본 논문에서는 영역 분할과 영상의 움직임 정보를 이용한 깊이맵 생성에 관한 기법을 제안하였다. 2D/3D 변환 알고리즘에서 2차원 영상에서 얻은 깊이 정보는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환 가능하게 하는 핵심 기술이 된다. 영역을 분할하고 계산되어진 움직임 값 (intensity)을 분할된 각 영역에 부여함으로서 깊이맵을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 초기 단계에서 영역을 분할한 뒤, 입력 영상을 그룹화 하여 양방향 탐색을 통한 움직임 추정 연산을 수행토록 하여 보다 정확한 깊이 정보를 획득하고, 최종적으로 얻은 결과에 각 화소에 해당 되는 확률적 통계에 의한 후처리 기법을 사용하였다. 보다 정확한 깊이정보를 영역별로 지정하고, 후처리 기법을 사용함에 따라 보다 신뢰도 높은 깊이맵 영상을 생성할 수 있었다.
1948년 Harvard 대학의 Purcell교수와 Stanford 대학의 Bloch교수가 핵자기 공명(Nuclear Magnetic Resonance : NMR) 현상을 발견한 이래로 NMR은 물질의 분자단위에서 화학적, 물리학적 성질을 밝혀내는 탁월한 방법으로 널리 이용되어 왔다. NMR 현상을 이용한 영상촬영법(Magnetic Resonance Imaging, MRI)은 1970년대초 Lauterber와 Damadian 교수가 처음 영상을 얻을 수 있다는 가능성을 제시한 이후 급속한 발전을 하여 1980년대 초에는 Moore와 Holland에 의해 의학분야에 응용 가능할 정도의 영상이 얻어졌다. 1980년대 중반부터 상용화 되었으며 최근 그 기법도 NMR현상과 연관된 파라미터인 $T_{1}$, $T_{2}$는 물론 혈류의 속도, 자화율, 확산(Diffusion), Perfusion의 영상기법을 비롯해 혈관조영술(MR Angiography), 뇌기능영상(Functional Imaging)등 과거에는 상상도 할 수 없었던 다양한 영상기법 개발되었다. 여기서는 먼저 MRI의 원리를 설명한 후 MRI의 여러 촬영기법들과 그 응용에 관해 설명하겠다.
본 논문에서는 입체감을 보존하여 스테레오 영상의 크기를 조정하는 기법을 제안한다. 스테레오 영상의 디스패리티 데이터를 이용하여 좌우 영상의 중요 영역을 추출하고, 영상의 빈 공간을 인페인팅(inpainting) 기법을 통해 복원한다. 복원된 배경 영역의 크기를 선형적으로 조정하고, 중요 영역은 최대한 보존하도록 크기를 조정하여 배경 영역에 붙여 넣는다. 실험 결과 제안하는 알고리즘이 기존 이미지 크기 조정 기법보다 스테레오 영상의 중요 정보와 입체감을 왜곡하지 않고 보존함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 에지부분에서 뚜렷한 영상의 복원이 가능하도록 하는 칼라 영상의 비선형 보간 기법에 관한 것이다. 일반적으로 칼라영상을 구성하고 있는 성분중 휘도신호(Y)가 에지(edge)성분에 충실한 정보를 갖고 있다는 점에 착안하여 알고리즘 연구를 수행하였다. 일반적인 선형 보간 방법을 사용할 시 영상에서 고주파 대역의 손실을 일으키므로 영상의 화질 열화가 발생한다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 비선형 보간법인 에지 방향성 보간 방법을 제안하였다 또한 조밀한 에지 영역에서의 에지 방향성 보간의 단점을 극복하기 위해 선형 보간과 에지방향성 보간 기법의 혼합을 통한 화질 열화 제거 기법을 제안한다.
본 연구에서는 X-ray 영상에서 산란선의 영향을 보정하는 소프트웨어 기법을 제시한다. 영상에서 픽셀값과 에지 요소가 연관된 에너지함수를 정의하고 이를 최적화 하는 방법을 통하여 X-ray 영상을 개선한다. 영상개선 과정에서 추출하는 에지정보의 신뢰성은 응용의 특성과 연관하여 성능에 민감한 영향을 준다. 이에 본 연구에서는 기존의 에지 추출 기법을 통합한 에지 정보 개선 기법을 적용하였으며 실제 X-ray 영상을 사용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰하였다. 이는 X-ray를 사용한 의료진단에서 산란선 보정을 위한 하드웨어의 기능을 대치할 수 있는 방법으로서 의미를 갖는다.
