자동차용 영상 사고기록장치(블랙박스)는 도로위의 일반적인 상황만을 촬영하게 된다. 또한, 급격한 조도변화의 상황에서는 주위의 환경을 제대로 인식하기 어렵고 렌즈 자체의 왜곡이 매우 심하기 때문에 사고 발생 시 명확한 증거로 사용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 첫 번째 방법으로 정규화된 밝기 정보의 수표현자인 NLD(Normalized Luminance Descriptor)값과 정규화된 명암정보의 수표현자인 NCD(Normalized Contrast Descriptor)값을 정의하여 추출하고 두 값의 관계를 갖는 영상의 수표현자인 NIQ(Normalized Image Quality)값을 사용하여 급격한 조도변화에 대응하였다. 두 번째로, 어안렌즈가 디자인되는 방법을 기본으로 하는 FOV(Field Of View)모델을 이용하여 렌즈의 왜곡을 보정한다. 결과적으로 두 가지 영상왜곡은 각각 감마보정 및 렌즈왜곡보정의 영상처리 기법을 사용하여 병렬로 처리한 후 이를 하나의 영상으로 통합하는 알고리즘을 제안한다.
초음파 의료용 변형률 영상에서 화질을 향상시키기 위해서는 정확한 변위를 계산하여야 한다. 본 논문에서는 2차원 방향의 움직임에 의한 변위를 구할 때 1차원 변위 계산법을 적용하기 위하여 초음파 신호의 축방향 변위와 측방향 변위를 분리하여 계산하였다. 측방향 변위를 계산하기 위하여, 측방향으로 정렬된 1차원 신호를 해석 신호 (analytic signal)로 변환한 뒤 상호상관방법을 이용하였다. 제안한 측방향 변위계산 알고리즘을 이용하여 구한 측방향 변위로 측방향 움직임을 보상한 뒤에, 다시 축방향 변위를 구하여 변형률 영상을 얻었다. 제안한 방법으로 얻은 변형률 영상은, 기존의 축방향 변위만 계산하여 얻은 변형률 영상에 비해 신호 대 잡음비와 명암대비 대 잡음비에서 향상됨을 팬텀과 인체 데이터를 이용한 실험을 통해 확인하였다.
제안된 연구는 유방촬영영상(Mammogram)에서 종양의 추출에 관한 연구로서, 맘모그램의 특성을 파악하여 종양에 대한 자동적인 추출을 시행하였다. 종양추출을 위한 1차 추출과정에서는 정상의 유방실질로부터 종양조직을 분리하기 위하여 동질성 추출방법을 사용하였다. 2차 추출과정에서는 입력영상의 명암값을 두 단계의 지형적 고도로 해석한 이 분화영상으로 표현하여 이중원형성 검사와 화소 분포 검사를 시행하였다. 이것은 종양의 공간분포를 고려하여 두 두분의 고도에서 원형성과 화소 분포의 일관성을 검사하는 특성을 지니고 있다. 최종적인 종양의 결정은 각 후보에 대한 반구 형태의 템플리트를 생성하여 비교하는 방법을 이용하였다. 템플리트 비교방법은 종양의 형태적 특성인 공간원형성을 고려하여 종양과 후보의 순위 비교에 사용되었다. 실험 결과는 총 180장의 영상에서 종양이 포함된 89 개의 영상 가운데, 85사례의 영상에서 종양을 추출하여 95.51%의 민감도를 얻었다.
HDR (high dynamic range) 영상을 LDR (low dynamic range) 영상으로 변환할 때 톤 맵핑 (tone mapping) 과정은 필수적이다. 많은 TMO (tone mapping operator)는 인간 시각 시스템의 특성들을 모방하여 발달되어 왔고 그 중 가장 대표적인 시각 특성이 국부 순응 방식이다. 그러나 TMO는 밝기나 명암, 채도 등의 영상 정보들을 압축하여 LDR 영상으로 대응시키기 때문에 압축에 의한 화질 저하가 나타난다. 본 논문에서는 TMO에 의한 화질 저하 보상을 위해 인간 시각의 선명도 특성을 기저 및 세부 영상 분할 처리에 적용하여 휘도 적응적 에지 보존 함수를 제안했다. 또한, 인간 시각 시스템에서 공간 주파수와 대비 민감도 사이의 관계를 나타내는 CSF (contrast sensitivity function)를 이용하여 선명화 필터를 설계하고, 이를 배경 휘도에 따라 적응적으로 적용하였다.
