본고에서는 ITU-T P.910 권고사항을 이용하여 영상 화질의 주관적 평가를 실시하였다. 최악의 평가 결과의 경우를 고려하더라도 스마트폰 등의 무선단말기에서는 500kbps 이상으로 부호화할 경우 원본의 영상과 뚜렷한 차이를 인지하지 못하는 것으로 분석되었으며, 원본영상 대비 테스트 영상의 주관적/객관적 화질평가 결과는 시각적으로 원본 영상과 테스트 영상 간의 품질 차이를 인지하지 못하는 수준인 것으로 나타났다. 이와 같은 점을 고려할 때 입력 영상 및 출력 영상 그리고 대역폭 관계를 고려하여 타깃 비트 레이트(target bitrate)를 적절하게 설정하는 것이 필요하다. 비트 레이트가 증가함에 따라 느끼는 이용자들의 주관적인 만족도는 점차 감소하지만, 네트워크 비용은 체증하기 때문에 적절한 수준의 비트 레이트 설정이 사회적으로 바람직할 수 있다.
전자현미경은 전자빔을 이용하여 나노 수준의 분해능으로 초미세 구조물을 관찰할 수 있는 측정 장치이다. 이러한 전자를 소스로 사용하는 현미경에서 전자총의 특성을 파악하는 것은 전자현미경의 광학계를 설계하거나 그 성능을 평가할 때 매우 중요하다. 본 연구에서 제작한 전자총 평가 시스템은 전자총의 특성인 각전류밀도와 가상 전자원 크기를 측정할 수 있다. 이러한 특성을 정확하게 도출하기 위해서는 우선 가상 전자원의 위치를 알아야 한다. 전자총 평가 시스템은 전자총에서 방출된 전자빔을 형광 스크린에 조사하여 전자빔을 가시광선으로 변환하고, 형광 스크린 반대편에서 광학 현미경 렌즈가 장착된 카메라를 이용하여 빛으로 변환된 전자빔을 촬영하여 영상으로 획득 할 수 있다. 본 발표는 이렇게 획득한 영상에서 MathWorks(R)사의 MATLAB(R) 소프트웨어를 이용하여 물리적인 거리를 도출하기 위하여 사용하는 영상처리기법을 소개한다. 사용한 영상처리는 픽셀을 기반으로 계산하였으며, 취득 영상의 잡음을 제거하는 방법, 형광 스크린에서 획득한 전자빔에서 전자빔의 중심점 찾는 방법 및 이동한 전자빔의 거리를 계산하는 방법 등이 있다.
우리가 살아가는 3차원 이상의 지형공간을 영상으로 구형하기 위하여 필수적으로 요구되는 DEM을 비교적 손쉽게 확보할 수 있는 SPOT 영상을 이용하여 자동으로 생성할 수 있는 방법을 제시하고 에피폴라 투영법에 의한 결과영상의 평가를 통하여 몇 가지 좋은 방법을 제안하고자 한다 현재 보유하고 우리나라 춘천시의 SPOT 위성 팬크로 영상과 수치지도의 DEM영상과의 생성결과를 비교 평가하였다. SPOT2-3호(10m)에서 수집한 중복영상에서 자동으로 수치표고모델을 작성함으로서 다양한 영상정보의 활용이 가능해 따라 입체영상지도제작 및 분석이 가능해지고 있다. 본 연구에서는 SPOT 60km의 춘천지역을 대상으로 한눈에 영상과 영상을 재현할 수 있도록 고해상도의 인공위성 영상자료를 처리하여 영상지도를 제작하기 위한 수치표고모형을 자동으로 추출할 수 있도록 하였다.
복합적인 감성기반 영상 검색 시스템을 구축하기 위해서는 감성속성으로 영상을 찾는 검색은 물론이고, 주어진 영상의 감성특성을 알아내는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 특성으로부터 감성을 매핑하는 신경망을 구축하고 다양한 실험으로 그 가능성을 보인다. 여기에서 영상특징으로 웨이블렛계수와 위치정보를 사용했고, 감성공간으로는 SD법으로부터 14개의 형용사쌍을 추출했다. 이 두 공간의 매핑에 사용된 신경망의 입력으로 영상에서 얻은 RGB 색상당 36개의 총 108개의 웨이블렛 개수를 사용했고, 출력은 14개의 감속속성당 7등급으로 총 98개로 구성했다. 총 6명이 영상을 보고 평가한 감성평가데이터중에서 2명이 각각 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%이상의 인식률을 보였다. 4명이 각각 90개씩 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%의 인식률을 보였다. 또한 공통된 감성을 신경망을 통해 인식할 수 있는지 판단하기 위해 600개씩 2명으로부터 얻은 1200개의 데이터에 대해서 1000개를 학습시키고 200개를 테스트하고, 100개씩 4명으로부터 데이터에 대해서 360개를 학습시키고 40개를 테스트해 본 결과, 전자의 경우 오류율 8, 후자의 경우 0.7~0.8 범위였다.
