본 논문에서는 옥외 비디오 영상에서 영역 확장법을 이용한 연기 영역검출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 차영상에 의한 초기 변화영역 검출 단계, 경계선 검출 및 확장 단계, 특징 검출 및 연기분류의 3단계로 구성된다. 초기 변화영역 검출 단계에서는 배경영상으로 차영상을 계산하고, 초기 임계치를 이용하여 이진영상을 구하고, 잡음 제거를 위하여 모폴로지 연산을 수행한다. 경계선 검출 및 확장 단계는 레이블링 알고리즘에 의해 이진영상에서 변화영역을 검출하고, 각 변화영역의 경계선을 검출한 다음, 차영상과 경계선을 이용하여 확장된 경계선을 계산한다. 특징 검출 및 연기분류 단계에서는 확장된 경계선에 모멘트를 이용하여 타원을 추정하고 타원의 시간에 따른 특징정보를 이용하여 연기 영역을 분류한다.
위성영상 자료는 도시의 물리적 확장을 분석하는데 있어 매우 유용하게 활용된다. 도시의 물리적 확장은 도시의 토지이용과 밀접하게 관련되어 있으며, 지속가능한 도시성장을 위해서는 토지이용을 중심으로 한 지속적인 성장관리가 필수적이다. 그러나 위성영상을 이용한 도시 토지이용의 분류는 우선 그 기준이 사용자의 관점에 따라 다르고 영상 해상도 등에 따라서도 그 기준이 달라질 수 있다. 따라서 도시 확장 분석을 위해서는 다중시기의 위성영상 및 항공사진을 이용하여 토지이용의 분류를 시행하고, 시기별 토지이용의 변화와 영상을 분석함으로써 확장의 형태와 패턴을 파악하여, 이를 기반으로 향후의 도시 확장을 예측할 수 있는 모델 개발이 가능해진다. 그러므로 본 연구에서는 도시 확장 예측모델 개발의 전 단계로써 다양한 공간 해상도를 지닌 원격탐사 자료의 국내외 분류기준의 검토를 통해, 원격탐사 자료를 이용한 토지이용 분류기준을 도시확장 분석의 측면에서 설정하고자 한다.
본 논문에서는 기울기 크기 기반의 3차원 영역확장 알고리즘을 사용하여 small animal PET(Positron Emission Tomography) 영상으로부터 종양을 분할하는 연구를 수행하였다. 픽셀 값의 범위가 다양하고 저해상도의 특성을 갖는 PET영상으로부터 대상영역을 정확하게 분할하기 위해서 전처리(preprocessing)과정으로 영상 픽셀값의 분포를 펼쳐줌으로써 영상의 가시화를 높이는 히스토그램 스트레칭(histogram stretching) 기법을 적용하고 대상영역과 픽셀값이 유사한 인접영역과의 경계를 찾기 위해 가우시안의 1차 미분 함수를 사용하여 계산된 기울기 크기(gradient magnitude) 기반의 3차원 영역확장(region growing) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 동질성 기준의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 일반적인 영역확장의 단점을 보완하였다.
이 연구에서는 고해상도 영상의 영상분할단위를 이용한 분석방법의 하나로 영역확장기법을 검토하였다. 먼저 경계추출에 의한 영상분할단위를 기반으로 공간적인 분석이 가능하도록 영상분할단위간의 위상관계를 설정하는 방법을 검토하였다. 다음으로 설정된 영상분할단위간의 위상관계를 바탕으로 한 영역기반의 영역확장 방법을 개발함으로써 영상분할단위를 보다 물체에 가까운 형태로 한 단계 더 처리하였다. 특히 여러 밴드를 활용한 다변량 분석을 시도하여 결과의 신뢰도를 더욱 높이도록 하였다. 그 결과 영상분할단위 기반의 영역확장 결과 영상분할단위가 보다 의미 있는 단위로 발전되었다. 다만 영상분할 단위에 속하는 각 화소의 높은 동질성으로 인하여 통계적 유사성이 통계치에 매우 민감하게 반응하는 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 양방향 필터와 (bilateral filter) 선형 사상 함수를 (linear mapping function) 이용한 역 톤매핑 (inverse tone mapping, iTMO) 알고리즘을 제안한다. 상용 HDR (high dynamic range) 디스플레이가 (display device) 보급됨에 따라 이미 존재하는 수 많은 LDR (low dynamic range) 영상을 활용하여 HDR 디스플레이에서 시청할 수 있도록 동적 범위를 (dynamic range) 확장하는 (expand) 역 톤 매핑 방법이 개발 되어야 한다. 여러 논문을 통해 다양한 역 톤 매핑 방법이 제안되어 왔는데, 대부분의 방법이 HDR 디스플레이의 동적 범위에 맞춰 LDR 영상의 동적 범위를 확장하는 것에 그쳤다. 확장하는 방법은 다양하지만, 동적 범위의 한계로 인해 LDR 영상에서 사라진 세부 사항을 (detail) 복원하는 것에는 전혀 효과적이지 않았다. 이에 본 논문에서는 LDR 영상의 동적 범위를 확장하는 것뿐만 아니라 LDR 영상에서 표현되지 못한 디테일을 복원하는 방법을 제안한다. 이를 위해 입력 영상에 양방향 필터를 적용하여 영상을 기본 계층과 (base layer) 세부 계층으로 (detail layer) 분해한 후 기본 계층에 대해서는 동적 범위에 맞게 확장하고, 세부 계층에 대해서는 디테일을 복원하기 위해 선형 사상 함수를 적용하였다. 실험을 통해서 다른 iTMO 방법에 비해 세부 사항을 효과적으로 복원할 수 있음을 확인할 수 있었다.
