본 논문에서는 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 획득된 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환한다. YCbCr 컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 정보를 추출하고 이 피부색 정보를 임계치로 설정하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1 이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 손금을 추출하기 위해서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서도 미세한 잡음이 존재하므로 퍼지 이진화 기법을 이용하여 효과적으로 이진화 한다. 이진화된 영상에서 손금의 형태학적 정보를 이용하여 손의 윤곽선을 제외한 손금 영역을 추출한다. 추출된 손금 영역은 동치 테이블을 이용하는 연결 영역 검색 기법과 퍼지 추론 기법을 적용하여 개별 손금의 중요선을 추출하고 분석한다. 다양한 손금 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 손금 추출 방법보다 손금을 분석하는데 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 2차원 바코드 영상을 위한 적응적 이진화 방법을 제안한다. 적응적 이진화 방법은 주로 문서 영상에 맞게 발전되어 왔다. 그러므로 기존 방법들은 이차원 바코드 영상 인식에 적용하기에 부적절하다. 이 문제점을 극복하기 위해 적분영상을 사용한 새로운 적응형 이진화 방법을 소개한다. 제안한 방법의 성능 입증을 위해 기존 방법과 속도, 성능 비교 실험을 수행하였고 실험 결과는 기존 방법보다 우수함을 입증하였다.
카메라를 이용하여 영상을 인식할 때 이진화의 과정을 거쳐 배경과 원하는 물체사이의 분리를 해주어야 한다. 하지만, 입력되어진 컬러 영상에서 집중 조명 혹은 주변 환경에 의해 영상이 그라데이션 되어질 경우 픽셀의 정확한 컬러를 인식하기 곤란해지며 이진화의 어려움을 겪게 된다. 본 연구에서는 이러한 집중 조명과 그라데이션의 영향을 받지 않고 이진화 수행을 가능토록 하는 새로운 방법을 제안한다. 영상의 픽셀은 RGB 채널간의 고유한 비율을 유지하고 있다. 조명의 영향을 받게 될 경우 하나의 색을 가진 픽셀은 조명의 밝기에 의해 픽셀값이 증가 혹은 감소하게 된다. 따라서, 컬러의 픽셀을 분석하여 해당하는 컬러의 표준 RGB값으로 변화하여 줄 경우 영상내의 픽셀의 컬러 분포는 한정된 범위로 좁혀져 히스토그램을 단순하게 표현 할 수 있으며 집중조명과 그라데이션의 영향을 받은 컬러 영상도 효율적으로 이진화를 할 수 있게 된다.
본 논문에서는 위상 변조된 가상 영상을 이용하여 암호화 수준을 향상시키고 퓨리에 영역에서 잡음이나 변이에 강한 복호화 방법을 제안하였다. 암호화된 영상은 원 영상이 아닌 위상 변조된 가상 영상과 무작위 위상 영상을 곱하여 퓨리에 변환하여 만든다. 따라서 허가되지 않은 사용자가 암호화된 영상을 분석함으로써 있을 수 있는 복제 가능성을 원 영상의 어떤 정보도 포함하지 않은 가상 영상을 사용함으로써 배제할 수 있다. 복호화 과정은 암호화된 영상과 제안한 위상 대응 규칙으로 만들어진 퓨리에 복호화 키를 간섭시킨 후 퓨리에 역변환하여 간단히 원 영상을 재생하고 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 방법의 암호화된 영상과 복호화 키 영상에 잡음이나 영상의 절단, 변이가 발생하더라도 원 영상의 복원이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 SA(simulated annealing) 알고리듬에 기반한 4-f 광 상관 시스템을 이용하여 실제적인 영상 보안 시스템을 제안하였다. 반복적인 SA알고리듬을 이용하여 이진 위상 성분을 갖는 암호화된 영상과 키 영상을 얻고, 4-f 광 상관 시스템을 이용하여 암호화된 영상과 키 영상과의 상관을 통해 복호화된 영상이 구해진다. 제안된 방법에서는 암호화된 영상 및 키 영상이 이진 위상 성분으로 구성되므로 광 보안 시스템을 구현하기 쉬운 장점이 있다. 그리고 만약 암호화된 영상을 암호화 시스템내에서 고정시키고, 키 영상 정보만을 달리 하면 서로 다른 영상을 복호화할 수 있으므로 차별화된 인증시스템에 응용할 수 있는 장점도 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 두 영상(암호화 및 키 영상)의 이진 위상 성분에도 불구하고, 복호화영상이 생성됨을 보여준다.
