웨이브렛 변환은 신호나 영상을 분석하기 위한 다해상도 분해기법으로 사용되어 왔다. 웨이브렛 변환영역에서 신호는 스케일과 위치상의 크기로 표현된다. 이 변환영역에서는 신호나 영상의 주파수 성분들이 각각의 스케일에 따라서 분리되어 나타난다. 또한 각 변환영역은 신호나 영상의 공간적인 특성을 상당부분 포함하고 있다. 이러한 웨이브렛 변환의 특성은 푸리에 변화에 기초한 방법과는 달리, 에지와 잡음성분을 효과적으로 분리할 수 있는 정보를 우리에게 제공해 준다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환영역의 각 스케일 특성과 공간적인 특성을 이용하여 영상의 잡음성분을 제거하였다. 잡음제거 기법의 성능평가를 위해 Wiener 필터링 방법과 비교하였다.
본 논문은 제한된 영역 안의 다수 물고기를 추적하는 방법을 제안한다. 고정된 카메라로 물고기가 있는 수조의 영상을 얻은 다음 실시간으로 얻는 매경영상을 통해 물고기의 이미지만을 얻는다. 이렇게 얻어진 이미지를 ART2 알고리즘을 통해 clustering을 하고 각각의 물고기라 추정되는 cluster와 이전까지 측정되어진 물고기 좌표와의 거리 계산을 통해 각각의 물고기의 개체 인식을 하게 된다. 본 논문에서는 기존의 물고기 이미지를 얻는 방법을 개선하여 다 개체 추적을 위한 깨끗한 개체 이미지를 얻는 방법과, 각 cluster들과 이진 물고기 위치와의 거리계산을 통한 개체 인식 방법에 대해 초점을 맞추었다.
본 논문에서는 새로운 척도에 기반한 다노출 영상 융합 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 각 노출정도에 따른 픽셀값의 그래프가 컨벡스 형태를 갖는다는 성질과 대조 값의 차이를 고려한 MRF (Markov Random Field) 기반의 에너지 함수를 설계하고 그 에너지 함수를 그래프컷 (Graph cut) 으로 풀어 각 노출치 영상에 대한 가중치 맵 (weight map)을 형성한다. 그리고 가중치 맵을 곱한 각 영상을 더함으로써 융합된 영상을 얻는다. 제안한 컨벡스 성질을 기반으로 한 척도는 특정 컬러 성분이 다른 컬러 성분보다 먼저 과노출 상태에 도달 한 경우의 영역을 가중치 계산에서 제외할 수 있기 때문에 기존의 가중치 기반의 방법보다 정확한 가중치 맵을 형성할 수 있게 한다. 실험 결과 제안하는 방법은 기존의 다노출 영상 융합에 비해 보다 넓은 영역에서 원 영상의 정보를 더 잘 표현하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다 해상도 특성을 갖는 2D 셀룰러 오토마타 변환 (2D Cellular Automata Transform)을 이용한 디지털 워터마킹 방법을 제안한다. 먼저 게이트웨이(gateway) 값들을 선택하여 기저함수를 만든 후 원 영상을 셀룰러 오토마타 영역으로 변환한다. 다음 변환 영역의 특정 부분에 랜덤 비트 옅을 워터마크로 삽입한다. 마지막으로 실험을 통하여 제안 방법의 충실도가 기존의 방법보다 높을 뿐만 아니라 JPEG 압축, 필터링, 첨예화, 노이즈 등 공격에도 강인성을 가지고 있음을 증명한다. 본 제안 방법에서 기저함수는 한 조의 게이트웨이 값들에 의해 유일하게 하나가 존재하며 가능한 게이트웨이 값들의 종류는 $2^{96}$개가 있기 때문에 뛰어난 안전성을 가진다.
현재 우리나라의 수학과 교육과정의 체제는 '가. 성격' '나. 목표', '다. 내용', '라. 교수 학습 방법', '라. 평가'로 구성되어 있다. 학교에서 구체적으로 학습해야 할 수학 성취기준은 '다. 내용'에 학년별로 제시되어 있다. '다. 내용'은 초등학교의 경우 수와 연산, 도형, 측정, 확률과 통계, 규칙성과 문제해결의 5개 하위 영역으로 구성되어 있으며, 중학교와 고등학교의 경우에는 수와 연산, 문자와 식, 함수, 확률과 통계, 기하의 5개 하위 영역으로 구성되어 있다. 이와 같은 하위 영역들은 초등학교의 규칙성과 문제해결 영역에서의 문제해결을 제외하고는 모두 수학적 주제들을 다루는 내용 영역이라고 할 수 있다. 이 글에서는 수학과 교육과정의 '다. 내용'에 5개의 내용 영역 이외에 '수학적 과정'이라는 하위 영역을 신설하여 추가하는 방안에 대해 살펴보고자 한다.