비트의 심도 확장은 영상을 표현하는 비트 수를 확장하는 방법이다. HDR(High Dynamic Range) 디스플레이의 발전과 디스플레이의 해상도가 높아짐에 따라서, 디스플레이에서 영상을 표현하는 휘도가 증가하고 표현력도 상승한다. 이러한 디스플레이에 대응하기 위해서는 영상을 표현하는 비트수도 확장되어야 하기 때문에 비트의 심도 확장의 중요성은 높아지고 있다. 본 논문에서는, 높은 비트 심도(10bit)를 가지는 디스플레이에 기존의 영상(8bit)을 자연스럽게 표현하기 위한 비트 심도 확장 방법을 소개한다. 정량적인 결과와 정성적인 결과 및 연산량의 비교를 통해서 제안된 알고리즘이 기존의 비트 심도 확장 방법과 비교해서 우수함을 검증하였다. 제안된 방법은 기존의 최신 비트 심도 확장 방법과 비교해서, 40배 더 빠른 연산속도와 평균 1db이상 높은 성능 향상 결과를 보여준다.
대부분의 컬러 영상들은 코드북의 일부분만으로 표현할 수 있는 영상의 영역이 상당히 크므로 이러한 특징을 이용하는 효율적인 Reversible 워터마킹 기법을 제안한다. 팔레트(컬러맵) 영상에서의 워터마킹 기술에 대한 연구는 많이 있지만 Reversibility에 대한 관심은 상대적으로 낮았다. 제안하는 기법은 가상적으로 확장한 코드북에 의한 압축 영역에서 동작한다. 확장된 코드북은 높은 Payload 용량을 가진다. Reversibility를 구현하면서 왜곡(Distortion)과 삽입용량(Embedding capacity)사이의 절충점을 실험을 통해 보인다.
본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 확장하기 위한 필터링 기술과 고속화 방법을 소개한다. 일반적으로 깊이 카메라를 통해 획득한 깊이 맵은 색상 카메라에 비해 낮은 해상도를 가진다. 다시점 카메라 시스템에서는 시점의 수가 제한되어 있기 때문에 가상 시점의 영상을 합성하기 위해서는 참조 시점의 색상영상과 깊이 맵이 필요하다. 본 논문에서는 깊이 맵의 해상도를 색상 영상의 해상도와 동일하게 확장하는 기술과 이를 실시간에 가깝게 효율적으로 수행하는 고속화 기술을 설명한다.
본 논문에서는 칼라 영역으로 확장된 블록단위 영상분할 알고리듬을 제안한다. 즉, 기존의 휘도 성분을 기반으로 한 블록단위 알고리듬을 HSV 칼라 성분을 기반으로 하는 칼라 영상분할로 확장한다. 기존의 수학적 형태학(mathematical morphology)에 기반한 영상분할기법이나 블록단위 영상분할 기법들이 밝기 정보만을 활용했던 것에 대해 제안된 블록단위 영상분할 기법은 밝기뿐만이 아니라 칼라 성분도 고려하여 영상분할의 정확도를 향상시켰다. 실험의 결과 휘도 성분만을 고려한 영상분할 결과 보다 칼라 성분을 사용한 영상분할의 결과가 더 정확함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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