본 논문에서는 영상의 비선형 평활화와 다차원의 명암변화에 기반을 둔 조합형 인식기법을 제안하였다. 여기서 비선형 평활화는 적응적 변형의 히스토그램 재조정 전처리 기법으로 영상의 밝기를 조정하여 화질을 개선하기 위함이다. 다차원의 명암변화는 인접 픽셀간의 밝기변화를 4단계로 나누어 고려함으로써 영상의 속성을 더욱 더 정확하게 반영하기 위함이고, x축과 y축의 2방향 각각의 명암변화를 고려한 정규상호상관계수는 좀 더 포괄적으로 영상의 유사성을 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 50개 40*40 픽셀의 명암도 변화를 가지는 얼굴영상들을 대상으로 실험한 결과, 평활화를 수행하지 않거나 선형 평활화를 수행한 기법에 비해 각각 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
수면은 인간에게서 중요한 생리 현상이며, 인간은 일생의 삼분의 일 정도를 잠을 자면서 보낸다고 한다. 본 논문에서는 이러한 수면을 이루는 환경을 개선하기 위하여 수면을 측정하고 수면의 질 발전 방향을 모색한다. 수면 측정을 위하여 $X^2$ 히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 방법을 이용한다. $X^2$ 히스토그램 방법은 통계학적 장면 전환 검출 방법의 하나로서 다른 히스토그램 방법보다 성능이 우수하기 때문에 많은 연구에서 사용된다. 그리고 수면의 질을 발전시키기 위하여 피곤한 정도, 음주의 정도, 그리고 공복의 정도를 입력하여 각 상황별 뒤척임을 추출한다.
As intensity modulated radiation therapy compared with conventional radiation therapy, tumor target dose increased and normal tissues and critical organs dose reduced. In brain tumor, treatment planning of intensity modulated radiation therapy was practiced in 4MV, 6MV, 15MV X-ray energy. In these X-ray energy, was considered the dose distribution and dose volume histogram. As 4MV X-ray compared with 6MV and 15MV, maximum dose of right optic-nerve increased 10.1 %, 8.4%. Right eye increased 5.2%, 2.7%. And left optic-nerve, left eye, optic chiasm and brainstem incrased 1.7% - 5.2%. Even though maximum dose of PTV and these critical organs show different from 1.7% - 10.1% according to X-ray energies, these are a piont dose. Therefore in brain tumor, treatment planning of intensity modulated radiation therapy in 9 treatment field showed no relation with energy dependency.
본 논문에서는 자율 이동로봇이 장애물을 회피하며 목표하는 지점까지의 경로를 구성하여 찾아가는 알고 리즘을 제안하고자 한다. 시스템의 구성은 로봇에 탑재된 CCD카메라로부터 획득한 영상신호를 RF 무선 모듈을 이용하여 PC로 보내고 PC에서 영상 처리 과정을 거친 후, 장애물로 인식되는 지역을 회피하도록 제어 신호를 이동로봇으로 전송하는 것이다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐하여 PC로 전송하고 호스트는 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 피해 나가도록 하며 로봇이 이동한 거리를 PC로 전송하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점까지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 추적해 나가도록 한다. 먼저 로봇으로부터 전송되어진 영상은 호스트PC에서 다음과 같은 영상처리과정을 거치도록 한다. 먼저 Original영상을 입력받아서 3X3 mask Sobel 연산자를 사용한다. 그리하면 윤곽선이 추출된다. 여기서 추출된 윤곽정보는 처리가 용이하도록 NOR Converter를 거치도록 한다 마지막으로 이 영상의 경계값을 찾는다. 처음에 획득한 영상은 깨끗한 환경에서 얻어진 것이 아니라 주변에 여러 가지 기구나 명암대비가 뚜렷하지 못한 조건들로 되어 있다. 어떤 장애물이라도 가까이서 획득한 영상으로 보게 되면 색상이 단일한 색상으로 나타난다. 즉, 멀리 있는 영상정보나 장애물이 없는 영상 정보 쪽에 히스토그램이 넓게 분포되기 마련이다. 이런 이유로 마지막에 Convert를 처리한 영상의 경계치를 229로 둔다. 그러면 거의 흰색에 가까우면서도 약간의 그레이 레벨만 가진다 하더라도 흑백 대비를 뚜렷하게 만들어 준다. 즉, 불순 성분을 받아들이기 위하여 경계값을 높이는 것이다. 다음으로 처리된 영상의 좌표를 (0, 0)에서 (0, 197)까지의 히스토그램 분포를 스캔한다. 그러면 장애물이 있는 부분의 히스토그램의 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 이용하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다
Crosswalk detection is an important part of the Pedestrian Protection System in autonomous vehicles. Different methods of crosswalk detection have been introduced so far using crosswalk edge features, the distance between crosswalk blocks, laser scanning, Hough Transformation, and Fourier Transformation. However, most of these methods failed to detect crosswalks accurately, when they are damaged, faded away or partly occluded. Furthermore, these methods face difficulties when applying on real road environment where there are lot of vehicles. In this paper, we solve this problem by first using a region based binarization technique and x-axis histogram to detect the candidate crosswalk areas. Then, we apply Support Vector Machine (SVM) based classification method to decide whether the candidate areas contain a crosswalk or not. Experiment results prove that our method can detect crosswalks in different environment conditions with higher recognition rate even they are faded away or partly occluded.