본 논문에서는 의료계의 PACS의 도입으로 디지털 의료영상 보안을 위한 방법으로, 디지털 워터마킹 기법(Digital Watermarking Technique)중 불법적인 위/변조 검증을 위한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 워터마킹 방법은 의료영상의 인증과 무결성을 확인 할 수 있는 워터마킹 기법으로, 워터마크 삽입 추출시 블록 이산여현변환(discrete cosine transform)을 사용하여, 저주파 성분을 해쉬함수의 입력으로 하여 해쉬된 값을 시각적으로 인지할 수 있는, 이진영상과 함께 고주파 성분에 워터마크로서 선택적으로 삽입하여, 인증을 통한 국부화(localization)로 영상의 위/변조를 검증하고, 저작권도 확인할 수 있는 의료영상에 적합한 세미 프라질 워터마킹(semi-fragile watermarking)이다.
행렬의 rank 최소화 기법은 영상 잡음 제거, 행렬 완성(completion), low rank 행렬 복원 등 다양한 영상처리 분야에서 효과적으로 이용되어 왔다. 특히 nuclear norm 을 이용한 low rank 최소화 기법은 convex optimization 을 통하여 대상 행렬의 특이값(singular value)을 thresholding 함으로써 간단하게 low rank 행렬을 얻을 수 있다. 하지만, nuclear norm 을 이용한 low rank 최소화 방법은 행렬의 rank 값을 정확하게 근사하지 못하기 때문에 잡음 제거가 효과적으로 이루어지지 못한다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거 하기 위해 다중 잡음 제거 영상을 이용하여 유사도가 높은 유사 패치 행렬을 구성하고, 유사 패치 행렬의 rank 를 non-convex function 을 이용하여 최소화시키는 방법을 통해 잡음을 제거하는 방법을 제안한다.
의료 영상 워터마킹은 헬스케어 정보 시스템의 보안 서비스 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 본 논문은 워터마킹을 삽입할 최적의 서버 블록 위치 선택을 위한 개선된 퍼지 클러스터링 기법, 이산 웨이블릿 변환 및 이산 코사인 변환을 분할된 회백질 의료 영상에 적용한 블라인드 의료 영상 워터마킹 기법을 제안한다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 기존의 기법들보다 PSNR과 M-SVD에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, JPEG 압축, 블러링, 히스토그램 균일화, 크로핑과 같은 공격에서도 기존의 기법들보다 정규화된 연관성 값에서 보다 강인함을 보였다.
본 논문에서는 공간적 암호화를 사용하여 영상에 소유권 정보인 워터마크를 영상 픽셀의 LSB에 안전하게 은닉하는 기법을 제안하였다. 제안된 워터마킹 기법은 영상의 지적재산권 보호에 효과적으로 사용될 수 있다. 제안된 기법을 사용하여 공간적으로 암호화된 워터마크를 은닉한 영상인 스테고 이미지로부터 워터마크를 손실 없이 추출할 수 있다. 실험을 통하여 제안 기법의 우수성을 확인하였다. 제안된 기법을 적용하여 워터마킹을 수행한 결과 영상인 스테고 이미지의 화질은 51dB이상으로 사람이 육안으로 워터마크의 존재여부를 인식할 수 없으며, 워터마크가 공간적으로 암호화되어 있기 때문에 워터마크의 보안성이 우수하다.
불투수층은 자연적인 침투를 허용하지 않는 인위적인 토지피복상태로 도시화율 추정 및 유역의 환경변화 정도를 분석하기 위한 척도로 사용되어 왔다. 특히, 수문학적 관점에서 불투수층은 단기 유출현상에 큰 영향을 끼치는 요소로 불투수율이 증가할수록 침투량이 감소하여 첨두유출량은 증가하고 도달시간은 짧아진다. 최근에는 급속한 도시화로 인해 불투수층의 영향이 더욱 커짐에 따라 불투수율의 추정에 대한 필요성이 증가하고 있다. 현재까지 위성영상을 이용한 불투수층의 추정은 고해상도 영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 즉, 분류된 토지피복에 근거하여 불투수율을 산술적으로 계산하거나 분광혼합기법 및 회귀 트리기법 등 다양한 방법에 적용되어 왔다. 본 연구에서는 Sub-pixel 분류기법을 위성영상에 적용하여 섬강유역의 불투수율을 추정하고자 한다. Sub-pixel 분류는 기존 분류기법들이 다양한 토지피복이 혼합된 화소에 대해서도 가장 비중이 높은 토지피복 하나로 분류하던 것을 개선한 방법으로 fuzzy 이론을 적용하여 최소 20% 이상의 비율을 점유하는 항목 모두를 구분하여 분류하는 기법이다. 이를 위해 섬강유역의 Landsat TM 영상을 수집하고 환경부의 토지피복도와 지질도를 참조하여 트레이닝 자료를 수집하였다. 또한 결과에 영향을 미칠 수 있는 구름은 전처리를 통하여 제거하고 수집된 트레이닝 자료에 Sub-pixel 분류기법을 적용하여 섬강유역의 불투수율을 공간분포도로 작성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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