CT는 단층촬영을 이용한 의학적인 영상 진단 기법이다. CT는 3차원적인 방사선학적 영상 기법으로 염증의 평가에는 적합하지 않으나, 석회화된 조직을 직접적인 3차원 영상으로 보여주므로 뼈 손상의 평가에는 유용하다. 본 연구는 실험적으로 유도된 랫드의 보조관절염에서 관절의 병리학적 변화와 뼈 파괴의 정량적 분석을 3차원 CT 영상을 통하여 평가하고자 실시되었다. 그 결과 랫드의 보조관절염에서 병변의 파괴성 진행이 3차원 CT 영상을 통해 정량화될 수 있었고, 따라서 관절염 질환의 상태 및 실험적인 치료 약제의 효능 평가에 3차원 CT 영상 기법이 효과적일 것으로 생각된다.
본 논문에서는 영상과 음성의 출력 데이터를 이용한 사람의 감성을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상과 음성의 인식률에 기반하여 인간의 감성을 인식하는 방법이다. 영상이나 음성 중 하나의 출력 데이터만을 이용할 경우에는 잘못된 인식에 대한 결과를 해결하기가 힘들다. 이를 보완하기 위해서 영상과 음성의 출력을 이용하여 인식률이 높은 감성 상태에 가중치를 인가함으로써 잘못된 인식의 결과를 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 실험하기 위해 영상과 음성에 의한 감정 인식 방법이 간단히 제안되었다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법은 실험을 통해 응용가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 SLAM(Scanning Laser Acoustic Microscope) 시스템을 이용하여 고체 내부에 발생한 크랙의 깊이를 측정하는 방법을 연구하였다. SLAM 시스템은 초음파의 투과계수에 따른 그림자 영상을 재생시키므로 크랙 깊이에 대한 정확한 측정방법이 요구된다. 이를 위하여 시료에 초음파를 사각으로 입사시켜 얻은 SLAM 영상의 그림자영역과 시료내의 초음파 모드 변환에 대한 기하학적 구조를 이용하여 크랙의 깊이를 측정할 수 있는 방법을 제안하고 실험을 통하여 확인하였다. 실험을 위하여 알루미늄에 서로 다른 깊이로 수직형 라인-크랙의 결함을 갖는 시료를 가공하였고 시료에 초음파를 사각 입사시키기 위하여 20$^{\circ}$ 각도로 웨지를 제작하였다. 실험 결과, 크랙의 깊이가 증가할수록 SLAM 영상의 그림자 영역이 비례적으로 증가함을 보였고, 결함의 깊이에 대한 측정치와 실제치를 비교한 결과 약 6% 이하의 측정오차를 보였다.
계량기 숫자 인식은 일반적으로 사용되고 있는 아날로그 계량기에 카메라를 부착하여, 검침 시 숫자 계기판 영상을 전송받고, 그 영상으로부터 숫자를 추출 및 인식하는 기술이다. 계량기 숫자 인식에서는 카메라의 설치 상태 및 기타 환경적인 요인들로 인해 숫자 계기판 영상의 일관성 있는 취득이 어렵게 된다. 본 논문에서는 숫자 인식에 악영향을 미치는, 취득 영상의 상태 변화를 보정해주기 위해 잡영 제거 및 윤곽보존 숫자강화를 제안하였다. 잡영 제거를 위해 잡영을 분포 위치에 따라서 세 가지 타입으로 나누었으며, 각 타입별로 잡영 제거를 하였다. 윤곽보존 숫자강화 과정에서는 일반적인 이진화 기법이 가지는 테두리 정보손실을 최소화할 수 있도록, 숫자 테두리의 명도를 보존하면서 숫자 중심부분의 밝기를 강화시켰다. 전처리 전/후의 인식률 비교 실험을 위해 SVM(Support Vector Machines)을 사용하였으며, 학습 데이터 1,409장과 조명 상태를 달리하여 취득한 1,782의 테스트 데이터를 실험 데이터로 사용하였다. 실험 결과, 81.09%라는 성능 향상을 확인하였으며 이는 제안한 전처리 기법이 조명으로 인한 데이터의 상태 변화 문제를 해결해줌으로써 인식 성능 향상에 크게 기여한다는 것을 입증해준다.
본 논문에서는 기존의 생체인식에서 사용하지 않았던 방법으로 개인의 치열 영상을 이용하는 생체 인식 방법을 제안한다. 제안한 치열 인식 시스템은 데이터의 중복성 제거와 관측벡터의 차원 감소를 위하여 2D-DCT를 특징 파라미터로 사용하고, 음성인식 및 얼굴인식 분야에서 사용하는 EHMM 기술을 사용한다. EHMM은 3개의 super-state로 구성되며 각각의 super-state는 3개, 5개, 3개의 상태를 갖는 1D-HMM으로 구성된다. 치열인증 시스템의 성능 평가는 모델 훈련에 사용하지 않은 치열 영상으로 인식 실험하여 평가한다. 치열인식 실험에는 남자 10명과 여자 10명에 대하여 각각 10개의 이미지로 구성된 총 200개의 치열 영상을 사용한다. 치열인식 실험에서 제안한 치열인식 시스템의 인식률은 98.5%를 보였고, 참고문헌 [4]의 EHMM을 사용한 얼굴인식 시스템이 갖는 98%와 대등한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
영상에 관련된 다양한 응용 시스템들을 구현하는 많은 연구들이 진행되어 왔지만, 그러한 영상 관련 응용 시스템을 구현함에 있어서 처리속도의 저하로 인하여 많은 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 대두된 여러 방법들 중에서 최근 하드웨어 접근 방법에 고려한 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 영상을 실시간으로 처리하기 위하여 하드웨어 구조를 갖는 병렬처리시스템을 기술하며, 또한 병렬처리시스템을 얼굴 검색 시스템에 적용한 후 처리속도 및 실험 결과를 기술한다. 병렬처리시스템은 SIMD와 MIMD가 결합된 구조를 갖고 있기 때문에 다양한 영상 응용시스템에 대해서 융통성과 효율성을 제공하며, 144개의 처리기와 12개의 다중접근기억장치, 외부 메모리 모듈을 위한 인터페이스와 외부 프로세서 장치(i960Kx)와의 통신을 위한 인터페이스로 구성되어있다. 다중접근기억장치는 메모리 모듈선택회로, 데이터 라이팅회로, 그리고, 주소계산 및 라우팅회로로 구성되어 있다. 또한 얼굴 검색 시스템을 병렬처리 시스템에 적합한 병렬화를 제공하기 위해 메쉬방법을 이용하여 전처리, 정규화, 4개 특징값 추출, 그리고 분류화로 구성하였다. 병렬처리시스템은 하드웨어 모의실험 패키지인 CADENCE사의 Verilog-XL로 모의실험을 수행하여 기능과 성능을 검증하였다.
