계층적 자료구조인 사진트리는 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법 중 선형 사진트리 표현방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있기 때문에 사진트리와 관련된 연산의 수행을 위해 선형 사진트리를 사용하는 효율적인 알고리즘 개발에 많은 연구가 진행되어 왔다. 영역 확장은 영상을 주어진 거리만큼 확장시키는 연산이고, 스케일링은 영상을 주어진 크기만큼 증폭시키는 연산으로 영상의 기하학적 연산에 속한다. 본 논문에서는 RMESH(Reconfigulrable MESH) 구조에서 3-차원 n${\times}$n${\times}$n 프로세서를 사용하여 선형 사진트리로 표면된 영상의 영역 확장과 스케일링을 수행하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 n${\times}$n${\times}$n RMESH의 계층구조에서 선형 사진트리의 위치코드들을 효율적으로 전송할 수 있는 기본적인 연산들을 이용함으로써 상수 시간의 시간복잡도를 갖는다.
본 연구에서는 DIBR(Depth-Image-Based Rendering) 기법을 사용한 다시점 중간 영상 생성을 하는데 있어서 최종 중간 영상의 화질을 개선하기 위한 방법으로 깊이 정보의 확장과 메쉬 구성 (즉, 표면 재구성) 그리고 이 방법들을 교차 적용하여 어떤 것이 가장 좋은 결과를 낼 수 있는 지에 대해서 실험하였다. 마이크로소프트사에서 제공하는 브레이크 댄서와 발레 영상을 사용하여 실험 결과를 살펴보았고 다양한 틈새 영역 채움 알고리즘을 적용시켜 분석해 보았다. 실험 결과는 기존의 점 구름만을 활용하는 것보다 깊이 정보를 확장하는 방법과 메쉬 구성 방법을 모두 시켰을 때 가장 좋은 결과가 나타났다. 그리고 틈새 영역 채움 알고리즘을 적용하기 전에는 깊이 확장만으로도 충분히 화질이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 사용자의 작업을 최소화하고 결과의 정확성을 높일 수 있는 3 차원 영역 분할 알고리즘을 제시하고 있다. 경계선을 강화하고 유사영역을 평탄화하는 SRAD(Speckle Reducing Anisotropic Diffusion) 필터링은 잡음에 의한 3 차원 영역확장의 오류를 줄이고 분할 대상의 경계부분까지 안정적으로 영역을 확장시켜준다. 3 차원 영역확장 방법은 사용자에 의해 입력된 시작점을 기반으로 영역의 유사성과 집합성을 판단하는 평가함수(cost Function)를 계산하여 3 차원으로 영역을 확장시킨다. 이러한 방법을 이용할 때에 보다 효과적으로 3D MRI 데이터에 대한 영상 분할을 수행할 수 있다. 또한 논문에서 제시한 알고리즘의 검증을 위해서 분할 결과에 대한 의료진의 검증을 수행하였다.
도시라는 광역지역의 확장을 분석하는데 위성자료는 매우 유용한 정보를 제공한다. 특히 한국항공우주연구원에서 운용중인 다목적 실용위성(KOMPSAT) 1호 영상자료는 해상도가 높아 도시지역의 분석에 유용한 정보를 제공하고 있으며, 과거의 항공사진 등을 복합적으로 활용한다면 도시의 확장 과정에 대한 시계열 분석이 가능하다. 도시의 확장 과정을 분석하여 그 정보를 추출하는 것은 새로운 도시계획을 위한 필수적인 기본 자료를 구축하는 중요한 역할을 할 수 있으며, 특히 2003년 개정 시행중인 국토의 계획 및 이용에 관한 법률은 도시기본계획 수립에 있어 도시의 성장 경향 등에 관한 기초조사를 의무화한 토지적성평가 제도를 도입하고 있다. 본 연구에서는 다목적 실용위성 1호 EOC 영상과 기타 원격탐사 자료를 복합적으로 활용하여 대전광역시 도시화 지역의 확장 추이를 분석하고 그 경향과 특성을 도출해 도시계획 수립에 원격탐사 자료를 활용할 수 있는 가능성을 제시해 보고자 한다.