본 논문은 비접촉식 지분 영상 획득 방식에 대한 소개와 함께 비접촉식 지문 영상의 유용성을 증명하기 위해, 현재 경찰청 등에서 사용되는 날인 지문과의 호환성을 접촉식 눌림 지문과 비교를 통해 평가한다. 이를 위하여 획득한 비접촉식 지문 영상과 접촉식 지문과의 차이를 분석하고 비접촉식 지문 영상의 문제점인 상대적으로 낮은 지문의 명암 대비, 해상도 차이를 보정하여 접촉식 날인 지문과의 정합 성능을 예측하였으며 특징점 기반의 정합 알고리즘을 사용하여 정합을 수행한 결과, 비접촉식 지문 영상은 일반 접촉식 눌림 영상에 비해 접촉식 날인 지문과의 인식 성능이 약 2.5% 하락하지만, 기존 연구 사례와 비교하여 볼 때 상당히 높은 수준의 성능인 EER 7.9%를 보임을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구 결과는 비접촉식 지문 인식의 유용성을 증명하여 사용 확대를 가능하게 하고, 향후 비접촉식과 접촉식 지문 인식 시스템 통합 시 요구되어지는 호환성 문제에 도움을 줄 수 있을 것이라 생각된다.
본 논문에서는 경추 초음파 DICOM 영상에서 개선된 퍼지 시그마 기법을 이용하여 경부심굴곡근을 추출하고 두께를 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 ROI 영역에서 Ends-In Search Stretching을 적용하여 명암 대비를 강조한다. Stretching된 ROI 영역에서 평균 이진화를 적용한 후, Blob 알고리즘을 적용하여 흉쇄유돌근과 경부심굴곡근의 후보 영역을 추출한다. 추출된 경부심굴곡근 후보 영역에서 경추의 위치 정보를 이용하여, 경추의 경계 영역을 검출한 후, Cubic Spline 보간법 알고리즘을 적용하여 스플라인 곡선을 추출한다. 스플라인 곡선 영상에서 상/하 탐색 알고리즘을 적용하여, 최대/최소 범위 영역을 설정한다. Stretching된 ROI 영역에서 최대/최소 범위에 해당하는 영역에 대해 개선된 퍼지 시그마 이진화를 적용한다. 적용된 영역을 Blob 알고리즘을 이용하여 잡음을 제거하고 Morphology 알고리즘을 이용하여 초음파 영상의 첫 번째 경추 기준점의 좌표 정보를 추출한다. 경추 기준점을 기준으로 두께 측정에 필요한 경부심굴곡근 후보 영역을 추출하고 개선된 퍼지 시그마 이진화 알고리즘을 적용한다. 개선된 퍼지 시그마 이진화 알고리즘이 적용된 영상에서 근막의 위치 정보를 이용하여 경부심굴곡근상단 경계선을 추출한다. 추출된 각 경추 객체에 DDA(Digital Differential Analyzer) 알고리즘과 Cubic Spline 보간법 알고리즘을 적용하여 경부심굴곡근의 하단 경계선을 추출한다. 추출된 경부심 굴곡근의 상/하단 경계선의 위치 정보를 이용하여, 측정에 필요한 경부심굴곡근을 추출한다. 제안된 방법을 경추 초음파 영상에 적용하여 경부심굴곡근을 추출한 결과, 기존의 경부심굴곡근추출 방법보다 효율적으로 경부심굴곡근을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.
LCD는 BLU를 통해 빛을 공급받고 공급 받은 빛은 각각의 칼라필터에 의해 색을 부여받으며 상판과 하판 glass 사이의 액정을 제어함으로서 빛의 양을 조절한다. 하지만 액정의 구조적 물리적 특성상 빛을 완벽히 차단하는 것은 현재 불가능하므로 광학 sheet와 액정을 통과하면서 많은 양의 손실을 겪게된다. 이는 에너지 효율과도 관련이 있으며 더 나아가 Contrast에도 큰 영향을 미치게 되어 다른 디스플레이 장치에 비해 Contrast ratio가 상당히 낮아질 수 있다. 이에 따른 해결 기술이 많이 개발되고 있으나 근본적인 해결책이 될 수 없었다. 그 중 한가기 예가 LCD에 적용되는 Dimming 기술로서 본 논문은 소비전력을 감소시키면서 영상의 화질을 적절히 표현하기 위하여 LCD의 광원으로 사용되는 LED BLU에서 분할구동(Local Dimming)을 하기위해 요구되는 영상처리 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 고속 신호처리가 가능한 FPGA를 이용하여 영상신호로부터 분할된 영역의 최대 밝기신호를 추출하고, BLU의 분할된 영역을 추출된 밝기로 개별 점등하는 동시에 분할영역의 밝기에 상응하는 영상신호를 생성 LCD Panel에 공급함으로써 명암비가 향상된 영상을 표현한다.
