최근 휴대기기들의 CMOS 영상 센서의 사용으로 Rolling shutter에 의한 왜곡현상이 발생하고 있다. 이러한 왜곡현상을 보정하기 위한 기존의 방법은 동영상에서의 움직임 정보만을 주로 이용하고 있다. 따라서 본 논문은 움직임 정보를 이용한 보정의 성능을 더욱 좋게 하기위하여 정지영상에서 Rolling Shutter 왜곡현상에 대한 추가적인 움직임 정보를 찾아내고 보정하는 알고리즘을 제안하고 있다.
Cone Beam CT 데이터를 3차원 컴퓨터 프로그램을 이용하여 기존의 파노라마 영상과 재구성된 파노라마 영상을 재현해서 악궁형태에 따른 치아의 왜곡을 분석하고자 하였다. Cone Beam CT의 횡단면 영상과 재구성 파노라마에서 측정된 치아의 직경은 전치부에서 구치부로 갈수록 큰 변화없이 일치되는 것을 알 수 있었다. 하지만 파노라마는 전치부에서 약간의 왜곡이 보이다가 구치부로 갈수록 왜곡이 더 심한 것을 알 수 있었다. 환자 개개인의 악궁에 맞게 재구성된 파노라마가 일반적으로 사용되는 파노라마 촬영보다 왜곡이 더 감소한다는 것을 알 수 있었다. 또한 파노라마는 전치부에서 구치부로 갈수록 왜곡이 더 심해지는 것을 알 수 있었는데, 이 또한 재구성된 파노라마 영상에서는 왜곡이 감소한다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 영상 단말에 디스플레이되는 영상들을 이용하여 전송된 영상의 원본 상태를 예측하는 복원 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 카메라를 이용하여 비디오 단말 스크린에 나타나는 영상들을 취득한다. 전송된 영상들은 카메라를 통해 획득된 영상들을 이용하여 예측해야 하지만, 일반적으로 카메라를 통해 획득된 영상들은 영상 출력 장치와 카메라의 특성에 의해 기하학적 왜곡과 컬러 왜곡을 포함하게 된다. 우리는 가중치 선형 모델을 이용하는 컬러 왜곡과 호모그라피를 이용하는 기하 왜곡 보정 알고리듬을 이용하여 이러한 왜곡들을 보정하는 알고리듬을 제안한다. 실험결과, 제안한 알고리듬이 예측한 영상과 원본 영상과의 PSNR이 28 ~ 29 정도로 나타났다.
디지털 홀로그래피(holography) 기술은 3차원 물체의 정보를 디지털 영상으로 기록하고 복원하는 기술이다. PSI(Phase-shifting interferometry) 디지털 홀로그래피는 여러 장의 간섭 패턴 영상으로부터 홀로그램(hologram)을 합성하고, 이로부터 3차원 영상을 복원하는 대표적인 기법이다. 본 논문에서는 PSI 디지털 홀로그램 생성에 사용되는 여러 장의 간섭 패턴 영상의 효율적인 압축 기법을 제안한다. 먼저 네 개의 간섭패턴 영상에서 JPEG2000 기반의 비트율-왜곡(rate-distortion) 특성을 분석한다. 이에 기반하여 주어진 비트량을 일정 크기 단위로 사용할 때, 복원 영상의 왜곡을 가장 효과적으로 줄일 수 있는 간섭 패턴 영상에 우선적으로 비트량을 할당한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리듬은 네 개의 간섭패턴 영상마다 동일한 비트량을 할당하여 압축하는 기존의 방법에 비해 비트율-왜곡 측면에서 복원 영상의 왜곡을 더 효과적으로 줄일 수 있음을 확인한다.
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.
렌즈 왜곡현상은 머신비전 시스템에 있어 필연적인 현상이며 가격과 시스템의 크기를 줄이기 위한 렌즈의 선택으로 왜곡현상은 점점 더 심해지고 있다. 이와 같은 추세로 왜곡보정의 필요성은 중대한 문제가 되고 있지만 기존의 카메라 모델을 이용한 왜곡보정 방식은 그 비선형 때문에 복잡하고 많은 연산이 필요한 문제점이 있다. 또한 최근 각광을 받고 있는 인공신경 망을 이용한 보정방법 역시 정확성과 효율성의 측면에서 문제점이 발견되고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 형태의 알고리즘을 제안한다. K-means 군집분석 방법을 사용하여 왜곡영상을 실제 왜곡정도에 따라 분할한 후 각 영역에 인공신경 망을 적용하여 영상을 보정한다. 그 결과 새롭게 제안된 영상분할을 적용한 신경망 알고리즘은 영상분할을 하지 않은 기존 방법들보다 더 정확한 왜곡보정 결과를 나타내었다.
