본 논문에서는 충수염을 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 충수염을 추출하는 과정은 복부 초음파 영상에서 End_in_search Stretching 기법, 블록 이진화, Grassfire, 팽창 연산을 이용하여 복부 근육의 최하단 근막 부분을 추출하여 제거한 후, 평균 이진화 기법을 적용하고 영상의 객체화 및 객체 제거를 통해 충수염을 추출한다. 제안된 방법을 복부 초음파 영상에 적용시킨 결과, 객관적이고 효율적으로 충수염이 추출됨을 확인할 수 있었다.
TFT-LCD 영상은 불균일한 휘도 분포와 노이즈 신호, 그리고 결함 신호로 구성되어 있다. 결함 신호는 주변 정상 영역의 화소값 분포에 비해 일정한 변화를 가지는 영역으로서 육안 검출이 어려운 수준의 한도성 결함을 포함한다. 본 논문에서는 다단계 임계화를 통해 신뢰할 수 있는 수준까지 결함과 결함 유사 영역을 모두 검출하는 과검출(過檢出)을 수행하고, Parzen Window를 이용한 확률 밀도 함수를 통해 실제 결함이 아닌 유사 영역을 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 다양한 실험 영상에 대한 실험 결과를 살펴보고 실제 TFT-LCD 영상에 적용하여 봄으로써 신뢰성 있는 결함 검출에 적합함을 입증하였다.
철도차량 차축의 초음파 탐상은 기존 펄스-에코방식을 사용하여 A-Stan으로 영상화하여 결함평가가 이루어 졌다. 하지만 이 방법은 작업자의 판단에 의존하므로 신뢰성이 멀어졌다. 위상배열 초음파 탐상 검사는 단일 탐촉자에 여러개의 진동자를 배열하여 여러 각도에서 탐상이 가능하므로 차축처럼 종류 및 모양이 다양한 구조물의 탐상에 효과적이다. 또한 C-Scan방식으로 영상화 하므로써 작업자가 결함을 판단하는데 있어서 객관적인 평가방법이다. 이 논문에서는 위상배열 초음파 탐상 검사에 대하여 설명하고 차축결함평가를 위한 자동화된 설비의 논리설계를 분석하고 그 실험의 방법과 결과론 고찰하고자 한다.
본 논문에서는 영상처리 기법 중 하나인 이진 영상에 대한 골격화를 이용한 새로운 형상 기술자를 제안한다. 내용기반 영상 검색에서 형상을 이용하는 것은 가장 우세하고 인간이 가장 쉽게 인지할수 있는 방법 중의 하나이다. 형상을 이용한 검색을 위해 서는 인간이 인지하는 형상에 대한 정보를 간략화시킬 수 있는 기술자가 필요하다. 본 논문에서 제안하는 골격을 이용한 형상 기술자는 물체의 중요한 정보 중 하나인 골격을 영상 검색에 이용함으로써 기존의 물체가 갖고 있는 복잡한 형상 정보들을 여러개의 직선의 조합으로 간략하게 표현하고 이를 검색에 사용하는 것이다. 이를 위해서 단순한 골격화 외의 다른 형태학적 영상 처리를 이용하여 효과적인 직선 추출을 위한 여건을 마련한다. 그리고 근사화된 직선들이 추출되면 스케일에 대해 정규화 하여 골격을 이루는 직선들의 양 끝점을 형상 기술자로 얻을 수 있다. 각 특징벡터에 대한 정합은 각각의 회전에 대해 유클리디안 거리를 이용한다. 실험 결과, 제안된 방법이 자세한 부분보다는 대략적인 형상 검색과 동일한 카테고리의 데이타 집합에서 부분적인 변화에 대해 우수한 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있다.
구조물 표면은 부식으로 인하여, 크랙이나 감육이 발생할 수 있으며, 이로 인하여 구조물의 파단으로 귀결되어 많은 인명 피해와 재산 손실을 초래할 수 있다. 이에 따라, 박판 구조물이나 배관 구조물과 같이 검사 면적에 비해 두께가 얇은 구조물에 대한 레이저 영상화 기법은 최근 10여년간 꾸준히 연구가 진행되었다. 가장 많이 사용되는 방법으로는 펄스 레이저를 이용한 영상화 시스템이다. 이 방법을 이용하여 평판 구조물, 배관 등 다양한 구조물을 스캐닝하여 비교적 짧은 시간에 원하는 영역을 검사하고 영상화하는 기법이 개발되었다. 하지만, 이 기법은 음파가 결함에 의해 반사되는 반사파를 이용하여 영상화하는 기법으로 검사 위치마다 수 ms의 시간지연이 필요하며, 검사 위치마다 레이저 빔을 집속해주는 렌즈가 필요하여 고가의 복잡한 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 연속 가진기법을 이용하여 구조물에 정상파(standing wave)를 가진하고, 이 정상파를 위치별로 스캐닝하여 결함을 영상화하는 기술을 제안하였다. 평판 구조물에 두께가 변화하는 결함을 인공적으로 삽입하여, 제안된 기술의 두께 변화 탐지 가능성을 제시하였다.
