본 논문에서는 영상에서 움직임 물체의 손실된 영역 보정 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저, 입력 영상에서 차 영상기법을 이용하여 움직임 물체를 추출한다. 추출한 움직임 물체는 손실된 영역과 미세한 잡음을 포함하고 있어 모폴로지 알고리즘을 이용하여 잡음을 제거하고 손실된 영역을 보정하기 위해 차 영상에 사용한 입력 영상에서 히스토그램 평활화(Histogram equalization)를 통해 영상의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 Canny 에지를 추출한다. 추출한 에지 영상에서 차 영상을 이용해 추출한 움직임 물체의 위치를 기준으로 플러드 필 알고리즘을 적용한다. 플러드 필 알고리즘을 적용하면 손의 에지영역을 색으로 채울 수 있다. 마지막으로 움직임 물체의 손실된 영역과 플러드 필(flood fill) 알고리즘을 적용한 영상을 합 연산 하여 손실된 영역을 보정한다.
동영상 플레이어에서 제공되는 브라우징 기법은 동영상의 주요 장면을 이미지로 보여줌으로써, 사용자가 주요 장면에 쉽게 접근할 수 있도록 해준다. 강의 동영상은 일반 동영상과는 달리 매우 정적이므로, 기존 동영상 브라우징 기법은 강의 동영상에 적용하기에 알맞지 않다. 본 연구에서는 강의 동영상에 주로 슬라이드가 함께 나온다는 점에 착안하여, 영상에서 슬라이드 이미지를 추출하여 이를 대표 프레임으로 지정하는 방법에 대해 연구하고, 브라우징 인터페이스를 구현하였다. 슬라이드 이미지가 대표 프레임으로 사용되므로 학습자는 대표 프레임들만을 보고 동영상을 시청하지 않고도 원하는 정보를 신속하고 정확하게 찾을 수 있다.
최근 UHDTV(ultra high definition television) 등의 고해상도 디스플레이가 시장에 등장하면서, 기존의 저해상도 FHD(full high definition) 영상을 고해상도 영상으로 변환할 수 있는 초해상화(super-resolution, SR) 기법들이 각광을 받고 있다. 그 중, 선형 매핑(linear mapping)을 사용하여 저해상도 패치(patch)로부터 고해상도 패치를 복원하는 초해상화 기법은 상대적으로 낮은 복잡도로 좋은 품질의 고해상도 영상을 생성한다. 그러나 이러한 기법은 단순한 선형 매핑을 기반으로 하기 때문에 복잡한 비선형적(nonlinear) 저해상도-고해상도 관계를 예측하기 힘든 단점이 있다. 최근 각광받는 딥러닝(deep learning) 기술은 다층(multi-layer) 네트워크를 쌓아 입력과 출력 간의 복잡한 비선형 관계를 훈련시켜 좋은 성능을 보이는데, 이를 바탕으로 본 논문에서는 다중의 레이어로 구성된 다층 선형 매핑(multi-layer linear mappings, MLLM)을 기반으로 하는 초해상화 기법을 새롭게 제안한다. 제안하는 다층 선형 매핑은 기존 선형 매핑보다 비선형적 관계를 더 잘 예측하여 높은 품질의 고해상도 영상을 생성할 수 있게 한다. 제안된 초해상화 기법은 딥러닝 기반 초해상화 기법과 필적하는 품질의 고해상도 영상을 생성하면서도 더 낮은 복잡도를 지니는 것을 확인하였다.
다양한 보간 기법을 정리해 보고 이를 통해서 기존의 보간 기법의 한계를 고찰해 본다. 보간의 효율성과 보간 결과 영상의 화질과는 Trade off 관계가 있으며, 이를 적절한 수준에서 결정하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 Quadratic B-spline을 기저 함수로 하는 윤곽보존형 보간 필터를 사용한 영상확대 알고리즘을 제안한다. Unser의 Cardinal Cubic spline함수에 비해 적은 하드웨어만으로도 이상적인 저역 통과 필터의 특성을 가지며, 입력영상의 윤곽의 방향성을 고려한 적응적인 보간 기법의 적용으로 화질이 우수한 영상확대 알고리즘을 제안한다.
