일반적으로 MR Angiography(MRI)는 사전 포화방법(presaturation)을 이용하여 동맥과 정맥의 분리된 영상을 획득한다. 하지만 이러한 일반적인 사전포화방법으로 동맥과 정맥영상을 획득하기 위해서는 두 번의 영상획득이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 동맥과 정맥의 구분된 영상을 한번의 영상획득으로 얻을 수 있는 SAAV 기법을 0.3T MRI system에 적용하고, 획득한 동맥과 정맥의 두 MRA 영상을 Colot-Mapping으로 동$.$정맥을 한 영상에 구분하여 나타냄으로써 0.3T MRI system에서 MRI의 임상적 적용 및 활용 가능성을 높이고자 하였다. 마산 삼성병원의 0.3T MRI system (Magfinder, AILab. Korea)어서 SAAV sequence를 이용하여 정상적인 피험자로부터 목 부위의 동맥과 정맥 혈관영상 (volume : 256${\times}$256${\times}$64)을 동시에 얻었다. 그리고. 이들의 각 2D 영상들에서 위치정보를 획득한 후 MIP 기법과 Color Mapping으로 조합하여 3D Artery-Vein Color Mapping(AVCM) MRA 영상으로 재구성하였다.
컴퓨터를 이용한 문서정보의 처리를 위해서는 기본적으로 문서영상내의 각 특징영역을 분리하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 노이즈가 존재하는 non-manhattan layout 이치 문서영상내의 halftone 이미지, 선 및 텍스트 등의 중요한 특징영역들을 자동으로 구분 추출하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 기본적인 아이디어는 먼저 처리속도의 고속화를 위하여 원본 영상을 축소시키는 것이 필수적인 바, 축소 시 노이즈의 제거와 동시에 축소된 영상 내에서 원하는 영역의 특징들이 잘 나타나도록 하는 임계치 축소기법을 제안 사용하여 축소영상을 만든 다음, 축소영상에 다양한 모폴로지 필터를 적용함으로써 각 알고리즘의 성능을 이용한 노이즈 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 보인다.
본 논문에서는 사진 및 영상을 편집, 합성할 수 있는 프로그램을 구현하였다. 구현한 프로그램은 영상 합성하는 과정에서 색체와 단색 배경을 분리하여 새로운 영상을 합성시키는 크로마 키(Chroma key)기법을 이용하여 영상을 합성하는 기능을 구현하였으며, 실시간 영상을 합성과 영상 편집 기능 등을 추가하여 사용하기 편리하게 구현하였다. 기존의 영상을 합성하는 프로그램들은 고가이며, 전문 사용자 위주로 제작되었다. 본 논문에서 구현한 프로그램은 일반 사용자를 위한 쉽고 간단하면서 다양한 기능을 제공하고 있다.
영상은 복잡한 객체들의 집합으로 이루어져 있기 때문에 영상에 포함된 객체를 분리하는 일은 컴퓨터 비전이나 인식 등 많은 분야에서 중요시 된다. 영상 처리 측면에서 객체를 분할하기 위해서 색상, 모양, 질감, 움직임 등 다양한 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 정확한 색상의 비교를 위해서 CIE 색상 모델을 이용하고 있으며 이것을 기반으로 객체를 추출하고 있다. 그리고 추출된 객체의 해석과 검증을 위해서 모양 기반의 분석법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 Pan/Tilt 카메라의 타겟팅(Targeting)과 포커싱(Focusing)을 위해 영상 내에 포함되어진 객체를 검출하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 객체를 인식하기 위해 CIE 색상 모델을 이용한 색상 매칭 기법을 제안하고 있다. 색상의 분포를 파악하기 위해서 CIE 모델이 생성해내는 Lab 블록을 통계적인 방법으로 분석한다. 그리고 분석된 결과는 CIE 블록 매칭(Bock Matching) 기법의 기준이 되며 이것을 이용해서 후보 객체 영역(Candidate Object Area)을 추출하게 된다. 추출된 후보 객체 영역을 검증하기 위해서 모멘트를 이용한 모양 기반의 분석을 활용하고 있다.
영상으로부터 의미있는 객체를 영역화하기 위하여, 움직임에 의한 시간적 정보를 이용하거나, 형태학적(Morphological) 기법과 같이 공간적 정보를 이용하는 방법이 있다. 그러나, 단지 시간적 정보나 공간적 정보만을 이용하는 방법은 그 한계를 가지고 있으며, 본 논문에서는 시공간 정보를 이용하여 분할하는 방법을 채택하였다. 시간적 분할에서는, 두 프레임에서 움직임 정보를 찾아내었던 기존 방법을 보완하여 연속되는 세 프레임을 사용하도록 하였다. 이렇게 하면 움직임이 미세한 영상에 대해서도 객체를 분리해 낼 가능성을 높일 수 있게 된다. 공간적 분할시에는, Watershed 알고리즘을 이용하는 형태학적 분할(Morphological Segmentation)[1][2]을 하게 되는데, 전처리 과정의 단일척도경사(Monoscale Gradient) 대신 다중척도 경사(Multiscale Gradient)[3][4]를 사용하여 미세한 경사는 누그러뜨리고 에지 부분의 경사만을 강조하게 하였다. 또한 개선된 Watershed 알고리즘을 제안하여 기존의 Watershed 알고리즘의 과분할 문제를 보완하였다.
