디지털 기술의 발전은 디지털 미디어의 발달을 가져왔고 이는 곧 디지털 미디어의 다양한 영역 확장으로 이어졌다. 기존 미디어의 한계를 벗어난 다양한 시도들은 새로운 패러다임을 만들어 내며 하나의 미디어 영역을 구축해 나아가고 있다. 그런 영역 중에 하나인 Facade projection은 현실 공간이나 인위적 공간에 프로젝터로 이미지나 영상을 투영하여 공간의 디지털화, 가상현실, 착시와 같은 효과들을 만들어 내며 미디어 작품이나 상업적인 미디어로서의 가능성을 보여주고 있다. 본 연구는 Facade projection에 사용되어지는 디지털 이미지나 영상들이 어떤 방식으로 만들어지고 있는지 사례분석과 그 과정을 연구 분석하고자 한다.
UWV(Ultra Wide View) 미디어 전송 시 서버의 부하를 줄이고 단말기의 자원 소모를 줄이기 위해서는 사용자의 관심 영역만을 제공해야 한다. 즉, 사용자가 원하는 범위의 영상들을 선택할 수 있도록 영상들의 공간적 위치정보를 제공하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 MMT(MPEG Media Transport)의 CI(Composition Information) 문서를 이용하여 UWV 를 구성하는 미디어들의 공간적 위치정보를 전송하고, 사용자에게 관심 영역의 미디어들을 제공하는 기법을 제안한다. 이를 위해 서버가 사용자에게 미디어들의 화면 구성에 대한 공간적 정보와 재생에 필요한 시간적 정보를 MMT CI 문서에서 제공한다. 그리고 사용자의 관심 영역을 서버로 전송하기 위한 Signaling Message 를 정의한다. 서버는 본 논문의 기법을 통해 MMT 를 그대로 사용하면서 사용자에게 관심 영역의 미디어들을 제공할 수 있다.
고도 정보화 사회의 발전에 따라 멀티미디어의 발달, 그리고 인터넷의 보급으로 인하여 멀티미디어 정보의 지적 소유권 보호를 목적으로 영상 데이터에 기밀정보를 삽입하는 정보 은닉에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 정보 은닉의 한 방법인 디지털 워터마킹 기술은 크게 화소 값에 직접 정보를 삽입하는 공간 영역(spatial domain) 기반 워터마킹과 주파수 영역으로 변환하여 정보를 삽입하는 주파수 영역(frequency domain)기반 워터마킹으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 영상의 디지털 데이터를 FFT에 의해 주파수 영역으로 변환하여 인간의 시각으로는 지각할수 없는 주파수 영역에 워터마크를 삽입한 후, 무결성의 정도를 측정하여 워터마크를 검출하는 주파수 영역기반(frequency domain based) 디지털 워터마킹 기법을 제안한다.
본 논문은 영역기반의 영상 검색을 위해 향상된 영역 매칭 알고리즘을 구현하고자 한다. 최근의 Mpeg-7표준은 객체 기반의 영상처리를 특징으로 하고 있으며, 객체 기반의 영상 처리방법들에서 가장 대표적인 방법인 영역기반 검색 방법은 영역 분할과 특징 추출, 그리고 영역매칭을 통한 유사도 측정에 따른 검색으로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 영상을 분할한 후 분할된 영역들에 대한 특징을 추출 하고, 추출된 특징들을 다차원 특징 공간에서의 클러스터로 구성한다. 그리고 구성된 클러스터들을 인접한 중심을 가진 특징 그룹화 하여 특징 그룹 중심간의 거리차를 이용하여 질의 이미지와 검색 이미지의 유사도를 측정하는 영역 매칭 방법을 제안한다.
본 논문은 그레이 영상에서의 사람얼굴 영역추출에 관해서 연구하였다. 얼굴영역 추출은 얼굴인식이나 사람과 컴퓨터의 인터페이스, 비디오 감시시스템을 연구하는데 있어서 반드시 거쳐야 하는 전처리 과정이라고 할 수 있다. 이러한 목적을 위해서 본 연구에서는 두 단계의 과정을 통해서 얼굴영역을 추출하였다. 첫 번째 단계는 사랑얼굴에 대한 경험적 지식을 이용하여 후보영역을 획득한 다음에 두 번째 단계에서 후보영역을 웨이블릿 분해 후, 신경망을 이용하여 후보영역 중에서 얼굴영역을 검증한다. 실험결과 제안한 방법은 빠르고 정확하게 얼굴영역을 검출하였다.