기존의 원영상 복원 기술은 주로 신호 처리 분야에서 영상의 형성(formation), 저장 및 통신상에서 발생되는 왜곡 현상을 복원하는 연구가 많이 이루어 졌다. 원 영상 복원과 관련된 기존의 연구는 블록 정합(block matching algorithm)을 이용한 원영상 복원 방법이 있다. 이 방법은 오 정합(incorrect matching)이 발생하기 쉽고, 오 정합 시 에러가 전파되는 문제점이 있다. 그리고 장면 전환이 2회 이상 발생될 경우 장면 전환 지점과 지점 사이의 복원이 불가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 문제점들을 해결하기 위하여 확장적 블록 정합 방법(EBMA: Extended Block Matching Algorithm)과 영역 보상법(Region compensation method)을 이용한 원영상 복원 방법을 제안하고자 한다. 원영상 복원에 사용하기 위하여 비디오 사전 정보(장면 전환 정보, 카메라 모션 정보, 캡션 영역 정보)를 추출한다. 추출된 캡션 영역 정보를 이용하여 캡션 문자의 구성 요소 정보를 추출한다. 추출된 비디오 사전 정보를 이용하여 복원의 방향성을 결정하고, 복원의 방향성에 따라 문자의 구성 요소 단위로 확장적 블록 정합 방법과 영역 보상법을 이용하여 원영상 복원을 수행한다. 실험결과 확장적 블록 정합 방법은 빠른 물체의 움직임이나 복잡한 배경에 영향을 받지 않고 복원이 잘 되는 것을 알 수 있었다. 참조할 원영상이 없이 원영상 복원을 수행하는 영역 보상법의 복원 결과 또한 좋음을 볼 수 있었다.
향상된 기능을 가진 최신 의료장비들의 등장으로 하드웨어 성능에 부합하는 효과적인 영상처리 및 분석의 중요성이 부각되고 있으며, 2차원 의료 영상처리 및 3차원 영상 재구성에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 흉부 CT 영상을 사용하여 신체 장기를 단계별로 분할 하였으며, 분할된 결과 영상을 3차원으로 재구성 하였다. 다양한 영상분할 방법중 영역 확장법 및 효과적인 분할을 위해 선명화와 감마 조절등과 같은 영상 향상 기법을 적용하였으며, 기관지를 포함한 폐, 기관지, 폐 등의 순서로 영상을 분할하였다. 분할된 신체 장기 영상을 VTK를 사용하여 3차원 영상으로 재구성 하였으며, 병변 진단을 위한 2차원 및 3차원 의료 영상 처리와 분석에 활용될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 비선형 확장 칼만 필터(Nonlinear Extended Kalman Filter)를 이용한 강인한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 기존의 스테레오 정합 알고리즘은 변이를 구할 때 좌, 우 영상을 화소별로 비교하여 검색영역을 모두 검색하였으나 제안된 알고리즘은 비선형 확장 칼만 필터를 통해 변이를 예측하고, 예측된 변이에 대한 좌, 우 영상값을 비교하는 과정을 반복적으로 수행함으로써 단지 몇 번의 검색을 통해 변이를 구하게 된다. 그리고, 양선형 보간법(bilinear interpolation)을 이용해 주위 화소들의 영향을 고려하여 예측된 변이에 대한 좌, 우 영상값을 비교함으로써 강인한 스테레오 정합의 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘을 수행한 결과 본 알고리즘이 우수한 정합 성능을 가짐을 알 수 있었다.
