본 논문에서는 공간 히스토그램과 웨이브렛 모멘트를 융합하여 검색 효율을 크게 향상시키는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 질의영상과 DB영상간의 유사도를 구할 때 히스토그램의 유사도와 웨이브렛 모멘트의 유사도를 효과적으로 융합한다. 즉, 공간적 이동, 회전 등에 강한 히스토그램 특징과 주파수 대역별로 구해지는 웨이브렛 모멘트 특징을 잘 융합함으로써 검색성능의 향상을 추구한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 시험영상 DB로는 Brodatz 질간 영상 DB와 Corel Draw Photo 영상 DB를 사용하였다. 실험 결과, 제안한 방법으로 구한 검색율이 Brodatz DB에서 히스토그램이나 웨이브렛 모멘트만으로 구한 검색율보다 각각 5.3%와 13.8% 향상되었고, Corel Draw Photo DB에서는 각각 15.5%와 3.2% 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 실험에서는 전산화단층영상장비에서 패각을 이용하여 제작한 방사선 융합차폐체의 표면 방사선 감소율과 방사선 인공물 영상을 평가하고자 하였다. 방사선 융합차폐체는 실리콘, 패각, 바륨분말을 이용하여 직경 50 mm, 두께 3.5 mm의 원형 차폐체 5종 (실리콘 차폐체, 바륨 차폐체, 실리콘과 패각 혼합 차폐체, 실리콘과 바륨 혼합 차폐체, 실리콘과 패각 그리고 바륨 혼합 차폐체)을 제작하였다. 방사선발생과 획득은 4 다중채널 전산화단층영상장비를 이용하였다. 그 결과 실리콘과 패각 혼합 차폐체가 영상의 인공물 발생 없이 5.3%의 표면 방사선 감소효과가 있었다. 향후 다양한 형태를 만들 수 있는 실리콘의 장점과 패각의 재활용으로 인한 친환경적인 소재로 방사선 융합차폐체 제작에 도움을 줄 수 있으리라 기대한다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 얼굴 구성요소 융합을 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 먼저 광범위한 조명 환경과 인종을 포괄하는 피부색의 범위를 이용해 피부 영역을 검출하고. 영역 그룹화로 후보 얼굴 영역을 찾는다. 색 정보를 이용해 얼굴 구성요소(눈, 입)를 검출한 후, 검출된 구성요소와 구성요소 간의 관계를 융합하여 주어진 영상에서 얼굴 영역을 검출한다. 본 논문이 제안하는 구성요소 융합 방법은 구성요소 간의 관계에 대한 불확실성을 고려하고 있어, 구성요소간의 최적의 조합으로 얼굴의 크기와 포즈, 조명의 변화가 어느 정도 허용된 얼굴 검출이 가능하다.
영상 검색 기법 중 기존의 색상 정보만을 이용한 기법에는 많은 한계가 존재하기 때문에 현재의 검색 기법 혹은 상용 검색 프로그램들은 두가지 이상의 검색 기법을 동시에 이용한다. 본 논문에서는 이진 영상을 이용하여 형태 정보를 추출하고 색상 정보와의 결합을 이용한 검색 기법을 제안한다. 이진화된 영상만으로도 상당수의 형태 정보를 포함하고 있기 때문에 최소한의 계산을 이용하여 영상의 개략적인 형태를 파악할 수 있는 방법을 제안한다. 아울러, 이진화된 형태 정보로 자칫 놓칠 수 있는 형태 정보를 보완하기 위하여 영상 내의 객체의 위치 정보를 이용하기 위해 부분영상으로 영상을 분할하여 좀 더 효율적인 검색을 가능하게 하는 기법을 제안한다.