본 논문은 다양한 조명환경에서의 실시간 설진 진단을 위한 혀 영역 검출 및 영역 분할 방법을 제안한다. 임의의 환경에서 얻어낸 이미지에서 혀 영역의 추출과 추출된 영역에서의 혀의 상태를 진단하는 데는 많은 어려움이 있다. 다양한 조명환경에서의 영상으로부터 혀 영역을 추출하기 위하여 본 논문에서는 ASM을 이용한다. 검출된 영역을 6개의 영역으로 영역 분할한 다음 HSV영상으로 변환하고 색상 정보를 분석함으로써 신체의 건강상태를 판별하는 방법을 제한한다.
본 논문은 영상 내에서 영역을 분할하여 영상 잡음을 효과적으로 제거하는 기법을 제안한다. 제안한 방법을 통해 잡음 영상을 영역 분할 경우 잡음부분까지 영역 분할되는 문제가 발생하기 때문에 잡음 영상을 저대역(Low-pass) 필터를 통과함으로써 잡음을 최소화한다. 저대역 필터를 통과한 영상에서 에지를 추출하여 비정상적인 에지의 추출을 방지함으로써 영상이 가진 근본적인 에지를 정확하게 추출한다. 획득한 에지 정보를 바탕으로 각 영역간의 히스토그램의 평균 오차를 이용하여 영역을 분할한다. 분할된 영역은 각 영역별로 저대역(Low-pass) 필터를 통과시킴으로써 영역에 맞는 잡음 제거를 통해서 더욱 빠르고 효과적으로 제거한다. 본 논문의 방법은 기존의 학습을 통한 잡음 제거 방법과 다르게 학습 시간이 요구되지 않으며, Non-local Means의 방법과 다르게 큰 연산량을 요구하지 않기 때문에 유사한 성능으로 빠른 잡음 제거를 할 수 있다.
많은 정보를 포함하고 있는 영상 자료에서 빠른 검색과 분류를 위해서 색깔이나 질감 등의 특징을 나타내는 기술자가 필요하다. 또한 한 영상 안에서도 각 영역별로 다른 특징을 나타내고 있기 때문에 영역별 검색과 분류를 위한 영역 단위의 특징 추출이 중요하다. 본 논문에서는 색깔 특징으로 영역화된 영상의 각 영역에서 색깔 특징 벡터와 질감 특징 벡터를 추출하고 추출된 특징 벡터를 다른 영역에서 추출된 특징 벡터와의 거리를 이용하여 비슷한 특징을 보이는 영역을 검색한다. 기존의 전체 영상의 색깔이나 질감 어느 하나만을 이용한 검색과 달리 이러한 특징을 공간적 위치와 색깔, 질감을 조합하여 검색함으로써 보다 만족스러운 검색 결과를 얻을 수 있다.
본 연구는 의료영상 중에 가장 많이 사용하는 의료 영상인 MR영상 중에서 머리 부위의 질병인 뇌종양에 대한 진단을 돕기 위한 연구이다. 뇌 MR영상의 T2강조 영상을 살펴보면, 종양 영역은 명암이 밝게 나타나고 종양 영역의 주변은 어둡게 나타나는 특성을 볼 수 있다. 따라서 제안된 방법은 뇌종양 특성인 명암의 밝기 정보를 기반으로 비정상 영역 내에서 명암 정보가 유사한 영역끼리 그룹화하고 그 중에 가장 밝은 영역을 종양 후보 영역으로 추출한 후 각 후보 영역들 중에서 MBR이 가장 큰 것을 종양으로 검출한다.
본 논문에서는 명함 영상에서 문자 영역을 추출하기 위해서 전처리 과정을 수행하여 잡영을 제거한다. 잡영이 제거된 명함 영상을 3배로 축소하여 가로 스미어링을 적용하여 문자열의 후보 영역을 추출하고 문자열과 비문자열의 영역으로 분리한 후, 문자열 영역에 세로 스미어링을 적용한다. 추출된 문자열 영역과 세로 스미어링된 문자열 영역에 대해 OR연산을 수행하여 문자의 특징이 분리되는 것을 제거하고 윤곽선 따라가기 알고리즘을 적용하여 문자의 영역을 추출한다 제안된 방법을 실제 영문 명함의 개별 문자 추출에 적용한 결과, 기존의 영문 명함 추출 방법보다 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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