입체사진측량기법이란 대상면에 대하여 두 장 이상의 사진 영상을 취득한 후 이 영상을 이용하여 대상면의 공간 정보를 추출하는 방법이다. 본 연구에서는 발파 현장에서 발생되는 파쇄암들의 파쇄도 분석에 입체사진 측량기법을 적용하였다. 실내실험을 통하여 평면적으로 배치된 암석들의 파쇄도 분석에 2차원 영상처리기법과 입체사진측량기법을 적용 및 그 결과를 비교하였고, 입체사진측량기법과 통계 분석을 통하여 실내실험 및 현장 실험에서 파쇄암 더미의 입도분포 추정 가능성을 평가하였다.
첨단 IT기술과 음파와 영상을 이용한 하천 계측 기술의 결합을 통해 하천 수위와 유속을 자동으로 측정하는 기술들이 개발되고 있다. 특히, 표면영상을 이용한 자동유량계측 기술은 카메라 외에 별도로 고가의 장비를 구입할 필요가 없을 뿐 아니라 현장 상황을 영상으로 확인할 수 있기 때문에 현장조사 인력이 필요가 없어 경제적이고, 비접촉식으로 안전하여 각광받고 있는 기법이다. 하지만 표면영상유속계는 기본적으로 원근에 따른 영상왜곡이 발생하기 때문에 이를 정사영상으로 변환하는 과정이 반드시 필요하다. 하지만 대하천과 같이 하폭이 넓은 경우에는 참조점을 이용한 영상왜곡 보정이 어렵다는 한계가 있다. 또한 참조점을 이용한 영상왜곡 변환 방법의 경우 수위변화가 있는 경우 대응이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 참조점을 이용한 영상왜곡 보정 작업이 필요 없는 지표영상유속측정법(IIVM, Index Image Velocimeter)을 개발하였다. 지표영상유속측정법은 기존 표면영상유속계 달리 복잡한 영상좌표변환 과정을 매우 간단하게 처리할 수 있는 장점이 있다. 지표영상유속측정법은 지표영상유속과 카메라와 수표면 사이의 거리를 고려한 지표유속을 사용하고, 이를 통해 기존 표면영상유속계의 한계인 수위변화를 고려하기 어려웠던 점을 극복할 수 있었다. 본 연구에서는 수리실험과 현장영상을 활용하여 수위 변화에 따른 지표유속을 측정한 결과 하천 수위가 변화하는 상황에서도 표면유속을 정확하게 산정할 수 있었고, 실제 측정유속을 대신할 수 있는 지표유속으로도 활용 가능한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 한 장의 기준 영상과 그에 상응하는 참 깊이 맵을 이용하여 가상의 다중 시점 영상 생성 시 발생하는 가려짐 영역 보간 방법을 제안한다. 이 방법은 영상 인페인팅 기술과 각각의 깊이 정도에 따른 층별 보간 기술을 이용한다. 우선, 기준영상을 깊이 정보에 따라 여러 개의 층으로 분할한다. 각각의 층에 대해 가려짐 영역 내의 화소들은 영상 인페인팅 기술을 이용하여 보간한다. 마지막 단계 에서 개별적으로 보간 된 층 영상들은 하나로 합성되어 가상 시점의 영상을 이룬다. 영상을 깊이 정보에 따라 분할함으로써, 각 깊이 정도에 대한 텍스쳐의 연관성을 보존하며 보간 할 수 있으므로 기존의 방법에 비하여 보다 정확하고 세밀한 가려짐 영역 보간이 가능하다. 본 논문에서는 여러 가지 실험 결과를 통하여 제안한 방법의 효율성을 입증하였다.
본 논문에서는 다수의 영상을 빠르고 오류 없이 정합하기 위하여 정합과정의 전 처리로써 유사도 맵 생성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 블록화한 히스토그램을 통하여 영상간의 관계를 판별하게 된다. 두 영상의 블록 히스토그램을 비교하여 영상 간의 유사성과 위치관계를 8 방향으로 판별하고 이를 이용하여 유사도 맵에 영상들을 정렬하게 된다. 유사도 맵의 생성으로 정합 알고리즘을 적용해야 하는 경우의 수가 줄어들어 복잡도는 낮아지게 되어 이후 정합과정에서 속도의 이득을 얻을 수 있다. 또한 정합 방법으로 변형이 적은 영상을 정합하는데 탁월한 성능과 속도를 보이는 히스토그램을 이용한 방법을 제안한다. 제안 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 다중 영상 스티칭 알고리즘에 비하여 매우 빠른 속도를 확인 할 수 있고 결과 영상 또한 오류가 적은 것을 확인 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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