기존의 문자 영역 추출 방법은 전체 영상으로부터 컬러 영역 분할이나 프레임 차 방법을 이용하였다. 이들 방법은 휴리스틱에 많이 의존하므로 추출하려는 문자의 사전 정보를 가지고 있어야한다는 점과 구현에 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 휴리스틱한 부분을 줄이고 알고리즘을 단순화한 방법을 제안하고자 한다 문자의 지형학적 특징점을 추출하고 이 점들을 MST(Minimum Spanning Tree)를 형성하여 문자의 후보 영역을 추출한다. 문자 영역을 후보 영역의 검증을 통하여 추출한다. 실험 결과 문자의 후보 영역 추출율은 100%이었으며 최종 문자 영역 추출율은 98.2%이었다. 또한 복잡한 영상에서 존재하는 문자 영역도 잘 추출됨을 볼 수 있다.
환자의 체동은 MRI에 의해 제공된 영상의 화질을 저하시키는 주된 원인이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 MRI내 3차원 강체운동에 기인한 아티팩트를 제거하는 방법을 제안한다. 이러한 제거 목표를 달성하기 위해 MRI 영상 데이터를 얻기위한 2차원 다-슬라이스 방법(a multiple two dimensional slice technique)이 사용되어 왔다. 대상물체의 운동에 해당하는 수집된 MRI 데이터는 불균일한 표본화와 위상오차에 의해 영향을 받게된다. 3차원 강체운동에 대해 주어진 운동 파라메타와 장면간의 영향이라는 가정하에 양선형 보간법과 중첩법으로 다-슬라이스 데이터를 사용하는 방법에 기초한 재구성 알고리즘을 MRI 아티팩트를 제거하는데 사용한다. 미지의 체동 파라메타를 추정하기 위해 3차원 강체운동은 다-슬라이스 취득방법의 각 영상과 결합된 관심영역 바깥쪽에서 측정된 에너지를 증가시킨다는 사실을 이용하는 최소에너지법을 사용한다. 본 방법의 유효성을 확인하기 위해 3차원 강체운동에 의해 화질이 저하된 스핀-에코우 영상에 적용한 결과 화질이 식별될 수 있을 정도로 개선됨을 확인하였다.
영상에 존재하는 객체들을 인식하기 위해서는 먼저 영상의 영역분할이 필요하다. 통계적 모델을 이용한 영상의 영역분할은 미리서 분할하고자 하는 클러스터의 수를 결정한 후 이를 토대로 영상을 분할하게 된다. 그러나 영상마다 특성상 분할하고자 하는 클러스터 수가 다를 경우 이를 수동적으로 해주는 것은 비능률적이다. 따라서 본 논문은 영상의 영역분할에 통계적 모델에서 미리 결정해줘야 하는 클러스터의 수 문제를 자동으로 검출하고 퍼지 c-Means 글러스터링 알고리즘을 통한 영상의 영역분할 시 노이즈문제를 이웃한 픽셀들의 멤버쉽 값을 평균화합으로써 해결하는 방법을 제안하였다.
영상에 존재하는 객체들을 인식하기 위해서는 먼저 영상의 영역 분할이 필요하다. 통계적 모델을 이용한 영상의 영역 분할은 미리서 분할하고자 하는 클러스터의 수를 결정한 후 이를 토대로 영상을 분할하게 된다. 그러나 영상마다 특성상 분할하고자 하는 클러스터 수가 다를 경우 이를 수동적으로 해주는 것은 비능률적이다. 따라서 본 논문은 영상의 영역 분할에 통계적 모델에서 미리 결정해줘야 하는 클러스터의 수 문제를 자동으로 검출하고 퍼지 c-Means 클러스터링 알고리즘을 통한 영상의 영역 분할 시 노이즈 문제를 이웃한 픽셀들의 멤버쉽 값을 평균화함으로써 해결하는 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 움직임에 의해 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상에 대하여 영상전체에 일률적으로 복원처리를 행하는 기존의 적용방법들에서 나타나는 문제점을 해결하고자 영상의 국부적인 특성과 방향성을 고려한 복원방법을 제시한다. 이는 평면영역과 윤곽영역을 적응적으로 처리하기 위하여 윤곽의 방향성을 찾기 위하여 다해상도 신호분석인 wavelet 계수를 적용하여 처리하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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