본 논문에서는 경추 초음파 DICOM 영상에서 개선된 퍼지 시그마 기법을 이용하여 경부심굴곡근을 추출하고 두께를 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 ROI 영역에서 Ends-In Search Stretching을 적용하여 명암 대비를 강조한다. Stretching된 ROI 영역에서 평균 이진화를 적용한 후, Blob 알고리즘을 적용하여 흉쇄유돌근과 경부심굴곡근의 후보 영역을 추출한다. 추출된 경부심굴곡근 후보 영역에서 경추의 위치 정보를 이용하여, 경추의 경계 영역을 검출한 후, Cubic Spline 보간법 알고리즘을 적용하여 스플라인 곡선을 추출한다. 스플라인 곡선 영상에서 상/하 탐색 알고리즘을 적용하여, 최대/최소 범위 영역을 설정한다. Stretching된 ROI 영역에서 최대/최소 범위에 해당하는 영역에 대해 개선된 퍼지 시그마 이진화를 적용한다. 적용된 영역을 Blob 알고리즘을 이용하여 잡음을 제거하고 Morphology 알고리즘을 이용하여 초음파 영상의 첫 번째 경추 기준점의 좌표 정보를 추출한다. 경추 기준점을 기준으로 두께 측정에 필요한 경부심굴곡근 후보 영역을 추출하고 개선된 퍼지 시그마 이진화 알고리즘을 적용한다. 개선된 퍼지 시그마 이진화 알고리즘이 적용된 영상에서 근막의 위치 정보를 이용하여 경부심굴곡근상단 경계선을 추출한다. 추출된 각 경추 객체에 DDA(Digital Differential Analyzer) 알고리즘과 Cubic Spline 보간법 알고리즘을 적용하여 경부심굴곡근의 하단 경계선을 추출한다. 추출된 경부심 굴곡근의 상/하단 경계선의 위치 정보를 이용하여, 측정에 필요한 경부심굴곡근을 추출한다. 제안된 방법을 경추 초음파 영상에 적용하여 경부심굴곡근을 추출한 결과, 기존의 경부심굴곡근추출 방법보다 효율적으로 경부심굴곡근을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.
GVF 스네이크 알고리즘은 에지 에너지에 상당히 민감하여 주변 에지와 객체의 윤곽선이 포함하고 있는 에지를 구분하지 못하여 정확한 객체의 형태를 추출하기가 어렵다. 본 논문은 배경으로부터 객체의 윤곽선을 추출하기위해 GVF 스네이크 알고리즘을 적용하기전 알고리즘의 성능을 높일 수 있는 최적의 초기경계선을 설정하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 관심 영역을 분할 하기위한 화소의 형태학적 재구성을 한 후 에지추출 알고리즘을 적용하여 이것을 이진화하여 초기경계선을 설정하였다. 관심의 대상이 되는 객체의 형태에 가장 근접한 초기경계선을 설정하므로써 GVF 스네이크의 성능을 높이고 계산 시간을 줄일 수 있었다.
본 논문은 문자 인식 등을 통한 문서 자동 처리 시스템을 위해서 스캔 과정에서 발생할 수 있는 문서의 기울기를 정확하게 검출하는 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 처리 속도 향상을 위해 영상을 축소한 다음 형태학적 연산과 연결 성분 분석 방법으로 기울기 검출 대상 영역(ROI)을 먼저 설정한 후 설정된 영역 내에서 문서의 기울기 정보를 가지고 있는 기준선을 탐색하는 방법으로 정확하게 기울어진 각도를 검출할 수 있게 하였다. 기존의 형태학적 연산을 기반으로 한 기울기 검출 기법과 비교하고 다양한 종류의 대용량 문서 영상을 대상으로 한 실험 및 분석을 통해 제안한 기울기 검출 방법의 정확도 및 효율성을 증명하였다.
본 논문에서 기존 주차장들에 설치되어 있는 CCTV를 활용하여 주차장의 현황을 파악하고 안드로이드 애플리케이션을 통해 사용자에게 실시간 정보를 제공하고자 한다. YOLO V3를 활용하여 주차구역에 관심 영역을 설정하는 방법과 설정된 관심 영역을 통해 실시간으로 변경되는 빈자리 수를 제공하는 방법에 대해 서술하고, ImageZMQ와 파이어베이스를 이용하여 CCTV-서버-사용자 간에 연동하는 방법에 대해 서술한다. 사용자는 애플리케이션을 통해 목적지에 도착하기 전 목적지 근처 주차장 실시간 상황을 파악할 수 있으며 그에 따른 다양한 방안을 마련할 수 있다.
