웹상에서 제공되는 영상정보 자원의 양이 급증하고 이용자들의 문화적인 수요가 높아진 것에 비해 영상정보를 포괄적으로 기술할 수 있는 체계적인 서지기술은 부족한 실정이다. 기존의 영상정보 기술 메타데이터 요소로는 이용자가 탐색하고자 하는 정보자원을 적절하게 검색하거나 혹은 검색된 자원 중에서 서로 연관성이 있는 정보를 그룹화하여 보여주는 것이 불가능하다[1]. 따라서 영상정보 자원이 지니는 다양한 수준과 다양한 측면의 특성을 표현해 내기 위해 국내에서 제안된 영상정보 분야의 새로운 메타데이터 표준이 제시되었다. 본 논문에서는 제안된 영상정보 분야의 메타데이터를 기반으로 하는 영화 Context 검색 엔진을 개발하였고, 이에 따라 추후에 적절한 정보자원의 검색과 연관성 있는 정보의 그룹화로의 확장을 가능하게 할 것이다.
]일반적으로 기존의 동영상 처리 방법들은 처리 대상 동영상 데이터의 메타 데이터 정보에 기반한다. 하지만, 동영상 데이터의 메타 데이터 정보는 해당 동영상의 상세한 의미적인 정보까지 표현하는데는 한계를 갖는다. 따라서, 메타 데이터 정보에 기반한 동영상 처리 기술은 다양한 동영상 정보를 보다 효율적으로 처리하는데 한계를 갖는다. 본 논문에서는 다양한 동영상 정보들을 효율적으로 분류하기 위한 방법으로 영상 정보에 기반한 직접 분류 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 영상 분류 방법에서는 관리자가 기준으로 제시한 동영상에 대한 마이닝을 수행하여 해당 동영상의 특성정보를 추출하여 동영상 분류의 기준이 되는 동영상 특성정보 프로파일을 생성한다. 이어서, 분류 대상 동영상들에 대해서 각 동영상을 기준 동영상의 특성정보 프로파일과 비교하여 유사성을 분석하고, 이론 기준으로 각 동영상을 분류한다. 또한, 분류 과정에서의 수행 속도를 향상 시키기 위한 방법으로 통합 프로과일 생성 및 비교 기법을 제시하며, 동영상 분류 과정에서의 정확도를 높이기 위한 가중치 기반 비교 방법을 제시한다. 끝으로 다양한 동영상 데이터를 활용한 유사도 비교 실험을 통해 제안된 방법의 효율성을 검증한다.
최근 영상의 활용도의 증가에 따라, 비정형 영상 데이터에 대한 양이 기하급수적으로 증가하였다. 디지털 영상을 획득할 시에 처리/압축/저장/전송/재생산 등의 과정을 거치면서 왜곡을 수반하게 되며 영상의 품질을 저하시키는 요인이 된다. 영상의 품질은 활용 결과에도 큰 영향을 미치기 때문에 품질이 저하된 영상은 분류를 하는 것이 중요하다. 하지만 사람이 수신된 모든 영상에 대해서 직접 분류를 하는 것은 많은 시간과 비용이 소요된다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사람이 인지하는 주관적인 영상 품질 평가와 유사하게 품질에 대한 평가를 위한 왜곡영상의 특징정보를 검출 및 분석하는 방안에 대해서 제안한다. 본 방법은 사람이 영상을 인지할 때 가장 많이 사용되는 요소인 색상에 대한 선명도, 블러와 노이즈에 대한 특징정보를 이용한다. 검출된 특징정보를 공간 도메인으로 변환함으로써 왜곡 영상별 특성을 분석하였다. 실험을 위해서 IQA 데이터베이스인 LIVE를 이용하였으며, 원본영상 및 5가지 유형의 왜곡영상으로 구성되어 있다. 실험결과 품질이 좋은 영상과 왜곡영상에 대한 특성을 검출할 수 있었다.
텍스처 정보는 정지 영상 뿐 아니라 동영상 분석에서도 많은 정보를 제공한다. 이러한 텍스처 정보를 동영상의 움직임 분류에 사용하여 기존의 색, 색영역의 배치 정보, 기준 형상, 명도 텍스처 등을 기본 탐색 키로 삼는 동영상 검색 시스템에 텍스처 특성을 움직임 정보에 적용하여 저 수준 정보에서 움직임 정보가 직접적으로 추출될 수 있음을 보였다. 이 방법의 장점은 배경 소거, 오브젝트 추출 및 추적, 참조 곡선 탐색 등 많은 계산량을 요구하는 연산들이 없이도 움직임 정보를 압축 동영상에서 추출할 수 있다는 것이다. 또한 동영상은 데이터의 양이 매우 크기 때문에 압축되어 있는 것이 필수인데 본 연구에서는 웨이브릿으로 압축되어 있는 동영상에서 움직임 정보가 고주파 부분에 집중되어 있는 점을 이용하여 역변환을 거치지 않고 직접 템포럴 텍스처를 생성하였다. 따라서 계산 속도를 향상시켰으며 계산 과정도 행렬 연산을 기본으로 수행하여 계산 과정을 간단하게 하였다.
