본 논문에서는 Head-up Digitizing / Vectorizing 기술에 주로 사용되는 이진 영상으로부터 사용자의 초기 입력 좌표를 기준점으로 채택한 후 기준점을 중심으로 선형 및 벡터 형상을 추출하는 반자동 선형 추출 기술 개발에 관해 기술한다. 본 기술의 동작 과정을 살펴보면 다음과 같다. 사용자는 이진 영상에서 추출하고자 하는 선형 및 벡터 형상내의 한 좌표를 선택한다. 선택된 좌표는 기준점으로 채택되며, 이 기준점을 중심으로 네 방향으로 영암 값이 0인 픽셀들의 길이 및 orientation이 계산된다. 계산된 orientation을 바탕으로 폭 넓이가 계산되고 초기 좌표가 보정된 후 폭 넓이가 임계값을 만족시키면 동일한 선형물로 간주하여 추출 연산을 반복 수행하고, 폭넓이가 임계값을 벗어나면 새로운 선형물로 간주하고 추출을 중단한다 즉, 채택된 기준값을 중심으로 동일한 명암값의 검색을 진행하여 기준값과 유사한 방향성 및 폭 넓이 정보를 갖는 성분들의 중심 좌표를 선형물 추출 결과값으로 산출하는 기술이다. 본 기술을 통해 수작업으로 진행되던 지도 제작 및 Head-up Digitizing / Vectorizing 기술이 컴퓨터를 이용한 반자동기술로 대체될 수 있으며, 이를 통해 많은 인원과 시간을 소모하여야 했던 좌표 지도제작을 위성 영상을 이용하여 보다 쉽고 저렴한 가격으로 수행할 수 있는 방안을 제시할 수 있다.
최근 UHD TV 출시와 HD급 영상의 보편화로 영상에 대한 해상도 변경 기술의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존의 cubic convolution 기법을 응용하여, 영역별 특성에 따라 적응적인 가변 커널 길이의 cubic convolution으로 화면 해상도를 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 영상의 화질을 개선시키면서도 상황에 따라 하드웨어의 line memory를 절약할 수 있도록 설계를 하여 화질 개선뿐만이 아니라 하드웨어적으로도 더 효율적으로 사용이 가능하다. 또 tuning parameter 를 최적화 하는 방법을 통해 기존의 cubic convolution 기법보다 더 좋은 화질의 영상을 얻을 수 있다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.161-165
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2000
지질학적으로 선구조는 지체구조해석을 비롯한 광물자원 및 지하수탐사, 자연재해분석, 지질구조해석등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 선구조를 추출하는 방법은 많은 연구자들에 의해 연구되어 왔다. 최근 컴퓨터의 발달로 선구조를 객관적이고 손쉽게 추출하고자 하는 연구가 진행되었고, 이번 연구는 이처럼 컴퓨터를 이용한 선구조의 자동화된 추출을 목적으로 하였으며, 지형을 잘 나타내주는 수치표고모델을 이용하여 지형적인 특징을 규명될 수 있는 선구조를 추출하였다. 먼저, 수치표고모델에 5도간격으로 만들어진 일정크기의 필터를 적용하여 계곡에서 높은 값을 갖은 영상과 능선에서 높은 값을 갖는 영상을 각각 만들었다. 이 영상에서 threshold를 통해 얻어진 이진영상을 세선화하여 계곡과 산맥을 구해 내었고, 각각의 산맥과 계곡을 이루는 요소들을 직선이라 가정하였을 때의 오차를 구하였다. 이 값이 일정 범위안에 들어가고 일정 길이 이상인 경우에만 선구조로써 선택을 하였다.
