최근에 위,변조 영상의 처리이력 복구를 위한 포렌식 툴로서 미디언 필터링 (MF: Median Filtering) 검출기가 크게 고려되고 있다. 미디언 필터링의 분류를 위한 미디언 검출기는 적은 양의 특징 셋과 높은 검출율을 갖도록 설계되어야 한다. 본 논문은 변조된 영상의 미디언 필터링 검출을 위한 새로운 방법을 제안한다. BMP를 미디언 윈도우 사이즈에 의하여 여러 미디언 필터링 영상으로 변환하고, 윈도우 사이즈에 따른 차분포 값을 계산하여 그 값으로 미디언 필터링 윈도우 사이즈와 같은 특징 셋을 만든다. 미디언 필터링 검출기에서, 특징 셋은 잠재성장 모델링 (LFM: Latent Growth Modeling)을 사용하는 모델 특성으로 변환된다. 실험에서, 테스트 영상은 TP (True Positive)와 FN (False Negative) 두 분류로 판별된다. 제안된 알고리즘은 분류 효율성이 TP와 FN의 혼동에서 최소거리 평균이 0.119로서 훌륭한 성능임이 확인 되었다.
칼라 영상은 단색조의 영상에 비해 인간의 시각을 크게 향상시킨다. 따라서 칼라 영상 처리에 관한 연구는 매우 중요하다. 칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 여러 형태의 필터들이 개발되어 왔는데 혼합된 잡음에서 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 우수한 성능을 보였다. 그러나, 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 필터링 과정이 영상의 전 영역에 걸쳐 균일하게 적용되어지기 때문에 윤곽선 이동이 일어나 blurring 현상이 심하게 나타나는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 윤곽선 영역과 smooth 영역을 구분한 뒤 각 영역에 적합한 선택적인 필터링을 하는 조건적인 퍼지 클러스터 필터를 제안하였고 제안된 조건적인 퍼지 클러스터 필터는 기존의 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터에 비해 혼합된 잡음에서 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 주어진 영상을 필터링하여 영상의 스타일을 제거하는 방법을 제시한다. 스타일이 제거된 영상은 영상분류, 특징점 인식, 영상 분할 등의 다양한 용도에 쓰일 수 있다. 또한 원래 영상과 스타일이 제거된 영상을 비교하여 영상의 스타일을 유추할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 주어진 영상에서 스타일 벡터를 계산한 후 계산된 스타일벡터를 이용하여 영상에 양방향 필터링을 적용한다. 이 때 영상의 경계 부분에서 스타일을 효과적으로 분리하는 방법과 다중 해상 처리 방법을 적용하여 다양한 크기와 방향의 스타일을 찾아낸다. 그 결과 주어진 영상에서 다양한 크기와 방향의 스타일을 제거하고 영상의 중요한 내용만을 효과적으로 나타낸다.
본 연구에서는 웨이블릿 변환과 경계선 검출 필터를 이용하여 초음파영상의 다해상도 분해를 한 후 경계선 검출 필터링을 통해 초음파 영상의 화질을 개선하는 방안을 제안하였다. 제안된 방법에서는 잡음을 줄이고 에지를 강화하기 위해 웨이블릿 변환된 영상으로부터 얻어진 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 단계적으로 영역별 선택계수 조정과 방향성을 고려한 에지 필터링을 수행하였다. 이를 통해 반점영역의 픽셀은 웨이블릿 계수를 줄여 에지를 제외한 영역에서 선택적 저역통과 필터링 효과를 만들고, 에지에서는 접선 방향으로 평활화를 하여 연속성을 향상시키고, 법선 방향으로는 세선화를 하여 contrast를 높였다. 실험을 통해 단일해상도에서 비선형적 이방성의 확산모델을 이용한 필터링 방법과 웨이블릿 수축구조를 이용한 필터링 방법에 대해 비교하였다.
본 논문은 연속 초음파 영상에서 움직임 보상 시간 필터를 적용하여 영상의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. 비선형 광학 흐름 추정 방법을 이용하여 화소 단위의 움직임을 추정하고, 이를 바탕으로 시간적 재귀 필터링을 적용한다 화소 단위 움직임 벡터의 양이 작을 경우 필터링을 크게 하고, 움직임 벡터의 양이 클 경우 필터링을 작게 적용한다. 그 결과 프로브에 의한 전역적 움직임과 측정 대상물에 의한 국부적 움직임으로 발생되는 블러 현상을 극소화하고 잡음을 감소시켜 영상의 품질을 향상시켰다.
