본 논문에서는 다중 모달리티 영상으로부터 의미 있는 정보를 제공하기 위하여 상호정보 최적화를 통한 영상정합 방법을 제안한다. 본 방법은 두 영상이 기하학적으로 정합되면 상호정보가 최대화된다는 가정 하에 두 영상에서 대응되는 위치의 명암도간 통계적 의존관계나 정보중복성을 계산하는 상호정보를 통하여 영상간 변형관계를 추정함으로써 영상을 정합한다. 실험결과로는 뇌 컴퓨터단층촬영영상의 상호정보를 최적화한 정합결과와 가우시안형 잡음 첨가에 따른 정합 비교 결과를 제시한다. 본 방법은 기존 정합방법에서 사용하는 영상분할이나 특징점 추출에 의한 정합이 아닌 영상 자체 정보를 사용함으로써 사용자와의 상호작용이 불필요하며 정합의 정확도를 향상시킬 수 있고 잡음에도 견고하다.
방사선 치료계획이나 사전수술계획 등에 컴퓨터 사용이 늘어남에 따라 의료영상별 특성에 따른 복합적 처리를 필요로 한다. 본 논문에서는 다중 모달리티 영상으로부터 의미 있는 정보를 제공하기 위하여 상호정보 최적화를 통한 영상정합 방법을 제안한다. 본 방법은 두 영상에서 대응되는 위치의 명암도간 통계적 의존관계와 정보중복성을 계산하는 상호정보(mutual information)를 통해 영상간 변형관계를 추정함으로써 영상을 정합한다. 실험결과로는 뇌 자기공명영상(MRI)과 컴퓨터단층촬영영상(CT)의 상호정보를 최적화하여 정합 결과를 제시한다. 본 방법은 기존 정합방법에서 사용하는 영상분할이나 특징점 추출 등의 전처리 과정 없이 영상 자체 정보를 기반으로 계산함으로써 정합의 정확도를 높일 수 있다.
영상 정보의 발전으로 다양한 멀티미디어 서비스를 가능하게 하였고 네트워크와 IT의 발전으로 사용자가 풍부한 정보를 접할 수 있는 기회를 제공하였다. 이러한 동영상과 정지영상의 많은 정보를 압축하는 여러 방식 중에서 디지털 비디오 압축 관련 국제 표준안 중 MPEG-4와 H.264가 발표되었다. 유연성이 좋은 MPEG-4와 달리 H.264는 비디오 프레임의 효율적인 압축과 신뢰성을 강조 한다. 특히 H.264의 압축 기술은 HDTV처럼 큰 영상 뿐 아니라 카메라폰이나 DMB등의 특히 작은 크기의 영상에서 고품질의 영상을 보다 효율적으로 제공 한다. 본 논문은 기존의 동영상 압축 표준에 비하여 높은 압축성능과 유연성의 장점을 가지고 있고 표준 H.264/AVC에서 공간적 예측을 사용하여 비디오 프레임을 압축하는 방법인 Intra coding 에서 사용하는 여러 모드 중 4*4 예측모드를 연구하여 C언어를 이용한 최적화된 시뮬레이션과 Intra coding decoder의 성능평가를 통한 최적화를 실시하였고, 최적화된 예측 정보를 바탕으로 Intra coding decoder를 VHDL언어를 이용하여 하드웨어로 구현하였다.
암반면 평가를 위한 디지털 영상 계측 시 획득된 영상정보는 조명의 광량과 조명색 그리고 카메라의 촬영조건 등에 따라 달라지며, 왜곡된 영상정보는 객관적인 암반 평가를 어렵게 하는 주요한 원인이 된다. 본 연구에서는 다양한 설정 조건 하에서 획득된 디지털 영상정보의 색보정을 통해 자연광 상태에서의 고유한 영상정보로 복원하기 위한 실험 및 분석을 수행하였으며, 최종적으로 영상정보 최적화를 위한 조명 조건 및 카메라 설정 방안을 제시하였다.
서로 다른 종류의 영상을 정확하게 연관시켜 복합적인 정보를 제공하는 다중모달리티 의료 영상정합기법 중 표면정보 기반 영상정합에서는 일반적으로 동일 대상에 대한 서로 다른 모달리티에서 추출된 표면 윤곽정보 사이의 거리를 최소화함으로써 매칭이 이루어진다. 그런데 동일대상에 대해 취득되는 서로 다른 두 모달리티는 관심 영역 상의 표면 특성이 서로 유사하다. 그러므로 다중모달리티 영상정합에서 표면거리와 함께 표면의 형태 특성을 고려하여 두 영상을 매칭하는 방법이 정합결과의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 동일 대상의 서로 다른 두 모달리티 뇌영상 간의 표면거리와 표면곡률을 최적화하는 정합기법을 제안한다. 영상정합은 참조영상과 테스트영상에 대한 표면정보 생성과 이 두 개의 표면정보를 최적화하는 단계로 구성된다. 표면정보 생성 단계에서는 두 모달리티로부터 관심영역의 윤곽선을 추출하고, 이 중 참조 볼륨의 윤곽선에 대해서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 구성하게 된다. 최적화 단계에서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 참조하는 최적화 평가함수(cost function)에 의해 두 객체의 표면거리 차이와 표면곡률 차이를 최소화하는 정합 변환 값이 결정되고, 이것이 테스트영상의 변환에 적용되어 결과적으로 두 영상이 정합 되게 된다. 제안된 최적화 평가함수는 표면거리 정보만을 사용하는 평가함수에 비해 보다 견고한 정합 정확도를 보였으며 또한 본 연구는 정합결과의 볼륨 가시화를 통해 효율적인 영상 분석 수단을 제공하고자 하였다.
