수심이 깊은 바다 속을 광학 카메라로 촬영하는 경우 영상 왜곡이 일어날 수 있다. 이런 문제는 해수와 각종 부유물로 인해 태양광이 충분히 전달되지 않아 발생하게 된다. 특히, 수심에 따라 녹색과 청색 계열의 색상이 지나치게 강조되는 색상의 왜곡과 해수에 의한 빛의 굴절과 부유물로 인한 경계선 부분에서의 왜곡현상이 발생한다. 이와 같은 왜곡들로 인하여 수중영상의 전반적인 화질이 저하된다. 본 논문에서는 정박 중인 선박의 하부를 촬영한 수중영상을 대상으로 영상분석을 수행한다. 그 결과를 기반으로 색상을 보정하고, 윤곽선을 강조하는 기법을 제안한다. 실험결과 제안한 기법을 적용할 경우 원본 수중영상의 유효 윤곽선 보다 3.39 % 정도 윤곽선의 수가 증가하는 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 정량적인 평가와 함께 주관적인 화질평가를 병행한 결과 색상 보정과 함께 객체의 경계부분이 명확해지는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 수중영상의 색상 보정과 윤곽선 강조 기법은 향후 수중영상 촬영이 필요한 여러 분야에 응용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하여 자궁내막암의 위치를 자동으로 찾는 방법을 제안한다. 영상해상도와 밝기값 분포가 서로 다른 두 영상간 정합의 정확성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하고 두 영상의 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화시킨다. 유사성이 향상된 두 영상의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하기 위해 정규화 상호정보를 최대화 하는 강체 정합을 반복적으로 수행한다. 정합된 영상에서 악성 종양을 쉽게 판별 할 수 있도록 현상확상계수지도를 컬러맵으로 생성하여 T2강조 MR 영상에서 얻은 종양의 후보군에 매핑하여 T2강조 MR 영상과 융합한다. 실험을 위하여 최적화 반복 과정에 따른 정규화 상호정보 수치 수렴 과정을 확인하고, 융합 후 종양 영역이 매핑되는 것을 육안평가를 통해 분석하였다. 제안방법을 통하여 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 융합함으로써 종양의 위치를 자동으로 파악하고 자궁내막암의 병기를 확정하는 용도로 활용할 수 있다.
목적: 모형실험을 통하여 자기공명영상의 공간왜곡의 정도를 영상획득방향과 펄스연쇄별로 알아보고 실험 조건에서 공간왜곡이 가장 적은 영상 획득 방향과 펄스 연쇄를 찾고자 하였다. 실험 상 얻어진 가장 공간적 왜곡이 적은 영상법은 뇌정위 방서선수술의 적용시에도 실험한 조건중 가장 공간적 왜곡이 적은 영상법으로 인체적용에 도움이 될 것으로 가정하였다. 대상 및 방법: 아클리로 만든 직육면체에 일정한 간격 (2cm)의 아크릴 원형 막대 지름 4mm)를 배치하여 자기공명영상을 위한 모형을 제작하였다. 모형의 내부를 증류수로 채운 후 Leksell 상업용 감마나이프 G-프레임을 씌우고 모형을 자기공명 영상의 중심에 놓고 축상과 관상면의 T1 SE, T2 SE, T2 FSE, MPRAGE영상을 얻은 뒤 영상분석 프로그램(Lleksell Gamma Plan, Version = 5.10)을 이용하여 공간적 왜곡의 거의 없을 것이라고 가정한 CT 영상에서 측정된 막대간의 거리의 차이를 구하고 이것이 각 영상획득 방법과 펄스 연쇄별로 차이가 나는지 또 영상의 가장자리와 중심부에서 차이가 나는지 paired student t-test를 통하여 분석하였다. MR의 각 단면 영상을 영상분석 프로그램에 인식시키는 과정에서도 프로그램에 내장되어 있는 외부 표식자의 좌표의 위치를 통해서 외부표식자의 좌표의 위치를 통해서 외부표식자를 기준으로한 영상의 공간적 왜곡의 정도가 자동으로 측정된다. 결과: 자기공명영상의 공간적 왜곡은 횡단면 영상에서는 감마나이트의 G-프레임의 외부표식자에 의하여 측정된 결과와 모형실험을 통하여 얻어진 결과에서 모두 뇌정위방서선수술에 이용하기에 허용할 만한 1.5mm 이하의 적은 수준의 왜곡 값을 지니고 있었다. 관상면의 자기공명영상은 외부표식자에 의해 왜곡을 측정했을 때, 감마나이프에 적용하기에는 1.5mm 이상의 공간 왜곡값을 보였으나 왜부표식자에 의한 좌표를 통해 구해진 모형실험의 결과에서는 1.5mm 이하로 공간적 왜곡이 오히려 보정되는 결과를 보였다. 결론: 이 실험을 통하여 임상적으로 주로 사용되는 펄스연쇄와 영상획득방향에서 축상 3D MPRAGE기법이 가장 공간적 왜곡이 적은 영상법 임을 알 수 있었다. 현재 사용되는 MR기기의 공간왜곡의 정도는 모형실험의 결과, 1.5mm 이하 수준으로 매우 적어서 다른 영상법에 비해 매우 우수한 MR의 공간 해상력을 고려하면, 실제 인체에 적용하여 뇌정위 방사선수술시 사용항기에도 타영상기법에 비해 손색없는 영상법이 될 것으로 판단된다.
