깊이 영상은 가상 시점 영상을 합성할 때 사용되는 3차원 거리 정보로 깊이 영상 기반 렌더링에서 가상 시점을 합성할 때 사용한다. 따라서, 깊이 영상 부호화에서는 부호화 효율 못지않게 합성 영상의 화질이 중요하다. 깊이 영상의 화질은 합성된 가상 시점 영상의 화질에 큰 영향을 미친다. 따라서 고화질 깊이 영상이 필요한 경우, 부호화 손실이 적은 무손실 부호화를 사용한다. 하지만, 이와 같은 무손실 부호화 방법은 복호를 통해 원래의 깊이 영상을 그대로 복원할 수 있지만, 압축률이 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 복호된 영상의 화질과 부호화 비트의 균형을 모두 고려하기 위해 근접 무손실 HEVC(high efficiency video coding)와 향상된 CABAC(context-based adaptive bnary arithmetic coding)을 이용한 새로운 깊이 영상 부호화 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법이 합성된 가상 시점 영상의 화질 손실 없이, 기존의 무손실 및 근접 무손실 방법보다 더 나은 부호화 성능을 제공함을 알 수 있었다.
정보 검색 시스템은 인터넷에 존재하는 수많은 정보 중에서 사용자가 필요한 특정 정보만을 포함하는 문서를 검색할 수 있다. 현재 정보 검색 시스템은 텍스트를 입력하는 방식을 이용한다. 검색어를 이용하게 되면 몇 개의 키워드를 통하여 원하는 정보를 신속하게 찾을 수 있지만 언어를 기반으로 하기 때문에 각 나라의 언어와 키워드를 알아야 사용할 수 있다는 단점이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 시스템은 언어와 키워드를 알지 못하더라도 정보 검색이 가능하도록 누구나 쉽게 의미를 알 수 있는 영상을 질의로 하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 데이터베이스 내에 200개의 비교 대상 영상들을 5개의 대분류로 나눈 후 각각 3개의 소분류로 나누어 영상의 특징 및 키워드를 추출하여 영상특징키워드 데이터베이스(IFKDB, Image Feature Keyword DataBase)에 저장하였다. 사용자 인터페이스를 통해 새로운 영상을 만들거나 흑은 기존에 만들어진 영상을 선택하여 질의로 사용하면 질의 영상의 특징 중 에지를 추출하여 IFKDB와 비교하여 유사도가 높은 영상의 키워드 중 적정 개수를 선택하여 정보 검색의 키워드로 사용할 수 있게 하였다. 사용자가 그린 단순한 영상으로 검색이 가능하고 사용자가 원하는 영상과 비슷한 영상을 찾을 수 있으며 영상으로 정보 검색이 가능하므로 검색의 편의성을 제공한다.
모바일 네트워크 및 인터넷의 발전은 물리적인 거리의 한계를 극복하고 원격지의 정보를 제공하거나 획득하는데 기여하고 있다. 그러나 영상 전송을 주요 정보 제공 수단으로 사용하는 시스템은 여전히 고대역폭과 저지연 전송을 요구하고 있으며, 전송된 영상을 기반으로 상황을 판단하고 실시간 피드백을 제공하기 위해서는 전송된 영상의 품질뿐만 아니라 데이터 신뢰성과 전송 지연시간 문제는 극복해야할 중요한 부분이다. 5세대 모바일 네트워크의 출현은 이전 세대의 기술에서 경험할 수 없었던 고대역폭과 정밀한 위치 인식 등의 특성을 제공하여, 원격 진료 및 수술, 사회안전망을 위한 무선 원격 비디오 감시 시스템, 차량의 자율 주행 뿐만 아니라 UAV/UGV의 비가시권 제어를 실현할 수 있는 기반이 되고 있다. 또한 모바일 네트워크의 특성을 고려하여 네트워크 지연 시간을 최소화하는 Mobile Edge Computing 기술은 기존의 스마트 단말과 고가용성 서버 시스템으로 구성되던 시스템 아키텍처에 대한 변화를 요구하고 있다. 그러나 여전히 무선 구간에서 발생하는 네트워크 불확실성은 고해상도 영상을 전송할 때 영상 품질의 문제로 이어지며, 캐시를 활용한 전통적인 해결 방법은 지연 시간의 증가로 이어지게 되어 5G-MEC로 극복한 문제에 대한 근본적인 해결책이 되지 못한다. 본 연구에서는 Foward Error Correction과 Fast Retransmission을 이용하는 SRT 프로토콜을 기반으로 초저지연 고화질 영상 전송 시스템을 제안하고 각 시스템 컴포넌트를 5G-MEC의 특성을 고려하여 배치하여 4K 영상 전송시에도 종단간 지연시간을 1초 이하로 제한할 수 있음을 실험 결과로 제시하고 있다. 또한 실시간 고화질 영상 전송시 고려해야하는 요소로, 영상의 품질과 카메라-사용자 간의 최종 지연 시간 및 지연시간에 영향을 미치는 구간을 분석하고 추가적으로 개선할 수 있는 부분을 찾아 제시하도록 한다.
