We describe a method for localizing a mobile robot in its working environment using a vision system and Virtual Reality Modeling Language (VRML). The robot identifies landmarks in the environment, using image processing and neural network pattern matching techniques, and then its performs self-positioning with a vision system based on a well-known localization algorithm. After the self-positioning procedure, the 2-D scene of the vision is overlaid with the VRML scene. This paper describes how to realize the self-positioning, and shows the overlap between the 2-D and VRML scenes. The method successfully defines a robot's path.
본 논문에서는 칼라 영상의 프린팅을 위하여 도트 패턴 데이터 베이스를 이용하는 모델 기반 칼라 영상 중간조 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 사용된 도트 패턴 데이터 베이스는 블루 노이즈 마스크에 기반하여 칼라 영상을 이루는 RGB 세 도메인의 칼라 값에 따른 원형 도트 중첩 모델을 이용하여 생성된다. 중간조 처리 과정에서는 입력되는 RGB 칼라 값을 재현하기 위하여 입력 칼라 값과 만들어진 도트 패턴 데이터 베이스의 칼라 값을 비교하여 최소가 되는 패턴을 그 칼라 값의 중간조 패턴으로 선택하는데, 이 선택과정에서는 인간 시각의 대조 민감도 함수를 적용함으로써 원영상에 대한 사람의 인식도와 출력을 위해 선택하려는 도트 패턴에 대한 사람의 인식도를 비교하여 좋은 화질의 영상을 출력할 수 있게 한다. 실험에서는 칼라 패치를 만들어 모니터와 프린터데서 출력한 후 칼라 스펙트럼 측정기를 이용하여 측정한 후 칼라 오차인 ΔΕ/Sub ab/를 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법에 의한 결과가 기존의 방법들보다 더 정확히 입력된 칼라를 재현할 수 있음을 보인다.
Purpose: To make a focal trough (image layer) for an average maxillary dental arch of 6-year-old korean in panoramic radiography. Materials and Methods : Phantom for the maxillary dental arch was designed using intercanine width, intermolar width, tooth size, and interdental spacing to record the data of 6-year-old child. The characteristics of pre-corrected panoramic machine (for adult) was evaluated using the phantom, resolution test pattern for margin of the image layer, and metal ball for the center of the image layer. Panoramic image layer of the child was developed by means of decreasing the speed of film-cassette and positioning the phantom backwards, and then the characteristics of post-corrected panoramic machine (for child) were reevaluated. Results: At post-corrected panoramic image layer, beam projection angles at all interdental areas increased for about 2.6-3.8°, the position of the image layer was shifted toward the rotation center for about 2.5 mm at the deciduous central incisior area. The width of image layer decreased at all areas. Conclusion : Increased beam projection angle will reduce the disadvantage of tooth overlap, and the same form between the center of the image layer and dental arch will improve image resolution.
여러 장의 영상을 조합하여 한 장의 영상으로 제작하는 영상 모자이크는 넓은 지역의 영상을 판독하고 분석하는데 효과적이며, 연속 영상지도 등 다양한 공간정보 분야의 활용에 중요하다. 영상 모자이크의 중요한 과정은 인접 영상의 중복지역에서 최적의 접합선 추출과 모자이크된 영상의 색조보정이다. 이를 위해 본 연구에서는 SURF(Speeded Up Robust Features)에 의한 영상정합을 수행하여 중복지역을 결정하였다. Canny 필터로 추출한 윤곽선의 특성에 따라 등급을 정하여 접합선이 될 가능성이 높은 윤곽선을 선별하고, Dijkstra 알고리즘을 사용하여 윤곽선들을 연결하여 접합선을 결정하였다. 특히 비등방성 필터와 영상 피라미드를 적용하여 신뢰성 있는 접합선을 추출할 수 있었다. 또한 수치지도의 건물과 도로 레이어를 이용하여 효과적이고 효율적인 접합선을 결정할 수 있었다. 최종적으로 인접 영상들의 색조를 조절하여 품질을 향상시키기 위하여 히스토그램 정합과 접합선 feathering을 수행하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1648-1672
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2020
There are several types of image registration in the sense of stitching separated images that overlap each other. One of these is feature-based registration by a common feature descriptor. In this study, we generate a mosaic of images using feature-based registration for drone aerial images. As a feature descriptor, we apply the scale-invariant feature transform descriptor. In order to investigate the authenticity of the feature points and to have the mapping function, we employ the sample consensus method; we consider the sensed image's inherent characteristic such as the geometric congruence between the feature points of the images to propose a novel hypothesis estimation of the mapping function of the stitching via some optimally chosen initial candidate inliers in the sample consensus method. Based on the experimental results, we show the efficiency of the proposed method compared with benchmark methodologies of random sampling consensus method (RANSAC); the well-ordering property defined in the context and the extensive stitching examples have supported the utility. Moreover, the sample consensus scheme proposed in this study is uncomplicated and robust, and some fatal miss stitching by RANSAC is remarkably reduced in the measure of the pixel difference.
