장파장 적외선 영역에서, 비구면 및 회절면을 동시 또는 단독으로 사용했을 때 렌즈의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 유효초점거리(efl: effective focal length)를 100 mm로 고정하고 반시야 각(half field angle)을 5$^{\circ}$에서 30$^{\circ}$까지 5$^{\circ}$간격으로 증가시켰을 때 수치구경 값의 변화를 고찰하였다. 렌즈의 광학성능은 장점함수(merit function)를 기준으로 사용하였다. 이 분석을 근거로 픽셀 크기 45 $\mu$m, 픽셀 수 320${\times}$240검출기를 기준으로 비냉각 열상장비용으로 사용 가능한 F/l.0인 광학계를 설계하였다.
본 연구에서는 연성을 형광체 층이 가질 수 있다면 외부의 기계적 외력에 대하여 장기간 안정성을 확보할 수 있을 것으로 기대하였다. 이에 본 연구에서는 스크린 프린팅 공법을 통하여 유연한 $Gd_2O_2S:Tb$ 증감지를 제작하였고 장기적인 외력에 의한 피로누적과 반복적인 외력에 의한 피로누적에 따른 영향을 고찰하고자 RMS 분석과 히스토그램을 분석을 통하여 영상 균일도를 평가하였다. 연구 결과, 지속적인 외력에 대하여는 지배적인 픽셀 영역이 일정하게 유지되면서 RSD가 10% 이내를 만족하였으나, 반복적인 외력의 경우 지배적인 픽셀 영역이 3 영역으로 분할되며 영상 균일도에 악영향을 미치며 RSD가 10% 이상으로 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 기존 방사선증감지에 대비하여 기계적 안정성을 확보함으로써 곡면 검출기의 적용 가능성을 제시하였으나 아직까지 플렉시블 검출기에 적용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다. 이러한 결과 유연성을 가진 방사선 증감지는 다양한 곡면에 적용이 가능하므로 향후 핵의학, 치료용, 산업 분야 등과 같은 다양한 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 FPGA와 Nor-Flash를 사용하여 컬러 라인 스캔 카메라를 위한 고속 신호처리 하드웨어 시스템을 구현하였다. 기존의 시스템에서는 소프트웨어를 기반으로 한 고속 DSP가 적용되어 왔고 주로 RGB 개별 논리에 의해 결함을 검출하는 방법이었지만 본 논문에서는 RGB-HSL 변환기, FIFO, HSL 풀-컬러 결함 디코더 및 이미지 프레임 버퍼로 구성된 하드웨어 기반의 결함 검출기를 제안하였다. 결함 검출기는 RGB에서 HSL로의 색상 공간 변환을 위한 하드웨어 기반 룩업테이블과 4K HSL 풀-컬러 결함 디코더로 구성되어 있다. 또한 단일 라인 데이터 기반의 로컬 픽셀 처리 대신 2차원 배열 구조의 이미지 단위 처리를 위해 라인 데이터 축적용 이미지 프레임을 포함한다. 설계된 시스템을 기존의 곡물 선별기에 적용하여 땅콩을 대상으로 선별해 본 결과 효과적임을 알 수 있었다.
카메라로 입력되는 영상에서 객체를 인식하기 위한 노력은, 기존의 컴퓨터 비전분야에서 좋은 이슈로 연구되고 있다. 영상 내부에 등장하는 객체를 인식하고 해당 객체를 포함하고 있는 전체 이미지에서 현재 영상의 위치를 인식하기 위해서는, 영상 내에 등장할 객체에 대한 트레이닝이 필요하다. 본 논문에서는 영상에 등장할 객체에 대해서, 특징 점을 검출(feature detection)하고 각 점들이 가지는 픽셀 그라디언트 방향의 벡터 값들을 그 이웃하는 벡터 값들과 함께 DoG(difference-of-Gaussian)함수를 이용하여 정형화 한다. 이는 추후에 입력되는 영상에서 검출되는 특징 점들과 그 이웃들 간의 거리나 스케일의 비율 등의 파리미터를 이용하여 비교함으로써, 현재 특징 점들의 위치를 추정하는 정보로 사용된다. 본 논문에서는 광역의 시설 단지를 촬영한 인공위성 영상을 활용하여 시설물 내부에 존재는 건물들에 대한 초기 특징 점들을 검출하고 데이터베이스로 저장한다. 트레이닝이 마친 후에는, 프린트된 인공위성 영상내부의 특정 건물을 카메라를 이용하여 촬영하고, 이 때 입력된 영상의 특징 점을 해석하여 기존에 구축된 데이터베이스 내의 특징 점과 비교하는 과정을 거친다. 매칭되는 특징 점들은 DoG로 정형화된 벡터 값들을 이용하여 해당 건물에 대한 위치를 추정하고, 3차원으로 기 모델링 된 건물을 증강현실 기법을 이용하여 영상에 정합한 후 가시화 한다.
