문서 영상 획득(document scanning)은 문서 영상 분석과 인식을 위한 중요한 단계이다 최근, 문서 영상 획득 장치로 스캐너(flat scanner)가 가장 많이 이용되고 있지만, 만지면 망가질 것 같은 얇은 고서, 매우 두꺼운 책과 같은 문서를 획득하기에는 어려움이 있다 이런 어려움을 해결하기 위해, 카메라를 이용한 문서 영상 획득에 관한 않은 연구가 진행되고 있으며, 카메라의 저해상도나 잡음과 칼은 문제를 해결하면, 스캐너를 대신하는 입력 장치로 이용할 수 있다. 저해상도 문제를 해결하는 방법으로 기본의 일반적인 레지스트레이션(registration) 방법은, 연결 부분(stitching position)에서 오브젝트(object: text, graphics, image)의 왜곡이 생기는 문제점이 있다. 본 논문에서는 PTZ(pan-tilt-zoom) 카메라를 이용하여 연결 부분에서 왜곡을 최소화하여 오브젝트를 획득하는 컴포넌트 기반의 영상 레지스트레이션(component-based image registration) 방법을 제안한다. 제안한 방법은 연결 부분에서 오브젝트의 수를 최소화하는데 목적이 있으며, 일반적인 레지스트레이션 방법에 비해 연결 부분에서 왜곡을 상당히 줄일 수 있으며, 상대적으로 인식률을 놓일 수 있다.
본 논문에서는 영상 처리 방법을 이용하여 주어진 객체의 실세계 좌표를 나타내는 특징점을 인식하는 한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 육면체 형상의 객체를 대상으로 하며, 이러한 객체 영상의 주요한 특징점은 육면체를 결정짓는 꼭지점들로 이루어진다. 제안된 방법은 CCD 카메라로부터 영상을 획득하는 영상 획득 모듈, 획득된 영상에 대하여 관심 영역을 찾는 영상 분할 모듈, 분할된 관심 영역에 대하여 sobel operator등을 이용하여 경계 정보를 검출하는 영상 처리 모듈, 그리고 세선화, line fitting과정을 통하여 직선 벡터들을 검출한 후에 객체의 주요한 특징점을 인식하는 모듈로 구성된다.
영상 기반 렌더링에서 평면에 투영된 사영 영상만을 가지고 3 차원 영상을 재구성 하는 여러 가지 모델링 기법들이 연구되어 왔다. 4D Plenoptic Function 을 사용하는 Light Field Rendering 이나 Lumigraph 방법은 여러 개의 영상으로 새로운 시점의 영상을 생성하는 기법이다. 이러한 방법은 사용자가 가상 세계에서의 항해를 가능하게 하고 2 차원의 정보만으로 3 차원 환경을 구성 할 수 있다. Concentric Mosaic, Plenoptic Stitching, Sea of Image 등은 Light Field 를 이용하여 사용자가 여러 가지 환경에서 항해할 수 있게 하는 기법이다. 특히 Takahashi 는 도시의 거리와 같은 대규모 환경에서의 항해에 관한 연구를 발표하였다. 단일 경로를 따라 파노라마 영상을 획득한 다음 Light Field 방법을 사용해서 새로운 시점의 영상을 생성한다. 하지만 대규모 환경에서 사용자가 이동할 수 있는 경로의 범위는 매우 넓고 경로를 따라 조밀하게 파노라마 영상을 획득해야 하기 때문에 데이터의 양이 많아지고 영상획득의 어려움이 있다. 이러한 단점으로 인하여 참조 영상의 네트워크 전송 시에 네트워크의 부하가 증가될 수 있다. 본 논문에서는 Takahashi 의 방법을 기본으로 파노라마 영상 모핑 방법을 이용하여 임의 시점 (Arbitrary View)의 영상을 렌더링 하는 방법을 제안한다. 파노라마 영상의 획득 간격을 비교적 크게 하면서 파노라마 영상 모핑 기법을 이용하여 중간 영상을 생성한 후 Takahashi 의 방법을 사용하여 임의 영상을 생성하는 방법이다. 적은 수의 파노라마 영상으로 비교적 좋은 임의 시점의 영상을 재구성 할 수 있었다.
