• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.503-507
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• 2003

기존의 영상기반 3차원 가상공간 구축 기법들은 단일 영상을 입력으로 하여 하나의 가상공간을 구축하기 때문에, 가상공간의 영역이 매우 협소하고 가상공간 내부에서 관찰자의 네비게이션기능이 제한적이었다. 또한 특정 영상에 대해서만 사실성을 보장하기 때문에, 실세계를 반영한 모든 영상에 대해서 가상공간 구축 기법들을 일반화 할 수 없다. 이에 실세계를 촬영한 영상을 3차원 가상공간으로 복원하기 위해서 이러한 가상공간 구축 기법들을 통합해야할 필요성이 있다. 본 논문에서는 한 장의 영상을 입력으로 하나의 가상공간을 구축했던 기존의 방법들을 통합하여 여러 장의 영상을 입력으로 여러 개의 가상공간을 구축하고, 가상공간 지도의 개념을 도입하여 이를 연결하여 광범위한 3차원 가상공간을 구축할 수 있는 IVSD(Image-based Virtual Space Designer) 저작도구의 설계에 관하여 기술하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.79-86
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• 2010

일반적으로, 영상 융합은 서로 다른 특징을 가지는 2개 이상의 영상을 이용하여 각 영상의 장점 및 특징을 모두 가지는 하나의 영상으로 재구성하는 것을 의미한다. 특히, 원격탐사 분야에서의 영상융합은 멀티스펙트럴 영상의 공간해상도를 향상시키는 것을 의미하며 이러한 이유로 인하여 Pan-sharpening 기술로도 불리어진다. 특히, 융합영상은 변화탐지, 영상 지도 제작, 도시 분석 등 다양한 분야에 적용 가능하기 때문에 중요성이 증대되고 있다. 그러나, 기존에 제안된 알고리즘들은 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 왜곡시키거나, 융합 영상의 공간해상도가 흑백영상의 공간해상도에 비하여 저하되는 문제를 지닌다. 이를 위해 본 논문에서는 멀티스펙트럴 영상의 분광 및 공간특성을 고려한 새로운 융합 방법론을 제안하였다. 본 알고리즘의 평가를 위해서 KOMPSAT-2, QuickBird 위성영상에 알고리즘을 적용을 하였으며, 기존의 영상융합 알고리즘에 비하여 공간적/분광적인 측면에서 모두 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.263-266
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• 2005

고해상도 영상은 원격탐사, 의료영상 등 다양한 분야에서 사용되며, 향후에 많은 수요가 예상된다. 초해상도 영상복원은 동일한 지역을 촬영한 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도 영상으로 복원하는 소프트웨어적인 영상 해상도 향상 방법이며, 공간 영역과 주파수 영역의 초해상도 영상복원으로 구분된다. 본 연구에서는 공간 영역에서 확률적 접근법을 이용하여 CCD 영상의 초해상도 영상복원을 수행하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
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• pp.289-292
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• 2007

객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.196-199
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• 2011

본 논문에서는 컬러영상의 검색을 위하여 대표색상의 통계적 특성과 그 공간적 분포를 이용하는 기법을 제안한다. 대표색상은 HSV 색상공간에서 빈도수가 가장 높은 1-8개의 색상영역으로 선택되는데, 대표색상의 값과 각 대표색상이 영상에서 어떻게 분포하느냐에 따라서 검색되는 영상의 종류와 객체의 형태가 크게 달라진다. 본 논문에서는 영상을 일정한 개수의 작은 영역으로 나누고 각 영역에서 각 대표색상이 충분히 존재하는지를 평가하여, 각 대표색상이 영상평면에서 분포한 상태를 이진화된 공간분포 지도로 표시한다. 이로부터 영상간의 대표색상마다 이진공간분포의 차이를 비교함으로써, 색상의 통계적 특성과 공간적 분포가 동시에 반영된 특징으로 영상을 검색한다. 본 논문에서 제안한 대표색상의 공간적 분포 모델을 이용한 영상검색 기법은 MPEG-7에서 정의한 대표색상 기반의 영상 검색보다 우수한 성능을 보여주었다. 이진공간분포 지도의 생성 방법 및 거리측정 파라미터에 대한 최적화가 이루어지면 영상검색 성능이 더욱 개선될 것으로 예상되며, 웹기반의 영상검색 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제4권1호
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• pp.7-13
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• 2000

