본 논문에서는 반복적 영상복원과정에서 자주 등장하는 경계관련 오류와 물체관련 오류를 효과적으로 제거하기 위한 새로운 반복적 영상복원방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 반복과정내부에 웨이블렛 축소법을 이용한 변형된 CGM(Conjugate Gradient Method)을 이용하였다. 제안한 방법은 CGM과 같은 빠른 복원과 함께 웨이블렛 축소법에 의한 적응적인 잡음제거와 오류제거를 동시에 제공한다. 효과적인 잡음제거와 오류제거를 동시에 얻기 위해 웨이블렛 축소는 위치에 따라 변하는 웨이블렛 축소규칙을 사용하였다. 기존의 반복적 영상복원 알고리즘인 LR(Lucy-Richardson), CGM과의 비교실험을 통해 제한한 방법이 LR에 비교해서는 전체적으로 향상된 복원과 물체관련오류가 거의 없다는 측면, 그리고 CGM과의 비교에서는 물체 및 경계 관련오류가 거의 없다는 측면에서 기존의 방법에 비해 우수하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 조도의 영향에도 본질적인 특성이 변하지 않는 고유영상을 이용한 그림자 검출과 멀티 스케일 감마 보정 기반의 그림자 복원 방법을 제안하였다. 그림자 검출은 컬러 영상의 그레이스케일 영상과 고유영상 간의 화소 변화 정보를 이용하여 추정하였으며, 그림자 복원 과정에서는 감마 보정을 통해 영상의 밝기를 조절하는 방법을 적용하였다. 감마 보정은 개별적 화소값에 대한 비선형 조정으로 채도가 변경될 수 있으므로 컬러 영상의 채널별로 수행되는 멀티 스케일 감마 보정을 수행한다. 멀티 스케일 감마 값은 컬러 영상에서 그림자와 그림자가 아닌 영역의 교차 윤곽을 획득한 후 이 정보를 기반으로 추정되며, 결과적으로 서로 다른 유형의 영역 특징을 멀티 스케일 감마 값으로 보정하여 그림자를 복원하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 그림자가 포함된 단일 자연 영상에서 그림자를 효과적으로 복원함을 보였다.
전기 임피던스 단층촬영법(electrical impedance tomography, EIT)은 미지의 내부 저항률 분포를 갖는 물체 주위에 특수하게 제작된 전극을 여러 개 배치하고 적절하게 설계된 전류를 주입하여 이에 따른 인가전압을 물체 경계에서 측정한 후 이를 근거로 EIT의 영상복원 알고리즘에서 물체 내부의 미지의 저항률 분포를 재구성하는 기술이다. 전기 임피던스 단층촬영법의 영상복원 과정은 비선형 방정식으로 기술되며, 그 해석적인 해를 구하기가 매우 어려우므로 수치적인 방법으로 근사해를 구한다. 본 논문에서는 EIT 영상복원 방법으로 동시 인자변환 확률적 근사화(simultaneous perturbation stochastic approximation, SPSA) 방법을 제안한다. SPSA 방법을 이용한 EIT 영상복원의 성능을 컴퓨터시뮬레이션을 통해 살펴보고 기존의 mNR 방법에 의해 얻어진 결과와 비교 분석하도록 한다.
본 논문은 영상 복원 문제에 대한 정규화 모수를 찾는 새로운 방법을 제시한다. 위너 필터(Wiener filter)는 원본 영상과 잡음의 파워 스펙트럼 등의 사전 정보를 요구한다. 제약된 최소자승 복원 역시 노이즈 수준에 대한 지식을 요구한다. 사전 정보가 없으면 티코노프(Tikhonov) 정규화 모수를 선택하기 위한 일반화된 교차 검증법이나 L자형 곡선 검정 등의 별도의 최적화 함수가 필요하다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 선형 시스템의 바이어스 항목과 티코노프 정규화 시스템의 평활화 항목을 연결하는 자기 정규화 방법을 제안하고 영상 복원 문제에 적용한다. 실험결과는 제안하는 방법의 효능을 보여준다.
렌즈의 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 경우에 일반적으로 정칙화 반복복원방법이 사용된다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상전체에 일률적으로 정칙화를 행함으로써 윤곽부분에서는 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음증폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 영상을 방향이 없는 평면영역과 4가지 방향을 갖는 윤곽영역으로 나누어, 윤곽방향을 고려한 방향성 정칙화 연산자를 사용하여 평면영역과 윤곽영역의 방향특성에 따라 적응적으로 처리하는 반복복원방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 평면영역에서의 잡음 평활화가 개선되고 시각적으로 중요한 윤곽부분의 리플잡음을 억제함으로써 윤곽부분 복원에 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며 ISNR 변에서도 우수하였다.