광주전남지원은 오리고기에 대한 올바른 정보 제공으로 AI발생에 따른 소비자의 오해를 불식시켜 소비 활성화를 유도하고 이를 통해 오리산업 발전에 기여하기 위하여 "오리산업 길라잡이 프로젝트"를 진행하고 있다. 구체적인 활동으로는 전남 오리산학협력단, 한국오리협회 광주전남지회와 업무협약을 체결하고 상호 협력을 통해 오리 홍보책자 제작, 오리 영상 제작 및 오리고기를 활용한 요리 레시피 개발 등을 추진하고 있다.
본 논문은 영역기반의 영상 검색을 위해 향상된 영역 매칭 알고리즘을 구현하고자 한다. 최근의 Mpeg-7표준은 객체 기반의 영상처리를 특징으로 하고 있으며, 객체 기반의 영상 처리방법들에서 가장 대표적인 방법인 영역기반 검색 방법은 영역 분할과 특징 추출, 그리고 영역매칭을 통한 유사도 측정에 따른 검색으로 나뉘어 진다. 본 논문에서는 영상을 분할한 후 분할된 영역들에 대한 특징을 추출 하고, 추출된 특징들을 다차원 특징 공간에서의 클러스터로 구성한다. 그리고 구성된 클러스터들을 인접한 중심을 가진 특징 그룹화 하여 특징 그룹 중심간의 거리차를 이용하여 질의 이미지와 검색 이미지의 유사도를 측정하는 영역 매칭 방법을 제안한다.
지금까지 비디오와 영화의 질을 판단하는 기준은 모니터와 스크린, 테입과 필름이라고 생각해 왔다. 하지만 고성능 HD카메라가 개발되면서 대부분의 영화가 모니터를 통해 감상되어지고 있다. 본 논문은 이러한 디지털 영상 기술에 좀 더 효과적인 영상데이터 전송을 통하여 디지털 씨네마 시장에 한걸음 더 빨리 다가갈 수 있도록 하고자 하며 또한 제안한 디지털영상시스템은 최근에 그 중요성이 높아지고 있으며 향 후 많은 분야에 접목이될 디지털 씨네마 시스템을 효과적으로 구성할 수 있는 토대를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
영상 역 하프토닝은 입력된 하프톤 영상으로부터 그레이 영상을 복원시키는 것으로, 하프톤 영상으로 처리하지 못하는 다양한 영상처리를 가능하게 해주는 방법이다. 기존의 참조표를 이용한 역 하프토닝 방법은 다양한 하프톤 영상과 원본 그레이 영상으로부터 추출한 정보를 이용해 입력 영상을 복원시키는데, 본 논문에서는 이를 바탕으로 하여 영상의 질을 전반적으로 향상시킬 수 있는 국부적인 이진 패턴 기반 참조표를 이용한 영상 역 하프토닝 방법을 제안한다. 먼저 참조표를 이용한 역하프토닝 방법을 이용해 영상을 복원한 후 각 픽셀에서의 국부 이진패턴을 계산하여 각 픽셀 값을 패턴에 따라 분류한다. 분류된 패턴 정보에 따라 국부 이진 패턴 기반 참조표를 생성하고 이를 통해 입력 하프톤 영상에 대한 역 하프토닝을 수행한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 오류 확산법에 의해 변환된 하프톤 이미지를 역 하프토닝 했을 때, 기존의 역 하프토닝 방법에 비해 더 나은 PSNR을 달성하는 것을 보인다.