영상분할은 관심대상이 되는 물체의 영역을 추출하기 위한 객체기반 영상분류의 전처리과정으로서 원격 탐사 영상분석에서 그 중요성 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 분광 및 공간정보를 반영할 수 있는 새로운 분할방법을 제안한다. 이를 위해 우선 다중분광 에지정보의 지역적 변이특성을 이용하여 영상에서 자동으로 초기시드 점을 추출하였다. 추출된 시드 점과 이웃하는 점들과의 유사성을 기반으로 영역 확장의 우선순위를 결정하는 MSRG가법을 이용하여 영상분할을 수행하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 기존에 위성영상분할에 많이 사용된 유역분할법과 영역성장기법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 정량적 비교평가 방법으로는 무감독 영상분할 평가 측정치와 동일한 조건하에서 수행된 객체기반 분류 정확도를 이용하였다. 실험 결과 제안한 기법은 고해상도 위성영상의 객체기반분석에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
본 연구에서는 영상 기반 방사선 치료기기의 영상 QA를 위한 필요한 추가적인 요소를 포함시킨 QA 팬텀 시제품을 개발하였다. 개발된 팬텀은 크게 영상 질 평가 부분과 정합 정확도 평가 부분의 두 가지로 이루어져 있다. 영상 질 평가를 위해 CT number 선형성과 공간 해상도 평가가 가능하게 설계되었고, 정합 정확도 평가를 위하여 간단한 이동 및 회전조절이 가능하게 설계되었다. 제작된 팬텀의 영상은 일반 CT와 Tomotherapy의 MVCT에서 획득되었고, 두 영상 모두 해상도 평가 기준을 충족하였다. 이 팬텀은 일간 영상 QA를 위한 간단하고, 효율적이며, 그리고 영상 정합 평가의 새로운 개념을 제시했다는 데에 큰 의의가 있다.
최근 방사선치료 분야에 있어서 환자 선량이 중요한 쟁점이 되고 있다. 선량 감소를 위해 선진 기술을 이용한 방사선치료 시 사용하는 진단영상 장비에 대한 평가가 이루어져야 한다. 특히 CT는 방사선치료 분야에서 널리 사용되는 영상 장비이며, 본 연구에서는 CT의 선량과 영상에 대한 평가를 실시하였다. 선량과 영상을 동시에 비교할 수 있도록 동일한 조건 하에서 평가를 실시하였다. 또한 몬테카를로 시뮬레이션 툴인 MCNPX를 이용한 선량과 영상 평가가 가능하다는 것을 확인하였다. 저 선량 CT 영상의 질을 향상시키기 위하여 MLEM기법을 이용한 반복적 영상재구성 기법을 구축하였다. 본 연구의 평가 방법을 통해 방사선 치료 분야에서의 환자 선량을 줄이는 것뿐만 아니라 산업 연구 분야에서의 영상장비들의 총체적인 평가가 가능할 것이다.
본 논문에서는 그래디언트 히스토그램을 기반으로 하는 영상 품질 평가 알고리즘을 제안하였다. 이는 목표 영상의 그래디언트 영상을 히스토그램으로 나타낼 경우 영상의 특성을 잘 나타낸다는 장점을 이용하였다. 제안한 방법에서 영상의 품질은 목표 영상에서 얻어진 그래디언트 히스토그램의 기울기에 의해 평가되고, 그래디언트 히스토그램을 대표하는 선의 기울기는 RANSAC (Random Sample Consensus)에 의해 측정된다. LIVE 영상 품질 평가 데이터베이스를 사용한 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘이 현존하는 다른 알고리즘에 비해 실제 사람의 영상에 대한 평가와 유사하다는 것을 확인할 수 있다.
안경식 3차원 입체영상 콘텐츠에 대한 사용자 평가는 객관적/주관적 평가 방법을 활용하여 많은 연구가 이루어지고 있지만 무안경식 3차원 입체 영상 콘텐츠에 대한 사용자 평가는 미비한 실정이며 특히 생체신호를 적용한 객관적 평가에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 무안경 입체 영상 화질에 대한 객관적 사용자 평가 도구개발을 위한 사전연구로서 무안경 입체영상 화질 변화에 따른 뇌파(Electroencephalogram, EEG)의 변화를 분석하였다. 이를 위하여 무안경식 입체영상 시스템의 디스플레이로 활용되고 있는 렌티큘러 방식 입체 영상을 최적입체영상과 왜곡입체영상으로 구분하여 제작하고, 이를 총 26명의 피험자에게 차례로 제시하며 8개 채널의 뇌파를 측정하였다. 각 영상 시청시 획득한 뇌파를 채널별과 주파수별로 분류하여 통계적 상관관계를 분석하였다. 분석 결과 뇌파진동 중 알파파의 경우 최적입체영상과 왜곡입체영상 사이에서 통계적으로 유의미한 차이가 확인되지 않았으나 베타파의 경우 통계적으로 유의미한 차이가 확인되었다. 베타파의 경우 왜곡입체영상에서 최적입체영상보다 통계적으로 유의미하게 높게 나타났으며 이는 왜곡입체영상 시청 시 피로감 또는 불안감 증폭에 따른 베타파의 뇌파활동이 높아진 것으로 해석된다. 본 연구결과를 바탕으로 뇌파분석 기법이 렌티큘러 방식의 무안경 입체영상 화질 평가를 위한 객관적 평가 수단으로 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
이 논문은 Matched Filter 기술을 사용해 다양한 영상 중 얼굴 영상을 분류하는 연구에 대해서 기술한다. 기본 목표는 얼굴 영상과 그 외의 영상을 분류할 수 있는 효과적인 필터를 개발하는 것이다. 이런 Matched Filter는 Fourier 역변환을 사용해 훈련영상(Training Image)으로부터 얻을 수 있다. 실험평가는 Yale대학의 얼굴 데이터베이스의 얼굴영상과 다양한 형태를 보이는 임의의 영상으로 평가한다. 우리는 여기서 얼굴 영상을 분류하기 위한 방법 중 한가지로서 Matched Filter를 이용할 수 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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