3D 입체영상 변환 기술은 콘텐츠 확보의 측면에서 그 중요성이 대두되고 있다. 하지만 입체변환 기술은 매 프레임마다 모두 수작업을 거치기 때문에 다수의 인력과 오랜 작업 시간이 필요하여 생산성 문제가 발생하고 있다. 그 중 깊이영상의 외곽선을 벡터 곡선으로 그리는 작업이 수작업을 통해 이루어지고 있으며 오랜 작업시간이 걸리게 한다. 본 논문에서는 기존의 입체영상 변환 과정의 자동화율을 높이기 위한 깊이영상 양자화 및 베지어 곡선 생성 방법을 제안한다. 연속적인 깊이값을 갖는 깊이영상을 입력으로 받아 선형 또는 비선형 기반의 양자화 방법을 이용하여 깊이영상을 양자화 한다. 이 때 경계부분에 발생하는 페더를 제거하여 양자화 깊이영상의 경계를 보정한다. 양자화 깊이영상에서 같은 깊이를 잇는 등심선을 생성하고 방향 변화가 큰 지점인 굴곡점들을 추출하여 등심선을 다수의 곡선으로 구분한다. 각 곡선의 양 끝의 굴곡점과 그 사이의 중간점을 이용하여 3차 베지어 곡선의 제어 포인트를 계산한다. 같은 수행 단계를 모든 등심선에 적용하여 사용자가 미세보정하기 쉬운 3차 베지어 곡선들을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.
선 스펙트럼 주파수를 양자화하기 위한 대부분의 방법들이 가중 유클리드 거리에 기반하고 있는 반면, 본 논문에서는 청각 마스킹 효과에 기반한 에러 척도를 사용하여 선 스펙트럼 주파수를 효과적으로 양자화하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 noise-to-mask ratio (NMR)를 선 스펙트럼 주파수의 양자화에 적합하도록 변형한 새로운 에러 척도를 유도하고, 이를 사용하여 선 스펙트럼 주파수를 양자화한다. 한편, 본 논문에서는 양자화하고자 하는 음성 프레임이 갖는 청각적인 특성을 고려하여 동적으로 비트를 할당하는 적응 양자화 알고리즘을 제안하였다. 성능 평가를 위해서 11948 프레임의 테스트 자료를 기존의 방법과 제안한 방법으로 각자 양자화하고 perceptually transparent frame의 비운 및 이때의 평균 비트율을 비교한 결과, 기존의 방법이 1800 bps의 비트율에서 89.9%의 perceptually transparent frame을 얻은 데 비해, 제안한 방법은 770 bps의 평균 비트율에서 95.5%의 perceptually transparent frame을 얻음으로써 제안한 방법이 효과적임을 보였다.
본 논문에서는 어깨 초음파 영상을 분석하여 인대 손상(Tear) 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 ROI(Region of Interest) 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에서 사다리꼴 형태의 소속 함수를 적용한 퍼지 스트레칭 기법을 이용하여 명암 대비를 높인다. 명암 대비가 조정된 ROI 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 이진화가 적용된 ROI 영역에서 워터쉐드 기법을 적용하여 연골과 힘줄의 후보 영역들을 추출한다. 추출된 연골과 힘줄의 후보 영역들 중에서 위에서 아래로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역에 해당하는 힘줄 영역의 상단 경계선을 추출한다. 그리고 아래에서 위로 스캔하여 수평 너비가 가장 큰 영역의 상단 경계에 스플라인 곡선을 적용하여 연골 영역의 상단 경계선을 추출한다. 힘줄 영역의 상단 경계선과 연골 영역의 상단 경계선 양 끝에 2차 함수 곡선을 적용하여 곡선 사이의 양자화할 영역을 추출한 후, SOM 기법을 적용하여 인대 손상 후보 영역을 양자화한다. 양자화된 인대 손상 후보 영역을 분석하여 어깨 힘줄의 손상 영역과 비손상 영역을 구분하고 인대 손상(Tear) 영역을 추출한다. 제안된 방법을 어깨 힘줄이 있는 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 인대 손상(Tear) 영역이 비교적 정확히 추출되었다.
본 논문에서는 복원이 가능한 웨이블릿 변환을 사용한 통합된 손실 압축 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 압축효율을 높이기 위하여 전처리로 양자화를 한 후 웨이블릿 필터를 적용하여 대역분할을 한다. 그 후 허프만 부호화법을 이 용하여 웨이블릿 계수를 다시 양자화 한다. 본 방법에 의해 재구성된 영상들은 JPEG 및 선 양자화 없이 원 영상의 웨이블릿 계수들을 부호화하는 방법에 비해 높은 PSNR을 보였다. 선 양자화 과정을 사용함으로서 최대 에러를 조절 할 수 있었다. 본 방법은 대규모 영상압축에 유용할 것으로 기대된다.
