의료영상에서 윤곽선의 추출은 관심영역 대한 객관적인 수치 즉 면적, 부피, 장단축의 길이 등을 분석하고 3차원 재구성을 위해 선행되어야 하는 중요한 과정이다. 현재 윤곽선 추출에 대한 않은 방법들이 개발 중에 있으나 이 방법들은 한계를 지니고 있어 더 높은 수준의 처리가 요구된다. 본 논문에서는 active contour model(snake)을 이용하여 MR뇌 영상에서 종양을 추출하였다. Snake의 에너지 최적화 문제를 dynamic programming을 사용하여 개선하였으며 canny edge detection을 이용하여 잡음에 덜 민감하도록 하였다.
이 논문은 산업용 방사선영상을 비선형왜곡의 영향으로부터 복구하는 방법을 제시한다. 비선형 형태의 모델을 구현하기 위해 역자승법칙과 비어의 법칙에 근거한 해석적 방법을 고안한다. 방사선 선원과의 위치설정에 따른 다양성에 기인한 기하학적 영향이 디지털화된 영상에 반영된다. 각도, 위치, 흡수상수, 길이, 너비 및 화소수 산출 등과 같은 파라미터 값으로 표현하는 모델관련 특성을 샘플영상과 일치하도록 모델 내에 수식적으로 규정하였다. 모델과 최근접한 영상으로의 복구를 위한 탄젠트 기울기 기반 보정기법을 고안하였다. 이 방식을 강판튜브 방사선영상에 적용하여 영상을 복구한 결과가 제시되고 논의된다.
많은 영상과 비디오 압축 알고리듬들은 영상을 블록으로 나누어 처리하여 각 블록에서 가변길이 부호비트를 생성한다. 만일 에러 검출기법을 사용하지 않고 가변길이 부호데이터를 에러 발생채널에 전송한다면 수신측 복호화기는 압축된 스트림(Stream)을 적절히 복호할 수 없다. 따라서 표준 영상 및 비디오 압축 알고리듬에서는 채널 에러로부터 데이터 스트림을 보호하기 위해 추가적인 정보들을 삽입한다. 그런 추가 정보 중의 하나가 재동기 마커(resynchronization marker)이다. 이 방법은 전송 에러 발생시 복호화를 다시 시작하기 위한 위치를 복호화기에게 알려줄 수 있지만 주파수 대역폭의 낭비가 심한 단점이 있다. 에러 내성 엔트로피 부호화(EREC)는 어떤 추가 정보 없이 재동기 시작점을 찾을 수 있는 방법으로 잘 알려져 있다. 이 방법은 대부분의 영상 압축 기법에서 사용되는 접두 코드(prefix code)에 적용될 수 있으므로 본 논문에서는 FEREC(Fast Error-Resilient Entropy Coding)의 성능을 개선한 EREREC(Efficient and Robust EREC) 기법을 제안하였다. 첫째로 연속 블록들의 부호화비트 길이를 이용하여 초기 탐색 위치를 계산한다. 둘째, 초기 오프셋은 가변 길이 부호들에서 길고 짧은 블록들의 확률 분포를 이용하여 결정되고, 결정된 초기 오프셋 값은 제안 방법에서 사용되는 모든 오프셋 시퀀스 값들을 보장하기 위해 조정된다. 제안된 EREREC 알고리듬은 슬롯 구성에 있어 EREC보다 빠르며, 전송 에러 발생시 복호화된 영상의 화질이 개선된다. 실험 결과는, 임의 에러 발생 채널에서 기존의 EREC 및 FEREC와 복원영상의 화질을 비교하였을 때 약 $0.3{\sim}3.5dB$의 화질이 개선됨을 보여준다.
