제한된 계조를 사용하는 영상장치들은 연속계조 영상과 시각적으로 유사한 영상을 획득하기 위해 하프토닝(halftoning) 방법을 사용한다. 다양한 하프토닝 방법 중, 오차 확산법은 짧은 계산시간과 좋은 화질의 하프톤 영상(halftone image) 획득이 가능하여 다양한 응용 분야에 널리 사용되고 있다. 하지만 이 방법은 인접 픽셀에 오차를 확산하는 과정에서 경계선을 흩트리며, 이로 인해 경계선이 약화 되고, 영상의 선명도를 저하시킨다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서 제안된 방법은 Floyd-Steinberg 오차확산법의 필터 가중치를 기반으로 처리 픽셀의 오차와 인접픽셀의 경계선 정보를 고려하여 오차 필터를 적응적으로 결정한다. 이 방법은 경계선 강화를 위한 기존 방법들과 비교해 처리절차가 간단하여 상대적으로 적은 양의 프로세스 자원을 사용한다. 그럼에도 불구하고, 제안된 방법은 하프톤 영상의 경계선을 상당히 개선할 수 있었다. 이와 함께 객관적인 화질 평가를 위해 경계 상관도와 국부 평균 일치도를 이용하여 제안된 방법과 기존방법의 성능을 비교한다.
본 논문에서는 수평 방향의 경계선 정보를 이용한 마모 정도 및 편마모 검출 알고리즘을 제안한다. 입력 이미지의 노이즈는 양방향 필터로 제거한 다음 제안된 마스크를 사용하여 필터링된 이미지에서 경계선이 추출된다. 타이어가 마모됨에 따라, 타이어 숄더 또는 타이어 바퀴의 바닥에 팬 홈이 수직 홈보다 더 많이 바뀐다. 그러므로 타이어 숄더 또는 타이어 홈의 모서리는 수직 홈의 모서리보다 타이어 장착에 대한 정보가 더 많다. 제안 된 마스크는 이 특징을 반영하여 수평 모서리 추출에 사용된다. 경계선 추출 후, 경계선 이미지는 두 가지 레벨 시스템으로 표현된다. 이진화 이미지의 경계선 화소는 착용도 및 불균일한 착용을 결정하는 데 사용된다. 이 제안 된 방법은 다른 장비 없이 쉽게 사용할 수 있다. 제안 된 방법은 실제 차량을 사용하여 수행되었으며, 실험 결과는 착용도 및 착용 불균일성을 검출하는데 있어 제안 된 방법의 우수한 성능을 보여준다.
나라사이의 경계를 결정하기 위한 일반적인 방법은 등거리원칙이다. 등거리원칙은 각각의 기준선 또는 기준점의 경계에서 일정한 거리까지를 경계로 정하는 방법이다. 본 연구에서는 등거리 원칙을 기본으로 하는 알고리즘으로 폭넓게 사용되고 있는 Two-Point 알고리즘과 Three-Point 알고리즘을 정립한 후, 알고리즘을 적용한 결과와 오차를 확인할 수 있는 경계 획선 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 인공지물이나 지형지물이 없어 경계를 결정하기 어려운 해양경계 획선시 특히 유용하게 사용될 수 있다. 그 중간점 계산결과 타원체상에서 등거리원칙에 기초한 알고리즘을 적용하면, 지도 투영에 의한 어떤 왜곡도 없이 적용할 수 있고 평면이나 구에서 적용한 것 보다 오차가 적었다. 경계 획선 프로그램 개발을 통하여 도면을 이용한 수작업에 의한 여러 오차를 제거 할 수 있고, 해양경계협상시 신속히 대처할 수 있다. 또한, 기준선의 기준점 위치에러는 계산된 중간선의 중간점으로 전파되는 것을 확인할 수 있었고 그 오차를 확인하여 적합한 기준면을 설정 할 수 있었다.