본 논문에서는 객체 검출에 사용되는 Haar-like feature의 정규화 방법에 대해 다룬다. 기존의 Haar-like feature의 분산 정규화는 후보 윈도우 픽셀들에 대한 표준편차 계산에 사용되는 별도의 적분 영상 생성을 위해 많은 연산을 필요로 했으며 밝기 변화가 작은 영역에서 오검출이 증가하는 문제를 가지고 있으나, 제안하는 정규화 방법은 별도의 적분 영상을 사용하지 않아 처리 속도가 빠르며 제안하는 방법을 사용하여 학습시킨 분류기는 밝기 변화에 대해 강건한 성능을 보인다. 실험 결과 제안한 방법을 사용했을 때 객체 검출기의 처리 속도는 26% 향상 되었으며, 제안한 방법을 사용하여 학습시킨 분류기들은 5% 이상 향상된 검출률을 보였으며, 밝기 변화가 심한 경우는 45% 향상된 검출률을 보였다.
본 연구에서는 음성인식기 성능향상을 위한 영상기반 음성구간 검출방법을 제안한다. 기존의 광류기반 방법은 조도변화에 대응하지 못하고 연산량이 많아서 이동형 플렛홈에 적용되는 스마트 기기에 적용하는데 어려움이 있고, 카오스 이론 기반 방법은 조도변화에 강인하지만 차량 움직임 및 입술 검출의 부정확성으로 인해 발생하는 오검출이 발생하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 기존 영상기반 음성구간 검출 알고리즘의 문제점을 해결하기 위해 지역 분산 히스토그램(Local Variance Histogram, LVH)과 적응적 문턱값 추정 방법을 이용한 음성구간 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 조도 변화에 따른 픽셀 변화에 강인하고 연산속도가 빠르며 적응적 문턱값을 사용하여 조도변화 및 움직임이 큰 차량 운전자의 발화를 강인하게 검출할 수 있다. 이동중인 차량에서 촬영한 운전자의 동영상을 이용하여 성능을 측정한 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 성능이 우수함을 확인하였다.
