본 논문에서는 평균 명암 필터와 개선된 2D 허프 변환을 이용하여 영상에서 가슴 영역을 검출함으로써 음란영상을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 유해물 영상 검출 방법은 크게 학습 단계, 인식 단계, 검증 단계의 3가지 주요 단계로 구성된다. 학습 단계에서는 가슴의 유두 부분 영상의 학습을 통하여 인식 단계에서 사용할 유두 평균 명암 필터를 생성한다. 인식 단계에서는 입력 영상을 받아들여 에지를 추출하고, 에지의 밀도를 이용해 연결성분을 추출한 후. 추출된 연결성분의 가로와 세로외 길이 비율을 고려하여 유두 후보영역을 결정한다. 그리고 학습된 유두 평균 명암 필터와 입력 영상의 유두 후보영역 사이의 유사도를 측정하여 가장 유사도가 높은 영역을 최종적인 유두후보영역으로 결정하며, 개선된 2D 허프 변환을 이용하여 영상에서 가슴 라인을 검출한다. 검증 단계에서는 인식 단계에서 획득한 유두 후보영역과 가슴 라인의 위치를 고려하여 가슴 영역을 판단함으로써 유해물 영상의 최종 유무를 결정한다. 실험 결과에서는 다양한 영상을 이용한 실험을 통해 제안한 방법이 가슴 영역을 효과적으로 인식할 수 있음을 보여 주었으며, 결과적으로 제안된 방법이 음란 영상의 검출에 유용하게 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
계층적 자료구조인 사진트리는 이진 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법중 선형 사진트리 표현 방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있기 때문에 사진트리와 관련된 연산의 수행을 위해 선형 사진트리를 사용하는 효율적인 알고리즘 개발에 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 REMSH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 n$\times$n$\times$n 프로세서를 사용하여 선형 사진트리로 표현된 이진 영상의 면적과 둘레 길이를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 0(1) 시간 복잡도를 갖는다.
본 연구에서는 Greenland의 Sondrestrom 지역에 존재하는 빙하의 운동을 관측하기 위해 두 장의 ERS-1 SAR 영상을 이용한 SAU Interferometry(InSAR) 기법을 적용하였다. 본 연구에서 사용한 지역은 영상 좌편의 암석 지역과 영상 우편의 빙하 지역으로 구성되어 있기 때문에 복잡한 위상차를 보이며, 두 지역의 경계선 지역에서는 자료의 상관도(coherence)가 떨어지기 때문에 절대위상 복원(phase unwrapping) 수행시 시작점(seed point) 위치의 선정이 매우 중요한 사항이다. 또한 대상 지역에 대한 정확한 기준점의 확보가 어렵기 때문에 기선길이(baseline) 추정시 대상지역의 수치고도모형을 이용하여 많은 수의 기준점을 추출하여 기선길이를 추정하였다. 그 결과로 위성의 경사거리 방향에 대한 빙하의 속도 성분을 추출할 수 있었다.
움직임 열화(motion blur)현상은 카메라와 피사체간의 상대적임 움직임에 발생되는 영상의 번짐 현상으로, 본 논문에서는 새롭게 제시한, 노이즈의 분산을 산출해 내기 위한 노이즈 지배영역과, 움직임 열화와 각도와 길이를 추정해내기 위한 신호 지배영역을 통하여 움직임 열화의 파라메터를 효율적으로 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 새롭게 제안한 가변가중치(weight)를 적용한 최소자승법(Least Man Square)은 극점 자취의 방향 추정에 있어 정밀한 측정이 가능케 한다. 열화의 방향이 얻어지면, 1차원 셉스트럼(Cepstrum)방법으로 빠르게 움직임 열화의 길이를 구할 수 있게 된다. 이러한 방법으로 얻어진 정보들을 이용하여, 실제 손상되어진 영상을 효과적으로 복원할 수 있었다.
본 논문에서는 건축물의 안전 진단에 최우선 요소로 고려되는 크랙(Crack : 갈라진 틈)을 영상 처리에 의해 자동 검출하고 크랙의 여러 가지 특징들을 자동으로 추출하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이는 우선 카메라로 입력한 건축불의 영상에서 전처리과정을 통해 잡음제거를 행하고 이에 경계 추출과 세선화 과정을 통해 크랙의 영역을 검출한다. 이후 크랙들의 특징을 추출하기 위해 크랙들을 분할하며 분할된 크랙들에 대해 곡선 적합을 통해 크랙들의 방향과 길이 등과 같은 특징들을 추출해 낸다. 본 논문에서 개발코자 하는 시스템은 크랙들의 특징들을 자동으로 추출해 냄으로써 기초적인 건축물의 안전 진단을 자동으로 행하는 시스템이 되리라 여겨진다.
활선차량의 붐 끝단에 탑재되어 있는 로봇의 기준좌표계는 활선차량의 접근 위치와 붐의 확장 길이 및 각도에 따라 달라지므로 작업대상물과 로봇 사이의 상대 위치를 찾아내어 설정된 작업 경로를 보정하여야만 한다. 본 논문에서는 작업대상물인 애자 영상으로부터 카메라를 보정하는 기법을 제시하여 활선작업 차량의 붐 끝단에 장착된 로봇의 위치 및 자세를 측정할 수 있도록 하였다. 이를 위하여 핀홀 카메라 모델을 적용하였으며 원기둥 형태의 애자 영상으로부터 카메라 내부 파라미터 및 외부 파라미터를 추출하였다. 제시된 기법은 시뮬레이션을 통하여 효용성을 입증하였다.
