본 논문에서는 블랙박스 카메라에 적합한 기하왜곡 보정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정교한 카메라 보정 기법 없이 카메라 중심점을 지나는 직선주행 평균 영상에 나타나는 소실점과 카메라 중심점의 기하학적 관계와 기하왜곡에 의해 왜곡된 소실선을 특징으로 한 향상된 Hough 기법을 이용하여 기하왜곡된 블랙박스 카메라 영상에 대한 단일 기하왜곡 매개변수 모델을 추정한다. 제안하는 기법은 각각의 기하왜곡 매개변수 후보들에 의해 보정된 영상의 소실선들에 대한 에지픽셀들의 향상된 Hough 기법의 투표과정을 통한 최적의 후보선출 과정, 선출된 기하왜곡 매개변수를 초기변수로 최다 투표된 소실선들에 대한 에너지함수 최적화 과정, 최적의 기하왜곡 매개변수를 추정하여 왜곡된 블랙박스 카메라 영상보정 과정으로 이뤄진다.
본 논문에서는 동영상에서 객체를 자동 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정지 영상에서 객체를 검출하는 기법과 동영상에서 객체를 추적하는 기법을 동시에 수행하여 동영상에서 객체를 검출한다. 매 프레임 검출기는 학습된 종류의 객체들을 검출하고 추적기는 이전 프레임에서 검출되었던 객체를 추적한다. 검출기가 검출한 결과와 추적기가 추적한 결과를 매칭하고, 겹치는 결과와 그렇지 않은 결과에 대해 각각 다른 검사를 수행하여 신뢰도 있는 결과를 도출한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 검출 기법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인한다.
한국항공우주연구원에서는 위성영상의 활용 증진과 활용 활성화를 위하여 매년 한반도 모자이크 영상을 제작하여 공공분야 사용자에게 제공하고 있다. 그러나 해당 영상은 모자이크 과정에서 영상 융합 및 컬러 밸런싱의 과정을 거치기 때문에 본래의 분광 정보가 왜곡되어 있다. 또한 모자이크 영상은 Near Infrared (NIR) 밴드를 제외한 Red, Green, Blue 밴드만 제공하고 있기 때문에 해당 모자이크 영상을 활용하여 영상을 분석하는 데 한계가 존재한다. 따라서 이러한 한계점을 보완하고자 본 연구에서는 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 기법과 R, G, B 밴드를 활용한 지수를 추출하여 영상 분류를 수행하고, 그 결과를 비교해 보았다. 분석 결과, 모자이크 영상의 분류 결과 정확도는 약 67.51%인 반면, PCA 기법과 RGB 지수를 모두 함께 활용한 영상 분류 결과의 정확도는 약 75.86%로 나타나 PCA와 RGB 지수를 함께 활용하면 영상 분류 결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 것을 확인하였다. PCA 기법과 RGB 지수 활용 기법을 비교한 결과, PCA 기법만 활용하였을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 64.10%로 나타났으며, RGB 지수만 활용했을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 74.05%로 나타났다. 이를 통해 두 기법 중에서는 RGB 지수를 활용한 분류 정확도가 더 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었으며, 양질의 보조 정보를 활용하는 것이 중요하다는 시사점을 도출할 수 있었다. 추후 모자이크 영상의 분류 및 분석결과를 향상시키기 위한 추가적인 지수 및 기법 개발이 필요할 것으로 생각되며, 관련 연구를 통해 모자이크 영상 및 제한된 분광 정보만을 제공하는 영상의 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
초해상도 영상복원은 동일 지역을 촬영한 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도의 영상으로 재구성하는 영상처리 알고리즘 기법이다. 이 기법은 위성영상, 비디오 감시, 영상 강조 및 복원, 영상 모자이킹, 의료 영상과 같이 여러 장의 프레임 영상을 획득할 수 있는 분야에서 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 지상을 촬영한 비디오 영상 열에 공간영역 초해상도 기법을 적용하였다. 실험에 사용된 영상은 높은 중복도로 촬영된 연속적인 비디오 영상에서 부표본화되었으며, 저해상도 영상과 고해상도 영상간의 관측 모델을 구성하고 초해상도 영상복원 기법중의 하나인 MAP 알고리즘을 적용하였다. MAP 기법을 이용하여 여러 장의 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 복원하였으며, 그 결과를 기존의 영상보간 방법들과 비교하였다.