본 논문에서는 기존 지능형 영상감시 시스템에서의 영상정보 분석 시 발생하는 XML 데이터가 불필요하게 많이 생성(XML data 30ea/1s)되어 스토리지의 저장 및 관리 부하를 개선하기 위해 분석되어진 XML 데이터를 Parsing & Filtering하여 저장함으로써 생성되는 데이터를 간소화함으로써, 효율적인 관리가 가능한 스토리지 부하 최적화를 위한 영상분석정보 관리시스템을 설계하였다.
웹 사용에 있어서 사용자는 응답데이터에 불필요한 데이터를 받게 된다. 불필요한 데이터는 HTML, CSS, 자바스크립트에 포함되는 것 중 띄어쓰기, 주석, 줄 바꿈 등에서 발생된다. 불필요한 데이터를 제거하는 최적화 과정 기능이 추가된 오픈소스로 Ziproxy가 있다. Ziproxy 의 최적화 기능 중 자바스크립트 최적화 과정에서 문제가 발생되었다. 문제점을 분석 해본 결과 세가지 문제점이 발견되었다. 본 논문에서 세가지 문제점에 대해서 살펴보고 해당 문제점에 대한 해결방안을 제시하겠다.
본 논문에서는 다중 모달리티 영상으로부터 상호보완적인 정보를 추출하여 통합된 형태로 표현하기 위하여 다해상도 영상정합을 위한 상호정보 최적화 방법을 제안한다. 본 방법은 두 영상이 기하학적으로 정렬되면 명암도 유사성 측정을 위한 평가함수인 상호정보가 최대화된다는 가정 하에 두 영상에서 대응되는 화소 명암도간 통계적 의존관계나 정보중복성을 계산하여 영상간 변환관계를 추정하여 정합한다. 실험결과로는 뇌 자기공명영상과 뇌 전산화단층 촬영영상을 사용하여 육안평가를 통한 정확성 측면과 초기조건 변화와 잡음 첨가를 통한 견고성 측면으로 검증한다. 본 방법은 표면이나 특징 부위 추출에 의한 정합이 아닌 영상 자체 정보를 사용함으로써 사용자와의 빈번한 상호작용을 줄이며 비모수화 밀도추정으로 기존 평가함수보다 견고하게 밀도추정이 가능하다. 또한 다해상도 기법을 적용한 확률적 최적화로 견고한 수렴을 유도한다.
본 논문에서는 낮은 해상도의 영상을 높은 해상도의 영상으로 변환하는 과정에서 최적화된 매개변수를 적용하는 적응적 3차 회선 보간 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 주어진 영상 신호에 3차 회선 보간 기법을 수행하여 높은 해상도로 변환시킨다. 변환된 영상 신호는 다시 3차 회선 보간 기법으로 변환 과정을 통해 처음 주어진 원 영상 신호와 같은 해상도로 변환시킨다. 여기서 변환된 영상 신호와 원 영상 신호의 차이를 최소로 만드는 매개변수는 적응적으로 최적화된다. 적응적으로 최적화된 매개변수는 보간 커널을 최적화하여 3차 회선 보간 기법의 성능을 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 알려진 여러 영상으로 기존에 존재하던 보간 기법들과 비교하는 실험을 하고, 도출된 실험 결과를 객관적인 지표로 제시하여 우수함을 입증한다.
집적 영상 (Integral Imaging) 기술은 3차원 이미징 (Imaging)과 디스플레이를 위한 기술이다. 많은 파라미터들이 3차원 집적 영상 시스템의 성능에 영향을 준다. 3차원 시스템 성능의 척도 (Performance Metric)를 정의하고 이러한 파라미터들을 최적화함으로써 향상된 시스템 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 주어진 시스템 조건하에서 성능 척도를 사용하여 3차원 집적 영상 시스템의 성능을 최적화하는 방법에 대해 설명한다. 이 분석에서, 성능 척도를 최적화하기 위해 렌즈의 개구수 (Numerical Aperture), 영상 센서간의 거리, 영상 센서의 수, 픽셀 크기, 그리고 픽셀 수와 같은 시스템 파라미터들을 최적화하여 선택한다. 이미징 처리과정을 설명하기 위해 파동 광학 (Wave Optics)을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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