본 논문에서는 디지털 카메라의 자동초점 속도를 향상시키는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 방식은 위상차 검출 방식에서 사용되는 추가적인 자동초점 모듈을 장착하지 않으면서도 빠르게 초점이 맞는 위치의 거리와 방향을 계산할 수 있는데, 이는 이중 분할 조리개를 이용하여 위상차가 발생하도록 하고, 컬러 필터를 이용하여 분리함으로써 소프트웨어 영상 처리만으로 위상차를 측정하여 정확한 초점 위치를 찾을 수 있기 때문이다. 이중 분할 조리개에 의해서 발생한 컬러 영상 채널 간의 상이한 정도를 측정하기 위하여 초점이 맞는 정도를 수치화 할 수 있는 유사도 측정 기준을 제시하는데, 이 기준으로 측정된 유사도를 비교함으로써 불일치 정도를 추출하며 정확한 초점을 잡기 위한 거리와 방향을 계산한다. 실험에서는 상용 디지털 카메라를 개조한 프로토 타입에서 취득한 영상을 사용하여 제안한 방식의 유효성을 검증하였다.
본 논문에서는 L1-norm 기반 이산 극좌표에서의 방사형 영상처리 기법을 제안하고자 한다. 위를 위하여, 먼저 L2-norm 기반 극좌표는 이산 시스템에서 존재할 수 없음을 확인하였고, Cartesian 좌표를 이산 극좌표로 변환하는 기법을 개발하였다. 제안된 방법을 유방암 영상의 안정화와 극도의 무정형 물체 경계 탐지에 적용한다. Cartesian 좌표계에서 수행된 Gaussian 필터링 방법과 비교하여, 제안된 방법은 전반적인 방사형 mass 영상을 유지하는 동안 영상 신호를 안정화했다. 기존의 경계 탐지기가 무정형 물체의 모양을 정확하게 찾을 수 없는 반면, 제안된 경계 탐지 기법은 높은 정밀도로 탐지해낸다. 본 논문은 또한, 홍채 영상 분리 기법에의 응용과 좋은 검증 결과를 갖게 되었다.
모바일 정지영상 동영상 등의 정보에 디지털 신호를 삽입하여 저작권을 주장하는 방안으로 워터마킹 알고리즘을 들 수 있다. 본 논문에서는 영상의 양자화 계수를 이용한 이산 코사인 변환(DCT)을 기반으로 하는 워터마킹 알고리즘 방법을 제안하였다. 워터마크 삽입 기법은 디지털 원영상의 DCT와 양자화를 통하여 계수들(Quantized Coefficient)를 얻게 되었고, 양자화 계수들은 원하는 위치(Key)에 따라 DCT를 기반으로 한 워터마크(DCT-based watermark)를 삽입하게 되었다. 워터마크가 삽입된 부호화 정보는 역 양자화와 역 DCT를 통하여 워터마크 된 영상을 얻게 된다. 워터마크 추출 기법은 워터마크된 영상과 위치(Key)만을 사용하며, 워터마크 된 영상을 DCT와 양자화를 통하여 원하는 위치(Key)에서 계수를 분리하여 역 DCT하여 원 워터마크를 얻을 수 있었다. 모의실험 결과, 워터마크된 영상과 추출된 워터마크에서 영상의 화질(PSNR)과 워터마크의 정규화 상관도 (NC) 에서 만족할 만한 결과를 확인하였다.
다시점 비디오의 조명 불일치 현상은 서로 다른 카메라의 위치와 카메라간의 불완전한 보정(calibration)으로 인하여 발생한다. 이러한 인접 시점간의 색상 불일치는 획득된 영상을 참조 영상으로 이용하여 부호화하는 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding)의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 조명 불일치를 보상하기 위한 방법 중에서 히스토그램 매칭(histogram matching)을 이용한 전처리 기법이 있다. 히스토그램 매칭을 통해 모든 시점 영상의 히스토그램은 정해진 참조 시점 영상의 히스토그램으로 매칭되어지고 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 그러나 다시점 비디오 시퀀스는 카메라와 등장인물의 이동으로 인하여 시점 간 영상뿐만 아니라, 한 시점 내에 시간의 흐름에 따른 영상간의 히스토그램 분포가 서로 다를 수 있다. 참조 시점 시퀀스에 속한 모든 영상을 참조하는 기존의 히스토그램 매칭 기법은 시공간적으로 상관성이 높지 않은 영상의 조명을 효과적으로 보상하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 시점 영상 간의 색상 분포의 차이를 보이는 다시점 비디오를 보상하여 공간적 상관성을 높이기 위해 두 조건식이 반영된 영상분리 기법을 적용한 레이어별 히스토그램 매칭 기법과 시간의 흐름에 따라 색상 분포의 차이를 보이는 다시점 비디오를 비디오 부호화의 단위인 화면 그룹(group of pictures : GOP)별로 보상하여 시간적 상관성을 높이는 개별적인 히스토그램 매칭 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 조명 보상 기법이 기존의 조명 보상 기법보다 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.
입력된 영상을 유해영상인지 아닌지 판단하기 위해 여러 가지 방법이 사용 될 수 있다. 현재, 대부분의 유해영상검출에 대한 연구는 피부색상이 전체영상에서 차지 하는 비율에 기반하고 있다. 본 논문에서는 YCbCr에서 피부영역을 검출 하는 기법을 제안한다. 피부영역은 YCbCr에서 특정적인 분포를 나타내는데 이를 이용하여 배경영역과 피부영역을 분리하고자 한다. 먼저 Eye-Map을 이용하여 눈의 영역을 찾은 후 그 주변 영역의 색상을 이용해 피부영역의 색상값 분포를 찾고, 전체 영상에서 그 분포와 근거리에 있는 영역들을 피부영역으로 검출하는 방식이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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