Patients with locally advanced lung cancer and very limited pulmonary function (forced expiratory volume in 1 second $[FEV1]{\leq}1L$) have dismal prognosis and undergo palliative treatment or best supportive care. We describe two cases of locally advanced node-positive non-small cell lung cancer (NSCLC) patients with very limited lung function treated with induction chemotherapy and moderate hypofractionated image-guided radiotherapy (Hypo-IGRT). Hypo-IGRT was delivered to a total dose of 45 Gy to the primary tumor and involved lymph nodes. Planning was based on positron emission tomography-computed tomography (PET/CT) and four-dimensional computed tomography (4D-CT). Internal target volume (ITV) was defined as the overlap of gross tumor volume delineated on 10 phases of 4D-CT. ITV to planning target volume margin was 5 mm in all directions. Both patients showed good clinical and radiological response. No relevant toxicity was documented. Hypo-IGRT is feasible treatment option in locally advanced node-positive NSCLC patients with very limited lung function ($FEV1{\leq}1L$).
본 논문에서는 CCTV 영상으로 조밀한 3차원 복원을 하기 위하여 스테레오 정합 과정으로 얻어지는 정합점을 증가시키기 위한 실험을 진행하였다. 실험에서는 시간의 경과에 따라 연속적으로 촬영된 스테레오 CCTV 영상에서 시계열별로 단영상을 추출한 뒤, SIFT 정합 알고리즘과 RANSAC 알고리즘을 적용하여 얻어진 정합점을 순차적으로 중첩하였으며, 결과적으로 정합점의 중첩과정이 반복될수록 정합점 수가 계속해서 증가하는 것을 확인할 수 있었다.
파노라마 영상은 카메라 시야각의 제한을 극복할 수 있으므로 로봇 비전, 스테레오 카메라, 보안 감시 등의 분야에서 효율적으로 연구되고 있다. 파노라마 영상은 사람의 시야각 이상의 넓은 화각을 가진 영상을 구현할 수 있으며 시야각의 현장감을 중심으로 실제로 현장에 있는 듯한 실감 공간을 제공하는 기술이다. 영상에서 기하학적 변화에 강인한 특징점 및 대응점을 검출하고 호모그래피 행렬을 추정하는데 있어서 모든 대응점을 사용하면 연산량이 많아지고 정확한 호모그래피 행렬을 추정하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전처리 과정에서 입력 영상들의 히스토그램을 비교 분석하여 유사도가 높은 중첩되는 영역을 추정하며 특징점을 검출하기 위해 SURF 알고리즘을 사용하였다. 또한 영상을 입력하는 순서를 해결하여 순서에 제약 없이 영상을 입력하여 파노라마를 생성할 수 있도록 하였다.
Dose differences between three-dimensional (3D) and four-dimensional (4D) doses could be varied according to the geometrical relationship between a planning target volume (PTV) and an organ at risk (OAR). The purpose of this study is to evaluate the correlation between the overlap volume histogram (OVH), which quantitatively shows the geometrical relationship between the PTV and OAR, and the dose differences. 4D computed tomography (4DCT) images were acquired for 10 liver cancer patients. Internal target volume-based treatment planning was performed. A 3D dose was calculated on a reference phase (end-exhalation). A 4D dose was accumulated using deformation vector fields between the reference and other phase images of 4DCT from deformable image registration, and dose differences between the 3D and 4D doses were calculated. An OVH between the PTV and selected OAR (duodenum) was calculated and quantified on the basis of specific overlap volumes that corresponded to 10%, 20%, 30%, 40%, and 50% of the OAR volume overlapped with the expanded PTV. Statistical analysis was performed to verify the correlation with the OVH and dose difference for the OAR. The minimum mean dose difference was 0.50 Gy from case 3, and the maximum mean dose difference was 4.96 Gy from case 2. The calculated range of the correlation coefficients between the OVH and dose difference was from -0.720 to -0.712, and the R-square range for regression analysis was from 0.506 to 0.518 (p-value <0.05). However, when the 10% overlap volume was applied in the six cases that had OVH value ${\leq}2$, the average percent mean dose differences were $34.80{\pm}12.42%$. Cases with quantified OVH values of 2 or more had mean dose differences of $29.16{\pm}11.36%$. In conclusion, no significant statistical correlation was found between the OVH and dose differences. However, it was confirmed that a higher difference between the 3D and 4D doses could occur in cases that have smaller OVH value.
본 논문에서는 이진화기반 영역분할을 이용한 3D입체영상의 밝기 보정방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 좌우 3D입체영상 중 우 영상을 이진화를 통한 영역분할을 하고 크기가 작은 영역들은 제거한다. 다음 우 영상의 각 영역들에 대해 대응되는 좌 영상내의 영역을 상관계수(correlation coefficient)를 이용한 정합을 통해 추출한다. 영역단위의 매칭을 할 때 영역들 간의 겹침을 방지하기 위하여 모폴로지 필터로 영역경계에 인접한 일정부분을 제거한다. 그리고 좌우 영상의 영역 간 히스토그램 명세화를 수행함으로써 우 영상의 밝기 보정을 한다. 실험에서 좌 영상으로부터 블록단위 움직임보상으로 우 영상을 생성했을 때 제안한 방법이 블록평균 정합오차가 가장 작은 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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