일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 환경으로 인한 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 일정한 규칙으로는 찾기 힘들다. 본 논문에서는 컨테이너 영상에 대해 ART2 알고리즘을 적용하여 컨테이너 영상을 양자화한다. 제안된 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법은 컬러정보를 클러스터링 한 후, 각 클러스터의 중심 패턴을 이용하여 원 영상의 컬러정보를 분류한다. 양자화된 컨테이너 영상에서 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자는 ART2 기반 RBF 네트워크를 개선하여 인식에 적용한다. 실제 컨테이너 영상 300장에 대해 실험한 결과, 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 추출 및 인식 성능이 기존의 컨테이너 식별자 인식 방법 보다 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 물체의 경계선을 고려한 칼라 영상 분할 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 원영상을 벡터 양자화한 후 양자화된 영상의 인덱스 맵을 이용하여 초기 영역을 설정하였다. 그 후 HSI컬러 공간을 이용한 영역 병합에서 물체의 경계선을 고려하기 위해 경계선 제한 성분을 적용하여 영역들을 병합하였다. 또한 RGB 컬러 공간을 이용하여 HSI 컬러 공간에서 병합되지 않은 영역들을 병합하였다. 그리 고 영역병합 알고리즘을 통해 반복적인 처리를 감소시킴으로써 처리 시간을 줄였다. 실험 결과에서는 다양한 영상에 대해 주요 영역들의 분할 결과 및 처리소요시간에서 우수한 성능을 보였다.
쌍곡선 모델을 사용하여 미시 통로죔을 통과하는 2차원 전자들의 양자 탄동적 수송현상을 연구하였다. 통로죔은 타원좌표계($\alpha$, $\beta$)에서 $\beta$=$\beta$o, $\pi$-$\beta$o로 주어지는 두 쌍곡선으로 기술하였다. 양자화된 88컨덕턴스 G는 타원좌표계에서 주어진 슈뢰딩거 방정식과 쌍곡선 경계조건을 만족하는 짝 매튜 함수를 이용하여 계산하였다. 그 결과는 채널수 Nc는 통로죔 폭 W뿐만 아니라 곡률 관련좌표 $\beta$o에 의존함을 나타내었다. 또한 곡률에 의존하는 터널링도 양자화된 G의 그래프의 모양을 나타내는 중요한 요소임을 나타내 주었다. 고정된 통로폭에서 Nc가 일정한 $\beta$o영역에서는 $\beta$o의 연속적 변화에 G는 연속적으로 변화하였지만 $\beta$o가 크게 변화할 때는 Nc가 변화하여 G는 불연속적으로 변화하였다. 만일 터널링이 거의 허용이 안되는 $\beta$o의 영역에서는 G는 계단식의 변화만 보여주었다.
염료감응 태양전지는 실리콘 태양전지에 비해 단가가 낮고 반투명하며 친환경적 특성으로 차세대 태양전지로 주목을 받았으나 염료의 안정성의 문제와 특정 파장대의 빛만 흡수하는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 양자구속 효과에 의해 크기에 따라 밴드갭 조절이 용이하여 다양한 파장대의 빛을 흡수 할 수 있는 양자점 감응태양전지가 많은 관심을 받고 있다. 하지만 양자점 감응 태양 전지의 활성층으로 사용되는 반도체 산화물인 이산화티타늄의 두께는 $13{\sim}18{\mu}m$로 짧은 확산거리로 인해 전하수집의 한계를 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 인듐 주석 산화물 나노선을 합성하여 전자가 광전극에 직접유입이 가능하도록 해 빠른 전하이동 및 전하수집을 가능하게 한다. 인듐 주석 산화물 나노선은 증기수송 방법(VTM)을 이용하여 인듐 주석 산화물 유리 기판 위에 $5{\sim}30{\mu}m$ 길이로 합성하였다. 전해질과 전자가 손실되는 것을 방지하기 위해 원자층 증착법(ALD)을 이용하여 이산화 티타늄 차단층을 20 nm 두께로 코팅한 후 화학증착방법(CBD)을 이용하여 인듐 주석 산화물 나노선-이산화 티타늄 코어-쉘 구조를 만든다. 마지막으로 황화카드뮴, 카드늄셀레나이드, 황화아연을 증착시킨 후 다황화물 전해질을 이용하여 양자점 감응 태양전지를 제작하였다. 특성 평가를 위해 전계방사 주사전자현미경, X-선 회절, 고분해능 투과 전자 현미경을 이용하며 intensity modulated photocurrent spectroscopy (IMPS), intensity modulated voltage spectroscopy (IMVS)를 이용하여 전하수집 특성평가를 하였다.
본 논문에서는 복원이 가능한 웨이블릿 변환을 사용한 통합된 손실 압축 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 우선 원 영상에 선 양자화 과정을 진행하여 그레이 레벨의 수가 원 영상과 일치한 영상을 구성한다. 양자화 된 원 영상에 웨이블릿 변환 필터를 적용하여 대역분할을 한다. 가장 낮은 대역의 부호화는 재구성된 영상의 전체화질에 가장 큰 영향을 미치는 것을 고려하여 예측기를 사용한 허프만 부호화를 이용한다. 제안된 알고리즘에 의해 재구성된 영상들은 JPEG 및 선양자화 없이 원 영상의 웨이블릿 계수들을 부호화 하는 방법에 비해 높은 PSNR을 보였다. 선양자화 과정을 사용 함으로서 최대에러를 조절 할 수 있으며 대규모 영상압축에 유용할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 애견 안구 영상에서 백내장을 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 애견 안구 영상에 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 픽셀의 상한 값과 하한 값을 조정한다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 영상에 ART2 기법을 적용하여 양자화를 수행한다. 양자화된 정보를 이용하여 영상을 이진화한다. 이진화된 영상에서 침식과 팽창 기법을 적용하여 영상의 픽셀 크기를 확대 또는 축소하여 타원 형태를 가진 객체 중에서 전체 영상 크기의 1/5보다 적은 객체를 잡음으로 간주하여 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 백내장 영역을 추출한다. 추출된 백내장 영역을 히스토그램으로 시각화 한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 히스토그램으로 시각화하여 분석한 결과, 제안된 방법이 백내장 추출에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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