의료영상에 대한 영상정보와 진단정보를 공유하는 환경으로 사용되는 의료영상 시스템은 효과적인 진단 보조 도구로 활용된다. 대규모 의료기관과 협력기관들은 통합 의료정보 시스템이 구축되어 영상정보와 진단정보를 공유할 수 있다. 그러나 통합 의료정보 시스템은 단순히 정보의 저장과 전송만을 제공한다. 이러한 문제점을 해결하고 진단 활동의 효율성을 높이기 위해서는 의료영상 분석 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안한 관계기법은 속성 생성을 위해 의료영상을 분석하고, 본 기법 하에 의료영상은 여러 개의 객체로 분할되며, 의료영상 속성들은 분할된 영상에서 추출된다. 추출된 속성들은 의료영상 분석을 위해 관계기법에 적용된다. 몇 가지 실험 결과를 통해 제안 기법의 효과를 확인하였다.
언샤프 마스크 기법은 입력 영상에 그 영상의 경계를 추출 한 결과 영상을 더하여 영상의 경계를 강조하는 기법이다. 이 기법은 영상의 경계를 강화하여 화질을 개선시키지만 전체적인 대비 강화에 취약하고 잡음에 민감하여 영상을 거칠게 만든다는 단점이 있다. 멀티 채널 언샤프 마스크는 두 개 이상의 언샤프 마스크 채널을 적용하여 전체 영상에 대한 대비 강화가 가능하고 영상의 거친 느낌을 완화 할 수 있다. 그러나 이 기법은 스케일을 강하게 적용해도 경계가 약한 부분에 대한 강화에 한계가 있다는 단점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 기존 멀티 채널 언샤프 마스크의 선형적인 스케일링 방법에 지수함수를 도입하여 비선형적인 스케일링을 가능하도록 하였다. 실험결과 기존 언샤프 마스크 기법에 비해 영상강화에 세부적인 제어가 가능해서 원하는 영역에 대한 대비를 강화할 수 있었다.
디지털 영상의 저작권 보호를 위한 기존의 워터마킹 기법들은 기하학적인 왜곡에 약하며 인위적으로 변형되었는지 여부를 검출하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 기하학적인 왜곡에 강건한 워터마킹 기법과 디지털 영상의 무결성을 검사하는 인증 기법을 제안한다. 워터마킹 기법에서는 원 영상을 콤플렉스 웨이블릿 변환하여 위상 성분에 워터마크를 삽입하며 워터마크가 삽입된 영상으로부터 점진적으로 워터마크를 추출한다. 추출된 워터마크와 원 워터마크의 상관관계를 비교하여 임계값보다 크면 해당 워터마크의 소유자는 영상에 대한 저작권을 주장할 수 있다. 디지털 영상의 인증 기법에서는 EZW(Embedded Zerotree Wavelet)을 이용하여 워터마크가 삽입된 영상의 인증코드를 생성한다. 생성된 인증 코드와 배포된 영상의 인증 코드를 비교하여 임계값보다 크면 인위적인 조작이 없다고 간주한다. 성능평가를 통하여 본 논문에서 제안한 저작권 보호 방법이 기하학적인 왜곡에 강건하였으며 워터마크된 영상이 인위적으로 변형되었는지 여부를 알 수 있었다.
본 논문에서는 수술 중 촬영된 2D XA(X-ray Angiogram) 영상에 수술 전 촬영된 3D CTA (Computed Tomography Angiography) 영상 정보를 융합 가시화하기 위한 고속의 강체 정합 기법을 제안한다. 본 논문에서는 두 혈관 사이의 특징점 정보를 이용하여 예측 투영 위치 지점을 추정하는 삼각 측정을 통한 추정치 예측 기법을 제안하여 빠르고 견고한 초기 정합이 가능하다. 이에 더하여 주축을 생성하여 정렬시킨 후 경계 상자를 이용하여 혈관의 형태를 비교하는 방법으로 더욱 정확한 초기 정합이 가능하다. 다음으로 정밀정합은 선택적 거리 측정을 통하여 각 영상에서의 혈관들의 거리 차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 5명의 환자 데이터에 대하여 영상정합을 하였고, 기존 기법과 수행 속도와 정확성, 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 실험 결과 제안 기법은 기존 기법에 비하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합되었다.
