안개 제거 알고리즘은 single image에서 대기값(Airlight)와 대기의 빛 전달량(Transmission)을 추정하여 안개로 인한 빛의 산란에 의해 생긴 Contrast 감소 및 채도의 왜곡과 같은 영상 왜곡을 보정해줌으로써 안개 영상에서 안개를 효과적으로 제거해준다. 하지만 기존의 안개 제거 알고리즘은 안개 영상에 특화되었기 때문에 안개가 없는 영상에 알고리즘을 시행 할 경우 색상과 명암에 왜곡을 불러 일으킬 수 있다. 이에 따라 알고리즘을 수행하기 앞서 안개 량을 측정하고 그 결과에 따라 안개 제거 알고리즘에 제거 정도 가중치나 알고리즘 수행 여부를 판단할 필요가 있다. 본 논문은 기존 안개 제거 알고리즘들이 영상의 patch를 사용하여 빛 전달량(Transmission)을 추정한다는 것을 이용하여 빛 전달량을 구함과 동시에 안개 량을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 안개량을 측정하기 위해 각 patch의 pixel 분포 특성과 patch의 빛 전달량(Transmission)을 구하기 위한 특정 값과 실제 pixel의 명암(Intensity)을 비교하여 안개 량을 측정한다.
본 논문에서는 유방 초음파 볼륨영상에서 진단하고자 하는 종양 영역을 율왜곡 기반(rate-distortion based) 시드영역 확장 법으로 분할하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 분할법에서는 율은 윤곽의 거친 정도를 나타내고 왜곡은 영역의 동질성 정도를 나타내는데, 흉부 종양 볼륨으로부터 획득한 2차원 단면 영상에서 설정된 초기 시드영역에서 시작하여 이러한 율과 왜곡을 동시에 최소화하는 주위영역 중 하나씩 시드영역으로 병합한다. 이러한 병합은 시드영역의 윤곽 화소당 평균 율왜곡 비용이 최대가 될 때까지 반복적으로 수행한다. 이렇게 함으로써 최종 시드영역은 동질성이 잘 유지되고 부드러운 윤곽을 갖게 된다. 마지막으로 모든 단면 영상에 있는 최종 시드영역의 윤곽들을 이용하여 3차원 흉부 종양을 추출한다. 실험 결과, 제안한 방법이 초음파 데이터에 대하여 평균 에러율이 약 4% 미만으로 나타났다.
현재 사진측량 분야에서 널리 사용되는 표준렌즈의 경우 비교적 좁은 시야각으로 인하여 취득한 영상에 대한 영상정합 기법을 적용하고 있으며 이로 인하여 시간적, 경제적인 비용이 많이 요구되고 있다. 최근 이러한 표준렌즈의 단점을 보완하기 위하여 로보틱스 분야에 널리 사용되고 있는 광각렌즈를 사진측량학에 응용하는 연구가 진행되고 있다. 이 연구에서는 사진측량에서 사용되는 왜곡보정 방법을 저가형 로봇에서 사용되는 광각어안렌즈에 적용하여 광각렌즈에 적합한 보정모델을 개발하였다. 이를 위하여 광각렌즈영상 보정을 위한 왜곡계수를 산출하였으며, 관측한 영상점을 왜곡이 보정된 영상점으로 위치를 보정하는 프로그램을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 검정하기 위하여 모양과 위치에 대한 검정을 실시하였으며, 그 결과 약 3픽셀의 2D RMSE와 cx = 2, cy = 3의 차이가 나타났다.
투시조영촬영은 인체 내부의 조직이나 장기를 검사할 때 시행하며 특히 척추 질환의 진단 및 시술에 사용된다. 영상증배관(image intensifier tube)을 사용하는 투시조영 촬영장비는 영상에서 중심부보다 주변부에 왜곡이 나타난다. 본 연구에서는 교정 알고리즘을 적용하여 교정전과 교정후의 수직길이비 왜곡비율과 대각길이비의 왜곡비율을 측정하였다. 수직길이비의 측정결과는 교정후의 표준편차가 교정전보다 0.04감소하였고 대각길이비의 측정결과는 교정후의 표준편차가 교정전보다 0.06감소하여 교정 후 투시영상의 왜곡이 감소되었다. 향후 교정 알고리즘의 적용과 성능향상을 통해서 영상왜곡을 감소시키면 요추디스크의 치료를 위한 수핵감압술시 요추천자의 정확한 위치를 찾는데 도움을 줄 것으로 사료된다.
최근 전자 산업의 발달로 전자부품이라든지 시스템의 신뢰성 확보를 위하여 많은 검사 시스템이 연구 개발되고 있는데, 특히 X-Ray 시스템은 인간의 시각이 미치지 못하는 물체의 내부 형상 검사가 가능하므로 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 X-Ray 검사 시스템에서 X-Ray를 물체에 투과시켜 Image Intensifier에서 영상 이미지를 받을 때 입력 평면이 구면인 관계로 이미지의 왜곡이 발생하게 되는데, 이 왜곡을 보정하기 위하여 영상증배관의 구조를 수식적으로 모델링하고 관계식을 정리하여 실제 시스템에서 왜곡된 영상이 보정되는 것을 보임으로써 실제 산업 현장에서 보다 정확하고 안정적인 검사 시스템을 개발하는데 근간이 될 수 있도록 한다.
