본 논문에서는 입력된 실제 영상을 판화와 같은 느낌이 나는 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 즉 이 기법은 입력된 영상을 영상처리 기법을 이용하여 사람이 작업한 것과 같은 고무 판화 느낌이 나는 영상으로 변환한다. 먼저 원본 영상에서 윤곽선을 검출한 후 반전시키고, 잡음 성분의 선이나 점들을 제거하고, 선명화 처리를 하여 첫 번째 영상을 만든다. 다음, 첫 번째 영상과 유사한 방법으로 두 번째 영상을 만든 후, 마지막으로 논리곱을 이용하여 이 두 영상을 합성한다. 이와 같이 처리하여 고무판과 조각칼이 함께 만드는 효과를 표현한다. 또한, 외곽선 검출의 이중 적용이 선폭을 강화하고 잡음 성분의 미세 선을 제거 하는데 효과적임을 보인다.
의료 초음파 영상에서 조영제의 전이시간과 조영효과 변화 곡선 특성에 대한 파라미터는 각종 소화기 질환을 진단하는 중요한 인자가 된다. 이러한 진단인자들에 대한 육안판별의 어려움을 극복하기 위하여 파라미터 영상의 자동 생성 기법을 구현할 수 있는데 이 과정에서 마이크로 버블형태의 노이즈와 호흡에 의한 흔들림 현상은 추출된 영상의 신뢰도를 저하 시킨다. 이에 본 연구에서는 MRF(Markov Random Field) 모델을 기반으로 하는 최적화 기법을 적용하여 파라미터 영상을 개선하는 방법을 고찰하며, 호흡에 의한 영상의 흔들림을 보정하기 위한 영상추적 기법을 제시한다. 세부적으로 초음파 동영상 원시 데이터로부터 호흡주기 추출 기법을 구현하였으며, 추출된 주기를 기반으로 모멘텀 요소와 동적 가중치를 반영하는 ROI(Region of Interest) 추적 알고리즘을 적용하였다. 또한 영상 개선 기법에 적용되는 Gibbs 샘플러의 에너지 함수를 정의하고 실제 간질환 진단 데이터를 대상으로 영상 개선 효과를 실험적으로 평가하였다.
집적 영상 기술은 잘 알려진 3D 영상 기록 및 디스플레이 기술이다. 집적 영상에서 사용되는 대용량 데이터는 3D 영상을 저장하고 전송하기 위한 압축 기법을 요구한다. 기존의 압축 방법에서는 동일한 기록 시스템을 사용한 다할 지라도 요소 영상의 데이터 크기가 3D 물체의 위치, 조명과 렌즈 배열 등의 다양한 기록 조건에 따라 크게 달라진다. 본 논문에서는 기록 조건에 따른 요소 영상 특성의 의존성을 줄이기 위하여 집적 영상에서 요소 영상의 분할 영역을 이용한 압축 기법이 제안된다. 제안된 기법은 각 3D 물체의 픽업 위치에 따른 요소 영상의 지역적 유사성을 고려하여 향상된 압축률을 보여준다. 제안된 기법의 효율성을 보이기 위하여, 다양한 요소 영상들이 픽업되었고 표준 MPEG-4를 이용하여 압축이 진행되었다. 실험을 통하여 제안된 압축 기법이 기존의 압축 방식에 비하여 9%의 압축률 향상을 보였다.
본 논문에서는 적응적 변이보상 예측기법을 이용한 효과적인 스테레오 영상 압축 및 복원 방법을 제안하였다. 즉, 스테레오 영상간의 상호 상관도를 적응적으로 추정함으로써 단안 영상을 전송하는데 필요한 수준으로 전송 대역폭을 효율적으로 압축하고 복원할 수 있는 적응적 변이보상 예측기법을 제안하였다. 특히, 예측된 영상을 복원할 때, 스테레오 영상에서 추출된 특징값의 크기에 따른 적응적 정합기법을 적용함으로써 잘못된 변이벡터의 추정을 감소시키고 전체적인 변이의 신뢰도를 향상시켜 복원된 영상의 화질을 개선하였다. CCETT의 'Fichier', 'Manege' 및 'Tunnel' 영상을 사용한 실험한 결과, 제안된 적응적 변이보상 예측기법에 의해 복원된 영상은 기존의 화소기반 및 블록기반 방식에 비해 PSNR이 약 9.08dB 향상됨을 확인하였고, 오차영상의 비교에서도 기존의 방식보다 제안된 기법을 적용한 복원영상이 원영상과 차이가 거의 없음이 분석되었다.