현재 다양한 영상감시 시스템이 개발되고 있으나, 사용자에게 불필요한 정보까지 자동으로 전달(Push) 되어지고 있다. 이러한 많은 정보 속에서 필요한 정보만을 검출하여 사용자에게 제공하는 새로운 지능형 Push기능이 요구되고 있다. 본 논문은, 에이전트 기반의 필터링 기능을 갖는 IFDD (Indexer, Filterer, Displayer, Distributor) 감시시스템을 제안하였다. 사용자의 필터링에 필요한 정보를 명확(explicit)하고 함축적(implicit)으로 관리 및 제어시키는 방법을 제시하여 필터링 결과의 효율을 높이는 기능을 제안한다.
일반적으로 방사선 의사들(radialogists)이 폐 결절(pulmonary nodule)을 탐지하는 데는 실제적으로 30% 의 실패율을 가진다고 알려져 있다. 만약 자동화된 시스템이 흉부 영상에서 의심스런 결절들의 위치들을 방사선 의사에게 알려줄 수 있다면 잘못 판단되는 결절들의 수를 잠재적으로 줄일 수 있다. 그리하여 기존의 시스템들은 처리가 어려운 X 선 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주기 위하여 원래의 영상에 수축(erosion)과 확장(dilation)을 연이어서 행하는 형태학적 필터링(morphological filtering) 처리를 행한다. 그런 다음 결절의 특징을 가려낼 수 있는 추출 기술들을 나름대로 행한다. 그러나, 이 형태학적 필터링 처리는 상당한 처리 시간을 필요로 한다. 이에 본 논문은 형태학적 필터링 처리를 행하지 않고 원래의 흉부 X 선 영상으로부터 직접 결절의 의심지역들을 추출한 후 두가지 특징 추출기술들을 적용시킨다. 그리하여 본 시스템은 결절의 정확한 판독이 어려운 폐의 X 선 영상에 적용되어 false-positive 들을 효과적으로 줄임으로써 보다 효율적인 폐 결절의 추출를 가능하게 하였다.
본 논문에서는 본 논문에서는 특정 부위 조명 방법을 제시하고 스케일 스페이스 필터링을 이용한 홍채 영상의 특징 추출방법을 활용한 시스템 구현을 소개하였다. 홍채 영상이 구해지면 중심과 반경을 구한 후 불필요한 부분을 제거한다. 이 영상은 극좌표 영상으로 변환되어 스케일 스페이스 필터링을 한다. 스페이스 필터링 영상에서 특징이 추출되면 홍채 코드가 만들어진다. 동일인 및 서로 다른 사람에 대해 실험한 결과, 제시한 특징추출 방법이 매우 효과적임을 보여주었다.
두 영상에서 특징점을 추적하기 위하여 특징점을 중심으로 $N{\times}N$ 크기 윈도우 패치의 SSD 값을 비교하는 방법을 사용한다. 그러나 영상에서 다수의 특징점이 추출되어 매칭을 시도하는 경우 많은 처리 시간을 필요로 한다. 처리 시간의 증가는 실시간 처리를 어렵게 만든다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 적분 영상(integral image)을 사용하여 매칭 가능성이 높은 특징점을 필터링하여 SSD 매칭의 처리 시간을 단축시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 적분 영상을 사용한 특징점 필터링을 적용한 방법과 기존의 SSD 매칭 방법을 비교 실험하여 특징점 매칭의 처리 시간을 절감하는 결과를 얻을 수 있었다.
컴퓨터 기술의 향상과 인터넷의 보급화로 인하여 가상환경의 구현에 대한 관심도 높아지고 있으며 이에 따른 여러 기술들이 제안되고 있다. 본 논문은 간단한 영상취득장치로 얻은 몇 장의 영상으로 영상 기반 환경을 자동으로 생성하는 방법에 대해 논한다. 특히, 취득한 영상간의 카메라 회전 성분에 강건한 기준 특징 벡터 필터링 방법을 제안하며 실험을 통해 그 유용성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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