• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1462-1467
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• 2018

단일 노출 영상, 또는 다중 노출 영상을 사용하여 저조도 영상의 화질 개선 알고리즘이 수많이 연구되고 있다. 저조도 영상은 명암이 낮고, 잡음이 많아 피사체의 정보를 식별하기에 한계가 있다. 본 논문에서는 듀얼카메라로 촬영한 다중 노출 영상 2개를 이용하여 저조도 영상의 화질 개선하는 알고리즘의 하드웨어 설계를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 전달함수를 사용하여 프레임 메모리와 라인 메모리를 쓰지 않는 방식으로 실시간 처리로 설계되었다. 그리고 제안하는 하드웨어 설계는 Verilog로 설계했고, Modelsim을 사용하여 검증했다. 마지막으로 Xilinx사의 xc7z045-2ffg900을 목표 보드로 이용하여 FPGA를 구현했을 때 최대 동작 주파수 167.617MHz로 확인하였고, 영상 크기가 $1920{\times}1080$ 일 때, 소요된 총 클럭 사이클은 2,076,601이며 80.7fps로 실시간 처리가 가능하다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제26권1호
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• pp.71-82
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• 2003

T1강조 자기공명영상과 계층적 신경회로망을 이용하여 간경변증을 단계별로 분류하고자 제안한다. 데이터는 2001년 6월부터 12월까지 부산대학교병원에서 얻었으며, 각 단계별 분류는 정상, 1, 2, 3단계별로 분류하였다. 그리고 46명의 데이터를 분석하였다. T1강조 자기공명 간영상으로부터 정상간 실질과 간경변 결절을 추출하였다. 그 다음에 T1강조 자기공명 간 영상에서 간 경화증의 단계를 객관적으로 해석 분류하였다. 간경변 분류기 구현은 계층적 신경회로망을 이용하였고, 명암도 분석과 간 결절 특성을 통하여 정상간과 3단계의 간경변으로 구분하였다. 제안한 신경회로망 분류기는 오류 역전과 알고리즘을 이용하였다. 분류결과 인식율이 정상군은 100%, 1 단계는 82.3%, 2 단계는 86.7%, 3 단계는 83.7%의 분류율을 나타내었다. 신경회로망 분류 결과와 전문의 판독 결과를 서로 비교한 결과 인식률은 매우 높게 나타났다. 만일 더욱더 충분한 데이터나 파라미터를 가지고 지속적으로 수행한다면 간경변 환자들에게 임상적으로 지원하는 도구뿐만 아니라 의료전문 신경회로망으로도 기대된다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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• pp.66-69
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• 1998

Comparative Genomic Hybridization (CGH)은 세포 내 특정 DNA 서열 이상을 염색체상에 보여주는 중요한 분자 세포 유전학 기법이다. CGH 기법에서는 세포 분열 중기의 염색체에서 준비한 형광 비율 영상의 정량적 분석을 위해서 Digital 영상 처리 기술이 쓰여야 한다. 본 논문에서는 최근 연구 개발된 영상 처리 algorithm들이 어떻게 CGH 기법에 쓰이는 지를 소개하려 한다. 각 염색체의 형광 비율 profile를 평균하기 위해, 염색체 영상의 이원화, 염색체 영상 뼈대 변환(skeletonization), 뼈대 정보의 변수화와 영상 명암의 재추출을 통한 굽은 염색체 영상 펴기 등이 언구되었다. 개발된 algorithm 들은 바이오메드랩 사의 ChIPS 핵형 정렬 시스템에 구현했다.

• 한국음향학회지
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• 제29권8호
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• pp.504-508
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• 2010

기존의 초음파 의료용 탄성영상에서 변형률 영상을 모니터에 표시할 때 인간 시각 특성을 반영하여 단단한 부위는 어둡게 표시하고 무를수록 밝게 나타낸다. 따라서 종양이나 암이 존재하는 단단한 부위는 어둡게 나타나서 병변 내부의 콘트라스트는 저하되어 나타난다. 병변 영역은 단단하여 변형률 영상에서 어둡게 나타나므로 병변 내부를 좀 더 자세히 진단하는 방법으로, 누른 후의 신호를 누른 변형률만큼 다시 신장시켜서 얻는 전역 균일 신장 방법을 적용하여 영상의 명암을 반전시킴으로써 병변 부분의 콘트라스트를 올리는 방법을 제안하였다. 의료용 초음파 영상 진단기를 이용하여 탄성 모사 팬텀에서 초음파 데이터를 얻어서 제안한 알고리즘을 검증하여 유용성을 확인하였다. 전역 균일 신장 없이 회색조 컬러 맵을 반전해서 얻은 변형률 영상법에 비해 콘트라스트 대 잡음비가 최대 1.8배 정도 향상되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.119-126
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• 1999