본 논문에서는 다중 복호화 키들을 이용한 영상 워터마크 방법을 제안하였다. 하나의 워터마크 영상에서 다중 복호화 키들을 이용하여 여러 개의 원 영상을 복원 할 수 있고 왈시 코드를 이용하여 복호화 과정에서 간단하게 사이드 로브를 제거한 복원 영상을 얻을 수 있는 장점을 갖고 있다. 삽입 과정에서 제로 패딩(zero-padding)된 원 영상들을 무작위 위상 영상들과 곱하여 푸리에 변환후 실수부를 취하여 부호화된 영상을 생성한다. 삽입 영상들은 확장된 부호화 위상 영상들을 새롭게 생성된 무작위 위상영상들과 곱한 후 이 영상들의 개수만큼 독립적으로 생성한 왈시 코드 영상들을 곱하여 생성하고 이 때 사용된 무작위 위상영상들에 동일한 왈시 코드 영상들을 곱하여 복호화 키 영상들로 사용한다. 스테고(stego) 영상은 삽입 영상들과 새로운 왈시 코드 영상이 곱하여진 커버(cover) 영상의 중첩에 의해 생성한다. 원 영상은 스테고 영상과 다중 복호화 키를 곱하여 비확산을 취한 후 역-푸리에 변환하여 복원할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 워터마크 방법의 적합성과 다중 복호화 키로 복원이 가능하고 영상에 잡음이 발생하더라도 원 영상의 복원이 가능함을 확인하였다.
Confocal laser scanning microscopy (CLSM)는 기존의 coherent or incoherent microscopic imaging 보다 횡축 방향 (lateral direction)으로 고해상도를 가지며, 층과 층 사이를 구분하는 광축 방향 (axial direction)의 optical sectioning에 의해 샘플의 3D 구조를 고해상도로 영상화함으로써 3D 구조 및 생체 기능 분석을 가능하게 해 준다. 본 논문에서는 CLSM에 의한 3D 영상화 원리와 촛점면 부근에서 얻어지는 광세기 분포, 얻어진 2D slice 영상의 시각화 및 응용에 대해 논의된다.
주파수 영역에서의 엘리어싱 관계를 이용하여 고해상도 영상을 복원할 때, 기존의 주파수 영역에서의 방법은 복원에 필요한 저해상도 영상이 충분하지 않거나, 저해상도 영상들이 가지는 정보가 적절하지 않을 경우에 대해서 원하는 고해상도의 영상을 얻을 수 없었다. 이를 극복하기 위해 공간 영역으로 재해석하면 확장된 다중채널의 정규화를 사용할 수 있었으며, DFT대신에 DCT를 사용하여 연산량을 줄일 수 있었다. 또한 정규화를 사용하였기 때문에 저해상도 영상의 움직임 정보가 올바르지 않을 경우에도 이를 보상해 줄 수 있었다.
영상의 특성 파악을 위해서 질감 특징이 많이 사용되고 있다 Co-occurrence matrix를 이용한 질감은 영상의 변화형태에 대한 수치자료로 다양한 함수들을 가지고 있으며, 영상의 특성에 따라서 그 함수들을 활용하여 영상의 분할과 분류에 사용하고 있다. 본 논문에서는 질감 특징을 시각화하기 위한 방법으로 GLCM의 로컬값을 새로운 픽셀값으로 하는 영상화 기법에 대해 논하였다. 실험을 통해 질감특징 중 대조적인 관계와 동일성을 가진 질감에 대한 영상을 얻을 수 있었으며, 영상 분석에 대한 시각적인 자료를 얻을 수 있었다. 질감특징은 각 항수별 특징값의 효율적인 사용을 위해 시각화되어질 필요성이 있으며 영상화되어진 질감특징영상을 이용하면 영상의 분석과 이해에 효과적인 접근이 가능하다.
본 논문에서는 조각 병리 영상을 강체 정합을 통해 하나의 영상으로 자동 스티칭하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 위치 초기화, 위치 보정, 강체 정합의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 영상의 위치 초기화 단계에서는 순서 없이 흩어진 부분 영상을 탬플릿 매칭 기법을 사용한 영상 내 문자 인식을 통해 위치를 초기화한다. 둘째, 강체 정합의 정확성을 높이기 위해 코너점을 이용해 부분 영상의 위치를 보정한다. 셋째, 조각 영상 간 거리를 최소화하는 강체 정합을 수행한다. 실험 결과, 부분 영상 간 간격이 최소화되어 하나의 영상으로 스티칭되는 것을 확인하였고, 최적화 반복 횟수와 변환 벡터에 따른 정확성, 견고성 평가를 통해 거리 차의 제곱 합이 최소화되어 수렴됨을 알 수 있었다. 본 논문의 제안 방법은 조각 영상을 하나의 영상으로 스티칭함으로써 병리 조직의 전체적인 구조 파악과 이를 이용한 전립선암 확진에 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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