본 논문은 유리의 결함 검사를 위한 알고리즘을 제안한다. 기포 측정에 대한 정의와 기포의 형상을 측정하는 알고리즘을 제시하고, 비젼 시스템을 이용한 검사자동화 시스템에 적용하여 테스트를 하였다. 기포 형상에는 두가지 타입으로 원형 타입과 긴형상 타입으로 구분되며, 이 두가지 타입에 따라 측정 결과 표시 방법이 다르다. 이미지 획득 및 전저리에서는 ccd 카메라를 사용하여 획득한 영상과 결함을 찾기 위해 영상을 이진화를 했으며, 얻어진 이진영상은 chain code 알고리즘을 통해 결함의 면적, 둘레 길이 및 위치등의 정보를 추출한다. 실제 물리적 크기를 정확히 얻기 위해 카메라의 보정을 했다. 광학계의 심도에 비하여 패널의 두께가 두껍기 때문에 하나의 영상으로는 기포의 양질의 영상획득이 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 높이를 변화시켜가며 획득한 영상으로 불량형상을 찾아내고, 측정하기 적합한 영상을 획득하는 화상처리 알고리즘도 제안한다. 조명은 기존에 사용한 백라이트 명시야 조명을 사용하였다. 시스템의 결함 검출율은 거의 90%이상의 성능을 나타내고 있다.
본 연구는 TW3법에서 골성숙 가중치가 가장 높은 7부위를 선정하여 성장판과 골 말단부 사이의 길이를 측정하여 연령과의 상관관계를 알아보고자 하였다. 실험은 2014년 3월에서 2015년 3월까지 성장판검사를 시행한 소아 72명(남 36명, 여 36명)을 대상으로 하였으며, 소아 손 전후영상에서 성장판과 골 말단부 사이의 길이를 측정하여 회귀분석을 하였다. 그 결과 각 연령마다 특정범위에 상응하는 평균과 표준편차 값이 나타났으며, 연령이 증가할수록 성장판과 골 말단부 사이 길이가 감소하였다. 또한 여아가 남아에 비해 평균값이 작게 나타났으며, 회귀분석 결과에서 성장판과 골 말단부 부위 측정 길이와 연령이 통계적으로 유의(p<0.001)한 것으로 나타났다. 따라서 소아 손 전후영상에서 TW3법의 응용을 통한 회귀방정식으로 골연령의 예측이 가능함을 알 수 있었다.
본 연구는 VR저널리즘인 뉴욕타임즈의 <난민(THE DISPLACED)>을 중심으로 영상텍스트 분석을 실시하였다. <난민>의 영상텍스트 분석은 앵글, 쇼트(크기, 길이, 이동), 제한된 이용자 주도형 상호작용(시점, 사운드)의 틀로 분석 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 앵글은 Normal 앵글, Low 앵글 위주로 연출되었다. 둘째, 쇼트는 Medium, Full, Long 쇼트 순으로 연출된 것을 확인 할 수 있었다. 셋째, 쇼트의 길이는 대부분 롱테이크 연출이 많았다. 넷째, 대부분의 영상은 고정된 쇼트로 구성되어졌다. 마지막으로, 제한된 이용자 주도형 상호작용이다. 이는 두 가지 방법으로 나뉘는데 사운드와 독립된 주체의 움직임을 통한 시점유도와 이용자들에게 사실적 상황 인지를 통한 자유로운 시점으로 상호작용을 유도했다. 본 연구는 VR 저널리즘에 대한 보다 심도 있는 논의 전진을 위한 기초 연구라고 할 수 있다.
영상을 이용한 나비 종 자동 인식 기법은 생물종 다양성 연구 및 종의 진화, 발달 과정의 연구를 위한 기초 작업을 돕는 것으로 연구자들의 관심이 높다. 기계학습 기반의 나비 종 인식 시스템은 사용하는 특징 추출 방법에 성능이 크게 좌우되는 성질을 가지고 있다. 본 논문은 나비 영상이 가진 색채 강도의 분포를 이용하는 색채 강도 (Color Intensity) 엔트로피를 제안하고 기존에 제시된 가지 길이 유사성 (Branch Length Similarity) 엔트로피와 함께 사용할 경우 10% 이상의 인식률 향상을 얻을 수 있음을 보인다. 제안한 방법의 신뢰성 있는 성능 평가를 위해 영상 인식에 자주 사용되는 대표적인 특징 추출 방법인 아이겐 이미지, 2D 푸리에 변환, 2D 웨이블릿 변환 방법들을 비교 대상으로 다양한 기계학습을 이용해 성능을 평가한다.
