본 연구는 전역 조명 기법 중 하나인 환경-광 가림(ambient occlusion)을 이용한 볼륨 렌더링 방법을 설명한다. 볼륨 밀도 분포를 정규 분포로 가정하여, 환경-광 가림을 불투명도 전이함수의 변경과 무관하게 실시간 가시화할 수 있다. 전처리 과정에서 각 복셀 주변의 일정 크기 영역의 평균과 표준편차를 계산하여 두고, 가시화 단계에서 근방의 불투명도를 추정하여 밝기를 계산한다. 이 논문은 본 연구자들의 기존 연구를 발전시켜 이론적 모델을 일반화하고 출력 영상의 화질을 향상시킨다. 구체적으로 다양한 형태의 불투명도 전이함수를 사용할 수 있는 계산 모델을 제안한다. 그리고 영역의 크기를 다양하게 통계량을 생성하여 근처의 물체에 더 높은 가중치를 부여할 수 있도록 하였다. 최종적으로 환경-광 가림 효과와 지역 조명 효과를 혼합하여, 더 현실감 있는 화질의 볼륨 가시화 영상을 실시간으로 생성할 수 있다.
본 논문에서는 실내 조명 변화에 따라 마커 인식률의 차이가 커지는 현상을 해결하기 위해, 마커 인식을 위한 전처리 단계인 이진화 단계에서 최적의 임계값을 결정하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 밝은 조명, 어두운 조명, 불특정 물체에 따른 그림자 현상이 나타나는 실내 환경에서 영상의 평균 명도값, 표준편차 및 최대편차를 고려하여 최적 임계값을 결정한다. 특히 그림자에 의한 그라데이션 현상을 해결하기 위해 이미지의 밝기에 따른 가중치를 적용함으로써 인식률을 향상시켰다. 제안방법은 다양한 조명환경에서 $720{\times}480$ 해상도의 영상을 처리하는데 빠른 처리 속도와 높은 인식률을 보여 실내 내비게이션에 적합할 것으로 기대된다.
Deinterlacing은 비월 주사 영상을 순차 주사 영상으로 변환하는 방법을 뜻하며 2배의 영상 보간 문제로 볼 수 있다. 본 논문에서는 보간하려는 화소의 국부 Gradient 정보를 이용한 간단하면서도 효율적인 deinterlacing 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 보간하려는 화소를 중심으로 각 방향별 가중치가 추정되며 이 가중치에 따른 평균으로 보간 할 화소의 밝기값이 결정된다. 제안 방법에서는 모든 방향에 대한 가중치를 고려함으로써 잘못된 방향 판단으로 인한 화질 열화를 피하였고 실제적인 구현에 적합한 구조를 가지고 있다. 모의실험에서 제안 방법은 대표적인 방향성 deinterlacing 방법인 ELA보다 개선된 주관적, 객관적 성능을 보여주었으며 복잡한 구조와 여러 개의 경험적인 파라미터들을 요구하는 ELA의 변형에 대해서도 대등한 성능을 보여주었다.
HDR(high dynamic range) 영상 기법은 일반 카메라에서 획득되는 영상의 LDR(low dynamic range)의 한계를 극복하는 방법을 일컫는다. 일반적으로 이 기법은 카메라의 노출에 따른 단계별 LDR 영상들을 획득하고 통합함으로써 획득된다. 그러나 기존의 연구에서는 여러 번에 걸친 영상획득 과정이 필요하고 그에 따른 고스트(ghost) 현상을 야기한다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 센서에서 획득되는 단일 Bayer 영상으로부터 사용자가 요구하는 노출의 LDR 영상을 채널상관성을 고려하여 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저 입 출력 간의 상관관계를 나타내는 노출(exposure) look-up table(LUT)를 각 채널별로 생성을 한다. 그리고 입력 영상의 평균휘도와 노출을 LUT에 적용하여, 최종 LDR 영상을 위한 새로운 노출을 추정한다. 다음으로 입력 영상의 각 픽셀 값과 추정된 노출을 LUT에 적용함으로써 목적하는 밝기를 가지는 LDR 영상을 추정 할 수 있다. 이 때, 포화된 영역의 경우는 채널의 상관성을 고려하여 추정함으로써 실제 노출로 획득한 영상과의 차이를 줄이는 방법을 제안하였다. 결과영상은 PSNR을 비교하여 정확성을 증명하였으며, 또한 디스플레이를 위하여 톤맵핑(tone mapping)을 적용한 영상을 사용한 비교에서 실제 획득된 영상과 추정한 영상의 차이가 비슷함을 확인하였다.
본 연구는 초음파 진단 장치에서 초음파 프로브 소자의 결함이 도플러 영상에 미치는 영향을 평가한 것이다. 초음파 프로브 소자결함의 여러 유형 중에서 동일한 방식으로 단선된 초음파 프로브 소자 수를 변화하면서, 도플러 모드 영상에 미치는 영향을 실험으로 살펴보았다. 실험 결과는 첫째, 소자 결함에 따른 도플러 속도는 도플러 소자군 부분에서 급격히 변화하고 있으며, 혈류 속도에는 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 도플러 소자군 주변에서 결함 있을 때 소자의 번호가 높은 쪽 소자의 결함에 의한 효과가 작은 것을 알 수 있었다. 셋째, 팬텀의 혈류 속도가 높을수록 도플러 속도 스펙트럼의 폭은 커지지만 크기는 감소하고 있다. 그리고 결함이 증가할수록 도플러 속도와 영상의 밝기의 분산이 더 커지는 것으로 나타났다. 이는 프로브 소자의 결함이 증가하면 전체적으로 시간 평균 도플러 속도 프로파일(TADVP)의 크기가 감소하며 고주파수 영역에서 더 빨리 떨어지는 것으로 알 수 있다.