본 논문에서는 자연 이미지가 갖는 통계적 일관성과 안개를 인식하는 시지각적 통계 특성을 이용하여 단일 안개 영상에서, 안개가 없는 참조 영상과의 비교 없이, 시지각적으로 안개 영상의 가시성을 예측한다. 제안하는 모델은 기존 안개 영상의 가시성 예측 방법들이 불가피하게 사용했던 추가 정보들, 예를 들면, 다수의 다양한 안개 영상, 차량 탑재 카메라의 지리적 위치 정보, 사람의 가시성 평가에 대한 학습 결과, 도로 선 혹은 교통 신호와 같이 안개 영상의 돋보이는 특정 물체 정보 등을 사용하지 않는다. 본 논문의 모델은 오직 테스트 안개 영상이 자연 현상에 의한 안개 영상 혹은 안개가 전혀 없는 영상에서 일관적으로 발견되는 통계적 특성으로부터 얼마나 떨어져 있는지 측정함으로써 안개 영상의 가시성을 예측한다. 시지각적으로 안개를 인식하여 일관된 통계를 나타내는 특징 인자들은 공간상의 자연 이미지 통계 모델과 안개 영상의 특징 (명암대비의 감소, 색상과 채도의 감소, 밝기의 증가)으로부터 유도된다. 제안하는 모델은 안개 영상의 전체 영역에 대한 가시성뿐만 아니라 각 관심 영역에서 패치 크기에 따른 지역적 안개 영상의 가시성도 예측할 수 있다. 본 모델의 성능분석을 위하여 사람이 직접 인지하는 가시성 측정 실험을 100 장의 다양한 안개 영상에 대해 수행하였다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 예측된 안개 영상의 가시성과 사람이 체감한 안개 영상의 가시성을 비교한 결과, 둘 사이에 매우 높은 상관관계가 있는 것으로 평가되었다. 본 논문이 제안하는 무참조 안개 영상의 가시성 예측 모델은 사람의 시지각적 특성을 활용한 새로운 방법으로, 향후 안개 영상의 가시성 향상 알고리듬 개발과 선 개발된 안개 제거 및 가시성 향상 알고리듬들의 성능을 정확히 평가할 수 있는 새로운 측정방법 개발 등에 매우 유용할 것으로 기대된다.
본 논문은 사람의 뇌에 대한 자기공명영상에서 백질과 회백질을 분리하고 각각의 체적을 산출하기 위한 것이다. 정상인과 비정상인의 대뇌 영상으로부터 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하고, 분리된 조직의 체적을 계산한다. 본 논문에서는 뇌 MR영상에서 체적을 산출하고 백질과 회백질을 산출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 그리고 각 구성 비율에 따라 표현되는 명암 값 분석을 통한 대뇌 자기공명영상으로부터 백질 및 회백질을 추출할 수 있는 판별값을 결정하는 방법을 개발하였다. 각 슬라이스에 추출된 화소의 수를 이용하여 백질 및 회백질의 체적을 구하는 방법을 제안하였다. 그리고 환자의 뇌척수액/대뇌 체적비와 연령을 입력으로 받아 판별식을 통해 판별값을 계산하며, 계산된 판별값을 이용해 기준점과 비교함으로써 정상과 비정상을 진단하였다. 결과적으로 연령이 증가 할수록 백질과 회백질의 체적은 감소하고 뇌척수액의 체적은 증가하고 있는 것을 알 수 있었다.
영상 이진화 기술은 객체와 배경을 분할하는 과정으로 영상 분석 및 인식 분야에 널리 적용되고 있다. 기존의 이진화 방법은 임계치를 설정하는 과정에서 객체와 배경의 명암 차이가 크지 않을 경우에 불확실성이 존재한다. 이러한 문제점을 개선한 퍼지 이진화는 객체의 특징을 효과적으로 이진화 하지만 ${\alpha}$-cut값을 정적으로 설정하기 때문에 객체의 특징들이 손실된 상태로 이진화 되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 평균, 반복, Otsu 이진화 방법들의 임계치를 이용한 퍼지 소속 함수를 구하여 ${\alpha}$-cut값을 동적으로 설정하는 방법을 제안한다. 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법은 기존의 이진화 방법 및 퍼지 이진화 방법보다 배경과 객체들의 손실이 적은 상태로 이진화된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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