영상을 이용한 기계학습 기반의 나비 종 인식 기술은 나비 종의 다양성 및 개체 수, 종의 서식 분포 등을 파악하는데 관련 분야 종사자의 많은 시간과 비용 감소의 효과를 가져온다. 나비 종 분류의 정확성과 시간 효율을 높이기 위해 기계학습 모델의 입력으로 사용되는 여러 가지 특징들이 연구되었다. 그중 엔트로피 개념을 이용한 가지 길이 유사성 엔트로피나 색채 강도 엔트로피 방법이 푸리에 변환이나 웨이블릿 등 다른 특징들에 비해 높은 정확성과 적은 학습 시간을 보여주었다. 본 논문은 나비의 컬러 영상에 대한 RGB 색채 강도 엔트로피를 이용한 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 특징 추출 방법과 대표적인 앙상블 모델들을 결합한 나비 인식 시스템을 개발하고 성능을 평가한다.
영상을 획득하는 과정에 있어서 영상획득 장치 또는 피사체의 흔들림은 영상에 손상을 가져온다. 이러한 손상은 움직임 열화(motion blur)라 불리며, 영상의 선명도를 크게 떨어뜨리는 주된 원인이 된다. 본 논문에서는 움직임 열화의 각도와 길이를 알아내기 위한 새로운 함수가 정의되며, 이 함수의 영역(domian)인 극점자취(Peak-Trace) 영역으로 가는 과정에서는 노이즈의 분산을 산출해 내기 위한 노이즈 지배영역과, 움직임 열화의 각도와 길이를 추정해내기 위한 신호 지배영역이 설정된다. 신호지배 영역에서의 극점의 자취는 움직임 열화의 방향을, 노이즈에 강하면서도 빠르게 파악할 수 있도록 해주며, 가변가중치(weight)를 적용한 최소자승법(Least Mean Square)은 더욱 정밀한 극점의 자취추정을 가능하게 한다. 움직임 열화의 방향이 얻어지면, 1차원 셉스트럼(Cepstrum)방법을 사용하여 고속으로 움직임 열화의 길이를 구할 수 있게 된다. 이러한 방법으로 얻어진 정보들을 이용하여, 실제 실험에 적용된 손상되어진 영상을 효과적으로 복원할 수 있었다.
블록 기반의 변환 부호화 방식은 영상 압축 표준에 널리 사용되고 있다. 이러한 방식에서 발생하는 여러 종류의 화질 열화 현상 중 블록의 경계에서 나타나는 블록화 현상은 화질을 떨어뜨리는 대표적인 요인이다. 블록화 현상에 의한 화질 열화는 기존의 PSNR 같은 화질 측정값과 부합하지 않아 새로운 평가 기법의 개발이 필요하다. 본 논문은 블록 기반 변환 부호화 방식으로 압축된 영상에서 블록화 현상이 발생한 정도를 측정하여 화질을 평가하는 새로운 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은, 블록화 현상이 블록 경계에서 발생하면 경계면에서 양쪽 화소의 밝기값의 차이가 나며, 대개 그 길이가 블록의 경계 길이 만큼 이어지는 특징을 이용하여 블록화 현상을 찾아낸다. 본 논문에서 제안하는 방법은 원본 영상이 필요치 않고, 블록 경계에서 동작하며, 블록화 현상의 발생 정도를 수치화 한다. 다양한 압축 영상에 본 기법을 적용한 결과, 제안하는 블록화 현상 평가 수치는 인간의 시각 특성에 기반한 주관적 화질 평가와 부합하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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