자기공명 영상의 의학적 이용에서 T2이완시간의 화소별 영상화(T2 이완 영상)는 병변의 정량적 진단도구로서 제안된 바 있다. NMR의 물리/화학적 이용에서 T2 이완시간의 측정으로서 CPMG(Carr-Pucell-Meiboom-Gill) 펄스열이 가장 효과적으로 인정되고, 쓰이고 있으나, 선형자계를 가하는 MR 영상화 장비에서는 측정된 다른 TE의 영상들을 이용한 T2 이완시간의 영상화 자체에 대한 복잡한 계산을 영상기기에서 수행에 문제가 있고, 일반적으로 최대 4개의 CPMG 에코를 영상화하는 펄스열이 제공되어 있다. 좀더 정확한 T2 이완영상화를 위하여 적어도 8개의 다른 반향시간 TE를 가진 영상들을 필용로 하므로, MR 영상화 장비사에서 제공된 펄스열을 이용하면, 적어도 두번 이상의 영상화를 하여야한다. 이는 TR을 2500msec로 할 때 적어도 15분 정도의 시간이 걸리며, 이 동안 환자의 약간의 움직임, 특히 각 4개 단위의 영상화 사이에 움직임에 의한 임의적 잡음이 계산될 T2 영상에 큰 영향을 미친다. 이 연구에서는 시뮬레이션에 의하여 1, 5, 10% 의 이론적인 임의 잡음을 포함한 영상들을 이용하여 잡음이 T2 영상의 작성에 미치는 영향을 연구하였다. 그리고 4개 에코 펄스열을 이용하여 세 번의 영상화로 12개의 영상을 얻고, 이들로부터 4개, 8개의 다른 TE를 가진 영상들을 선택하여 T2 영상을 계산하였다. 그리고 이 연구에서 개발된 8에코 CPMG펄스열로 한 번에 얻은 8개의 영상을 이용한 T2 이완 영상과 결과를 비교하였다. 잡음이 클수록 실제치보다 T2가 길었고, 8-에코 펄스열은 영상화하는 동안에 환자의 움직임을 줄여서 더 정확한 T2 이완 영상을 만들수 있었다.
본 논문에서는 칼라 영상 검색을 위한 특징으로서 칼라 정보와 모양 정보를 고려하는 복합적인 특징벡터를 사용한 영상 검색 기법을 제안하였다. 비균둥 양자화 방법인 Lloyd-Max quantizer를 통한 효율적인 칼라 양자화를 하였고, 양자화를 거친 후 생성된 칼라 그룹간의 공간적 분포상황을 고려하기 위해 히스토그램 행렬을 도입함으로써 칼라 정보를 기반으로한 검색 효율을 증대시켰다. 또한 모양 정보를 획득하기 위해 향상된 불변 모멘트를 사용함으로써 연산량을 줄이면서, 검색 효율을 증대시켰다. 영상으로 200여개의 칼라 트레이드마크를 사용하여 기존의 방법들과의 비교실험을 통해 원영상 뿐만 아니라 변형된 영상에 대해서 보다 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다. 즉, 영상내의 물체의 회전, 이동, 잡음 첨가와 감마 보정값 등에 의해 변형된 영상에 대해서 보다 더 강한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 드라마 동영상의 의미 분절화(Semantic segmentation)를 위한 멀티 채널 기반 비모수적 베이지만 방법론을 소개한다. 기존 방법론은 매우 한정적인 특징만을 이용하여 분절화를 시도하거나 이미지 채널이나 오디오 채널과 같은 단일 채널에서만 유효한 방법론을 이용하여 데이터 분석을 시도하였기에, TV 드라마와 같이 예측할 수 없는 변화를 보여주는 스트림 데이터에 적용하기에는 어려움이 많았다. 이와 같은 단점을 극복하기 위해 우리는 주어진 동영상을 단일 모달리티의 채널로 분할한 후 각 채널 별로 분절화를 시도하고 각 채널의 분절 결과를 동적으로 결합하여 주어진 동영상에서의 의미 분절화를 근사하는 방법을 개발하였다. 제안 방법은 실제 TV 동영상의 의미 분절화에 적용되었으며 인간 평가자에 의한 의미 변화 구간과의 비교를 통해 그 성능을 확인하였다.
영상의 이진화(image binarization)는 문자 인식, 영상 분석 등의 전처리 과정으로 다양한 분야에 적용되고 있다. 이진화는 임계치의 설정에 따라 작업 성능이 평가되며 대부분의 이진화 방법은 히스토그램을 사용하여 평균 밝기값이나 히스토그램의 골짜기(valley)를 임계치로 결정한다. 이와 같은 방법은 양봉의 특징을 보이지 않거나 특정 영상을 추출할 경우에는 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 그레이스케일 영상에서 밝기 값을 여러 구간으로 분해하여 구간 밝기값의 평균값을 구하고, 각 구간의 평균값 사이 공간을, 각 구간의 양극과의 거리 비율로 나누어서 계산된 값을 임계치로 설정한다. 제안된 이진화 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법들보다 효율적인 것을 확인하였다.
의료기술의 발전과 함께 의료기관에서 사용되는 영상 데이터량이 급속히 증가하고 있다. 따라서 대용량 의료 영상의 해석을 위해서는 의사들의 육안 검사보다 영상처리 기술을 이용한 자동화 방법이 필요하다. 특히 영상 정합을 통하여 의료 영상을 원하는 형태로 제공할 필요가 있고, 연속적으로 촬영된 2차원 영상들을 3차원 공간으로 해석하고 가시화 할 수 있는 기술이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 고가의 시스템이 대부분이며 의료기관에서는 고가의 시스템 도입에 따른 예산문제로 인해 사용하기를 꺼려하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 환경들을 고려하여 공개 그래픽 라이브러리인 VTK(Visualization Tool Kit)를 이용하여 정합된 결과를 3차원을 비롯한 여러 형태로 가시화할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 제안한 시각화 시스템은 3차원 공간에서의 정합된 결과를 다양한 형태로 확인함으로써 단순히 2차원으로만 정합 결과를 표현했을 때 보다 정확한 진단 및 치료에 적용할 수 있으며 기존의 유사한 소프트웨어에 비해 가격 경쟁력도 갖출 것이라 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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