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MR 머리 영상의 뇌 경계선 추출 및 디렉트 볼륨 렌더링
송주환(Ju Whan Song),권오봉(Ou Bong Gwun),이건(Kun Lee) 한국정보과학회 2002 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.8 No.6
본 논문은 MR 머리 영상 데이타를 디렉트 볼륨 렌더링하는 방법을 제안한다. MR 영상을 가시화하기 위해서는 서피스 렌더링을 많이 사용하나 이 방법은 면을 추출하는 과정에서 면 내부의 정보를 잃어버린다. 디렉트 볼륨 렌더링은 면 내부의 정보를 추출 할 수 있으나 데이타의 특성상 MR 머리 영상 데이타에 이 방법을 적용하기가 쉽지 않다. 이 논문에서는 MR 머리 영상 데이타를 뇌와 뇌 이외의 구성 요소로 분할한 다음에 뇌 복셀값을 증가시키고 원래의 영상과 다시 결합시켜 디렉트 볼륨 렌더링을 시도하였다. 뇌 경계선은 히스토그램 경계값, 모포로지 연산, 스네이크 알고리즘(snakes algorithm)을 이용하여 추출하였다. 추출된 뇌 경계선는 육안으로 추출한 것의 91~95%의 유사도를 보인다. 제안된 디렉트 볼륨 렌더링은 뇌와 뇌 이외의 구성 요소를 동시에 3차원 가시화하였다. This paper proposes a method which visualizes MRI head data in 3 dimensions with direct volume rendering. Though surface rendering is usually used for MRI data visualization, it has some limits of displaying little speckles because it loses the information of the speckles in the surfaces while acquiring the information. Direct volume rendering has ability of displaying little speckles, but it doesn't treat MRI data because of the data features of MRI. In this paper, we try to visualize MRI head data in 3 dimensions as follows. First, we separate the brain region from the head region of MRI head data, next increase the pixel level of the brain region, then combine the brain region with the increased pixel level and the head region without brain region, last visualizes the combined MRI head data with direct volume rendering. We segment the brain region from head region based on histogram threshold, morphology operations and snakes algorithm. The proposed segmentation method shows 91~95% similarity with a hand segmentation. The method rather clearly visualizes the organs of the head in 3 dimensions.
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송주환(Ju-Whan Song),최성희(Seong-Hee Choi),권오봉(Ou-Bong Gwun) 대한전자공학회 2007 電子工學會論文誌 IE (Industry electronics) Vol.44 No.4IE
멀티미디어 활용이 다양해지면서 3차원 오브젝트 데이터 처리(저장, 편집, 검색 등)에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문은 대칭면을 활용한 3차원 오브젝트의 검색 시스템을 제안?구현하였다. 검색기법으로는 투영선을 이용한 반사대칭축을 이용하였다. 반사대칭에 의해 대칭면을 구하고, 대칭면에 대한 깊이버퍼를 구하였으며, 깊이버퍼에 푸리에 변환을 적용하여 오브젝트에 대한 특징벡터를 생성하여 검색하였다. 질의에 의한 샘플은 콘스탄츠 대학(Konstantz University)의 벤치마크 데이터를 이용하여 유사 대칭성의 모델을 추출하였다. 대부분의 물체들이 대칭의 특성을 갖는 오브젝트임을 고려해 볼 때 본 논문이 제안한 반사대칭면을 이용한 3차원 오브젝트 검색에 의한 방법은 우수한 검색 시스템임을 알 수 있었다. Due to the diverse utilization of multimedia, interests are increasing towards processing (saving, editing, searching, etc) three dimensional object data. This paper proposes and realizes a retrieval system for three dimensional objects using reflective symmetry. For the retrieval method, a reflective symmetric axis with a projector is used. The symmetric plane is calculated by the reflection symmetry, and the depth buffer is calculated for the symmetric plane. Then, by applying the Fourier Transform to the depth buffer, the feature vector for the object is generated and retrieved. For the sample of inquiry, the model of similar symmetry was extracted using the benchmark data from Konstantz University. Considering that most of the objects have symmetrical characteristics, the proposed method of retrieving three dimensional objects using a reflective symmetric surface is an outstanding retrieval system.