하천 유역에서 하천 경계선(river boundary) 은 하천의 물길을 따라 흐르는 물과 육지의 경계를 의미한다. 하천 경계선 매핑은 하천 유역의 지형적인 변화를 탐지하고 홍수 예방을 위해서 중요하다. 하천 유역의 지표면의 불균일성과 하천 수위의 실시간 변화 등으로 인해 발생하는 하천 유역의 침식 작용 등의 요인으로 인해서 기존의 지반조사 기술은 하천 경계선을 매핑 하는데 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 원격탐사 기술에서 대표적으로 사용되는 공간 정보 자료들인 항공 라이다 자료(airborne LiDAR data)와 항공사진(aerial photograph) 들을 활용하여, 에지 검출기법(edge detection algorithm) 및 영상 분할 기법(image segmentation algorithm) 등의 디지털 영상 처리 기법 등의 방법을 적용하여 3차원 하천 경계선을 매핑하는 방법을 개발하였고, 주어진 기준선을 따라 결정된 점검 지점들로부터 추출된 하천 경계선까지의 수평 및 수직 거리의 절대값을 계산하여 정확도 측정을 하였을 때, 본 연구에서 제시된 방법을 이용하여 추출된 3차원 하천 경계선은 높은 수직 및 수평 정확도를 가짐을 보여준다.
제안된 방법은 외막의 경계선을 추출하기 위해 Max-Min 이진화를 적용하여 외막을 추출 한 후에 삼각 함수의 각도 값을 이용하여 외막의 경계점을 추출한다. 추출한 경계점들을 Bezier Curve 기법을 적용하여 외막의 경계점들을 연결하여 외막의 경계선을 추출한다. 그리고 내막 영역을 추출하기 위해 외막 영역을 ROI 영역으로 추출한다. 추출된 ROI 영역을 오목 파라볼라 기법을 적용하여 내막의 영역을 강조한다. 내막영역이 강조된 ROI 영역에 평균 이진화를 적용하여 내막의 영역을 추출한다. 추출된 영역에서 잡음을 제거하기 위해 내막 영역만 Labeling 기법을 적용한다. 제안된 방법을 IVUS 영상을 대상으로 실험한 결과, 내막과 외막간의 포함관계의 정도에 따라 환자의 수술 여부 결정에 대한 외막과 내막의 각 넓이 정보를 개관적으로 제공할 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 경동맥 B-모드 초음파영상에서 내막-중막 두께(IMT : Intima-Media Thickness)의 자동측정을 위해 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming)을 이용하여 내막과 중막의 경계선을 자동 추출하는 알고리즘을 제안하고 실험결과를 보여준다. 혈관 인터페이스의 픽셀 값과 기울기 등의 영상특징과 연속성의 기하학적 특징을 고려한 평가항(cost term)들을 포함하는 평가함수(cost function)를 계산하여 그 값이 최소가 되는 최적의 위치를 결정하기 위해 다이나믹 프로그래밍 방법을 적용하였다. 또한 스페클(speckle), 드랍아웃(dropout)과 같은 잡음과 약한 에지로 인한 거친 추출 결과에 대해 B-spline을 적용하여 더욱 부드러운 경계선을 유지하도록 함으로써 경계선의 연속성을 향상시켰다. 제안한 방법은 다중영상특징(multiple image features)을 고려함으로써 일반적인 에지 알고리즘보다 더욱 정확하고 재생산 가능한 경계선을 추출하였고 수동측정 시 발생하는 측정자 내, 측정자 간의 추출결과 변이성과 비효율성의 문제점을 해결하여 편리한 자동측정이 가능하게 한다.