본 논문에서는 반복적인 움직임의 있는 경우, 강건하게 해결 할 수 있는 움직임 검출 알고리즘을 제시한다. 기존에 차 영상을 이용한 움직임 검출방법은 밝기나 잡음에는 어느 정도 강건하지만, 일정 영역에서 동작하는 물체의 반복적인 움직임에 대해서는 움직임으로 오 인식하는 문제점을 자주 발생시킨다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 영상에서 반복적인 움직임은 특정 영역 상에서만 움직임의 발생된다는 특징을 이용해, 움직임의 가장 많이 발생한 영역을 움직임 영역으로 설정하고, 블록 정합(Block Matching) 시켜 계산된 평균절대오차(MAE)값을 가지고 문제를 해결하는 방법을 제시한다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 다양한 반복적인 움직임에 대해 기존의 방법들에 비해 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 지연혼합에서의 암묵신호분리를 위해 분리행렬의 초기 값을 설정하는 방법을 제안한다. 혼합신호의 상호상관행렬에 대한 고유분리를 분석한 후, 고유벡터의 지연정보를 이용하여 초기 값으로 설정한다. 제안하는 방법을 기존의 주파수영역 독립성분분석 (FDICA: Frequency domain independent component analysis)에 초기 값으로 설정하여 분리 성능을 향상시킨다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법이 신호대간섭비 (SIR: Signal to Interference Ratio)가 우수하고 학습곡선의 수렴속도가 개선됨을 보인다.
본 논문에서는 영역 성장법을 기반으로 자동적인 임계치 설정에 의하여 미세 석회화를 추출하는 방법을 제안하였다. 미세 석회화 후보 영역에서 임계치를 반복적으로 증가시키면서 국부 최대치 화소로부터 영역을 성장시키고 명암 대비와 에지 선예도가 최대일 때 최적의 임계치가 결정됨으로써, 실제 영상에 있어서 효과적으로 미세 석회화를 추출할 수 있었다. 총 299개의 미세 석회화에 대하여 81.5%의 TP(true positive) 비율과 1.1개의 평균 FP(false positive) 개수를 가지는 만족할 만할 결과를 얻었으며, 진단 방사선 전문의의 조기 유방암 진단을 위한 보조 역할이 될 수 있음을 알 수 있었다.
얼굴검출기술의 발전으로 인하여, 다양한 분야에 얼굴 검출을 활용한 기술이 이용되고 있다. 최근 Viola 와 Jones 의 얼굴검출 방법이 신뢰도 있는 검출률과 빠른 연산속도로 인하여 주로 이용되고 있다. 하지만 고해상도 이미지와 제한된 하드웨어를 사용하는 시스템의 경우, 실시간 처리가 어려워지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 거리 정보를 이용한 빠른 얼굴검출방법을 제안한다. 속도 개선을 위해 먼저 거리 정보를 이용하여 영상의 불필요한 부분을 제거하고, 피부색상정보를 이용하여 관심영역을 설정한다. 또 크기에 대응하기 위해 피라미드 이미지를 이용하는 방법 대신, 거리 정보를 이용하여 얼굴의 크기를 추정한다. 마지막으로 검색창 내의 거리 분산을 계산하여, 평평하거나 굴곡이 심한 영역을 제거함으로 얼굴 검출 속도를 개선하였다. 실험결과 기존 방법에 비해 더 빠른 검출속도와 유사한 검출성능을 확인할 수 있었다.
스테레오스코픽 3D 동영상의 콘텐츠 부족을 해결할 수 있는 간단한 방법 중의 하나는 스테레오스코픽 3D 동영상 콘텐츠를 크기 변환 방법을 통해 다양한 3D 디스플레이에서 볼 수 있게 하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 스테레오스코픽 3D 주의 시각 모델을 바탕으로 관심 영역을 설정하고, 이를 동영상으로 확장시키기 위해 장면 전환을 기준으로 영상을 그룹화한 후, 동일 관심 영역 윈도를 적용시켜 이를 목표 디스플레이에 맞게 크기 변환하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법을 이용한 결과 영상이 보다 효율적으로 스테레오스코픽 3D 영상을 목표 디스플레이에서 보여줄 수 있음을 알 수 있다.
지구 온난화로 인해 홍수나 집중 호우와 같은 자연 재해들이 증가하고 있다. 이러한 자연 재해들이 미리 그리고 효과적으로 인지될 수 있다면 재해로 인한 많은 피해들을 미리 막을 수 있을 것이다. 최근 비주얼 센서기술의 발전을 바탕으로 재해를 예방하기 위해 하천을 포함한 다양한 자연환경을 감시하는데 비주얼 센서 기술을 적용하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 이 논문에서는 비주얼 센서 네트워크 기술을 이용한 하천 감시시스템에 적용 가능한 하천 영상에서 강물 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 최소 신장트리 알고리즘을 이용하여 영상을 세밀하게 분할한다. 그리고 강물 영역과 배경 영역에 대한 사전 정보를 이용하여 초기 영역을 설정하고 유사한 영역을 병합하여 각 영역을 확장함으로써 강물 영역을 분리한다. 실험결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 강물 영상에서 강물 영역을 분리하는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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