고압축 영상신호에서 발생된 양자화잡음 제거 효과를 비교하였다. 잡음제거는 Soft-Threshold 기법을 이용하여 각 대역에서 양자화 잡음을 제거하였다. Soft-Threshold 기법에 적용하기 위해 각 대역별 잡음분산을 Monotonic 변환 및 SURE, Visu 방법으로 추정하여 양자화 잡음제거 효과를 PSNR로 비교하였다. 양자화 잡음 제거 결과 영상에 따라 달라지지만 유니폼 양자화 영상에서 약 5~6dB 정도의 영상품질 개선 효과가 있었다.
텍스쳐 매핑은 복잡한 3차원 모델을 모델링하는 대신 텍스쳐 맵으로써 대체하는 기법이다. 일반적인 영상기반 렌더링 기법에서는 영상으로부터 바로 텍스쳐를 추출하여 렌더링에 사용한다. 그러나 이러한 텍스쳐는 주변 환경으로부터의 빛과 물체의 반사 속성이 결합되어 나타나는 색이므로 영상으로부터 획득한 텍스쳐를 텍스쳐 맵으로 사용할 경우 비사실적인 영상을 생성하게 된다. 그러므로 획득한 텍스쳐에서 물체의 재질을 찾아내는 것은 사실적인 렌더링을 하기 위해 매우 중요한 일이다. 본 논문에서는 사실적인 렌더링을 위해 HDRI 환경맵을 이용하여 Diffuse map을 생성하는 기법을 제시한다.
본 논문에서는 결함 검출을 위하여 2차원 산업 영상 정합 기법을 제안한다. 제안 기법은 먼저 참조 영상과 입력 영상 각각에 대하여 원 영상을 평활하면서도 경계를 보존하는 전처리 과정을 수행하여 일반적인 잡음에 강인한 정합을 가능하게 한다. 다음으로 x축 방향의 기울기 크기 영상 및 이진 영상을 생성한 후 각 픽셀별 주변 영역 밀도 분석을 통하여 특징 영상을 생성하여 산업 영상에서 자주 발생하는 모아레 형태의 패턴으로 인한 오정합을 방지한다. 마지막으로 이렇게 생성된 특징 영상에 대하여 위상 연관성을 이용한 정합을 수행하여 두 영상을 고속으로 최적으로 정렬하는 위치 이동 정합 인자를 계산할 수 있다. 실험 결과 실제 산업 영상에 대한 정합 정확성은 100%였고, 기존 기법보다 약 20배의 속도 향상이 있었다. 이와 같이 제안기법은 실제 산업 응용이 가능한 빠른 속도와 정확한 정합 정확도를 보여주었다.
