본 논문에서는 저항 생산 과정에서 실제저항값과 칼라 코드값이 잘못 표기되는 경우에 이를 검사.인식하는 시스템에 이용할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 칼라 영상에서의 효과적인 경계선 추출 방법과 칼라 영상의 명암도 변화 차이를 이용한 저항의 칼라 코드 영역 추출법, 그리고 역전파 알고리즘을 이용한 칼라 코드 판별법이 제시된다.
질감매핑은 대부분의 모델기반 부호화 시스템에서 영상합성 방식으로 사용 되어진다. 이 영상합성 방법은 정면 얼굴영상의 질감정보로만 영상을 합성한다. 따라서, 모델이 회전 되었을 때, 질감매핑은 명암측면에서 어색한 영상을 합성할 수 있다. 본 논문에서는 명암효과를 고려한 새로운 질감매핑이 연구되었다. 또한 회전에 대비하여 귀의 철선프레임과 머리카락의 변화를 부가하였다. 제안된 방식을 이용하여 실험한 결과, 자연스러운 영상합성이 가능하였다.
빛이 액정셀을 지날 때의 편광상태의 변화를 뽀앙카레공에서의 회전변환으로 나타내면 액정표시소자의 화면의 밝기와 명암대비는 이 회전변환의 특성(회전각과 회전축의 방향)의 함수로 나타낼 수 있다. 이로부터 액정 화면의 밝기와 명암대비를 동시에 극대화 하기위한 필요조건은 액정셀에 걸린 전압이 비선택전압에서 선택전압으로 바뀔 때의 회전변환의 회전각이 $180^{\circ}$임을 보였다.
본 논문은 종양을 주입한 쥐의 FDG-PET영상에서 정상세포보다 포도당대사가 활발한 종양조직의 3차원적 위치를 파악하고 잔여암 전이여부를 판별하기 위한 3차원 볼륨 가시화기법을 제안한다. 종양조직과 주변조직의 시각적 대비를 크게 하기 위해 명암도 분포에 따라 조직을 여러 클러스터로 나눈 후, 적응적 투명도 전이함수를 사용하였다. 관심영역을 불투명하게 표현하고 조직간 투명도 변화량을 크게 줌으로써 잡음이 심한 PET 영상에서 전경영역과 배경영역을 구분할 수 있었고, 명확한 시각대비 결과를 얻을 수 있었다. 추후 명암도값 외에 영암도 기울기, 관심영역 우선순위 등을 고려한 다차원 전이함수기법으로 확장함으로써 종양영역의 경계를 더욱 강조할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 다중 모달리티 영상으로부터 상호보완적인 정보를 추출하여 통합된 형태로 표현하기 위하여 다해상도 영상정합을 위한 상호정보 최적화 방법을 제안한다. 본 방법은 두 영상이 기하학적으로 정렬되면 명암도 유사성 측정을 위한 평가함수인 상호정보가 최대화된다는 가정 하에 두 영상에서 대응되는 화소 명암도간 통계적 의존관계나 정보중복성을 계산하여 영상간 변환관계를 추정하여 정합한다. 실험결과로는 뇌 자기공명영상과 뇌 전산화단층 촬영영상을 사용하여 육안평가를 통한 정확성 측면과 초기조건 변화와 잡음 첨가를 통한 견고성 측면으로 검증한다. 본 방법은 표면이나 특징 부위 추출에 의한 정합이 아닌 영상 자체 정보를 사용함으로써 사용자와의 빈번한 상호작용을 줄이며 비모수화 밀도추정으로 기존 평가함수보다 견고하게 밀도추정이 가능하다. 또한 다해상도 기법을 적용한 확률적 최적화로 견고한 수렴을 유도한다.
영상에서 명암도의 변화가 큰 영역을 경계선이라 하며 이는 영상을 분류하고 해석하는 가장 기본적인 특징 중의 하나이다. 본 논문에서는 central moments에 의한 새로운 경계선 검출 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 서로 다르게 정의된 확률변수 및 확률밀도함수와 moment의 차수에 따라 여러 가지 특성을 가진 경계선을 검출하였다. 또한 미분이 아닌 창내의 명암도의 평균과 각 화소와의 차를 적분한 연산자로서 기존의 연산자보다 잡음에 우수하며 가늘고 섬세한 경계선을 검출하였다.
