integral imaging system, which can expand the image depth to form multiple central depth planes. In a projection-type integral imaging system, the image flipping problem arises because the expanded elemental images pass through a lens array. To solve this problem, we propose the ray tracing of a pico-projector at a central depth plane and compensate the elemental image using a pixel-mapping process. Experiments to verify the proposed method are performed, and the results are presented.
Kim, Dal-Hyoun;Hwang, Dong-Guk;Lee, Woo-Ram;Jun, Byoung-Min
The KIPS Transactions:PartB
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v.18B
no.2
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pp.51-56
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2011
Algorithms for intrinsic images reduce color differences in RGB images caused by the temperature of black-body radiators. Based on the reference light and detecting single invariant direction, these algorithms are weak in real images which can have multiple invariant directions when the scene illuminant is a colored illuminant. To solve these problems, this paper proposes a method of acquiring an intrinsic image by omnidirectional projection of an ROI and a translation of white patch in the ${\chi}$-chromaticity space. Because it is not easy to analyze an image in the three-dimensional RGB space, the ${\chi}$-chromaticity is also employed without the brightness factor in this paper. After the effect of the colored illuminant is decreased by a translation of white patch, an invariant direction is detected by omnidirectional projection of an ROI in this chromaticity space. In case the RGB image has multiple invariant directions, only one ROI is selected with the bin, which has the highest frequency in 3D histogram. And then the two operations, projection and inverse transformation, make intrinsic image acquired. In the experiments, test images were four datasets presented by Ebner and evaluation methods was the follows: standard deviation of the invariant direction, the constancy measure, the color space measure and the color constancy measure. The experimental results showed that the proposed method had lower standard deviation than the entropy, that its performance was two times higher than the compared algorithm.
Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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2009.10a
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pp.331-332
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2009
We present an analysis on the quality factors of the Fourier hologram generated from multiple orthographic view images of three-dimensional object. In the analysis, we analyze both the maximum size of the reconstructed object and its spatial resolution. For the maximum size of the reconstruction, we found that the main factor is the orthographic projection angle interval. Too large projection angle interval causes overlapping in the reconstruction space domain. For the spatial resolution, there are three factors, i.e. the capturing lens array pitch which determines the spatial sampling rate of the original three-dimensional objects, the maximum orthographic projection angle, and the spatial frequency bandwidth of the object. The dominant factor is determined by the relationship between those three factors.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.2
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pp.151-157
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2002
A 3-dimenstional automatic solder paste inspection system is described that can be used to find defects occurring in solder paste printing process. This system extracts height and volume information very fast as well as area of solder paste printed, using multiple slit ray projection and Galvano-mirror scanning. Methods are presented on calibration of camera and slit projector, real-time image processing of multiple slit images, determination of reference height, and extraction of paste height information are proposed. Performance of the system was successfully demonstrated through field tests.
We implement a system for 3D structure reconstruction from multiple 2D images. It uses geometric primitives such as box, wedge, pyramid, etc, each having translation, rotation, and scale parameters. Primitives are marked on input images with GUI (Graphic User Interface). Lines made by projection of primitives onto an image correspond to marked line segments of the image. Error function is defined by disparity between them and is minimized by downhill simplex method. By assigning relationship between models, the number of parameters to solve can be decreased and the resultant models become more accurate To share variables among other models also reduces computational complexity. Experiments using real images have shown that the proposed method successfully reconstructs 3D structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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