이미지 데이타베이스 분야에 대한 다양한 기법들 가운데, 내용 기반 영상 검색 기법 (Content Based Image Retrieval)은 대용량의 영상을 효율적으로 검색하고 탐색할 수 있도록 한다. 기존의 내용 기반 영상 검색 시스템은 사용자가 입력한 질의 이미지에서 낮은 레벨의 특성 (low-level feature)을 추출하고 그에 기반하여 데이타베이스로부터 유사한 영상을 검색한다. 하지만 컴퓨터에서 사용하는 낮은 레벨의 특성은 실제 인간이 영상을 인식하는 방법과 다르게 영상을 인식한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 각 특성에 대한 가중치를 적합성 피드백 (relevance feedback)을 통하여 재조정하는 기법이 개발되었다. 기존의 특성 가중치 조정 (feature re-weighting) 기법은 모든 영상에 대하여 특성은 항상 고정된 길이의 벡터 데이타로 표현된다고 가정한다, 이러한 가정을 전제로 하여 기존의 기법은 특성 표현 (feature representation)의 각 부분을 n 차원 공간의 각 축에 할당한다. 하지만 특성 표현 기법의 발전에 따라 가변적인 길이의 벡터로 표현되는 특성이 출현하였으며 이로 인하여 기존의 제한된 길이의 벡터로 표현되는 특성 표현에 기반한 특성 가중치 조정 기법의 유효성은 감소하게 되었다. 본 논문에서는 가변적인 크기의 벡터로 표현되는 특성에 대해서도 특성 가중치를 효과적으로 조정할 수 있는 기법을 제안한다. 본 기법은 특성에 기반하여 계산된 질의 영상과 데이타베이스 내부의 영상간의 거리와 양방향 신뢰구간을 이용하여 특성 가중치를 조정한다. 이 때 각 특성의 거리 계산 방법에 대해서는 제한을 두지 않는다. 또한 각 특성의 표현에 있어서도 고정적인 크기뿐만이 아니라 가변적인 크기의 데이타 역시 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안한 기법의 유효성을 입증하였으며, 다른 연구 결과와의 비교를 통하여 제안한 기법의 성능이 보다 우수함을 보였다.
영상 콘텐츠는 매체적 특성인 재현과 정보 전달, 몰입과 경험 등으로 교육의 수단으로 자주 활용되곤 한다. 특히, 종교영화의 경우, 종립학교나 신앙공동체에서 신앙의 이해와 고취를 위해서 더 많이 활용되고 있다. 본 연구는 대순진리회가 영상 콘텐츠를 어떻게 활용하고 있는지를 영화 <화평의 길>과 대순진리회박물관의 영상 콘텐츠의 활용 현황을 살펴보고, 과제와 제언을 하는 것에 목적이 있다. 연구의 제2장에서는 대순진리회 영상 콘텐츠를 영화 <화평의 길>과 대순진리회박물관의 영상 콘텐츠의 현황을 살펴보고 어떻게 활용되고 있는지를 분석하였다. 그리고 제3장에서는 대순진리회의 영상콘텐츠가 현재 종단 내부의 종교교육 자료로만 기능하고 있다는 한계를 장르영화로서의 '예수 영화'를 통해서 어떻게 활용 가능한지에 대해서 살펴보았다. 그리고 마지막 제4장에서는 대순진리회의 영상 콘텐츠가 종교교육을 넘어선 다문화 종교교육의 자료로 활용될 가능성을 제안해 보았다. 이를 통해서 대순진리회가 영상 콘텐츠를 활용할 때 좀 더 시의성 있는, 지역 종교를 넘어서 세계 종교로서의 확장 가능성을 탐색하는 데 기여할 수 있기를 바란다.
합성 개구면 레이다(SAR: synthetic aperture radar)는 날씨 및 주 야간에 관계없이 고해상도의 영상을 형성할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 고해상도 SAR 설계시 경사거리와 합성개구면의 길이가 영상형성에 미치는 영향을 RMA 시뮬레이터를 이용하여 성능분석을 수행하였다. 형성된 영상의 성능은 직접 육안으로 확인할 수 있었으나, 영상을 분석하는 수치로서도 성능평가가 가능하였다. 보다 구체적으로, 다양한 경사거리와 합성개구면의 길이 변화와 영상획득을 위한 기하구조에 따라 이상적인 점표적에 대한 시뮬레이션의 원시 데이터를 생성하였고, Spotlight 영상 형성 알고리듬을 이용하여 이에 따른 점표적 응답특성의 공간 해상도, 최대 부엽 수준, 누적 부엽 수준에 대한 성능분석을 수행하였다.
최근 들어 이진 영상에 대해서 적용될 수 있는 이진 웨이블렛이 제안되었다. 이진 영상에 대한 이진 웨이블렛 변환은 영상 압축, 에지 검출, 인식 등의 응용에서 이진 영상에 대한 실수 웨이블렛 변환 방법을 대치하여 사용될 수 있다. 그러나 이진 웨이블렛 복원 과정에서 행렬 연산에 의한 곱셈을 통하여 이루어져서 많은 계산량을 요구하기 때문에 실제의 응용에 적합하지 않다. 본 논문에서는 행렬 곱셈에 의한 이진 웨이블렛 복원 방법 대신에 필터링 연산에 의한 복원 방법을 제안한다. $N{\times}N$ 영상을 복원할 때, 기존의 방법이 $2N^3$ 개의 곱셈과 $2N(N-1)^2$ 개의 덧셈이 필요한 반면, 제안한 방법은 필터의 길이가 M일 때, $2MN^2$ 개의 곱셈과 $2(M-1)N^2$ 개의 덧셈을 요구한다. 일반적으로 필터의 길이 M은 영상의 크기 N에 비해서 매우 작으므로, 제안한 방법은 이진 웨이블렛 복원시, 기존의 행렬 곱셈을 이용한 방법에 비해서 계산량을 크게 줄일 수 있다.