심실의 내부는 유두근이나 trabecular와 같은 해부학적 구조물들로 인해 복잡한 형태를 띄고 있다. 그러한 복잡한 구조는 MR 영상을 이용한 심박출량 측정시 오차를 유발시킬 수 있으며, 만약 오차를 줄이기 위해 수작업을 하게 된다면 많은 수고와 시간이 필요하게 될 것이다. 본 연구에서는 threshold 기법을 이용하여 짧은 시간동안에 정확하게 복잡한 구조를 가진 심실의 심박출량을 측정하고자 하였다. 7 명의 환자에 대해 l.5T 급 MR 장치 (INTERA, Philips, Netherlands)를 이용하여 short-axis cardiac MR 영상을 획득하였다. 한 환자에 대해서 8개에서 10개의 슬라이스 영상을 8-10 mm의 두께로, 하나의 심장주기(cardiac cycle)동안 일정한 시간간격으로 25 개의 영상을 획득하였으며, 펄스시퀀스로는 ECG-gated segmented balanced fast field echo (TR/TE = 3ms/1.56ms)를 사용하였다. 획득된 영상은 PC(threshold 기법)와 workstation (기존의 수동 및 자동 segmentation 기법)로 DICOM 형태로 전송되었다. 측정은 IDL을 이용하여 자체 제작된 소프트웨어와 상용화된 소프트웨어 (MASS 5.0, MEDIS, Netherlands)를 이용하여 분석되었다. MR 영상에서 심내벽 부위를 추출하기 위하여 자체제작된 소프트웨어로는 threshold 기법을, 상용 소프트웨어로는 기존의 수동 및 자동 기법을 이용하였다. 심박출량은 최대수축기와 이완기 사이의 용적 차이로써 계산되었으며, 좌심실 및 우심실 모두에 대해 수행되었다. 또한, 해부학적 구조의 복잡도에 따른 측정방법의 정확도를 확인하기 위해 유두근 및 trabecular의 hypertrophy의 정도를 3 단계로 구분하고 측정된 값들을 통계적으로 분석하였다. Hypertrophy가 약한 그룹에서는 기존의 수동방식과 threshold 기법간의 의미있는 차이가 없었으며 (p=0.372), 기존의 수동 및 자동방식 간에도 큰 차이가 없었다 (p=0.298). 그러나, hypertrophy가 심한 그룹에서는 수동방식 및 자동방식 측정치 사이에 통계적으로 유의한 차이를 보임을 알 수 있었다 (p=0.044). 그러나, threshold 기법과 수동방식 사이에는 유의한 차이가 없었다 (p=0.l94). 분석시간은 threshold 기법이 기존의 수동방식에 비해서 두배정도 빠르다는 것을 알 수 있었다, Threshold 기법은 심박출량 측정에 있어서 정확하면서도 빠른 결과의 도출이 가능했으며, 특히 심내벽의 구조가 복잡한 경우에 그 효과가 증대됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 연속된 프레임을 갖는 영상의 프레임간 움직임 추정 기법을 응용하여 고해상도 영상을 생성하는 초해상도 기법을 제안한다. 단일 영상을 이용한 초해상도 기법의 경우 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위해 확률 및 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform: DWT) 기반 등 다양한 방법이 제시되었으나, 연산에 사용할 수 있는 정보가 제한적이라는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연속된 프레임을 이용한 초해상도 기법이 다양하게 제안되었다. 연속 프레임 기반 초해상도 기법의 핵심인 입력 저해상도 영상 간 정합(registration)의 정확도는 초해상도 기법의 결과에 큰 영향을 갖는다. 본 논문에서는 영상 간 정합의 정확도를 높이기 위하여 6-tap FIR(finite impulse response) 필터를 부화소(sub-pixel) 단위의 정합에 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 결과영상이 기존의 최단입점(nearest neighborhood), 이중선형(bi-linear), 고등차수(bi-cubic) 보간법 보다는 우수하고 DWT 기반의 초해상도 기법과는 비슷한 성능을 가진다는 것을 확인할 수 있었다.
관로 내부를 조사하는 일반적인 방법은 CCTV 카메라를 장착한 원격 조정 기계를 사용하는 것이다. 그러나, 이 시스템은 관로의 상태에 따라서 정확한 관측이 어렵다. 기존의 CCTV 기기의 경우에 있어서 카메라가 파이프의 정면만을 향하기 때문에 관측 거리에 따라서 판독 결과가 다른 경우가 발생한다. 관측 정확도에 있어서도 작업자의 기술과 경험에 많은 영향을 받는다. 본 연구를 통하여 영상처리기법과 렌즈의 조합에 의한 새로운 시스템을 제안하였다. 영상취득 체계는 전면 영상과 함께 측면의 영상을 동시에 취득할 수 있도록 개발되었다. 측면에 대한 영상 전개 및 영상 결합을 위하여 적용된 영상처리 기법을 통하여 관로 내면에 대한 고해상도 영상 정보를 도출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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