압축 상태에서 비디오 구조화 및 분류를 하기 위해서는 먼저 압축된 비디오에서 장면전환을 검출해서 비디오를 샷(shot)으로 분리하고 샷내 움직임 정보에 따라 샷을 특징화해야 한다. 장면전환을 검출하는 방법에는 DC 영상의 분산값 이나 복원영상의 에지 픽셀의 분포를 이용한 방법, P-픽쳐의 인트라 블록의 개수를 이용한 방법 등이 있으며 움직임에 따른 샷의 특징 분류는 움직임 벡터의 각 성분들의 평균값을 이용하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 움직임 벡터를 이용한 샷 움직임 분류 방법은 움직임 벡터 자체가 블록의 국부적(local) 움직임을 나타내는 것이므로 글로벌(global)한 카메라 동작을 예측하기 위해서는 많은 제약이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 것을 보완하기 위해서 MPEG으로 압축된 비디오에서 인트라 프레임을 부분적으로 복호화 하고 빠른 1차원적인 연산을 통해 수평 및 수직 방향으로 평균 밝기 값의 변화 방향을 추정하여 좀더 정확히 샷내 카메라의 움직임을 분류하고자 한다.
본 논문에서는 고해상도 위성영상에 대해서 분할된 후보영역의 텍스처 정보를 기반으로 BP 신경회로망을 이용한 도로영역검출방법을 제안한다. 먼저, N.Otsu가 제안한 히스토그램 기반의 이진화와 열림연산을 수행하여 배경영역으로부터 일차적으로 도로영역인 전경부분을 분할한다. 그리고 전경부분의 색상 히스토그램을 이용하여 주요색상을 추출한 후 ${\pm}25$ 범위 이내에 있는 영역을 도로영역 후보를 검출한다. 마지막으로, 분할된 후보 도로영역에 대해서 동시발생행렬을 이용하여 텍스처 정보를 추출한 후 BP 신경회로망을 이용하여 최종적인 도로영역을 검출한다. 제안한 방법은 도로영역이 일정한 밝기값과 형태를 가진다는 사실에 착안한 것으로, 실험에서 다양한 위성영상들을 대상으로 평균 90% 이상의 검출율을 보여 그 유효함을 보였다.
2차원 전기영동 영상 분석 프로그램의 반점 검출 단계에서 해결해야할 문제점 중에 하나는 잡영 제거의 문제이다. 전처리과정에서 처리되지 않고 남은 잡영은 영역분할 결과 과분할되는 문제를 낳는다. 과분할된 배경 영역을 구분하고 제외시키기 위해서 일정한 밝기 이상의 영역을 제거하는 고정 문턱값을 사용하여 영역을 제거하면, 육안으로는 보이지 않으나 중요한 기능을 하는 미량의 단백질을 나타내는 반점들이 제외될 수도 있다. 제안 기법은 영역분할 후에 영역들의 첨도의 평균 곡선을 지수함수에 회귀분석하여 매개변수를 구한 다음, 오차의 확률분포에 따라서 매개변수들로 문턱값을 구하여 적용한다. 오차의 확률분포에 따르면 문턱값 적용의 신뢰도는 99.85%이며, 제안기법을 실험 영상으로 실험한 결과로써 적응적 문턱값 결정 기법이 정확함을 보인다.
아기의 심장 박동 소리를 듣지 못하는 청각 장애 부모를 위한 태아 초음파 심장박동 촉각 변환 시스템을 개발하고자 하였다. 본 시스템은 아기의 심장박동 소리를 USB 마이크를 이용하여 소릿값을 입력받아 이에 대응하는 값을 진동 모터의 진동 출력 세기와 LED 밝기의 세기로 출력시키도록 하였다. 아기의 심장박동 느낌을 진동으로 표현해 내기 위해 진동의 샘플링 주기를 구체적인 수치로 조절하였고 산모에 따라 진동의 세기와 주변 잡음 제거를 할 수 있도록 조절하는 가변저항 2개를 연결하였다. 그 결과 태아 초음파 심장박동 촉각 변환 시스템을 성공적으로 개발하였으며 장치 체험자들로부터 총 평균 4.63점으로 높은 만족도를 얻었다. 개발 제품은 청각장애 산모들의 모성애를 충족시키고 아기의 심장박동을 느낌으로써 아기의 존재를 느낄 수 있을 것이며, 산부인과의 초음파 영상진단의 확장 신기술로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
부분신장절제술 전 수술 계획을 세우기 위해서는 신장 종양의 위치, 형태 및 수술 시 안전 마진 파악이 중요하므로 신장 종양을 정확히 분할하는 것이 필요하다. 그러나 신장 종양은 환자마다 위치 및 크기가 다양하며 소장과 비장 같은 주변 장기와 형태와 밝기값이 유사하여 신장 종양을 분할하는 것에 어려움이 있다. 본 논문에서는 레이블이 있는 데이터와 없는 데이터를 함께 사용하는 준지도학습 방법 중 하나인 평균-교사모델을 활용하여 신장의 여러 위치에서 발생하는 작은 크기의 신장 종양을 분할하기 위해 신장 위치 정보를 가지는 신장 로컬 가이드 맵을 이용해 신장 종양에 집중하는 평균-교사 네트워크를 제안하고, 신장 종양의 크기에 따른 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안 방법은 신장 주변에 존재하는 종양의 위치를 찾기 위해 신장 로컬 가이드 맵을 사용하여 신장의 국소 정보를 고려함으로써 75.24%의 F1-score를 보였다. 특히 분할이 어려운 작은 크기의 종양에 대한 과소분할을 개선하였으며 nnU-Net보다 적은 양의 레이블 데이터를 사용하여도 13.9% 높은 F1-score를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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