동영상에서 장면이 전환되는 지점을 빠르고 정확하게 검출하는 방법을 설계하였다. 이 방법은 MPEG 압축 영상에 대하여 시간적 표본화를 통하여 추출된 압축 영역의 데이터를 사용하여 장면 전환의 후보 구간들을 정하는 첫 번째 단계와, 이들 구간 안에서 각 프레임의 화소값을 얻고, 이를 사용하여 정확한 장면 전환 지점을 찾아내는 두 번째 단계로 구성된다. 두 번째 단계에서는 명암과 윤곽선 변화를 결합하여 장면 전환을 검출하였다. 또한 카메라 플래시 때문에 장면 전환으로 잘못 검출되는 것을 방지할 수 있는 방법을 연구하였다. 이상의 방법들을 통합함으로써 장면 전환을 빠르고 정확하게 검출할 수 있는 구조를 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.735-741
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• 2014

에지는 영상에서 화소 간의 명암 차이가 큰 경우에 나타나며, 대상의 크기, 위치, 방향 등의 정보를 포함한다. 에지검출 방법에는 Sobel, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있으며, 이러한 방법들은 AWGN(additive white Gaussian noise)이 첨가된 영상에서 그 특성이 미흡하다. 따라서 이러한 특성을 개선하기 위하여 본 논문에서는 거리에 따른 가중치와 주변 화소의 평균에 의한 추정 마스크를 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 방법의 성능을 확인하기 위하여 평가 척도는 처리 영상 및 PFOM(Pratt's figure of merit)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.9-15
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• 2011

본 논문에서는 기존의 근육 추출 방법에서 영상의 왜곡으로 인해 제외되었던 외복사근 영역의 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 초음파 영상에서 측정할 근육 영역을 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근막과 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 전처리 과정을 통해 얻어진 영상에서 수직 방향으로 평균 이진화 기법을 적용한 후에 근막의 후보 영역을 추출한다. 추출된 근막의 후보 영역에서 형태학적인 특징을 이용하여 근막 영역 이외의 영역을 제거하고, 손실된 근막에 대해서는 형태학적 정보와 위치 정보를 이용하여 근막을 복원한다. 복원된 근막 영역에서 Convex 촬영시 나타나는 호의 정보를 이용하여 피부 영역을 제거한 후, Up-Down Search 방법을 적용하여 위 아래 방향으로 각각 탐색된 결과를 겹쳐서 근육의 후보 영역을 추출한다. 추출된 근육의 후보 영역에서 형태학적인 특징을 이용하여 잡음을 제거하고, 최종적으로 근육 영역을 추출한다. 근육 영역의 형태가 정확하게 추출되는 않은 경우에는 스미어링 기법을 적용하여 근육 영역을 복원한 후, 최소 자승법을 이용하여 근육의 두께를 측정한다. 제안된 방법을 복부의 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• 비파괴검사학회지
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• 제27권5호
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• pp.449-458
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• 2007

본 논문에서는 감마선을 이용하여 석유화학 공정설비 내부의 단면영상을 복원하였다. 감마 CT 영상 복원을 위해 $5\;mm{\phi}$ 감마선을 팬텀에 조사하여 NaI(T1) 섬광검출기로 스캔하였으며 반복적인 영상복원 방법인 EM 기법으로 가중치 함수를 비교하였다. 감마 CT 영상이 정확히 복원되었는지 확인하기위하여 3가지 가중치 함수에 대해 히스토그램의 명암값 분포를 비교하였다. 실험 결과를 통해 빔 면적에 의한 가중치 함수로 복원할 경우, 원 영상에 가장 가깝게 복원되는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1-8
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• 2010

현재 카메라로 입력된 문자 영상 처리를 위한 기술 개발이 국내외에서 활발히 이루어지고 있으나 낮은 정확도나 처리시간이 많이 걸리는 문제점 등으로 실용화 비율은 현저히 낮다. 본 논문에서는 휴대단말기 카메라에서 얻은 영상으로 기하학적 정보를 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 휴대폰 영상의 낮은 해상도와 부족한 명암대비, 각도 차이 등을 고려한 전처리 작업 수행 후 투영에지 누적 계산을 통해 추출된 번호판 영역에서 체인코드와 Thickness 정보를 이용하여 문자를 인식한다. 제안된 알고리즘은 기존의 차량 번호판 인식 알고리즘의 문제점과 휴대단말기 영상 처리라는 점 등을 고려하여 가볍고 처리 시간을 단축시켰으며, 실험 결과 95%의 문자 인식 성공률을 얻었다. 향후 연구로 원거리 영상이나 모션블러가 가미된 영상에서의 번호판 인식 알고리즘을 모색할 예정이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.851-859
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• 2011

본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 조인트를 이용하여 인체를 매핑하여 사람의 동작을 재현한다. 이를 위해 인체의 치수를 이용하여 인체 움직임을 제어하는 14개의 조인트로 인체를 모델링한다. 제안방법은 단일카메라로 RGB 컬러로 입력되는 영상을 색상, 채도, 명암의 영상으로 변환한 후 차 영상기법을 이용하여 인체의 실루엣을 추출한다. 추출된 실루엣의 코너점과 인체 모델링 정보를 이용하여 조인트를 자동 검출한다. 객체의 움직임 추적은 전체 영상 중 조인트를 중심으로 블록매칭 기법을 이용하며 추출된 조인트의 위치정보를 이용하여 인체의 움직임을 매핑한다. 제안방법을 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.