간 역동적 CT(Liver Dynamic Computed Tomography; LDCT) 검사에서 일반적으로 사용하는 프로토콜과 관전압을 낮게 설정한 후 프로토콜을 변화시켰을 때 방사선량과 영상의 질을 비교하여 영상의 질을 유지하면서 방사선량을 감소시킬 수 있는 방안을 알아보고자 하였다. LDCT를 시행한 환자 중 신체질량지수(body mass index; BMI)가 18.5~24인 환자 40명을 대상으로 일반적인 복부 CT 검사 프로토콜을 적용한 A그룹 20명(관전압: 120 kVp, SAFIRE strength1)과 관전압을 낮게 설정한 B그룹 20명(관전압: 100 kVp, SAFIRE strength 0~5 적용)이었다. 영상의 질 평가는 동맥기의 간 실질 조직, 대동맥, 상장간막동맥, 복강동맥, 내장지방 그리고 백그라운드에 관심영역(region of interest; ROI)을 설정해 잡음(noise), 신호대 잡음비(signal to noise ratio; SNR), 대조도 대 잡음비(contrast to noise ratio; CNR), CT number를 측정 비교하였다. 또한 정성적 평가는 경험이 풍부한 영상의학과 전문의 2명이 0~3점까지로 평가하였다. 방사선량은 총 DLP(dose length product)와 유효선량, CTDIvol(volume computed tomography dose index)을 비교하였다. 관전압 100 kVp에서 SAFIRE가 높을수록 잡음은 감소하고, CT number는 증가하였다. 따라서 SNR과 CNR은 SAFIRE 단계가 높을수록 증가하였다. 관전압 120 kVp와 비교하여 잡음, SNR, CNR이 SAFIRE strength 2, 3에서 가장 유사하였다. 정성적 평가는 SAFIRE strength 2가 가장 많았고 관전압이 100 kVp일 때 영상의 질이 더 좋다고 평가한 경우는 SAFIRE 1이었다. 방사선량은 120 kVp에 비해 100 kVp에서 21.69% 감소하였다. BMI가 비교적 높지 않은 LDCT 검사의 경우 공장에서 출고될 당시에 관전압이 높게 설정되어 있어 불필요한 방사선피폭이 우려되고 있는 현실을 고려하면, 본 연구 결과에 따라 관전압을 낮게 설정하고 SAFIRE strength를 2로 조정하면 영상의 질 저하 없이 방사선량도 감소시킬 수 있을 것으로 사료된다.
최근 SGML을 이용한 문서정보와 구축에 관한 연구가 많이 이루어지고 있으나, 현재 운영되고 있는 전자도서관에서는 기존의 출판물 문서를 이진 문서영상으로 스캐닝하여 사용자에게 그대로 서비스하는 방식을 이용하고 있다. 이때, 주로 200dpi로 스캐닝한 문서영상에 대하 TIFF 영상포맷에서의 ITU-T T.6 압축방법을 사용하여 제공하고 있는데, 이진 문서영상의 질 저하 현상과 낮은 압축율로 인해 어려움을 겪고 있다. 이에, 본 연구에서는 문서영상 데이터베이스의 확장성 및 효용성과 서비스 질의 향상성을 고려하여, 문서영상의 스캐닝 해상도는 600dpi가 적당하며, 압축방법은 JBIG이 타당함을 제시하였다. 아울러, 사용자 장비인 모니터와 프린터를 통한 서비스의 특성을 분석하여 이진 문서영상의 해상도를 단계별로 높여 서비스하는 방안을 제시함으로써, JBIG의 단점인 과다한 복구시간 문제를 해결하였다. 대표적인 문서영상들에 대한 실험을 통해, JBIG의 높은 압축율 및 제시된 단계별 서비스 방안의 타당성을 확인하였다.
목적 : Broad-beam Simulator-CT 개발을 위한 예비연구로서 통상의 모의 치료 영상에서 축상면, 시상면, 관상면 영상을 구현하려 하였다. 대상 및 방법 : 120kVp, 2mAs 동일 조건에서 갠트리 각도를 $4^{\circ}$ 간격으로 90장의 필름을 얻어 입체적인 Filtered back-projection을 시도하였다 외곽선을 찾아 제거하였고, 산란선 성분을 Deconvolution 방법으로 제거하여 좋은 영상을 얻도록 하였다. 결과 : 이 방법으로 축상면, 시상면, 관상면 영상을 얻었으며 각 방향에 대해 동일한 분해능을 갖았다. 그러나 영상의 질은 대단히 나빴다. 결론 : Broad-beam으로 된 CT 영상을 구현할 수 있었다. 이를 위하여 산란선 성분의 Deconvolution이 필요하였으며, 입체적인 back-projection을 실시하였으므로 축상, 시상, 관상 모든 방향에 대해 동일한 분해능을 갖고 있어서 DRR 등 Simulator-CT에 응용할 수 있음을 알 수 있었다. 그러나 실용적인 임상응용을 위해서는 영상의 질 개선이 필요하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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