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송주환(Ju-Whan Song),최성희(Seong-Hee Choi),권오봉(Ou-Bong Gwun) 대한전자공학회 2008 電子工學會論文誌 IE (Industry electronics) Vol.45 No.2
본 논문은 통계 기법인 판별 분석 함수를 이용하여 효율적으로 3차원 모델을 검색하는 시스템을 구현하였다. 제안한 방법은 판별분석 함수를 이용하여 색인으로 검색 하는 기법으로, 색인의 생성은 Osada의 D2방법에 의해 추출된 128개의 특징벡터에 통계치(범위, 최소값, 평균, 표준편차, 왜도, 척도)를 변수로 판별분석 함수의 값을 색인 값으로 생성하였다. 쿼리 모델 검색 시 1차 검색으로 쿼리와 저장된 클래스(동종의 모델 그룹)의 색인을 비교하여 상위 2%이내(98% 이상)의 클래스를 추출하여 추출된 클래스에 속하는 모델만을 검색하였다. 이 방법은 검색시간을 단축시키는 효율적인 검색 기법임을 구현을 통해 알 수 있었다. 제안한 방법은 기존의 방법(Osada)보다 3차원 모델 검색 시간을 57%로 단축시켰으며, 쿼리 모델 검색 시 유사모델이 최초로 발견되는 정확도(precision)가 0.362로 기존의 방법보다 44.8%의 효율이 있었음을 알 수 있었다. This study established the efficient system that retrieves the 3D model by using a statistical technique called the function of discriminant analysis. This method was suggested to search index, which was formed by the statistics of 128 feature vectors including those scope, minimum value, average, standard deviation, skewness and scale. All of these were sampled with Osada's D2 method and the statistics as a factor effecting a change turned the value of discriminant analytic function into that of index. Through the primary retrieval on the model of query, the class above the top 2% was drawn out by comparing the query with the index of previously saved class from the group of same models. This method was proved an efficient retrieval technique that saved its procedural time. It shortened the retrieval time for 3D model by 57% faster than the existing Osada's method, and the precision that similar models were found in the first place was recorded 0.362, which revealed it more efficient by 44.8%.
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송주환(Ju-Whan Song),최성희(Seong-Hee Choi) 대한전자공학회 2009 電子工學會論文誌 IE (Industry electronics) Vol.46 No.1
본 논문에서는 구면 좌표계 기반에서 3차원 모델을 검색하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 3차원 모델 위의 임의의 점들의 좌표(x, y, z)를 구하고, 이 좌표들을 구면좌표계의 좌표로 변환한다. 이 샘플들의 위도(zenith)의 분포를 3차원 모델의 특징으로 정의한다. 임의의 샘플 좌표를 구하기 위해 우리는 Osada가 제안한 방법을 사용하였고, 좌표축을 정규화하기 위하여 PCA 알고리즘을 사용하였다. 데이터는 프린스턴 대학의 벤치마크 데이터를 사용하였으며 Vranic이 제안한 depth buffer-based feature vector 알고리즘과 비교하였고, 본 논문에서 제안한 방법이 정확도에서 12.6% 더 정확하게 모델을 검색하였다. In this paper, we propose a new algorithm for 3D model retrieval based on spherical coordinate system. We obtains sample points in a polygons on 3D model. We convert a point in cartesian coordinates(x, y, z) to it in spherical coordinate. 3D shape features are achieved by adopting distribution of zenith of sample point in spherical coordinate. We used Osada's method for obtaining sample points on 3D model and the PCA method for the pose standardization 3D model. Princeton university's benchmark data was used for this research. Experimental results numerically show the precision improvement of proposed algorithm 12.6% in comparison with Vranic's depth buffer-based feature vector algorithm.
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김아미(A-Mi Kim),송주환(Ju-Whan Song) 한국정보기술학회 2010 한국정보기술학회논문지 Vol.8 No.7
This paper proposes structural graph as a shape descriptor for retrieval of three-dimensional models. We extract skeleton of model through voxel thinning and then convert this skeleton line into structural graph which consists of nodes and edges. There are three types of voxels(line point, branch point, end point) in skeletal line. Each node in the structural graph associates with the local shape of the segment. Each edge in that corresponds to a joint in the original skeleton. This research measures the degree of similarity between models with combination of three components-weighted geometric, strutural and sub-parts similarity. The result of classification experiments have shown that the proposed method have been benefit from articulated models and described in a numeric discrimination scale max. 0.88. It has shown better retrieval performance in precision-recall chart than the existing Reeb-Graph technique.
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