In this study, a complete 3D surface reconstruction method is proposed based on the concept that the vertices, of surface model can be completely matched to the unstructured point cloud. In order to generate the initial mesh model from the point cloud, the mesh subdivision of bounding box and shrink-wrapping algorithm are introduced. The control mesh model for well representing the topology of point cloud is derived from the initial mesh model by using the mesh simplification technique based on the original QEM algorithm, and the parametric surface model for approximately representing the geometry of point cloud is derived by applying the local subdivision surface fitting scheme on the control mesh model. And, to reconstruct the complete matching surface model, the insertion of isolated points on the parametric surface model and the mesh optimization are carried out. Especially, the fast 3D surface reconstruction is realized by introducing the voxel-based nearest-point search algorithm, and the simulation results reveal the availability of the proposed surface reconstruction method.
This study concerns an advanced NURBS surface reconstruction method, which is based on the NURBS surface model fitting to the unstructured point cloud measured from an arbitrary complex shape. The concept of generating a simple triangular mesh model was introduced to generate a quadrilateral mesh model well-representing the topological characteristics of point cloud. The NURBS surface reconstruction processes required the use of the various methodologies such as QEM algorithm, merging scheme of pair-wise triangular mesh, creation algorithm of $G^1$ continuous tensor product NURBS surface patch, and so on. The effectiveness and reliability of the proposed NURBS surface reconstruction method were validated through the simulation results for the geometrically and topologically complex shapes.
Kim, Ho-Chan;Boo, Chang-Jin;Lee, Yoon-Joon;Kang, Chang-Ik
KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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v.4C
no.3
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pp.123-128
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2004
In electrical impedance tomography (EIT), the internal resistivity distribution of the unknown object is computed using the boundary voltage data induced by different current patterns using various reconstruction algorithms. This paper presents a new image reconstruction algorithm based on the genetic algorithm (GA) via a two-step approach for the solution of the EIT inverse problem, in particular for the reconstruction of "static" images. The computer simulation for the 32 channels synthetic data shows that the spatial resolution of reconstructed images in the proposed scheme is improved compared to that of the modified Newton-Raphson algorithm at the expense of an increased computational burden.rden.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.27
no.2
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pp.16-30
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1990
The microwave imaging technique which is mostly analyzed in the spectral domain has been exploited the image reconstruction of object using the 2-dimensional inverse Fourier transform so far. In this paper, a new method of microwave imaging corresponding to a coherent tomographic scheme in the space domain is presented for the conducting objects. Also, it is shown that image reconstruction for lines targets and conducting circular cylinder is per-formed by computer simulation using the filtered-backprojection which is the reconstruction algorithm widely used in X-ray CT. The proposed method analyzed in the space domain can reconstruct the image without any problems such as interpolation and image artifact which results from the reconstruction in the spectral domain for the symmetric conducting objects located in the origin. The image reconstructed by the filtered-backprojection in the space domain has given the superior quality compared with that produced by 2-dimensional IFFT using the interpolation scheme in the spectral domain. Finally, the image of line targets using the moment-method in the space domain which does not require the wide-band signal as the spectral domain has shown a possibility of super-resolution in the microwave imaging.
Neural Networks have shown potential to become an attractive alternative to classic methods for identification and control of non-linear dynamic systems. The purpose of this paper is to present an application of neural networks, that is a neural reconstruction of the input signal of a non-linear unknown system. This basic methodology could be used for practical purpose in several engineering fields. Clearly applications of the proposed scheme can be of interest for physical systems where a complete network of sensors measuring system inputs is not available. It should also be emphasized that the application of the reconstruction scheme is of little or no interest when the analyzed system works and operates at nominal conditions. In fact, only when failures and/or system anomailes occur, leasing to performance degradation and/or shutdown, the application of this scheme is of interest. The paper presents the results of the methodology applied to unknown non-linear dynamic systems and the robustness of the scheme to white and colored system noise was evaluated.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.36D
no.4
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pp.34-41
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1999
Unlike the traditional radar system, Synthetic Aperture Radar(SAR) system is capable of imaging a target scene to ceertain degree of cross-range resolution. And this resolution is mainly depends on the size of aperture synthesized. Thus, a good system model and inversion scheme should be developed to actually give effect of synthesizing aperture size, which in turn gives better cross range resolution of reconstructed target scene. Among several inversion schemes for SAR imaging, we used an inversion scheme called wavefront reconstruction which has no approximation in wave propagation analysis, and tried to verify whether the collected data with synthesized aperture actually give the same support as that with physical aperture in the same size. To do this, we performed a signal subspace comparison of two imaging models with physical and synthesized arrays, respectively. Theoretical comparisons and numerical analysis using Gram-Schmidt procedures have been performed. The results showed that the synthesized array data fully span the physical array data with the same system geometry. This result strongly supports the previously proposed inversion scheme valuable in high resolution radar imaging.
Islam, Amirul;Hossain, Mohammad Arif;Le, Nam-Tuan;Hong, Chang Hyun;Jang, Yeong Min
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.2
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pp.215-221
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2016
Data failure in wireless communications considerably affects the reconstruction quality of transmitted data. Traditionally, fascinating trials have been conducted to overcome the data failure intensifying reliable reconstruction of a media. But, none of these efforts neither effective, computationally inexpensive nor simply configurable to reduce the problems of transmitting media or images. In practice, it is necessary to maintain the quality of transmitted image without sacrificing any data, content, or information. So, to deal with dynamic events such as sensor node participation and departure, during transmission, an efficient scheme is important. For this reason, a new robust scheme has been presented in this paper to minimize the limitation of traditional wireless networking. This scheme uses Software-Defined Image Sensor Network (SD-ISN) to ensure scalability and dependability of the sensor network of handling data losses. Finally, a comparison of our proposed SD-ISN with conventional wireless networking has been presented in simulation to test the robustness and effectiveness of our proposed SD-ISN approach.
This paper presents a new and simple technique to perform MUSCL reconstruction for solving 2D shallow water equations. The modified MUSCL scheme uses weighted area ratio to apply non-uniform grid in stead of the previous method that equally distributed the difference of conservation variables to each interface. The suggested method can physically reconstruct conservation variables in case of uniform grid as well as non-uniform grid. In this study, Unsplit scheme applicable to unstructured grid is used and efficient slope limiter of TVD scheme is used to control numerical oscillation which can be occurred in modified MUSCL scheme. For accurate and efficient treatment of bed slope term, the modified MUSCL scheme is coupled with the surface gradient method. The finite volume model applied to suggested scheme is verified through a comparison between numerical solution and laboratory measurements data such as the simulations of isolated building test case and Bellos's dam break test case.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06d
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pp.225-226
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2011
IP traceback is an solution for Defending against distributed denial-of-service attacks, the Fragment Marking Scheme is the famous method for IP traceback problem. In this paper, we are interested in understanding the reconstruction process at the victim of Fragment Marking Scheme deeply and make us more clearly about its limitation based on some papers mentioning it.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.3
no.2
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pp.211-216
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2005
In electrical impedance tomography (EIT), various image reconstruction algorithms have been used in order to compute the internal resistivity distribution of the unknown object with its electric potential data at the boundary. Mathematically, the EIT image reconstruction algorithm is a nonlinear ill-posed inverse problem. This paper presents a simulated annealing technique as a statistical reconstruction algorithm for the solution of the static EIT inverse problem. Computer simulations with 32 channels synthetic data show that the spatial resolution of reconstructed images by the proposed scheme is improved as compared to that of the mNR algorithm at the expense of increased computational burden.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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