원 영상에 근접한 색채 재현을 위한 선형 변환을 이용한 영상의 컬러 보정은 컬러 공간의 비 선형성으로 인해 색의 왜곡 현상이라는 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 선형 이론인 임의의 평면상에 주어진 자료점들로 구성되는 베지어 곡선이 사용되어 왔다. 그러나, 이 베지어 곡선은 자료점의 개수에 따라 차수가 증가하게 되므로 수치적 계산상의 많은 제약을 받게 된다. 본 논문에서는 각 구간에서나 전체 구간에서의 차수가 3차이면서 베지어 곡선의 특성을 갖는 "3중첩 구간적 베지어 3차 곡선"(TPBC Curve; Triplicated Piecewise Bezier Cubic Curve)를 이용하였다. 이에 따른, TPBC-곡선과 20차 베지어 곡선을 이용하였을 때와 비교하여 컬러 보정 시 발생하는 왜곡 현상, 그리고 좁은 영역의 컬러 보정으로 인한 작업량의 증가를 감소시킨 결과를 보여주고자 한다. 보여주고자 한다.
지상사진으로 3차원 대상물에 대한 모든면의 절대좌표를 구하기 위해서는 최소 세쌍 이상의 모델이 필요하게 된다. 본 연구에서는 거울을 영상매개체로 이용하여 한쌍의 입체모델을 촬영하므로서 대상물의 모든면에 대한 3차원 좌표를 분석할 수 있는 기법을 연구하였으며, 거울면의 왜곡을 보정하기 위한 오차보정함수를 도입하여 거울영상기법의 정확성과 효용성을 증진시키는데 목적이 있다. 거울평면 방정식을 이용하여 거울에 투영된 점을 실제대상물상의 동일점으로 변환한 결과 X좌표의 오차가 가장크게 나타났으며, Y, Z좌표에서는 1mm 정도의 절대좌표오차를 나타내었고, 좌우거울의 보정함수를 도입하여 거울에 의한 왜곡을 보정하므로서 근거리 사진측량의 기대정확도에 만족됨을 알 수 있었다.
이 논문에서는 스마트폰을 사용한 비디오 투과식 증강현실에서 왜곡 보정과 시야각 조정을 다룬다. 삼성 기어 VR이나 구글의 카드보드와 같은 스마트폰을 사용한 HMD(Head Mounted Display)에서는 일반적으로 렌즈로 인해서 영상이 왜곡되어 렌더링이 된다. 특히나 스마트폰을 사용한 증강현실에서는 스마트폰의 카메라와 HMD의 렌즈로 인해서 발생하는 왜곡이 합해져서 보다 복잡한 형태의 왜곡이 발생하게 된다. 이러한 왜곡은 사용자에게 시각적인 인지나 인식 기능에 부조화를 야기하게 된다. 유리와 같은 투명 디스플레이를 궁극적인 형태의 HMD라고 생각하면 최대한 이런 왜곡을 없애서 투명한 것과 같은 효과를 주어야 한다. 이 논문에서는 스마트폰 기반 비디오 투과식 증강현실 방식에서 왜곡을 보정하고 시야각을 조정하여 투명에 가까운 효과를 주는 방법을 제시한다. 논문에서 왜곡 보정 및 시야각 조정 모듈을 개발하고 이에 대한 성능을 측정하였다.