전기 저항률 단층촬영법(ERT)은 표면 전극으로부터 측정된 전압을 사용하여 물체 내부의 임피던스 분포를 영상화하는 기술이다. ERT 역문제는 비정치성(ill-posedness)이 매우 심하여 영상복원의 수렴성을 확보하기 위해 조정방법이 사용된다. 사용된 조정방법에 따라 영상복원 성능이 달라지므로 상황에 따라 보다 강건한 영상 복원 성능을 얻기 위해, 서로 다른 영상복원 특성을 나타내는 L1-norm 조정방법과 Total Variation (TV) 조정방법의 두 개의 모드가 상호작용하는 상호작용 이중-모드 조정방법을 제안하였다. 제안한 이중-모드 조정방법은 실제 상황에 따라 달라지는 모드 확률을 계산하고 이에 근거하여 적합한 모드를 선택하거나 두 개의 모드를 결합한다. 모의실험을 수행하여 제안된 기법의 영상 복원 성능을 평가한 결과 비교적 양호한 성능을 나타내었다.
ECT는 측정된 커패시턴스 값을 이용하여 유전 물체의 유전율 분포를 가시화하기 위해 사용되는 비접촉 영상 복원 기술이다. 영상 복원시 수렴 속도 개선과 영상의 질 향상을 위해 다양한 반복적 영상 복원 방법들이 있으며, Landweber 방법은 널리 사용되고 있는 ECT의 영상 복원 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 ECT 영상 복원에서 수렴 속도를 개선하기 위해 수정된 generalized Landweber 방법을 제안한다. 특히, Shaping 행렬을 가지는 generalized Landweber 방법에 가속항을 추가하고 최적화 계수를 해석적으로 결정한다. 다양한 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 입증한다.
최근 들어 이진 영상에 대해서 적용될 수 있는 이진 웨이블렛이 제안되었다. 이진 영상에 대한 이진 웨이블렛 변환은 영상 압축, 에지 검출, 인식 등의 응용에서 이진 영상에 대한 실수 웨이블렛 변환 방법을 대치하여 사용될 수 있다. 그러나 이진 웨이블렛 복원 과정에서 행렬 연산에 의한 곱셈을 통하여 이루어져서 많은 계산량을 요구하기 때문에 실제의 응용에 적합하지 않다. 본 논문에서는 행렬 곱셈에 의한 이진 웨이블렛 복원 방법 대신에 필터링 연산에 의한 복원 방법을 제안한다. $N{\times}N$ 영상을 복원할 때, 기존의 방법이 $2N^3$ 개의 곱셈과 $2N(N-1)^2$ 개의 덧셈이 필요한 반면, 제안한 방법은 필터의 길이가 M일 때, $2MN^2$ 개의 곱셈과 $2(M-1)N^2$ 개의 덧셈을 요구한다. 일반적으로 필터의 길이 M은 영상의 크기 N에 비해서 매우 작으므로, 제안한 방법은 이진 웨이블렛 복원시, 기존의 행렬 곱셈을 이용한 방법에 비해서 계산량을 크게 줄일 수 있다.
본 연구는 HWT를 이용하여 인체상반신 영상에서 얼굴부위만을 분할하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 배경을 제거하기 위하여 인체 상반신영상을 2치화 영상으로 만들고, HWT를 적용하여 평균영상과 복원영상에서 고립점, 돌출부위, 경계중복점을 제거한 후 세선화과정을 통하여 경계검출을 수행한다. 다음으로 얼굴부위의 단순경계만을 갖는 마스크를 만들고, 원영상에 마스킹하여 효과적으로 얼굴부위만을 분할한다.
최근 영화 <아바타>를 필두로 영화, 방송 등 영상매체에서 다양하게 3 차원 영상기술을 적용하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 여러 가지 3 차원 영상 기술 중에서 가장 현실감이 높은 기술인 홀로그래피 (Holography)기술에 대하여 다루고자 한다. 우선 간략하게 홀로그래피 기술에 대하여 소개하고 홀로그램(Hologram)의 기록 및 복원 원리와 컴퓨터를 이용하여 홀로그래피 이미지를 만드는 컴퓨터 홀로그램 (Computer-generated hologram)에 대하여 기술하였으며, 범용 컴퓨터와 GPU(Graphics processing units)통해 컴퓨터 홀로그램 패턴을 기록 및 복원하는 실험을 진행해 보고, 시간 복잡도를 측정, 비교해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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