진단을 위해 조영제를 연속해서 사용하는 검사는, 첫 번째 주입으로 인해 조영제가 영상에 미치는 효과를 고려해야 한다. 본 연구에서는 mask 영상의 획득 시점을 통해 이를 개선하고자, 관류영상 획득 후 조영영상을 감산하는 새로운 방법을 제시하여, 혈관 겹침의 원인이 정맥의 신호강도를 유의하게 감소시켰다. 따라서, 본 연구의 방법을 이용하면, 복잡한 재구성이나 추가적인 기법 없이도, 효율적으로 정맥신호를 제거 할 수 있어 유용하리라 사료된다.
원격 조작이나 해저 수중 탐사에서 실제와 같이 거리감을 인식하며 제어하기 위하여, 3차원 입체 영상 카메라 장치를 사용하고 있다. 기본적인 구성 형태인 Stereoscopic Camera 시스템은 기구적으로 주시각 제어와 초점 제어가 이루어 지고 있으며, 획득영상에 대하여 영상 distortion 보정, 압축 처리 등의 영상 신호처리가 행하여진다. 양안 카메라의 수평 위치를 일치시켜 수평적으로 동일 위치의 pixel들이 정확한 epipolar line을 형성할 경우에, 주시각 제어가 용이하고 보정 및 영상처리 등의 연산량이 대폭 감소된다. 이와 같은 calibration 과정을, 기존의 시스템에서는, 주로 영상 획득 포기에 패턴을 사용하여 실시하거나, 물리적 수평 장치와 sensor 등의 보조 장치를 이용하여 calibration을 행한다. 그러나, 기계적으로 정밀하게 정렬을 한다고 하여도 두 카메라의 광축 및 CCD조립상 상이점과 특성의 불일치로 인하여 실제 획득된 영상에서는 변이와 회전이 포함된 영상을 얻게된다. 본 논문에서는 Stereoscopic Camera의 위와같은 정렬 오류의 문제점을 분석한 후, 제안 방식으로서 두 카메라의 획득되는 영상을 직접 영상 처리하여 수직 방향 및 회전 오류를 최소화 시켜 정렬하는 새로운 방법을 제시하며, 실험적으로 제안 방식의 효율성을 보인다.
목적: SAAV sequence를 이용하여 동시에 획득한 동맥과 정맥의 두 MRA 영상을 Color Mapping으로 동맥과 정맥을 구분하여 한 영상에 나타냄으로써 AVM 이나 DAVF 등과 같은 혈관질환의 임상적 진단 및 치료에 도움을 주고자 하였다. 대상 및 방법: 일반적으로 MRA 영상은 사전 포화방법(presaturation)을 이용한 2D TOF 기법을 통하여 동맥과 정맥을 구분하여 영상을 획득한다. 이러한 일반적인 사전포화방법을 응용한 SAAV 기법은 일정영역을 미리 포화(saturation)시킨 후 포화영역의 위, 아래의 영역을 한번에 영상화하여 동맥과 정맥의 구분된 영상을 한번에 획득할 수 있다. 마산 삼성병원의 0.3T MRI system(Megfinder, AILab. Korea)에서 SAAV sequence를 이용하여 정상적인 피험자로부터 목 부위의 동맥과 정맥 혈관영상을 동시에 얻었다. 이들의 각 2D 영상을 Color Mapping으로 조합한 후 Maximum Intensity Projection(MIP) 기법을 통해 3D Artery-Vein Color Mapping(AVCM) MRA 영상으로 재구성하였다. 3명의 피험자에 대한 SAAV MRA data를 256$\times$256$\times$64(resolution: 0.89$\times$0.89$\times$2㎣)로 획득하였다.
