능동 감시 카메라에서 얻어진 연속 영상에는 카메라의 움직임에 의해 발생하는 전역 움직임과 이동 물체의 국부 움직임이 동시에 존재한다. 따라서 이동 물체의 자동 추적을 위한 영상 기반의 실시간 감시 시스템의 구현을 위해 이동 물체의 국부 움직임만을 검출하고 추적할 수 있는 효과적인 알고리즘이 요구된다. 이 논문에서는 연속 영상의 차영상을 이용하는 빠르고 효율적인 움직임 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 우선 물체의 속도를 고려하여 이전 영상을 선택하고. 현재 영상과 선택된 이전 영상에 존재하는 전역 움직임을 빠르고 정확하게 추정하기 위해 신뢰성 있는 소수의 정합 블록만을 선택하여 사용한다. 마지막으로 현재 영상과 전역 움직임이 보상된 이전 영상의 차영상을 얻고, 현재 영상과 차영상의 상관 관계를 이용하여 차영상에 존재하는 강한 잡음을 효과적으로 제거하여 이동 물체 영역을 추출한다. 팬틸트 유닛과 AMD 800MHz 프로세서가 내장된 PC로 구성된 능동 카메라 시스템에 제안한 알고리즘을 적용하였다. 이 시스템은 320$\times$240 크기의 영상을 처리하며 수평 수직 방향의 $\pm$20 탐색 영역에서 전역 움직임을 추정할 때 약 50 frames/sec 의 속도로 움직임 검출이 가능하므로 빠른 이동 물체의 실시간 추적에 적합하다.
방사광 영상은 내부가 보이지 않는 생물학적 검체의 구조를 관찰하는데 사용될 수 있으며, 조직의 고정이나 염색없이 비침습적으로 조직의 미세 구조를 관찰하는데 유용하다. 본 연구에서는 포항방사광가속기의 1B2 빔라인에서 개발한 경엑스선(hard X-ray) 현미경을 이용하여 11.1 KeV의 에너지에서 인간 유방 조직의 현미경적 영상을 얻고자 하였으며, 고해상도의 영상을 얻기 위해 동심원 회전판(zone plate)과 위상차 영상기법을 사용하였다. 실험 결과 경 엑스선 현미경을 이용하여 유방 섬유낭성변화와 유방암 조직의 방사광 미세 영상을 얻었으며, 이들 영상의 공간 해상도는 60 nm로 각각의 유방 조직의 미세 구조를 관찰하기에 충분하였다. 또한 방사광 미세 영상과 기존의 유방촬영 영상을 비교하였을 때, 방사광 미세 영상에서 각 조직의 특징적인 형태학적 변화가 더 뚜렷하게 나타나는 것을 관찰할 수 있었다. 결론적으로, 경엑스선 위상차 현미경을 이용한 방사광 영상은 유방 질환의 진단에 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 생각되며, 임상적으로나 여러 연구 목적으로 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
하모니 영상은 초음파의 비선형 전파 과정에서 발생된 하모닉 성분을 영상화 한다. 하모닉 영상은 초음파에 비선형적으로 반응하는 초음파 조영제를 사용하여 하모닉 성분의 발생을 최대화 하고 있다. 일반적으로 현재 임상적으로 사용되는 하모닉 영상은 2차 고주파 성분을 사용한 것을 의미한다. 2차 하모닉 영상은 주파수의 상승으로 공간 분해능이 향상된다. 초음파 조영제를 이용하는 경우 서브 하모닉, 울트라 하모닉의 발생도 유의할 것으로 기대되지만 이에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 서브 하모닉은 상대적으로 2차 하모닉보다 전파 과정에서 감쇠 효과가 작기 때문에 심부의 영상에 유리하다 서브 하모닉 및 울트라 하모닉 성분 검출은 초음파 변환기의 대역폭에 대한 제한을 2차 하모닉에 비해 상대적으로 덜 받는다. 본 연구에서는 진단용 초음파에 의해 초음파 조영제에서 방사하는 하모닉 성분의 크기를 시뮬레이션 하였다. 수치해석은 Gilmore Equation을 이용하였으며, 초음파 조영제의 탄성 효과는 무시하였다. 초음파 조영제의 크기와 초음파의 MI에 따라 하모닉 성분의 크기를 정량적으로 비교하고, 서브 및 울트라 하모닉 영상의 구현에 대해 토의하였다.
동영상에서 움직임 검출을 위해서 가장 일반적으로 사용하는 방법은 차영상을 이용하는 방법이다. 그러나 프레임 단위의 차영상을 이용할 때 간혹 카메라, 그래버 카드, 또는 기상 조건에 따라 가우시안 잡음이 발생할 경우 이를 극복하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 움직임 검출이 사람이나 차량과 같이 객체의 크기가 큰 경우를 추출한다는 가정 아래, 차영상으로 생긴 가우시안 잡음 형태가 들어간 영상에서 형태학적 필터링 및 이진화를 동시에 수행하여 움직임 검출에 있어서 에러가 발생하는 부분을 감소시켜 대략적인 큰 물체의 움직임을 검출할 수 있음을 확인하였다. 따라서, 안개가 낀 날과 같이 차영상에서의 한계를 극복하는 대안으로서 움직임을 추정하는 곳에 사용될 수 있다.