목적: 모형실험을 통하여 자기공명영상의 공간왜곡의 정도를 영상획득방향과 펄스연쇄별로 알아보고 실험 조건에서 공간왜곡이 가장 적은 영상 획득 방향과 펄스 연쇄를 찾고자 하였다. 실험 상 얻어진 가장 공간적 왜곡이 적은 영상법은 뇌정위 방서선수술의 적용시에도 실험한 조건중 가장 공간적 왜곡이 적은 영상법으로 인체적용에 도움이 될 것으로 가정하였다. 대상 및 방법: 아클리로 만든 직육면체에 일정한 간격 (2cm)의 아크릴 원형 막대 지름 4mm)를 배치하여 자기공명영상을 위한 모형을 제작하였다. 모형의 내부를 증류수로 채운 후 Leksell 상업용 감마나이프 G-프레임을 씌우고 모형을 자기공명 영상의 중심에 놓고 축상과 관상면의 T1 SE, T2 SE, T2 FSE, MPRAGE영상을 얻은 뒤 영상분석 프로그램(Lleksell Gamma Plan, Version = 5.10)을 이용하여 공간적 왜곡의 거의 없을 것이라고 가정한 CT 영상에서 측정된 막대간의 거리의 차이를 구하고 이것이 각 영상획득 방법과 펄스 연쇄별로 차이가 나는지 또 영상의 가장자리와 중심부에서 차이가 나는지 paired student t-test를 통하여 분석하였다. MR의 각 단면 영상을 영상분석 프로그램에 인식시키는 과정에서도 프로그램에 내장되어 있는 외부 표식자의 좌표의 위치를 통해서 외부표식자의 좌표의 위치를 통해서 외부표식자를 기준으로한 영상의 공간적 왜곡의 정도가 자동으로 측정된다. 결과: 자기공명영상의 공간적 왜곡은 횡단면 영상에서는 감마나이트의 G-프레임의 외부표식자에 의하여 측정된 결과와 모형실험을 통하여 얻어진 결과에서 모두 뇌정위방서선수술에 이용하기에 허용할 만한 1.5mm 이하의 적은 수준의 왜곡 값을 지니고 있었다. 관상면의 자기공명영상은 외부표식자에 의해 왜곡을 측정했을 때, 감마나이프에 적용하기에는 1.5mm 이상의 공간 왜곡값을 보였으나 왜부표식자에 의한 좌표를 통해 구해진 모형실험의 결과에서는 1.5mm 이하로 공간적 왜곡이 오히려 보정되는 결과를 보였다. 결론: 이 실험을 통하여 임상적으로 주로 사용되는 펄스연쇄와 영상획득방향에서 축상 3D MPRAGE기법이 가장 공간적 왜곡이 적은 영상법 임을 알 수 있었다. 현재 사용되는 MR기기의 공간왜곡의 정도는 모형실험의 결과, 1.5mm 이하 수준으로 매우 적어서 다른 영상법에 비해 매우 우수한 MR의 공간 해상력을 고려하면, 실제 인체에 적용하여 뇌정위 방사선수술시 사용항기에도 타영상기법에 비해 손색없는 영상법이 될 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권3호
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• pp.261-270
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• 1999

이 논문에서는 볼륨 데이터의 효율적인 영상 기반 랜더링 알고리즘을 제시한다. 중간 영상 공간은 밀림 객체 공간에서 중간 영상이 위치하는 2차원 공간이다. 최종 영상 공간 대신에 중간 영상 공간을 이용함으로써 매핑이 좀더 간단해지면 점대점 매핑에서 기인하는 구멍을 없앨 수있다. 중간 영상 공간상에서의 매핑은 근원 화소의 깊이 값으로 만들어진 테이블을 가지고 쉽게 이루어진다. 또한 이 논문에서는 효율적인 객체의 표현을 위하여 텔타트리에 기반을 둔 새로운 사진 트리를 제안한다. 트리 구조를 사용할 경우 인접한 영상들에 존재하는 중복 정보를 제거함으로써 압축 효과를 얻을 수있다. 제안된 트리는 델타트리에 비해서 더 좋은 압축 성능을 보이며 빠르게 영상을 생성할 수 있다. 제안된 알고리즘을 실험한 결과 256 $\times$256$\times$256의 볼륨에서 비교적 좋은 질의 256$\times$256 의 영상을 1초에 25~40개 정도 만들어 낼수 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.207-212
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• 2009

고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상은 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 객체 내에 객체의 크기와 모양에 대한 고려를 모두 할 수 있는 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해강도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. 실험 결과, 제안한 기법의 분류 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과뿐만 아니라 기존의 공간 개체 추출방식인 GLCM, PSI 기법을 이용한 분류 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 2부
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• pp.792-795
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• 2010

본 논문에서는 공간감을 극대화 시킬 수 있는 영상의 표현에 관하여 사례연구를 통해 입체영상의 공간감에 관하여 논하고자 한다. 이를 위하여 일반적인 영상에서의 공간감 창출과 입체영상에서의 공간감차이에 관하여 알아보고, 이를 사례분석을 통하여 서로 다른 표현 방식에 관하여 논하고자 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.21-29
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• 2019

본 논문에서는 구조-텍스처 분할 기법을 기반으로 위성영상을 분할 융합하여 공간 해상도를 개선시키는 프레임워크를 제시한다. 위성영상은 센서가 감지하는 파장에 따라 다양한 공간해상도를 가진다. 전정 영상 (panchromatic image)은 일반적으로 높은 공간해상도를 가지지만 단일 흑백컬러를 가지고 있는 반면, 다중분광 영상 (multi-spectral image)나 적외선 영상은 전정 영상에 비해 낮은 공간해상도를 가지지만 다양한 분광 밴드정보와 열 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 다중분광 영상이나 적외선 영상의 공간 해상도를 향상시키기 위해 영상의 디테일이 텍스처 영상에만 존재한다는 것에 착안하여 본 프레임워크를 고안하였다. 고안된 프레임워크에서는 저해상도 영상과 고해상도 영상이 구조 영상과 텍스처 영상으로 분할된 뒤, 저해상도 구조영상은 고해상도 구조 영상을 참조하여 가이디드 필터링 된다. 구조-텍스처 영상 모델에 따라 필터링된 저해상도 영상의 구조 영역과 고해상도 영상의 텍스처 영역을 픽셀 단위로 더해져서 최종 영상이 생성된다. 생성된 영상은 저해상도 영상의 밴드와 고해상도 영상의 디테일을 포함한다. 제시하는 방법은 분광해상도와 공간해상도를 모두 보존할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.