OSL 알고리즘은 복잡한 초월함수 형태의 페널티 함수가 주어지더라도 쉽게 반복 알고리즘이 유도되는 장점을 갖지만, 평활상수의 수렴영역이 제한적인 단점이 있다. 우리는 이 문제를 해결하기 위해서 MPEMG 알고리즘을 제안한 바 있다. 그러나 이 알고리즘은 평활상수의 수렴영역은 확장되었지만 페널티 로그 우도를 증가시키는 수렴속도가 OSL 알고리즘보다 느리다는 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 평활상수의 수렴영역의 확장뿐만 아니라 수렴의 속도도 빠른 SMOSLG 디지털 영상복원 알고리즘을 제안하였고, 영상실험의 결과 제안된 알고리즘이 평활상수의 수렴영역 확장 및 수렴속도가 향상됨을 확인 할 수 있었다.
목적: F-18 FDG PET/CT에서 직장에 국소적 섭취 증가를 보이는 환자에서 공기주입 직장확장 영상(rectal gas distension image)의 임상적 유용성을 알아보았다. 대상 및 방법: 2008년 1월부터 2008년 7월까지 F-18 FDG PET/CT를 촬영한 환자 중 공기주입 직장확장 영상을 추가 촬영한 24명의 환자를 대상으로 하였다(남:여=11:13 나이 $62.8{\pm}12.4$세). F-18 FDG 주사 후 1시간째에 촬영한 영상에서 직장 내 국소적인 섭취증가를 보인 환자는 직장 내로 공기주입 후 복부 추가 PET/CT영상을 얻었다. 공기주입 직장확장 영상에서도 지속적으로 관찰되는 섭취에 대해서는 크기와 SUVmax를 측정하였고, 대장내시경과 조직검사로 확진하였다. 결과: 24명의 직장 내 국소 섭취증가를 보인 환자 중 16명은 하부 위장관 악성 종양 환자였고, 2명은 상부 위장관 악성 종양, 2명은 난소암, 3명은 다른 악성 종양(유방암, 갑상선암, 담낭암), 1명은 양성 질환 이었다. 이중 7명은 공기주입 직장확장 영상에서 보이지 않아 생리적 섭취로 간주하였다. 또한 3명의 환자는 직장이 아닌 인접한 다른 장기의 섭취로 확인되었다(2명: 직장방관공간, 1명: 자궁 근종). 공기주입 직장확장 영상에서 지속적으로 섭취를 보였던 17병소 중에서 15병소는 악성 종양으로 확진되었고, 이들의 크기는 $4.7{\pm}2.9\;cm$ (1-12.1 cm), SUVmax는 $16.1{\pm}7.7$ (5.7-28.9)이었다. 2명은 양성질환(1: 선종, 1명: 염증성질환)으로 확인되었으며, 선종으로 확인된 병변은 직장확장 영상에서 1 cm 크기의 유경성(pedunculated) 용종 모양으로 관찰되었다. 염증성 질환으로 확인 되었던 병변 중 하나는 직장확장 영상에서 이전 직장 수술 부분에 국소적으로 섭취가 남아있었으나 섭취정도가 감소하였다. 결론: 공기주입 직장확장 영상은 직장의 국소 병변에 대해 생리적 섭취와 병리적 섭취를 감별하는데 도움을 주며, 직장 병변과 직장 외 병변을 감별해 준다. 또 병변의 직접적인 형태를 관찰할 수 있어 판독의 특이도를 높이는데 도움을 줄 수 있다.
본 논문은 스네이크 에너지에 칼라분산 성분을 추가함으로써 스네이크 알고리즘을 이용하는 강인한 영상분할기법을 제안한다. 일반적인 스네이크 알고리즘은 영상의 밝기 값만을 고려하여 관심영역을 분할하기 때문에 인접하는 영역과 다른 칼라정보를 갖더라도 인접하는 물체와 유사한 밝기 값을 가지면 영상분할하기 어렵다. 제안하는 알고리즘은 복잡한 배경에서 인접하는 영역과 칼라성분이 다른 관심영역을 효율적으로 분할하기 위해, 기존의 snake 알고리즘에 칼라분산(color variance) 에너지 요소를 추가하였다. 특정 칼라 값을 갖는 물체들이 섞여있는 복잡한 배경 영상들의 실험을 통해 제안하는 칼라분산 기반 확장 스네이크 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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