본 논문에서는 동일 환자에 대해 시간차를 두고 촬영한 뇌 CT-CT 혈관조영영상간 움직임을 보정하기 위한 강인하고 고속의 정합방법을 제안한다. 먼저, 두 영상에서 3차원 경계검출 기법을 이용하여 특징점을 추출하고, 기준영상에서는 이를 지역적 가중치 3차원 거리맵으로 변환한다. 부유영상을 기준영상으로 강체변환하면서 두 경계간의 상관관계가 최대인 위치를 탐색한다. 이 때, 최대위치가 더 이상 변화하지 않고 일정 이상 반복되면 해당위치를 최적위치로 하여 부유영상을 최적위치로 변환시켜 두 영상을 정합한다. 실험을 위하여 인공영상을 사용하여 정화성과 강인성을 평가하였고, 육안평가를 위하여 뇌 CT-CT 혈관조영영상을 사용하였다. 본 제안방법은 지역적 가중치 3차원 거리맵을 이용함으로써 적은 샘플링 개수에도 국부최대인 위치에 수렴하지 않고 최적위치로 강인하면서 고속으로 영상이 정합되었다
해양환경에서 정합장처리를 통해 음원위치를 추정할 경우 실측신호의 음장과 복제음장 사이에 각종 매개변수의 오정합이 발생하여 상관값의 저하와 함께 음원 위치추정 결과에 바이어스를 발생시킨다. 본 논문에서는 정합장처리를 이용한 음원 위치추정에서 해양환경 및 시스템 오정합 매개변수로 인한 바이어스와 상관값의 변화 그리고 민감도에 대해서 고찰하였다. 이를 위해 Pekeris 해양 도파관에서 수치실험을 수행하였으며, 그 결과 매개변수 오정합이 음원 위치에서의 바이어스와 상관값의 감소를 발생시켰다. 또한 매개변수 민감도 평가를 통해 배열의 경사와 수심, 해저면 수심과 해저층의 음속이 민감도가 높음을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 수술 중 촬영된 2D XA(X-ray Angiogram) 영상에 수술 전 촬영된 3D CTA (Computed Tomography Angiography) 영상 정보를 융합 가시화하기 위한 고속의 강체 정합 기법을 제안한다. 본 논문에서는 두 혈관 사이의 특징점 정보를 이용하여 예측 투영 위치 지점을 추정하는 삼각 측정을 통한 추정치 예측 기법을 제안하여 빠르고 견고한 초기 정합이 가능하다. 이에 더하여 주축을 생성하여 정렬시킨 후 경계 상자를 이용하여 혈관의 형태를 비교하는 방법으로 더욱 정확한 초기 정합이 가능하다. 다음으로 정밀정합은 선택적 거리 측정을 통하여 각 영상에서의 혈관들의 거리 차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 5명의 환자 데이터에 대하여 영상정합을 하였고, 기존 기법과 수행 속도와 정확성, 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 실험 결과 제안 기법은 기존 기법에 비하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합되었다.
본 논문에서는 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상에서 눈이라고 생각되는 영역을 형판 정합방법을 이용하여 먼저 추출하고. 양 눈의 위치 정보를 사용하여 얼굴 영역의 크기와 회전정도를 보정하여 정규화된 얼굴영상을 만들며, 결국 PCA 방법을 사용하여 인식하게 된다. 이렇게 함으로써 PCA가 안정된 영상이 입력되면 좋은 인식률을 보이지만 전반적인 조명의 변화에 잘 대응하지 못하고, 복잡한 배경인 경우 얼굴영역의 위치 변화에 민감하며, 많이 기울어진 영상에 취약하다는 단점을 형판 정합을 통한 전 처리 과정을 통해 보완할 수 있게 된다. 실험 결과 제안된 방법이 PCA의 인식 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
기존의 혼합요소모형(박 등, 1994; Demirbilek and Panchang, 1998)은 반원형태의 정합경계에 파고와 파향을 일정하게 입력하게 되어 있기 때문에 보다 정확한 계산결과를 확보하기 위해서는 정합경계가 되도록이면 심해파 해역에 위치하는 것이 유효하다. 그러나, 국내의 남ㆍ서해안과 같은 지역은 심해역이 육지로부터 상당거리 떨어져 있으므로, 정합경계가 심해파 해역조건에 위치하게 되면 계산 Mesh의 수가 막대하게 되어 계산기 용량초과 및 계산속도 저하가 초래된다. (중략)