World Wide Web (WWW)에서 Virtual Reality Modeling Language (VRML)를 이용하는 3 차원 (3D) 디스플레이는 사용자에게 직관적인 정보를 더 효과적으로 제공해 준다. 웹을 기반으로 하는 해부학적 영상과 융합되는 기능적 영상의 3D 가시화는 아직까지 체계적인 방식으로 연구가 활발히 진행되지 않았다. 이 연구의 목적은 2D 영상들과 함께 웹에서 VRML을 이용하여 구현되는 3D 해부학적 표면 영상들과 기능적 표면 영상들을 동시적으로 관찰할 수 있게 하고 VRML을 통해 만들어진 거리 측정 도구를 가지고 관심영역의 공간적인 위치 정보를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 한 명의 간질 환자로부터 Magnetic Resonance (MR) 축면 영상과 발작기 및 발작간기 Single Photon Emission Computed Tomo graphy (SPECT) 축면 영상들을 각각 획득하였다. 발작 진원지의 확인을 향상시키기 위해서 subtraction ictal SPECT co registered to MRI (SISCOM) 을 수행하였다. SISCOM 결과로 나타난 각 2D 영상들은 모든 voxel 들의 평균 값 위로 1 표준편차와 2 표준편차에 해당하는 문턱 이상의 영상 값을 갖도록 하였다. SISCOM으로 나타나는 간질 발작 진원지들과 MRI 영상에서 회색질, 백색질 및 뇌척수액의 경계들을 각각 분할하고 marching cube 알고리즘에 의해 VRML 표면 영상들로 나타내었다. 축면 영상에서 실제 거리를 나타내는 x, y 축의 길이를 측정하고 z 축선의 길이를 계산하였다. VRML을 이용한 거리 측정 도구를 만들어 이전의 VRML 표면 영상들과 융합하였다. MRI 영상을 이용하여 3D 표면 영상들의 단면을 나타내고 3D 표면 영상들의 투명도를 설정하기 위해 Java Script 루틴을 사용자 인터페이스 도구로서 삽입하였다. 웹 페이지에서 구현되는 3D 표면 영상들의 투명도와 관찰 위치를 조절함에 따라 모델들 사이의 공간적인 정보를 직관적으로 알 수 있었다. 간질 발작 진원지에 대응하는 해부학적 구조를 3D 표면 영상들을 가로지르는 MRI 평면 영상들을 통해서 확인하였다. 결론적으로 본 연구에서 제시하는 웹에 근거한 3D 융합 영상의 가시화와 위치 측정은 진단 및 치료 방사선학과 외과학 등의 분야에서 온라인 방식의 연구와 교육에 있어 많은 도움을 줄 것이다.
본 논문에서는 그레이영상의 경계검출을 위해 가변길이에 의한 샤논함수를 이용하는 새로운 접근방법을 제시하였다. 제안된 방법은 영상에 존재하는 경계를 검출하기 위하여 변형된 샤논함수를 이용하여 경계위치와 관계하는 가능한 공간정보 측정하였다. 또한 퍼지 엔트로피을 이용하여 경계의 가능성을 측정하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제시한 공간정보를 이용한 방법이 그레이영상의 경우에 영상의 세세한 정보의 검출과 경계 굵기에 대한 민감도의 관점에서 기존의 방법들보다 성능이 우수하다는 것을 여러 실험 결과를 통하여 알 수 있었다.
본 논문에서는 3D 레이저 스캐너로 입력된 3차원 얼굴 영상에서 코의 특징 정보를 이용하여 얼굴을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 특히 3차원 영상은 주변의 조명 변화에 크게 영향을 받지 않는 장점이 있다. 이러한 정보를 이용하여, 제안된 알고리즘에서는 얼굴에서 가장 두드러지게 보이는 코의 3차원 정보를 이용하여 인식하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 코를 추출한 다음, 회전된 3차원 영상에 대하여 정규화를 실시하고, 등고선을 이용한 영역기반의 방법과 특징기반의 방법을 이온하여 인식을 수행한다. 등고선을 이용한 영역기반은 3차원 얼굴 영상을 코끝의 좌표를 기준 점으로 등고선의 값이 10, 20, 30이 되는 영역을 추출 한 후 데이터 베이스 값들과 비교하여 각각의 차 영역에 대한 무게중심(X, Y), 픽셀 수, 분산을 구하여 순위가 가장 높은 것을 취한다. 특징 기반의 방법으로, 얼굴에 있어서의 실제의 코의 길이, 높이, 너비를 구하여 그 차가 가장 적은 것을 취한다. 위의 2가지 방법을 이용하여 인식을 수행 결과 100%의 인식률을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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