신호처리 시스템에서 FFT는 많이 사용되고 있으며, 고속화를 위하여 많은 연구가 진행되어 왔다. FFT은 통신, 영상처리, 레이더 등 많은 영역에서 직접 또는 변형되어 많이 활용되고 있으나 실시간 처리 속도 한계와 가격의 문제로 FFT 길이가 제한되는 경우가 많다. 본 연구에서는 TI사의 고속 DSP인 8 core의 TMS320C6678에 OpenMP 병렬처리 기법으로 FFT를 구현한 결과를 제시한다. 속도 개선을 위한 다양한 병렬처리 방안에 대하여 단일 FFT의 길이별 성능과 다중 FFT를 처리하기 위한 방안을 제안하였다. 이러한 OpenMP기반의 FFT는 DSP간 hyperlink 연결로 다수의 DSP로 병렬처리로 성능 개선이 가능하며, 본 연구에서는 16 core로 확장하여 그 성능이 30% 내외 개선되는 것을 보였다. 본 연구 결과는 초 고속 신호처리가 요구되는 의료영상, 초고해상도 영상처리, 고정밀 레이더 등에 활용이 가능할 것이다.
본 연구는 2011년 8월 12일부터 8월 17일까지 일개 광역시에 대학병원에서 근무하는 안과인턴, 레지던트, 전문의, 방사선사, 안경사, 간호사를 대상으로 안과 PACS의 지능형 영상진단 및 치료지원 시스템 구축을 위한 사용자 요구도 조사를 실시하였다. 구성 대상은 의사 7명(38.9%), 의료기술직 4명(22.2%) 간호사 3명(16.7%), 기타 4명(22.2%)로 나타났다. 안과 PACS 도입 시 가장 중요한 부분으로 8(44.4%)명이 편리성이라고 하였고, 안과 PACS Viewer 중요분야는 9(50.0%)명이 편리한 기능이라고 하였다. 안과 PACS Viewer 필요분야에서 가장 필요한 분야는 14(77.8%)명이 망막분야라고 하였다. 이는 망막 검사의 대부분이 영상을 이용한 진단이 활용되어 있어 나타나 결과로 볼 수 있었다. 안과 PACS Viewer의 환경 관련 문항에서 검사 환자 리스트에서 가장 중요한 것은 생년월일, 부위 ,장비명이었으며, Annotation 및 사진 편집기능에서는 길이측정, 선 및 화살표 삽입, 글자입력으로 진료 및 치료에 직접적인 영향을 미치는 부분을 가장 중요한 환경 구성으로 응답하였다. 안과 PACS의 지능형 영상진단 및 치료에 대한 지원 시스템 구성은 기존 PACS에서 이루어져 있는 Viewer 형태의 UI 구성보다는 더 세밀하고 정확한 진단을 요하는 길이, marking, 장비의 특성, Color Palette 변화, Multi Modality Image Display를 요구하고 있다. 앞으로 방사선 분야의 기존 Viewer 형태의 PACS UI 구성보다는 각 분야에 맞는 PACS UI를 구축함으로써 더 정확하고 지능화된 영상 진단 및 치료 지원을 할 수 있어야 하겠다.
원격탐사 영상에서 압축을 위한 근최적의 PSNR 값을 찾는 방법을 연구하였다. 예상 웨이블릿쌍은 다양한 영상에서 최적의 결과로 나타났다. 영상처리를 위한 최고의 웨이블릿쌍을 찾는 규칙은 없다. 제시된 알고리즘에 따라 예상 웨이블릿쌍이 다양한 종류의 영상에서 최적의 결과를 나타냈다. 먼저 세 개의 웨이블릿 패밀리에서 PSNR 값의 변화를 분석하였다. 직교 웨이블릿 패밀리에서는 많은 경우에 웨이블릿 필터의 길이가 길수록 높은 PSNR 값을 나타내지만, 그 증가 비율이 점차로 작아졌다. 연산비용의 측면에서 중간 필터길이의 웨이블릿을 제안한다. 쌍직교 웨이블릿 패밀리에서는 필터의 길이와 PSNR값의 관계를 예측하기는 어려웠다. 다차원 웨이블릿 분석에서는 세 개의 웨이블릿 패밀리가 3단계까지 처리되었다. 쌍직교 웨이블릿 패밀리는 최대 PSNR 값에서 불규칙한 패턴을 보였지만, 직교 웨이블릿 패밀리는 규칙적 패턴을 나타냈다. 직교 웨이블릿 패밀리는 1단계 결과로부터 근최적의 웨이블릿쌍을 예상할 수 있었다.
본 논문에서는 다양한 기준점 배치와 미지수 조합 모델을 이용하여 궤도모델링의 정확도를 검증하고자 하였다. 실험에 사용된 기준점의 개수는 총 152개로 전체 영상 스트립에 포함되는 지역에 대해 GPS 측량을 통해 획득하였다. 전체 스트립 영상의 길이는 춘천지역에서부터 나주지역까지 약 420km 길이에 해당한다. 궤도모델을 위해 적용된 미지수 조합은 위성의 위치와 속도, 자세를 표현하는 방정식의 계수를 미지수로 선택하여 일곱 가지 방식으로 조합하였다. 실험은 우선 모델점의 배치를 일곱 가지 경우로 결정한 후에 각 경우의 배치에 대해 일정한 개수의 모델점을 선택하였다. 그리고 각 모델점의 배치에 따라 미지수 조합 모델을 각각 다르게 적용해 본 후 그 결과를 분석해 보았다. 실험 결과 모델점의 위치에 관계없이 지리적, 시간적, 경제적 효율성을 갖는 최적의 미지수 조합을 찾을 수가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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