의료영상정합은 환자의 해부학적 정보와 기능적 정보를 혼합함으로써 기능이상부위의 해부학적 위치를 판별하기 위한 목적으로 널리 이용되고 있다. 그러나 실제적으로 여러 종류의 환자영상 취득이 어렵거나 해부학적 영상정보가 손실되는 경우가 적지 않다. 따라서 표준 정상인 해부학적 영상과 환자 기능영상을 정합함으로써 보다 객관적인 환자 기능이상부위 분석이 요구된다. 이는 다중개체, 다중모달리티간 영상정합으로 기존의 표면정보 또는 복셀정보 기반 방법으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 두 대상영상 표면 뿐 아니라 내부 볼륨까지 대응시킬 수 있는 표면정보와 복셀정보를 혼합 적용한 기법을 제안한다.
본 논문에서는 깊이정보(depth-map)의 저작권 보호를 위한 영상암호화 알고리즘을 제안한다. 이 기술은 일반적인 자연영상과 유사한 화소분포로 표현이 되는 깊이정보 영상의 데이터 일부분을 암호화하여 전체 영상데이터의 시각적인 보안을 확보한다. 실험결과 제안한 영상암호화 알고리즘은 깊이정보 데이터의 일부분만을 암호화하여 전체 깊이정보 영상의 데이터를 효과적으로 은닉하는 것을 확인하였다.
최근 인공위성 영상자료의 해상도가 높아짐에 따라 영상을 통해 얻을 있는 정보의 양이 증가하고 있다. 영상의 식별력이 증가함으로써 영상에서 얻을 수 있는 정보량이 증가하지만 그와 함께 정보의 질이 향상되었다고 판단하기는 어렵기 때문에 지형과 영상의 정밀보정은 매우 중요하다 특히, 광학센서 기반의 인공위성 자료는 영상자료의 공간해상도 뿐만 아니라 촬영시기, 지형형태 둥 많은 내ㆍ외부 조건에 따른 특성을 가지고 있다. 이러한 특성은 표고가 높은 지형에서 더욱 크게 영향 받는다. 이에 본 연구에서는 Kompsat EOC 및 Spot-5 등 다양한 광학위성 센서에 대한 지형효과 특성을 위성의 기하정보 등록방법에 따라 분석함으로써 자료 이용의 효용성 제고에 기여하고자 한다.
MRI 영상은 뇌의 해부학적 정보와 기능적인 정보를 제공하는 유용한 도구이다. MR 뇌 영상은 2차원 영상뿐만 아니라 3차원 영상도 임상적으로 중요하다. MR 영상에서 뇌영역의 추출방법으로는 형태학적인 방법, 히스토그램을 이용한 방법, 에지 정보를 이용한 방법, 지식 기반을 이용한 방법들이 있다. 본 논문에서는 region growing을 이용하여 MR 영상에서 뇌 영역을 추출하였다. 3차원 가시화를 위하여 오픈 소스인 VTK를 이용하여 Ray Casting 알고리즘으로 구현하였다. 그리고 의료영상에서 사용되는 각종 단면을 3차원 뇌 영상에서 재구성하였다. 256×256 크기의 71 뇌MR 영상 70장을 이용하여 실험하였다. 향후 연구과제로 MR 영상에서 뇌 영역추출방법과 원영상의 전처리 과정의 연구가 필요하다.
인터넷의 시대에 들어오게 되면서 현대는 무한한 정보바다의 물결에 휩쓸려가고 있으며 이러한 경향과 더불어 멀티미디어 데이터의 양도 급격히 늘어나고 있다. 인터넷의 가장 큰 특징이자 장점인 접근 가능성은 무제한으로 어떠한 정보 컨텐츠라도 이용 가능하게 한다. 그렇지만 접근 가능성은 누구나 쉽게 디지털 정보의 복제를 가능하게 함으로써 타인의 지적 재산권에 침해를 줄 수 있게 되었다. 이를 해결하기 위한 방법으로 워터마크 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 동영상 자막 정보인 SMI 파일을 동영상 내에 숨기는 방법을 이용하여 자막 정보 및 동영상 정보의 저작권 및 무결성 보호를 하고자 한다. 본 논문에서는 자막 정보를 분리, 암호화하여 동영상 내의 프레임에 삽입하는 방법을 제시한다. 동영상에 영향을 미치지 않는 각 프레임 내의 최하위 비트에 자막 정보를 삽입하여 다른 사람들이 동영상을 편집한 경우에는 자막 정보를 제공받지 못하도록 한다.
영상의 영역 분할을 통한 다시점 영상의 생성기법을 제안한다. 본 논문에서는 다시점 영상을 생성하기 위해 공간적으로 색상 정보와 시간적으로 움직임 정보를 이용하여 객체를 추출하고 이로부터 다시점 영상을 생성하게 된다. 색상 정보는 움직임 정보로는 정확한 외곽을 추출하지 못하기 때문에 정확한 외곽을 추출하기 위해 사용되어진다. 색상의 동질영역을 구분하기 위하여 휘도와 색차를 이용하며, 정합창을 사용하여 화소기반의 움직임 예측을 수행한다. 다음 단계로 색상 정보와 움직임 정보를 통해 독립적으로 얻어진 결과를 결합하게 된다. 움직임 예측을 통해 얹은 움직임의 세기값을 색상정보를 이용해 얻은 영역에 할당하고 이를 깊이값으로 변환하게 된다. 2차원의 입력 영상과 변환되어진 깊이값을 통해 회전변환의 과정을 거쳐서 최종의 다시점 영상이 생성된다. 실험을 통해서 제안된 알고리즘이 효과적으로 다시점 영상을 생성함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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