본 논문에서는 동일 환자에 대해 시간차를 두고 촬영한 뇌 CT-CT 혈관조영영상간 움직임을 보정하기 위한 강인하고 고속의 정합방법을 제안한다. 먼저, 두 영상에서 3차원 경계검출 기법을 이용하여 특징점을 추출하고, 기준영상에서는 이를 지역적 가중치 3차원 거리맵으로 변환한다. 부유영상을 기준영상으로 강체변환하면서 두 경계간의 상관관계가 최대인 위치를 탐색한다. 이 때, 최대위치가 더 이상 변화하지 않고 일정 이상 반복되면 해당위치를 최적위치로 하여 부유영상을 최적위치로 변환시켜 두 영상을 정합한다. 실험을 위하여 인공영상을 사용하여 정화성과 강인성을 평가하였고, 육안평가를 위하여 뇌 CT-CT 혈관조영영상을 사용하였다. 본 제안방법은 지역적 가중치 3차원 거리맵을 이용함으로써 적은 샘플링 개수에도 국부최대인 위치에 수렴하지 않고 최적위치로 강인하면서 고속으로 영상이 정합되었다
유사 시퀀스 매칭에서는 고차원인 시퀀스를 저차원의 점으로 변환하기 위하여 저차원 변환을 사용한다. 그런데, 이러한 저차원 변환은 시계열 데이터의 종류에 따라 인덱싱 성능에 있어서 큰 차이를 나타낸다. 즉, 어떤 저차원 변환을 선택하느냐가 유사 시퀀스 매칭의 인덱싱 성능에 큰 영향을 주게 된다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 하나의 인덱스에서 두 개 이상의 저차원 변환을 통합하여 사용하는 하이브리드 접근법을 제안한다. 먼저, 하나의 시퀀스에 두 개 이상의 저차원 변환을 적용하는 하이브리드 저차원 변환의 개념을 제안하고, 변환된 시퀀스간의 거리를 계산하는 하이브리드 거리를 정의한다. 다음으로, 이러한 하이브리드 접근법 사용하면 유사 시퀀스 매칭을 정확하게 수행할 수 있음을 정형적으로 증명한다. 또한, 제안한 하이브리드 접근법을 사용하는 인덱스 구성 및 유사 시퀀스 매칭 알고리즘을 제시한다. 다양한 시계열 데이터에 대한 실험 결과, 제안한 하이브리드 접근법은 단일 저차원 변환을 사용하는 경우에 비해서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이 같은 결과를 볼 때, 제안한 하이브리드 접근법은 다양한 특성을 지닌 다양한 시계열 데이터에 두루 적용될 수 있는 우수한 방법이라 사료된다.
본 논문에서는 화상통신의 현실감을 증진시킬 수 있는 화자 간 시선 맞춤 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 Kinect 거리 카메라로부터 입력된 영상에서 화자의 얼굴 영역을 획득하여 화자의 시선이 카메라를 응시하도록 획득한 영역을 변환한 후에 원본 영상과 합성한다. Kinect 거리 카메라에서 획득한 얼굴 영역에는 다양한 형태의 잡음이 많아 미디언 필터와 모폴로지 연산을 통해 얼굴 영역의 잡음을 제거한다. 화자의 위치에 상관 없이 화자가 카메라를 응시하는 영상을 생성하기 위해서 Kinect 가 제공하는 거리 정보를 이용하여 시선 보정 각도와 회전 축을 획득한다. 시선이 보정된 얼굴 영역은 원본 영상에서 존재하지 않는 영역을 포함하고 있기 때문에, 원본 영상의 각 화소를 삼각형 메쉬로 구성한 후 해당 영역을 보간하여 최종적으로 시선이 보정된 영상을 생성한다. 제안하는 방법은 시선 맞춤 영상을 생성하는 데 필수적인 눈과 주변 얼굴 영역만 선택해서 변환하므로 영상의 왜곡이 적고 실시간 처리가 가능하다는 장점이 있다. 또한 카메라와 화자 사이의 거리 정보를 이용해 화자의 위치에 적응적인 시선 맞춤 영상을 생성할 수 있다. 실험을 통해 Intel i5 CPU 를 장착한 PC에서 $320{\times}240$ 크기의 영상을 사용할 경우 초당 약 35 프레임의 보정된 영상을 생성하여 제안하는 방법이 실시간 처리가 가능하다는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 반도체형으로 생산된 가속도센서를 적용하여 거리를 측정하는데 있어 문제점에 대해 언급하고, bias drift error에 따른 적분 누적오차를 줄이기 위한 방법으로 random noise를 감소시키고 위치추정을 위한 데이터 융합에 가장 일반적으로 적용되는 Kalman Filter 알고리즘을 적용하여 가속도 데이터를 상대적 위치 데이터로 변환하여 거리측정에 적용하였다. 또한 가속도센서를 관절형 로봇에 부착시켜 실험하여 이동거리를 산출하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 보상 알고리즘을 사용했을 때의 zero drift error과 누적오차가 감소됨을 알 수 있었다.