X-선 유방영상에서 군집성 미세석회화는 유방암의 조기 검출에 중요한 징후로 이용된다. 본 논문은 X-선 유방영상에서 군집성 미세석회를 검출하여 그것의 위치를 표시하는 컴퓨터 보조 검출 방법을 제안한다. 제안된 검출방법의 구성도는 ROI9region of interest)선택, 필름흠제거, srdm(surrounding region dependence method), 분류기, 그리고 위치 표시로 구성되어 있다. SRDM은 이미 저자들에 의해 제안되었으며, 이것은 현재의 픽셀을 둘러싸고 있는 두 개의 영역에서의 2차 히스토그램에 근거한 통계적인 텍스처(texture)분석 방법이며 X-선 유방영상에서 군집성 미세석회화의 검출을 위해 제안되었다. 또한, 본 논문에서 제안된 필름흠 제거 필터의 효과는 ROC (receiver operating-characteristics) 분석에 의한 분류 성능 측면에서 평가되어진다. 정상조직(normal tissue)과 군집성 미세석회화를 포함한 조직을 분류하기 위해 3계층 backpropagation 신경망이 분류기로 이용되었다. 검출된 군집성 미세석회화의 위치와 적절한 표시를 함으로써 진단방사선의사에게 더 많은 주의를 상기시킬 수 있다
엑스선유방촬영술은 다양한 유방질환 중 석회화 병변을 진단하는데 가장 효과적인 방법이다. 환자의 의료피폭 저감과 진단에 필요한 최적의 영상을 얻기 위해서는 성능유지를 지속적으로 관리해야 한다. 엑스선유방촬영술에서 엑스선을 발생시키는 양극의 경사각도는 중심선을 기준으로 하기 때문에 조사야 내의 위치에 따라 엑스선관의 유효초점이 미세하게 달라질 수 있어 공간분해능의 차이가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 디지털 엑스선유방촬영장치에서 검출기 위치에 따른 LSF를 측정하여 MTF를 계산함으로써 공간분해능 변화에 대해서 연구하였다. 와이어 직경에 대한 변화에서 $50{\mu}m$ 직경의 와이어의 경우 가장 높은 공간주파수 값을 나타냈으며 검출기의 픽셀보다 작은 직경을 갖는 와이어를 사용해야 검출기의 공간주파수에 따른 응답을 바르게 구할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 조사야 내의 검출기의 위치에 따라서 공간주파수는 중심부분의 와이어가 나머지 와이어보다 우수한 MTF 특성을 보였으나, 그 차이는 미소하게 나타났다. 또한 중앙부분에서 반치폭 또는 유효초첨이 가장 작게 나타났으며 중앙에서 벗어날수록 반치폭이 증가하여 공간분해능이 낮아진 것으로 나타났다.
최근 다양한 형태의 멀티미디어의 확산과 영상에 대한 관심이 높아짐에 따라 필름 복원은 많은 사람들로부터 관심을 받고 있는 연구 분야다. 본 논문에서는 스크래치 텍스처 및 형태 특성을 이용하여 모든 종류의 스크래치를 자동으로 검출하고 복원 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 필름에서 자주 발생되는 스크래치의 공간적인 정보를 이용하여 텍스처 분류기와 형태 필터링을 통해 스크래치를 검출 하고, 양선형 보간법을 사용하여 손상된 필름 영역을 주변 픽셀 값을 이용하여 스크래치를 제거 함으로써 영상을 복원한다. 본 논문에서 제안된 방법은 Kokaram의 논문에 제안된 방법보다 다양한 종류의 스크래치를 정확하게 인식하며, 적은 계산 비용임에도 불구하고 양선형 보간법은 스크래치 영역을 제거한다.
에너지 차분 흥부 X선 화상으로부터 폐종류 음영을 검출하기 위한 필터를 예측해서 전문의의 진단보조 혹은 총합자동진단시스템의 구성 요소로서 필터가 발휘한 역할을 고려한 후, 구체적인 성능 평가 방법을 제안한다. 필터의 성능을 평가할 때 문턱값을 변화시킨 경우, 못보고 빠트린 비율과 잘못 본 비율의 변화를 ROC 곡선으로 나타내어 이것에 기초한 판단을 행하는 접근방법이 있다. 본 연구에서는 이와같은 평가에 대한 구체적인 예를 통하여 문제점을 명확히 하여 그 평가기준을 마련한다. 성능 평가를 행하기 위해 이용된 에너지 차분화상으로서, 임상 데이터 14개의 증예를 이용한다. 즉, 총 종류수 32개 한 개의 증예에 있어서 종류의 개수는 1~8개로 평균 2개, 1mm 당 샘플링 간격 5 픽셀, 비트 분해능 10 bit의 저압화상으로, 그 크기는 1760$\times$1760이다. 계산기 하드웨어의 제약으로부터 원화상을 가우스 함수로 평활화 해서 1/8로 축소한 화상으로 실험을 행한다. 상기 평가 절차에 따라, 이전에 개발된 다중해상도 ∇$^2$G 필터의 성능을 평가하고, 단일해상도 ∇$^2$G 필터와의 비교를 통해 그 성능이 우수함을 확인한다. 본 평가 방법은 화상진단 지원용 필터의 평가에 대해서 적용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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