본 논문에서는 고해상도 팬크로매틱 영상과 저해상도 다중분광 영상을 융합하기 위하여 고해상도 팬크로매틱 영상에서 MRF 모델링을 기반으로 에지 방향 정보를 추출하는 방식파 추출된 에지 방향 정보 및 고해상도 팬크로매틱 영상의 기울기 정보를 이용하여 위성영상을 융합하는 방법을 제안한다. 에지 방향 추출은 레이블링(labeling) 문제로 다루어 처리하는데, 이는 MRF 모델링을 통하여 에너지 함수를 설계하고 최소화시킴으로써 풀 수 있다. 또한 고해상도 다중분광영상 합성 시, 저해상도 다중분광영상의 픽셀 값을 정계조건으로 하고 팬크로매틱의 기울기 및 에지 정보를 이용하여 선형방정식을 세워서 풀어내는데, 이를 용하여 색상왜곡을 줄일 수 있으며 영상의 세부 부분을 더 잘 표현할 수 있다 실험 결과, 제안하는 방법이 기존방식에 비하여 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
World Wide Web (WWW)에서 Virtual Reality Modeling Language (VRML)를 이용하는 3 차원 (3D) 디스플레이는 사용자에게 직관적인 정보를 더 효과적으로 제공해 준다. 웹을 기반으로 하는 해부학적 영상과 융합되는 기능적 영상의 3D 가시화는 아직까지 체계적인 방식으로 연구가 활발히 진행되지 않았다. 이 연구의 목적은 2D 영상들과 함께 웹에서 VRML을 이용하여 구현되는 3D 해부학적 표면 영상들과 기능적 표면 영상들을 동시적으로 관찰할 수 있게 하고 VRML을 통해 만들어진 거리 측정 도구를 가지고 관심영역의 공간적인 위치 정보를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 한 명의 간질 환자로부터 Magnetic Resonance (MR) 축면 영상과 발작기 및 발작간기 Single Photon Emission Computed Tomo graphy (SPECT) 축면 영상들을 각각 획득하였다. 발작 진원지의 확인을 향상시키기 위해서 subtraction ictal SPECT co registered to MRI (SISCOM) 을 수행하였다. SISCOM 결과로 나타난 각 2D 영상들은 모든 voxel 들의 평균 값 위로 1 표준편차와 2 표준편차에 해당하는 문턱 이상의 영상 값을 갖도록 하였다. SISCOM으로 나타나는 간질 발작 진원지들과 MRI 영상에서 회색질, 백색질 및 뇌척수액의 경계들을 각각 분할하고 marching cube 알고리즘에 의해 VRML 표면 영상들로 나타내었다. 축면 영상에서 실제 거리를 나타내는 x, y 축의 길이를 측정하고 z 축선의 길이를 계산하였다. VRML을 이용한 거리 측정 도구를 만들어 이전의 VRML 표면 영상들과 융합하였다. MRI 영상을 이용하여 3D 표면 영상들의 단면을 나타내고 3D 표면 영상들의 투명도를 설정하기 위해 Java Script 루틴을 사용자 인터페이스 도구로서 삽입하였다. 웹 페이지에서 구현되는 3D 표면 영상들의 투명도와 관찰 위치를 조절함에 따라 모델들 사이의 공간적인 정보를 직관적으로 알 수 있었다. 간질 발작 진원지에 대응하는 해부학적 구조를 3D 표면 영상들을 가로지르는 MRI 평면 영상들을 통해서 확인하였다. 결론적으로 본 연구에서 제시하는 웹에 근거한 3D 융합 영상의 가시화와 위치 측정은 진단 및 치료 방사선학과 외과학 등의 분야에서 온라인 방식의 연구와 교육에 있어 많은 도움을 줄 것이다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.233-236
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2001
본 논문에서는 가보필터를 이용한 복합무늬영상을 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 영상을 분할하는데 있어 목적에 따라 다양한 방법이 있다. 그중 무늬(texture) 특징을 기반으로 영상을 분할하는 방법 중 가장 많이 알려진 것이 가보 필터이다. 이 필터는 탁월한 영상분할 결과를 얻을 수 있으나, 필터구현이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 가보필터의 이 같은 반점인 복잡한 필터 처리를 단순히 하기 위해 전처리과정에서 필터를 영상에 맞게 선택하여 사용하였고, 영상 분할에 있어서도 histogram을 이용한 영상 분할을 수행함으로써 처리과정을 단순화 시켰다. 그 결과 간단한 알고리즘으로 빠른 수행이 이루어졌으며 좋은 결과를 가져올 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 칼라 항상성(color constancy) 알고리즘을 기반으로 한 새로운 영상 복원 방법을 제안한다. 이 방법은 인간의 시각 특성을 선형 모델로 표현한 칼라 항상성 모델을 이용한다. 칼라 항상성 모델에서 가장 중요한 과정은 영상의 광원을 추정하는 것이다. 이론 위하여 영상에서 명도 값이 가장 큰 화소의 값을 이용하며, 이 값을 각 수광체(photoreceptor)의 응답으로 대체한다. 추정된 광원을 이용하여 만들어진 영상을 일정한 비율로 스케일링하여 영상을 복원한다. 실험을 통하여 제안한 항법으로 영상 복원이 잘 됨을 알 수 있었다.
문자영상의 인식분야에서는 다양한 잡음으로 인해 손상된 영상을 개선하는 영상의 전처리 과정을 아주 중요시하고 있다. 본 논문에서는 영상의 객체 윤곽을 보호하면서 충격잡음에 효과적인 비선형 중간값(median) 필터를 먼저 적용하고, 영상객체에 대해 선택적으로 축소하고 확대하는 형태학(morphological) 필터를 직렬로 조합함으로서 선명한 문자 영상을 획득하였고, 좀 더 현실적인 문자를 인식하도록 Genesis 영상처리 보드와 이를 제어하는 MIL(Matrox Image Library) 패키지를 사용하여 실시간적으로 구현해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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