본 논문은 기하학적으로 왜곡된 입 모양을 보정하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 특징추출 단계와 보정 단계로 구성된다. 특징추출 단계에서는 원영상과 목적영상의 입술모델에 따라 각각의 특징과 특징점을 찾고 보정 단계에서는 부분 영상의 사상위치를 결정하고 어파인 변환을 적용하여 입의 왜곡을 보정한다. 여러 형태의 입모양을 실험한 결과, 많은 부분에 존재하는 왜곡이 보정된 것으로 나타났다.
집적결상법으로 3차원 영상을 재생하는 경우 재생영상의 일부분이 중복 또는 누락되는 왜곡현상이 나타난다. 본 논문에서는 이러한 왜곡현상의 원인을 분석하고 정량적 해석을 시도하였다. 집적결상에서 사용 가능한 몇 가지 기본적인 변수들을 도입하여 왜곡을 정량화하고 최소화될 조건을 조사하였으며, 그 특성을 실험을 동해 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 영상의 해상도를 부화소 기반의 새로운 적응적 선형보간법으로 변경하는 방법을 제안한다. 일반적 선형보간법에서 고정된 위치로 쓰이는 거리계수를 왜곡된 거리 계산에 의한 화소 가중치를 주는 방법으로 개선한다. 이를 계산하기 위하여 최소 평균 자승 에러(minimum mean square error, MMSE)를 이용한다. 원영상과의 차이를 최소화하는 왜곡 거리 계산을 위하여 이웃한 보간 화소와 왜곡거리를 참조하게 된다. 이를 사용하면 복잡도가 높지 않은 효과적인 화소 보간을 할 수 있고 실험 결과 일반적인 보간법과 비교할 때 PSNR(peak signal to noise ratio)과 주관적 화질 면에서 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 평면 스크린을 사용할 수 없는 휴대형 프로젝터의 사용 환경에서 평면이 아닌 임의의 영사면(혹은 벽면)의 기하학적 형태에 의해 발생되는 영상의 기하학적 왜곡을 효과적으로 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 격자패턴을 임의의 영사면에 영사한 후 영사면의 형태에 따라 왜곡된 격자패턴과 원본 격자패턴 간의 기하학적 관계를 나타내는 직선의 방정식을 도출한다. 다음으로 영사면의 기하학적 형태에 따라 적절하게 적용될 수 있는 원본 격자패턴의 크기를 결정하여 도출된 직선의 방정식으로부터 왜곡된 영상을 대칭적으로 보정할 수 있는 보정패턴을 생성한다. 최종적으로 프로젝터로부터 영사될 실제 영상을 격자패턴과 동일하게 분할하여 보정패턴에 맞게 미리 워핑(warping)함으로써 영사된 영상의 기하학적 왜곡을 보정한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 평면 스크린을 사용할 수 없는 영사 환경에서 자주 접할 수 있는 영사면 형태들인 기울어진 평면, 꺾인 평면 및 곡면을 대상으로 영사 영상 보정에 대한 실험을 진행하였다. 실험결과로부터 일반적으로 발생하는 몇 가지 영사면의 형태들에 인한 기하학적 왜곡들이 적절히 보정되어 제안한 방법이 영사 영상의 기하학적 왜곡을 매우 효과적으로 보정할 수 있음을 알 수 있었다.
초음파 장비는 여러 질환을 진단하는 장비로서 널리 사용되고 있으나, 초음파영상 품질의 평가방법에서는 정량적 표준이 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 ATS-539 다목적 팬텀 내 8 mm 표적의 파라미터로서 주파수, Dynamic range, 초점수를 변화하여 예민도의 SNR과 영상의 히스토그램을 분석하고 왜곡도를 측정하여 표적별 적합한 주파수 및 파라미터를 도출하여 초음파영상의 병변 진단율을 향상 하고자 한다. 실험재료는 초음파 장비, ATS-539 다목적 팬텀을 사용하며, 실험방법은 영상 평가 팬텀의 8 mm를 주파수(2, 3, 4 MHz, 하모닉 3, 4, 4.5 MHz), Dynamic range(58, 68, 78, 88, 98), Focus(2, 4, 6개)를 변화시키면서 85장의 영상을 획득한다. 8 mm 영상의 예민도를 Image J 프로그램에서 각 표적별 SNR을 측정하고, 왜곡도는 신호의 히스토그램에서 백그라운드 값을 뺄셈하여 측정한다. 측정 결과 값에서 상위 40% 결과에서 파라미터 변화에 따라 예민도의 SNR, 왜곡도의 변화양상의 데이터 값을 산출하여 초음파 장비에서 적절한 영상의 품질을 나타내는 파라미터를 도출하였다. 결과는 초점수가 증가하면 SNR이 높고 왜곡도가 감소하며, 주파수 4 MHz에서 SNR값이 높고 왜곡도가 감소하였다. 그리고 Dynamic range 88, 98에서 최적의 영상을 나타내었으며, 실험 결과값을 기초로 초음파영상의 품질을 평가한다면 보다 정확한 초음파 진단이 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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