이 논문은 SAR영상을 이용한 수위선 탐지 방법을 소개한다. SAR 영상의 수위선 탐지를 위해 선행적으로 수행해야 할 처리 과정을 소개한다. SAR 영상의 히스토그램의 임계값을 이용하여 수경 지역을 식별하고, 차연산자 에지 추출 기법을 이용하여 수위선을 추출하였다. 사용된 알고리즘을 적용하기 위해서 넓은 해안선 추출을 위해 TerraSAR-X 영상을 이용하였고, 보다 복잡하고 좁은 지역인 도심지 하천의 수위선 추출을 위해 Cosmo-SkyMed 영상을 이용하여 수위선 탐지의 정확성을 검증하였다.
비디오 분할은 샷 경계 검출이라고도 하는데, 비디오를 계층적이고 구조적인 형태로 표현하기 위하여 영상, 문자, 오디오와 같은 매체 속에 포함되어 있는 내용들을 특징별로 분석하여 계층별로 분류하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 카메라와 객체의 모션에 보다 강건하고 보다 정확한 결과를 산출하여 충분한 공간 정보를 가지는 지역적 $X^2$-히스토그램 비교 방법을 이용하여 샷 경계를 검출한다. 또한 영상처리에서 영상의 명암 값 향상을 위하여 사용되는 로그함수와 상수를 변형하여 차이 값에 적용하는 정규화 방법을 제시한다. 그리고 샷 경계 검출 알고리즘을 제시하여 일반적인 샷과 갑작스런 샷의 특징을 기반으로 검출한다.
As the visual quality of X-ray images is a critical reference for the accuracy of the clinical diagnosis, the methods to improve the quality of X-ray images have been investigated. Among many existing methods, using frequency domain filter is a very powerful method to improve the visual quality of images. In this paper, the inherent noises of the input images are suppressed by adding the Laplacian image to the subjected image. The medical X-ray images using the optimal high pass filter has shown improved edges. Further, the optimal high frequency emphasis filter has shown the improved contrast of flat areas by using the result image from the optimal high pass filter. Also the resulting images of the global contrast have improved by the histogram equalization. As a result, the proposed methods have shown enhanced contrast and edges of the images with noise canceling effect.
본 연구는 진단용 X-선 촬영에서 부가필터 두께에 따라 피폭 선량 및 의료영상저장전송시스템에 저장된 영상을 비교 평가하여 환자에게 가장 적은 방사선 피폭을 주면서 진단에 적절한 영상을 얻을 수 있는 촬영 조건을 알아보고자 하였다. 그 결과 면적선량($mGy{\cdot}cm^2$)과 입사표면선량($mGy$)은 1 mmAl+0.2 mmCu의 부가필터에서 가장 낮은 피폭 선량값을, 그리고 0 mmAl (No Filter)에서 가장 높은 피폭 선량 값을 보였다. 그러나 의료영상저장전송시스템으로 전송된 영상을 수치 해석 소프트웨어(MATLAB)로 구현한 히스토그램 결과 영상의 질에는 크게 영향을 미치지 않았다. 따라서 진단용 X-선 촬영 장치를 이용한 영상의학적 검사에서 영상의 질에 영향을 미치지 않고 피폭선량을 경감할 수 있는 최적의 부가필터를 사용함으로서 환자의 피폭 선량을 예측하고 검사 조건을 조절하는 데 있어 유용하게 이용될 수 있을 것으로 판단되었다.
본 논문은 프레임 차이 값을 카메라에서 브레이크로 인해 발생하는 높은 유사 콘텐츠의 경계 추출을 허용하는 글로벌 의사 결정 트리를 기반으로 샷 경계 검출 방법을 제공합니다. 처음엔 프레임 사이의 차이 값은 지역 $X^2$-히스토그램과 정규화를 통해 계산됩니다. 다음으로, 차이 값 사이의 거리는 정규화를 통해 계산됩니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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