초음파 태아 영상의 실시간 입체 가시화를 위한 볼륨 렌더링 가속화 방법은 결과영상에 영향을 끼치지 않는 관심객체영역외 빈공간을 샘플링 연산에서 제외시키는 공간도약 알고리즘이 일반적이다. 공간도약시 전처리과정에서 각 복셀에서 가장 가까이에 있는 객체의 경계복셀까지의 거리를 미리 계산 저장한 거리지도를 이용하면, 반복적 샘플링 연산을 줄임으로써 렌더링 속도 효율을 높일 수 있다. 거리지도 생성에 사용되는 여러 거리계산변환법 중 거리계산이 정교할수록 실수계산으로 인한 전처리시간이 소요되는 반면, 근사계산법을 이용하면 거리값 연산의 오차로 인한 샘플링의 횟수가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 전처리시간의 지연과 샘플링 횟수의 증가를 비교하여 초음파 태아 영상의 볼륨 렌더링에 가장 적합한 거리지도를 선택한다.
3차원 형상의 복구를 위하여 일반적으로 다른 방향에서 취득한 거리 영상을 하나의 좌표계로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 과정 중 레지스트레이션과 인티그레이션에 관한 연구 결과를 제시한다 레지스트레이션에 대해서는 가존의 ICP 알고리듬의 수렴 속도 향상을 위해 높은 곡률을 갖는 데이터에 가중치를 주는 2 단계의 알고리듬을 제안한다 첫 번째 단계에서는 모든 거리 데이터 이용하여 적당한 정도의 레지스트레이션을 수행하고 두 번째 단계에서 높은 곡률을 가진 점들만을 이용하여 보다 정확한 레지스트레이션을 수행한다 인티그레이션 알고리듬으로는 가준 좌표계로 변환된 모든 거리 영상간의 전체 오차를 최소화하기 위해 2장간의 거리 영상에 대한 ICP 알고리듬을 임의의 N장의 거리 영상에 대하여 적용할 수 있도록 일반화하는 알고리듬을 제안하였다 제안하는 알고리듬을 통하여 2장간의 변환을 순차적으로 수행하여 기준 좌표계로의 변환을 얻었을 때 레지스트레이션 오차가 누적되는 문제점을 해결하였다 실험결과 레지스트레이션 알고리듬은 펜티움 150MHz PC 환경에서 l분정도의 수행시간을 나타내었다 실험 결과는 제안하는 기법이 적절한 시간내에 모든 거리 데이터들을 오차가 고르게 분포하는 모델을 형성할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 기존의 고속 유클리디언 거리 변환법을 개선한 새로운 계산 방법을 제안한다. 기존의 고속 유클리디언 거리 변환법이 가지고 있는 단점인 특징점의 수에 비례하여 계산량이 늘어나는 단점을 극복하기 위해서, 본 논문에서는 특징점들 중에서 비특징점과 4방향으로 연결되어 있는 특징점만을 이용하여 보로노이 다이어그램을 계산함으로써 유클리디언 거리 변화도(Euclidean distance map)의 계산 시간을 기존의 방법보다 평균 40%로 감소시켰다. 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해서 크기의 바이너리 영상 16장에서 대해서 기존의 방법과 제안한 방법으로 똑같이 유클리디언 거리 변화도를 계산하여 계산 시간을 비교함으로써 그 효능을 입증하였다.
Fractional 푸리에 변환(Fractional Fourier Transform : FrFT)은 기존의 푸리에 변환의 일반화된 형태로서, 변환차수 ${\alpha}$에 따라 임의의 시간-주파수 영역에서의 신호해석이 가능하다. FrFT는 특히 LFM(Linear Frequency Modulation) 신호의 분석에 있어 잡음에 강한 특성으로 인해 많은 장점을 가진다. 본 논문에서는 능동소나에서 표적에 맞고 반향된 수신신호의 FrFT 스펙트럼으로부터 표적과의 거리를 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 합성한 표적 신호를 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였으며, 실제 수중 실험을 통해 얻은 잡음 및 잔향 환경에서의 신호에서도 신뢰성 있는 표적과의 거리 추정이 가능함을 확인하였다.
Reisfeld 등이 제안한 일반화 대칭 변환의 대칭 기여도를 구하는 방법은 물체의 윤곽선의 방향과 거리를 이용하여 물체의 내부에 누적시키는 것으로써, 물체의 검출이나, 얼굴 검출 등의 많은 분야에서 이용되고 있다. 본 논문에서는 대칭 변환 기여도의 모양은 물체의 외곽 모양에 따라 달라지는 것을 이용하여 대칭 변환 기여도의 모양을 분석하여 특정 모양의 물체를 인식하는 방법을 제안한다.
본 논문은 2D/3D 변환을 위한 객체 추출과 깊이정보(Depth-map) 생성기법에 관한 연구이다. 2D영상을 3D로 변환하기 위해서는 영상 객체 추출, 영상 거리 인식, 영상 생성, 재보정 단계를 거치게 되는데 본 논문에서는 영상 객체 추출과 영상 거리 인식에 해당하는 깊이정보를 생성하는 방법을 제안한다. 3D 영상으로의 변환은 2D 영상에서의 객체 추출과, 추출된 객체와 주변 배경을 구별하기 위한 거리감을 할당하는 깊이정보 생성이 중요하다. 보다 정확한 객체 추출과 깊이정보를 생성하기 위해 기존의 Optical flow에서 잡음을 제거한 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2D 영상을 깊이정보가 포함된 영상으로 변환하여 영상의 깊이 정보가 추정됨을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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