복부 MRI 영상에서 간의 인식은 간에 존재하는 질병을 파악하는 것뿐만 아니라 간에 대한 치료 방법이나 수술 방법을 결정하는 중요한 정보를 제공한다. 따라서 본 논문은 복부 MRI 영상에서 이러한 간 영역과 간의 혈관을 자동으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 1단계로 Region Growing의 개선된 방법으로 초기 설정된 간 영역의 외곽선 정보를 이용하여 씨앗점을 설정해 간 영역을 초기 분할한다. 2단계로 분할된 영역 경계선의 지역적 최소값을 이용하여 경계선의 보정 작업을 수행한다. 이후 3단계로 추출된 간 영역을 기반으로 영상 개선 후, 인페인팅(In-painting) 기법을 활용하여 간 영역 내부의 혈관 부분을 검출하게 된다. 제안 알고리즘의 평가는 전문의의 수작업 결과와 비교하였고, 결과 82.5%의 평균 정확도를 보여 제안 알고리즘의 효과적인 간혈관 검출을 확인하였다. 향후 본 연구의 확장으로 검출된 혈관 영역의 3D Volume Rendering 연구를 수행할 예정이다.
본 논문에서는 한국어 TTS시스템을 위한 운율구 추출, 운율구 사이의 휴지 기간, 음소의 지속 시간 모델링 방법을 설명한다. 실험을 위해 여러 장르로 구성된 400문장을 선 정하고, 이를 전문 여성 아나운서가 발성하였다. 녹음된 음성 신호에 대해 음소 및 운율구 경계를 결정하고, 문장에 대해서는 형태소 분석, 발음표기 변환, 구문 분석을 수행하였다. 400문장(약33분) 중 240문장(약20분)을 이용하여 결정 트리 및 회귀 트리를 학습시킨 후, 160분장(약13분)에 대해 실험하였다. 운율 모델링을 위한 특징들이 제안되었고, 학습된 트리 들을 해석함으로써 특징들의 유효성이 평가되었다. 실험 문장에 대해 운율구 경계의 유무를 결정하는 결정 트리의 오류율은 14.46%이었고, 운율구 사이의 휴지 기간과 음소 지속 시간 을 예측하기 위한 회귀 트리들의 평균 제곱 오류근(RMSE)이 각각 132msec, 22msec이었다. 수집된 모든 자료(400문장)로 학습한 결과, 운율구 경계 결정 오류율, 휴지 기간 및 지속시 간 RMSE의 10-fold cross-validation 추정치가 각각 13.77%, 127.91msec, 21.54msec이었다.
본 논문에서는 여러 가지 와이프 장면전환 중에서 이동 경계선의 형태가 선형 라인의 모양을 가지는 수평 와이프, 수직 와이프, 반도어(Barn Doors), 그리고 이동 경계선이 원의 모양을 가지는 아이리스 라운드(Iris Round) 와이프를 강건하게 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 디지털 비디오 데이터를 입력 받아 차영상을 추출한 후 차영상에 허프변환을 적용하여 영상에 존재하는 라인과 원형의 이동 경계선을 강건하게 추출한다. 그런 다음, 평가함수를 통해 이들의 진행 방향과 형태를 효과적으로 분석하여 와이프의 발생 유무와 그 종류를 결정한다. 실험에서는 본 논문에서 제안된 와이프 검출 방법이 기존의 다른 방법에 비해 보다 정확하게 와이프를 검출한다는 것을 성능 비교를 통해 보여준다.
자동차 번호판의 문자를 검출하기 위한 과정 중 그림자가 있는 후면 번호판을 이진화하는 방법을 제안한다. 대부분의 경우 차량구조에 의한 그림자 발생이 문자를 검출하는데 오류를 발생시킨다. 이를 해결하기 위해 그림자 영역과 아닌 영역의 경계를 검출해야 한다. 하지만, 기존 방법은 히스토그램에서 세 개의 영역사이에 있는 임계값 2개를 수동으로 결정해야 되는 점과 현재번호판의 색상인 흰색 바탕에 검은 문자에 적용하면 문자 영역의 그림자 경계선 검출이 모호하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 슬라이딩 윈도우를 이용한 히스토그램과 탐색하는 픽셀의 좌, 우 픽셀들을 스캔하여 연결되지 않은 에지를 찾아 그림자 경계선 에지를 연결하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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