병변의 정확한 위치 결정은 정위적 방사선 수술에서 정상조직을 보호하고 방사선을 정확히 병변에 조사하기 위하여 매우 중요하다. 병변의 검출 및 위치 결정에 보편적으로 사용되는 디지털 혈관조영술에서는 영상증배관의 기하학적 특성으로 인해 영상이 중심부로 휘는 바늘겨레 왜곡이 발생하게 된다. 이러한 왜곡은 병변 위치 결정의 오차를 증가시키므로 보정해주어야만 한다. 본 연구에서는 이러한 왜곡을 보정하기 위하여 바늘겨레 왜곡을 모사한 영상을 만들었다. 이렇게 만든 왜곡 모사 영상을 기하학적 변환 방법인 bilinear 변환과 polynomial 변환을 사용하여 보정하였다. 이러한 보정 방법으로 왜곡을 보정한 영상과 왜곡되지 않았을 때의 영상을 모사한 원영상과의 각 화소값과의 차이를 구하여 통계적인 오차를 계산하였다. 보정 결과 두 변환 방법 모두에서 원 영상과의 오차가 2% 이내로 보정 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 또한 서로 다른 두 보정 방법간의 비교에서는 전 영역에서 거의 같은 오차를 나타냄으로써 두 보정 방법간의 차이가 나타나지 않음을 확인하였다.
본 논문에서는 효과적인 3차원 영상 디스플레이를 위한 다시점 영상왜곡 보정처리 시스템 구현을 제안한다. 본 논문에서 제안한 보정처리 시스템은 기존의 스테레오 방식에서 확장된 4시점으로 카메라를 구성하여 영상을 획득하고 다시점 영상 간에 발생할 수 있는 렌즈의 왜곡, 카메라 오차 및 크기, 카메라 간 밝기 및 색상, 영상 간 밝기 균일도 등의 영상의 보정 신호처리에 대한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안된 시스템에서는 카메라 간 밝기 및 색상 보상은 각 영상의 특징점과 대응점을 찾아 영상 전체에 대한 대응점을 추출하여 색 변환을 통해 영상을 보정하였고 밝기 및 균일도 처리는 각 영상의 밝기차이 맵을 생성하여 보상하였다. 또한 렌즈의 구면수차로 인한 왜곡은 각 영상의 패턴을 검출한 후 렌즈 왜곡을 보정하고 카메라의 오차 및 크기 보상을 통해 다시점 3차원 디스플레이시 발생되는 왜곡현상을 해결하여 보다 효과적인 3차원 입체 디스플레이가 가능하도록 하였다.
본 논문은 PC카메라 환경에서 명암왜곡에 강인한 얼굴검출을 위한 컴포넌트 기반 얼굴검출 기법을 제시한다. 영상 내의 얼굴검출을 위해 에지(edge) 분석, 색상 분석, 형판정합(template matching), 신경망(Neural Network), PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis) 등의 기법들이 사용되고 있고, 영상의 왜곡을 보정하기 위해 히스토그램 분석(평활화, 명세화), gamma correction, log transform 등의 영상 보정 방법이 사용되고 있다. 그러나 기존의 얼굴검출 방법과 영상보정 방법은 검출대상 객체의 부분적인 잡음 및 조명의 왜곡에 대처하기가 어려운 단점이 있다. 특히 PC카메라 환경에서 획득된 이미지와 같이 전면과 후면, 상하좌우에서 비추어지는 조명에 의해 검출 대상 객체의 일부분이 왜곡되는 상황이 발생될 경우 기존의 방법으로는 높은 얼굴 검출 성능을 기대할 수 없는 상황이 발생된다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 및 부분적으로 명암 왜곡된 얼굴을 효율적으로 검출할 수 있도록 얼굴의 좌우 대칭성을 고려한 가로방향의 대칭평균화로 얼굴검출을 위한 모델을 생성하여 얼굴검출에 사용한다. 이 방법은 부분적으로 명암왜곡된 얼굴이미지를 기존의 영상 보정기법을 적용한 것 보다 잘 표현하며, 얼굴이 아닌 후보는 비얼굴 이미지의 형상을 가지게 하는 특성이 있다.
산란선을 흡수하여 보다 선명한 x선 영상을 얻기 위하여 산란방지 그리드를 사용하여 투사영상을 얻는데, 이때 그리드로 인한 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 회전된 그리드를 사용하여 그리드 왜곡의 제거가 용이하도록 x선 디지털 영상을 얻는 방법에 있어서 기존의 왜곡 성분의 중심주파수를 가장자리로 보내는 경우를 보다 심도 있게 분석하여 확장된 결과를 도출하였으며, min-max 개념에서 주어진 그리드 밀도에 대하여 최적화하는 방법을 제시하였다. 또한 실질적으로 사용가능한 그리드 밀도에 대하여 적절한 그리드 각도를 제시하고 그러한 그리드를 사용하여 획득한 x선 디지털 영상에서 그리드 왜곡이 용이한 알고리듬을 제안하고 그 성능을 비교해보았는데, 원영상의 해상도를 어느 정도 유지하면서 그리드 왜곡을 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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