본 논문은 스테레오 동영상에서 깊이 정보와 움직임 정보를 이용하여 좌영상과 우영상이 바뀐 것을 검출하는 기법을 제안한다. 스테레오 정합 기법을 통해 깊이 정보를 얻어 영상을 전경과 배경 영역으로 나누고 움직임 추정 기법을 이용해 움직임 벡터를 얻는다. 제안 기법은 전경이 인접한 배경 쪽으로 움직이거나 배경이 인접한 전경 쪽으로 움직였을 때 가려짐이 발생하는 영역이 배경이라는 것을 이용한다. 그러나 좌영상과 우영상이 바뀐 경우에는 깊이 정보가 반대로 얻어져 전경과 배경 영역도 반대로 얻어지므로 위와 같은 움직임이 있을 경우에 가려짐이 발생하는 영역은 전경이다. 따라서 좌영상과 우영상이 바뀐 것을 검출할 수 있다. 모의실험을 통해 제안 기법이 전경에 의해 배경 영역이 충분히 가려지는 경우 높은 검출률을 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 어안렌즈 및 왜곡경향을 조사하고, 기존 보정기법을 토대로 어안렌즈에 적합한 사진측량학적 기법을 이용한 보정기법을 채용하였다. 이를 이용하여 어안렌즈를 보정하여 왜곡계수를 산출하여, 관측한 영상점을 왜곡이 보정된 영상점으로 위치 보정하는 기술을 개발하였다. 본 논문에서 적용된 보정 기술은 컴퓨터비젼분야, 제어계측분야에서 광범위하게 사용되고 있는 어안렌즈의 왜곡보정을 실시하여 영상을 보정하는데 목적이 있다. 이렇게 보정된 어안렌즈 영상은 실내 위치추적 및 모니터링 분야에 사용되고 있는 어안렌즈영상에 정확도 향상에 기여할 수 있으리라 예상된다. 또 본 논문에서는 렌즈 보정기술의 효율성을 높이기 위해서 단영상 왜곡보정 프로그램 및 다수 영상 왜곡 보정 프로그램을 구현하였다. 단영상 프로그램은 로봇의 대략 생산체제를 위해 구현하였으며, 다수영상 프로그램은 사용자 입장에서 구현하였다.
본 논문에서는 정지영상에 주로 적용되어 왔던 히스토그램 등화 (histogram equalization) 기법을 실시간 동영상 화질향상에 이용할 수 있도록 확장한다. 우선, 동영상의 히스토그램 등화를 실시간으로 동작하기 위한 방안으로, 이전 프레임들의 히스토그램을 이용하여 현재 프레임의 변환 함수를 구성하는 방법을 제안한다. 또한 페이드-인 (fade-in) 등과 같이 장면 전환을 위한 특수 효과를 적용한 동영상이나 장면의 특성상 낮은 화소값이나 높은 화소값들만으로 구성된 동영상에 대해 히스토그램 등화를 적용할 경우 발생하는 문제점을 극복하기 위한 방법을 제시한다. 따라서 제안하는 알고리듬을 적용하여 동영상의 히스토그램 등화를 수행하면 실시간 동영상 처리가 가능할 뿐만 아니라, 다양한 특수 기법들을 사용한 동영상을 효과적으로 개선하여 향상된 화질의 동영상을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 자연스러운 파노라마 영상 생성을 위해 FAST(features from accelerated segment test)를 이용한 특징점 기반의 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. 다수의 영상을 이용해 자연스러운 파노라마 영상을 만들기 위해 실린더 투영을 수행 한 후 추출된 특징점들을 RANSAC(random sample consensus)을 이용해 정합 시 오차율을 최소화한다. 서로 다른 방향에서 얻은 다수의 영상을 합성할 때 정합 경계 주변의 이질감을 보완하기 위해 블렌딩 기법을 사용함으로써 자연스러운 파노라마 영상을 생성한다. 다수의 영상으로 실험을 한 결과 왜곡이 보정되고 자연스러운 파노라마 영상을 생성할 수 있었다.
파노라마 영상은 하나의 영상이 가지는 제한된 시점의 한계를 극복하고 폭넓은 시야를 가질 수 있다는 점에서 최근 여러 분야에서 활용되고 있는 기술이다. 본 논문에서는 자연스러운 파노라마 영상 생성을 위해 SURF(speed up robust feature)를 이용한 특징점 기반의 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. SURF 알고리즘을 사용하면 정합할 두 영상에서 특징점들을 추출할 수 있다. 추출된 특징점들을 RANSAC(random sample consensus) 알고리즘을 통해 특징점 간 정합시 오차율을 최소화한다. 또한, 이미지 왜곡을 최소화하기 위해 실린더 투영을 이용하여 영상을 보정한다. 최종적으로, 서로 다른 두 영상을 합성할 때 발생하는 경계 주변의 이질감을 보완하기 위해 블렌딩 기법을 사용함으로써 자연스러운 파노라마 영상을 생성한다.
본 논문에서는 복부 초음파 영상에서 복부 근육을 추출하고 추출된 근육 영역에서 지방을 분석하는 방법을 제안한다. 복부 초음파 영상에서 밝은 명암도를 가지는 근막 영역과 어두운 명암도를 가지는 근육 영역의 명암 대비를 강조하기 위해서 앤드 인 탐색 스트레칭 방법과 Multiple 연산을 적용한다. 평균 명암도와 명암 대비가 강조된 복부 초음파 영상에서 수직 방향의 명암도가 200이상인 픽셀들은 퍼지 이진화 기법을 적용하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 외복사근 상단선을 추출한 후, 퍼지 이진화 기법이 적용된 영상과 합성한다. 합성된 영상에서 최종 근막 영역을 추출한다. 추출된 각각의 복부 근육 영역에 ART2 알고리즘을 적용하여 복부 근육 영역을 양자화한다. 양자화된 복부 근육 내의 영역을 분석하여 최종 지방 영역을 추출한다. 제안된 복부 근육 추출 및 지방 분석 방법을 실제 복부 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 추출된 복부 근육 영역에 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법을 적용하여 지방을 추출하는 것이 복부비만을 분석하는데 도움이 되는 것을 영상 의학과 전문의를 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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