영상 표시 장치에서 대조 이미지의 왜곡 현상을 보완하기 위해 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)와 플래토 평활화(Plateau Equalization)가 사용된다. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)를 이용하여 명암대비를 증가 시킬 경우 과도한 이미지의 밝기 변화에 따른 과포화 현상이 발생하며 실시간 시스템에서는 물체 추적에 왜곡 현상이 발생한다. 특히, 적외선 영상(infrared image)과 같이 명암비가 한쪽으로 치우쳐 있는 영상들을 명암비를 개선하기 위해서는 플래토 평활화(Plateau Equalization)와 같은 영상 개선 방법이 필수적이다. 플래토 평활화에서는 임계값을 사용하는 방법이 제시되고 있지만 실험에 의한 최적 임계값을 찾아내는 방식이며, 이 방법은 입력되는 새로운 영상마다 임계값을 실험에 의해 매번 반복해서 도출해야 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 과포화 되는 이미지 영역의 문제를 해결하기 위해 제시하는 방법으로 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)의 동적 분할하는 알고리즘에 근거하되, 입력 영상에따라 적응적으로 임계값을 설정하는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 실시간 영상에서 기존의 동적분할 히스토그램에 비해 자연스럽게 명암비를 개선하여 과포화 되거나 중요한 정보를 누락하여 왜곡 되지 않게 자연스러운 화면을 재생하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 조영 영상을 받아들여 관상동맥을 효과적으로 추출하는 방법을 소개한다. 혈관 추출에 일반적으로 사용되는 디지털 혈관조영술(DSA : Digital Subtraction Angiography)은 조영제 투입 전에 촬영된 마스크 영상과 조영제 투입 후의 혈관 대비가 나타나는 라이브 영상과의 차이를 이용하여 빠르게 혈관 영역만을 검출하는 방법이다. 그러나 이 방법은 배경의 움직임에 민감하고 두 영상간의 지역적인 배경 명암 분포의 변화에 따라 오 검출이 발생할 수 있다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 배경 텍스쳐의 유사도를 분석하여 움직임의 차이가 가장 작은 영상을 선택함으로써 배경의 움직임에 기인하는 구조적인 문제를 해결하고, 선택된 영상의 지역적 명암 보정을 통해 혈관 영역만을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 방법보다 오 인식률은 감소하고 정확도는 증가함을 보여준다.
"산업혁신포럼 2005"에 참석한 엘빈 토플러(Alvin Toffler)는 현재 발생하고 있는 변화는 단순히 극적일 뿐만 아니라 혁명적인 변화라고 말한 바 있다. 지난 10년간 세계는 IT혁명의 본격화, WTO체제 출범 및 국제경쟁 심화, 중국 등 신흥개도록 의 대두 등 이러한 혁명적 변화를 겪어왔고, 각 국별로 이에 대한 적절한 대응여부에 따라 명암이 극명하게 교차했다.
기존 히스토그램 평활화 방법을 사용하여 영상의 명암대비를 증가시킬 경우 과도한 밝기 변화로 인한 과포화 현상(over-enhancement), 계조현상(false contouring) 및 영상의 세부 정보가 없어지는 등의 왜곡이 발생한다. 특히 밝기 분포가 특정한 밝기 레벨에 밀집되어 있는 경우 이러한 왜곡이 두드러지게 나타나게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 임계치를 이용한 히스토그램 클리핑을 통해 입력 히스토그램을 변형하는 개선된 평활화 방법들이 제시되었지만, 입력영상의 히스토그램 특성을 고려하지 않고 전체 히스토그램에 대해 동일한 임계치를 적용하기 때문에 명암대비 향상효과가 감소하고, 입력 영상의 특성을 유지하지 못해 부자연스러운 영상이 얻어지기도 한다. 본 논문에서는 기존 방식에서 발생하는 문제를 해결하기 위하여 입력영상의 히스토그램의 빈도수에 따른 차별적 압축방법을 적용하여 과도한 밝기 변화가 발생하는 문제를 억제하면서도 입력영상의 특성을 유지하는 새로운 평활화 방식을 제 안한다. 또한 입력영상의 특성에 따라 압축률의 강도를 제어하여 보다 효과적으로 명암대비 향상을 수행하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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