영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 개선된 SRG(Seeded Region Growing) 기법과 영역병합과정을 이용하여 고해상도 영상분할을 위한 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 QuickBird 융합영상에서 추출된 다중분광 에지정보를 이용하여 초기 시드포인트를 자동으로 추출하였다. 추출된 시드포인트에 영상의 기하학적인 정보와 분광정보를 반영할 수 있는 개선된 SRG 기법을 적용하여 초기 영상 분할을 수행하였다. 최종적으로 앞선 초기분할 결과 향상을 위해 분할된 영역의 평균분광정보를 활용하여 영역병합을 수행하여 최종분할결과를 도출하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 무감독 영상분할 평가측정치를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 고해상도 영상분할에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
본 연구에서는 의료영상 저장 및 전송 시스템에 필수적인 무손실 의료영상 압축 기법을 제안하였다. 의료영상은 방사선 영상 중에서 유방영상(mammography)과 자기공명영상을 사용하였으며, 이들 영상을 무손실로 압축하기 위하여 영역성장에 의한 영상분할 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 원 영상이 에러 영상과 불연속 계수 영상, 그리고 상위 비트 데이터 등 세 가지의 부 영역으로 분할되도록 하였다. 그리고 영역성장 과정 후 생성된 불연속 계수 영상 데이터와 에러 영상을 국제 이진영상압축 표준이며 그레이코드(graycode)화된 영상의 압축에 적합한 JBIG(Joint Bi-level Image expert Group) 알고리듬을 이용하여 압축시켰다. 제안한 알고리듬과 타 연구에서 사용된 기법들을 비교 검토 한 결과 제안한 무손실 압축 기법을 적용하여 얻어지는 압축율은 JBIG, JPEG, LZ 기법에 비해 평균적으로 각각 3.7%, 7.9%, 23.6% 정도 개선됨을 알 수 있었다.
변화 부호화는 기존에 부호화 되어있는 영상의 비트율을 더 낮은 비트율의 영상으로 재 부호화하거나. 다른 부호화 표준으로 재 부호화 하는 기법이다. 변환 부호화기의 설계에서 가장 중요시되는 문제는 화질 향상과 부호화 속도의 향상이다. 변환 부호화기의 많은 응용분야에서 실시간 변환을 필요로 하기 때문에 변환 속도를 향상시키면서 화질을 높이는 방법이 연구되어 왔다. 비트율 변환비가 매우 클 때에나 표준화 방법의 목적 영상 사이즈가 다를 때엔 비트율의 변환과 함께 영상의 크기를 함께 변환(1/2)해 주어야할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 경우에 적합한 변환 부호화기법을 제안한다. 우선 영상의 크기를 다운스케일링 해 준후, 기존 영상의 움직임 벡터들로부터 AWW기법을 이용해 1차 추정 벡터를 추출하여 속도를 향상시키고, 1차 추출 벡터 부근의 한정된 영역으로부터 움직임 벡터 추정과정을 거쳐 최종 추정 벡터를 정제하여 화질을 향상시킨다. 실험 결과 기존의 재 부호화 기법에 비해 속도가 향상됨을 확인 할 수 있었으며. AWW 기법에 비해 연산량은 조금 많아지나 정제 과정을 통하여 약 1dB 정도의 화질 향상이 있음을 확인할 수 있었다.
목적: 수소 자기 공명 분광기법은 자기공명 영상으로는 얻을 수 없는 화학적 성분에 대한 정보를 제공하여 암을 포함한 여러 질환의 진단과 예측에 사용된다. 이 기법으로는 어떤 특정한 작은 체적을 선택하여 그 부위에만 자기공명 분광신호를 획득하는 단일 체적기법과 체적 전체를 위상변화를 주면서 여기시킨 후, 데이터 후처리 과정에서 체적별로 분리해내는 다중체적기법이 있다. 다중체적기법은 더 긴 영상 획득시간에도 불구하고 단일 체적기법에 비하여 분광상을 대조군과 비교할 수 있는 잇점이 있다. 뇌를 진단하는데 사용하기 위한 수소분광선을 얻기 위하여 다중체적 화학적 영상기법을 개발하여 모형과 자원자에 대하여 적용하여 그 유용성 확인하였다.
목적: 수소 핵 자기 공명 분광기법은 자기공명 영상으로는 얻을 수 없는 화학적 성분에 대한 정보를 제공하여 암을 포함한 여러 질환의 진단과 예측에 사용된다. 이 기법으로는 어떤 특정한 작은 체적을 선택하여 그 부위에만 자기공명 분광신호를 획득하는 단일 체적기법과 체적 전체를 위상변화를 주면서 여기 시킨 후, 데이터 후처리 과정에서 체적별로 분리해내는 다중체적기법이 있다. 다중체적기법은 더 긴 영상 획득시간에도 불구하고 단일 체적기법에 비하여 분광상을 대조군과 비교할 수 있는 잇점이 있다. 뇌를 진단하는데 사용하기 위한 수소분광선을 얻기 위하여 다중체적 화학적 영상기법을 개발하여 모형과 자원자에 대하여 적용하여 그 유용성 확인하였다.
실제 인간의 눈이 가장 어두운 물체와 가장 밝은 물체 사이의 차이를 인식하는 동적 영역의 범위는 1014(cd/㎡)이다. 이를 디지털 영상으로 가능한 최대로 표현하기 위해 HDR 영상을 생성하는 다양한 기술이 개발되었다. 하지만, 기존 디스플레이 장치의 동적 영역은 103(cd/㎡)로 사람의 동적 영역에 비해 상대적으로 작은 동적 영역을 가진다. 따라서, HDR 영상을 LDR 디스플레이에 효과적으로 표현하기 위해서는 HDR 영상과 시각적으로 유사한 영상을 생성하는 방법인 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)이 필수적이다. 본 논문에서는 HDR 영상을 LDR 디스플레이에 표현하기 위해 개발된 톤 매핑 기법과 톤 매핑 기법의 품질을 평가하는 방법을 소개하고, 각각의 톤 매핑 기법의 품질 점수를 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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