본 논문은 영역을 병합할 때 두 영역의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 칼라영상 분할 기법을 제안하였다. 이는 먼저 영역의 경제전 정보를 잘 보존하기 위해서 RGB 공간상에서 수리형태학 필터와 변형된 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 켤라 영상을 과분할한다. 그리고 영역간의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 영역 병합 과정을 반복 수행하여 칼라 영상의 분할 결과를 얻는다. 이는 인간 시각 시스템이 색상, 채도, 명도의 형태로 색을 구분하는 것을 기반으로 한다. 명도가 낮지 않는 경우에 색차 보다 색상 차가 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 영역 병합의 제한 조건으로 사용한다. 실험 결과에서 제안된 칼라영상 분할 기법은 다양한 칼라영상에 대하여 미리 설정된 재수의 영역으로 효율적인 분할 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 낮은 해상도의 영상을 높은 해상도의 영상으로 보간하는 과정에서 각각의 픽셀에 대해 최적화된 매개변수를 적용하는 새로운 적응적 3차 회선 보간 기법을 제안한다. 기존의 3차 회선 보간 기법은 보간하려는 영상에 대해 동일한 매개변수를 적용하여 각 픽셀의 고유한 특성을 적응적으로 반영하지 못하였지만, 제안한 보간 기법은 픽셀의 정보에 따라 매개변수를 최적화하여 반영함으로써 주어진 영상을 고화질 영상으로 보간한다. 여러 가지 영상을 통해 본 논문에서 제안한 보간 기법과 기존에 알려진 보간 기법들을 비교하는 실험을 하였고, 도출된 실험 결과를 객관적인 지표로 제시하여 우수함을 입증하였다.
우리나라는 1960년대부터 급속한 도시화가 이루어졌으나, 현재까지 활용되어온 위성영상들은 1970년대 이후에 얻어진 영상들이기 때문에 과거 1960년대 한반도 지역의 지형정보를 제공해 줄 수 있는 자료가 거의 없다. 최근에 일반인에게 공개된 CORONA 영상은 과거 1960년대의 한반도 지형정보를 고해상도 및 광역적 범위로 제공할 수 있는 영상으로써, 도시, 산림, 환경 등 여러 분야의 변화탐지 자료로 활용성이 크다. 본 연구에서는 1960년대의 CORONA 영상을 이용한 과거 한반도 지역 모자이크 영상의 제작을 목적으로 하였으며, 이를 위하여 기하보정 방법으로 1차, 2차, 3차 다항식과 변형된 공선조건식에 대한 정확도를 평가하였다. 정확도를 평가한 결과 엄밀식의 정확도가 가장 높았으나 지상 기준점 취득의 문제로 인해 20개의 기준점을 사용한 2차 다항식으로 기하보정을 수행한 후 한반도 모자이크 영상을 제작하는 것이 효율적이라는 결론을 얻었다. 이를 바탕으로 1960년대 한반도 지역을 모두 포함하는 CORONA 모자이크 영상을 생성하였으며, 생성된 모자이크 영상은 도시계획이나 변화탐지와 같은 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 예상된다.
스마트폰과 HDTV의 보급에 따라 고해상도, 고화질의 영상에 대한 요구가 더욱 커지고 있다. 그에 발맞추어 관련 업체에서도 차세대 영상기기에 대한 개발에 박차를 가하고 있다. 또한 HDTV의 4배 이상의 해상도를 갖는 UHD에 대한 많은 기관들의 관심은 자연스레 표준화 단체들의 주목을 받게 만들었으며, 동영상 표준화 단체들도 높은 해상도, 고화질의 영상에 대한 압축 기술의 필요성을 공감하게 되었다. 현재 MPEG과 VCEG는 공동으로 차세대 비디오 코덱인 HEVC의 표준화작업이 진행 중에 있으며, UHD영상에서의 압축효율까지를 염두에 둔 코덱이 표준화될 예정이다. 본 연구에서는 현재까지의 HEVC 표준화 동향과 기술에 대해 살펴본다.
본 논문은 영역을 병합할 때 두 영역의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 칼라 영상 분할 기법을 제안하였다. 이는 먼저 영역의 경계선 정보를 잘 보존하기 위해서 RGB 공간상에서 수리형태학 필터와 변형된 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 칼라 영상을 과분할 한다. 그리고 영역 간의 색상 차를 제한 조건으로 사용하는 영역 병합 과정을 반복 수행하여 칼라 영상의 분할 결과를 얻는다. 이는 인간 시각 시스템이 색상, 채도, 명도의 형태로 색을 구분하는 것을 기반으로 한다. 명도가 낮지 않는 경우에 색차 보다 색상 차가 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 영역 병합의 제한 조건으로 사용한다. 실험결과에서 제안된 칼라 영상 분할 기법은 다양한 칼라 영상에 대하여 적은 개수의 영역으로 동일한 색상을 가지는 영역의 경계선을 유지하는 효율적인 분할을 보임을 확인하였다.
다시점 동영상 부호화기는 서로 다른 카메라에 의해 영상을 획득하므로 카메라 내부 파라미터의 차이나 조명의 차이 및 변화 등에 의한 시점 간 명도 성분의 불균형을 가지고 있다. 이로 인해 잘못된 변이 추정이 이루어질 수 있으며, 따라서 전체적인 다시점 동영상 부호화의 성능을 크게 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 레지듀얼이 가지고 있는 밝기 차 정보를 이용하여 시점 간의 불균형을 해소하는 가중치 예측 알고리듬을 제안한다. 주변의 인과적인 블록의 레지듀얼 정보를 이용하여 현재 블록과 참조 블록의 밝기 차를 예측하고, 이 값을 이용해 시점 간 불균형을 보정 한 후 변이 추정을 수행한다. 변이 보상 후 계산된 현재 블록의 레지듀얼 평균값을 앞에서 예측된 밝기 차의 값에 누적하여 다음 블록의 밝기 차 예측에 사용한다. 제안된 방법을 실험 영상에 적용한 결과 평균적으로 약 0.2dB의 이득을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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