최근 입체영상구현 기술연구는 현실감 있는 영상을 제작하기 위해서 다양하고 새로운 영상 제작방법들이 시도되고 있다. 하지만 입체영상 재현의 기술적 문제에 집중되어 있고 3D 그래픽스를 기반으로 한 입체영상 제작 기술에 관한 연구는 부족한 실정이다. 또한 그래픽스 환경에서 입체영상콘텐츠에 대한 입체감을 극대화 할 수 있는 기법이 필수적이다. 따라서 본 연구는 3차원 입체영상을 제작하는 과정에서 그래픽스 환경에서 실재감 있는 영상을 제작하기 위한 다양한 입체제작 원리와 제작을 활용한 영상보정 기법을 사용하여 키스톤 왜곡에 대한 현상을 보정하고 구현 가능한 제작방법을 제시하였다.
본 논문은 유비쿼터스 이동로봇의 자기위치인식에 적용되는 비젼시스템의 왜곡된 영상을 보정하기 위한 실용적인 방법을 제안하다. 이동로봇에서 자기위치인식은 필수적인 요소이며 카메라 비젼시스템을 이용하여 처리 가능하다. 자기위치인식에서 비젼시스템은 넓은 시야를 확보하기 위해 어안렌즈를 이용하는데, 이는 영상의 왜곡을 발생한다. 또한 이동로봇은 지속적인 움직임을 가지므로 빠른 시간 내에 영상을 처리하여 자기위치를 인식해야 한다. 따라서 이동로봇에 적용 가능한 실용적인 영상왜곡 보정기법을 제안하고 실험을 통하여 성능을 검증한다.
어두운 장면에 대해 획득된 영상의 대비 향상을 위해 일반적으로 사용하는 히스토그램 평활화나 감마 커브 보정 기법들은 영상의 전반적인 대비 향상에는 효과적이나 부분적인 영역에 대한 영상 화질 저하를 유발한다. 이러한 점을 해결하기 위해 최근 주변의 평균 밝기 값을 이용하여 대비를 향상시키는 다중 Retinex 알고리즘이 제안되었다. 그러나 칼라 영상에서 채널별 지역적 평균 밝기 값을 추정할 때, 영상 내에 단색의 채도가 높은 물체가 존재 할 경우 물체의 색도가 영향을 미쳐 색이 왜곡되는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 다중 Refiner 알고리즘에서 사용되는 채널별 주변의 평균 밝기 값을 보정하기 위해 영상의 주색도 값을 추정한다. 영상의 평균 색도는 광원의 색도 정보를 포함하고 있기 때문에 이를 제거하기 위하여 영상의 밝은 영역에서 광원의 색도 값을 추정하고 이를 평균 색도 값에 나누어주어 영상의 주색도 값을 추정한다. 또한 다중 Retinex 알고리즘의 결점인 낮은 채도를 CIELAB 표준 색 공간에서 색상을 유지하면서 보정하였다.
SAR 영상은 기존의 전자광학적 센서가 갖고 있는 자료취득의 제한을 극복하고, 광학적 센서와 상호보완되는 정보를 제공한다. 하지만 SAR 센서와 지면의 기하학적 특성으로 인하여 영상에 내재되어 있는 다양한 기하학적 왜곡을 제거할 필요가 있다. SAR 영상의 기하보정 방법으로 여러 가지 다양한 기법이 소개되고 있지만, SAR 영상을 정확하게 기하보정하는 것은 쉽지 않다. 특히 Radarsat 위성에 채택되고 있는 "International" 타원체와 국내의 "Bessel" 타원체간의 변환관계가 확립되지 않아 기하보정에 어려움이 있다. 보편적으로 많이 이용되는 모의영상을 이용한 기하보정 방법과 공선조건식을 응용한 기하보정 방법에는 수치표고모형이 이용된다. 본 연구에서는 기하보정에 사용되는 방법간의 장점과 단점을 파악하고 국내에 적용될 수 있는 방법을 찾아냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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