초음파 영상은 다른 의료 진단 방법에 비해 상대적으로 비용이 적게 들고 데이터 획득이 용이하기 때문에 널리 이용되고 있다. 초음파 영상은 획득 방법에 따라 화질이 차이가 난다. 고식적 초음파 영상에 비해 두 배의 주파수를 사용하는 하모닉 영상은 대조도나 해상도가 향상되고, 영상 내 잡음이 감소한다. 그래서 초음파 영상을 이용한 진단 과정에서 병변의 특징을 육안으로 정확하게 관찰할 수 있고, 이를 통해서 진단 결과의 정확성이 향상된다. 본 논문에서는 초음파 영상의 획득 방법의 차이에 따른 진단 성능의 차이를 컴퓨터를 이용한 병변 분류 성능을 통해서 비교했다. 이를 위해서 초음파를 통해서 획득한 영상에서 병변의 형태 및 질감 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 병변을 분류하는 시스템 구성하였다. 실험을 통해서 하모닉 초음파 영상을 이용한 컴퓨터 기반 분류 방법이 고식적 초음파를 이용한 방법에 비해서 6% 정확성 향상이 있는 것을 확인하였다.
다시점 비디오는 여러 개의 시점(view-point)을 이용하여 현장감과 몰입감을 제공하는 새로운 형태의 멀티미디어 서비스이다. 시점의 개수가 증가함에 따라 방대한 양의 영상 데이터로 인한 영상 획득, 저장 전송 및 재현 시 문제가 발생한다. 또한 현재의 다시점 비디오에 관한 연구는 고정된 카메라로 환경이 제한되어 있다. 본 논문에서는 유동적인 카메라 환경에서 최적의 상관관계를 가지는 영상을 획득하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 일부분만을 선택하여 중복성을 먼저 측정하고, 중복성의 척도에 따라 사용자와의 상호작용을 통하여 높은 상관관계를 가지는 다시점 영상을 획득할 수 있다. 또한 영상 획득 시 카메라간의 조명 차이에 의해 발생되는 부정확성을 감소시키기 위해 영상 마스킹을 적용한다. 마스킹된 영상에 에지 검출 방법을 적용하여 변위 추정을 함으로써 계산 복잡도를 줄였다.
본 시스템은 어항 속의 물고기 움직임을 추적하기 위해 직교식 스테레오 비젼 시스템(Othogonal Stereo Vision System)으로부터 동시에 독립된 영상을 획득하고 획득된 영상을 처리하여 좌표를 얻어내고 3차원 좌표로 생성해내는 시스템이다. 제안하는 방법은 크게 두 대의 카메라로부터 동시에 영상을 획득하는 방법과 획득된 영상에 대한 처리 및 물체 위치 검출, 그리고 3차원 좌표 생성으로 구성된다. Frame Grabber를 사용하여 초당 8-Frame의 두 개의 영상(정면영상, 상면영상)을 획득하며, 실시간으로 갱신하는 배경영상과의 차영상을 통하여 이동객체를 추출하고, Labeling을 이용하여 Clustering한 후, Cluster의 중심좌표를 검출한다. 검출된 각각의 좌표를 직선방정식을 이용하여 3차원 좌표보정을 수행하여 이동객체의 좌표를 생성한다.
고정 카메라 환경에서 전경과 배경 간 픽셀값의 차를 이용하여 전경을 추출하기 위해서는 정확한 배경 영상이 필요하다. 또한, 프레임마다 변화하는 실제 배경과 맞추기 위해 배경 영상을 지속해서 갱신할 필요가 있다. 본 논문에서는 정확한 배경 영상을 생성하기 위해 실시간 처리가 가능한 딥러닝 기반 객체 탐지기의 결과를 입력받아 영상 처리에 활용함으로써 배경을 생성 및 지속적으로 갱신하고, 획득한 배경 정보를 이용해 전경을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 고정 카메라에서 획득되는 비디오 데이터에 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 지속적으로 입력받아 픽셀 단위의 배경 영상을 갱신하고 개선된 배경 영상을 도출한다. 이후, 획득한 배경 영상을 이용하여 더 정확한 전경 영상을 획득한다. 또한, 본 논문에서는 시설물에 가려진 객체를 더 정확히 탐지하기 위해서 전경 영상을 이용하여 시설물 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 실제 돈사에 설치된 카메라로 부터 획득된 12시간 분량의 비디오를 이용하여 실험한 결과, 제안 방법을 이용한 전경과 시설물 추출이 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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