자연 영상에는 일반적으로 지역성이 존재하기 때문에 인접한 픽셀 값들은 매우 유사한 값을 갖는다. 유사한 픽셀 값을 갖는 인접 픽셀들을 사용하여 실제 영상의 곡면 특성을 추정할 수 있다. 본 논문에서는 인접 픽셀 값들을 사용하여 실제 영상에 존재하는 곡면 특성을 정밀하게 추정하고, 곡면 특성을 반영하여 보간 값을 구하는 효과적인 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여 보간 값을 구하고자 하는 부분의 곡면 특성을 추정한 후, 추정된 곡면 특성을 충실하게 반영하는 보간 값을 구하여 확대 영상을 생성하는 효과적인 영상 확대 기법은 확대 영상의 화질을 향상시킨다. 실험을 통하여 제안된 기법의 성능이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 증가시킨다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 초음파 영상에서 퍼지 이진화 기법을 적용한다. 퍼지 이진화 기법이 적용된 영상에서 잡음 영역을 제거하기 위해 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용한후, 결절종 후보 영역을 추출한다. 추출된 결절종 후보 영역에서 침식과 팽창 기법을 적용한 후, labelling 기법을 적용하여 결절종이 형태학적으로 타원 형태를 가지는 정보를 이용하여 결절종 영역을 추출한다. 제안된 방법을 결절종 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 결절종 초음파 영상에서 결절종 영역이 비교적 정확히 추출되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 낮은 해상도의 영상을 높은 해상도의 영상으로 보간하는 과정에서 각각의 픽셀에 대해 최적화된 매개변수를 적용하는 새로운 적응적 3차 회선 보간 기법을 제안한다. 기존의 3차 회선 보간 기법은 보간하려는 영상에 대해 동일한 매개변수를 적용하여 각 픽셀의 고유한 특성을 적응적으로 반영하지 못하였지만, 제안한 보간 기법은 픽셀의 정보에 따라 매개변수를 최적화하여 반영함으로써 주어진 영상을 고화질 영상으로 보간한다. 여러 가지 영상을 통해 본 논문에서 제안한 보간 기법과 기존에 알려진 보간 기법들을 비교하는 실험을 하였고, 도출된 실험 결과를 객관적인 지표로 제시하여 우수함을 입증하였다.
T1, T2강조영상, FLAIR (fluid attenuated inversion recovery) 영상기법은 뇌 MRI의 가장 기본적인 영상기법들이다. T1강조영상은 짧은 TR과 짧은 TE를 이용한 스핀에코 기법으로서 조직의 T1이완시간의 차이를 신호 차이로 반영하는 기법이다. 짧은 TR을 사용하면 조직 간에 종축 자기화의 회복 정도가 크게 차이나게 되며 이를 신호에 반영하는 것이다. T2강조영상은 긴 TR과 긴 TE를 이용한 스핀에코 기법으로서 조직의 T2이완시간의 차이를 신호 차이로 반영하는 기법이다. 긴 TE을 사용하면 조직 간에 횡축 자기화의 붕괴가 크게 차이나게 되며 이를 신호에 반영하는 것이다. FLAIR는 180도 반전펄스를 먼저 가하는 반전회복 (inversion recovery) 기법의 일종으로서 뇌척수액의 신호를 억제하기 위하여 2500 msec 정도의 반전시간을 적용한다.
현재 홍수 시 유량조사에 가장 많이 사용하고 있는 부자법은 측정 인력, 측정비용 및 위험성이 높다는 단점이 있다. 또한 교량에서 부자를 투하하고 측면에서 부자의 이동을 추적하기 때문에 평면상의 이동에 대한 정보를 얻기 어렵다는 한계가 있다. 이에 김서준 등(2014)은 PTV 기법을 이용한 부자 추적 알고리즘을 개발하였으나 부자가 회전하거나 물속에 잠기는 부분이 변화하여 수면 위로 확인되는 부자의 길이가 변할 경우 추적이 어렵다는 한계가 있었다. 이를 개선하고자 본 연구에서는 Template Match 알고리즘과 색상 기반 영상 처리 기법을 이용한 목표물 인식 방법인 Camshift 기법을 적용하여 부자를 추적할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. Template Match 알고리즘의 경우는 입자가 많을수록 추적을 잘한다는 장점이 있지만 회전 및 변형에 취약하다는 단점이 있고, Camshift 영상 처리 기법의 경우 다수의 추적자가 존재할 경우 추적에 어려움이 있으나 추적자의 회전과 변형을 정확하게 추적할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 Template Match 알고리즘을 이용하여 이동 예상영역을 결정하고 Camshift 영상 처리 기법으로 추적을 하게되면 두 방법의 장점을 모두 살릴 수 있다. Camshift 영상 처리 기법을 실제 부자 추적에 적용해 본 결과 부자의 회전 및 변형에도 정확하게 추적할 수 있는 것을 확인하였다. 향후 부자법을 이용한 유량 조사에 본 연구에서 개발한 알고리즘을 적용한다면 현장에서 동영상 촬영만 하면 되기 때문에 측정 인원을 최소화 할 수 있어 매우 경제적이고, 홍수 시 위험성도 감소할 것으로 기대된다.
원격탐사에서 분광 및 공간정보가 왜곡되는 현상들은 영상융합 알고리즘의 가장 큰 문제점으로 알려져 있다. 특히, Worldview-2 위성영상은 멀티스펙트럴 밴드 간 공간정보의 지역적인 비유사성이 존재하기 때문에, 기존의 융합 기법에 의한 융합영상들은 건물이나 차량 등의 개체 등의 공간정보가 왜곡되는 문제를 지닌다. 본 연구에서는 Worldview-2 위성영상의 융합과정에서 발생하는 공간정보의 지역적 변위를 최소화하기 위한 융합 기법을 제안하였다. Worldview-2 위성영상에 제안된 기법을 적용한 결과, 기존의 영상 융합기법에 비하여 분광 정보 및 공간정보의 품질이 향상된 융합영상을 생성할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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