본 논문에서는 야지 환경에서 동작하는 무인이동로봇에서 획득한 3차원 LIDAR (Light Detection and Ranging) 센서 정보와 로봇이 이동하는 지형의 3차원 DSM (Digital Surface Map)에서 정사윤곽선(Ortho-edge) 특징영상을 생성하고 정합하여 로봇의 현재 위치를 추정하는 기술을 제안한다. 최근의 무인이동로봇의 위치 인식에 대한연구는 GPS (Global Positioning System), IMU (Inertial Measurement Unit), LIDAR 등의 위치인식 센서를 융합하는 경우가 많아지고 있다. 특히 LIDAR에서 획득한 거리정보를 ICP(Iterative Closest Point) 기반의 기하정합으로 로봇의 위치를 추정하는 기술이 개발되고 있다. 그러나 이동로봇에서 획득한 센서 정보는 DSM의 센싱 방향과 큰 차이차이가 있어 기존의 기하정합 기술을 사용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 센싱 방향에서 획득한 3차원 LIDAR 거리정보와 DSM에서 정사윤곽선이라는 특징 영상을 생성하고 이들을 정합하여 로봇의 위치를 추정하는 새로운 기술을 제안한다. DSM으로부터 현재 시점의 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 전방향 LIDAR 거리센서에서 정사윤곽선 영상을 생성하는 방법, 그리고 정사윤곽선 영상의 정합 기술을 설명하였다. 실험에서는 다양한 주행 경로에 대한 위치 추정의 오차를 분석하고 제안 기술의 성능의 우수성을 보였다.
chamfer 정합(matching)은 많은 응용분야에서 사용되온 에지(edge) 기반 정합기법으로, 변환된 모델에지와 영상에지간의 거리를 최소화하는 과정이다. 이 거리는 보통 거리변환을 이용하여 픽셀분해능으로 계산된다. 본 논문에서는 서브픽셀(subpixel) 거리계산을 위해 거리계산시 보간법을 사용하여, 정확한 chamfer 정합을 구현한, 개선된 chamfer 정합 방법을 제안한다. 또한, 보다 정밀한 정합을 위해, 최소거리를 갖는 픽셀위치의 주변영역을 이용하여 최적의 위치를 추정하지 않고, 서브픽셀로 실제 거리계산을 통해 최소 거리를 찾기 위해 Powell 의 최적화기법을 이용하였다. 실험결과는 제안된 방법의 타당성을 보여주었다.
본 논문에서는 간섭 패턴 정합을 이용한 수중 광대역 음원의 위치 추정법을 제안한다. 두 개의 센서 스펙트로그램에 나타나는 간섭 패턴의 정합을 통해 음원과 두 센서간의 상대적인 거리비를 추정하고 이를 아폴로니오스 원의 방정식에 적용하였다. 아폴로니오스의 원은 두 정점에 이르는 거리비가 일정한 값으로 운동하는 점의 자취로 정의되며, 음원의 위치로 추정 가능한 궤적을 나타낼 수 있다. 그러나 아폴로니오스의 원 하나만으로는 정확한 음원의 위치추정이 어렵다. 그러므로 또 하나의 위치 궤적을 추정 할 수 있는 방정식이 필요하다. 따라서 음원과 두 센서간의 신호도달 시간차이를 이용한 쌍곡선의 방정식을 도입하여 최종적인 음원의 위치는 두 방정식의 교점의 좌표로 추정하였다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 모의실험을 통해 위치 추정 오차율을 분석하고, 해상실험을 통하여 실제 적용 가능성을 분석하였다. 모의실험 및 해상실험 결과 본 논문에서 제안된 위치 추정 알고리즘이 오차율 10% 이내의 성능을 나타내었다.
수동소나체계에서 음원의 위치와 관련된 매개변수를 산출하기 위해 정합장처리(Matched Field Processing)가 이용된다 본 연구에서는 수직선배열센서를 이용한 정합장처리에서 음원 위치추정에 영향을 미치는 다양한 요인 중, 수직음속분포 오정합(mismatch)에 의한 영향을 MV 프로세서 (Minimum Variance Processor)를 이용하여 모의실험함으로써 그 결과를 분석하였다. 천해 모의환경에서 동일한 기울기로 증감하는 수직음속분포 오정합은 음원 위치추정에서 거리성분의 오차를 가지며, 상이한 기울기를 갖는 수직음속분포 오정합은 거리와 수심 성분의 오차가 유발됨을 확인할 수 있었다. 심해 모의 환경에서 수직음속분포 오정합은 거리와 수심 성분의 오차가 유발되고, 거리추정의 전반적인 경향은 천해의 동일한 기울기를 가지는 경우와 유사함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하여 자궁내막암의 위치를 자동으로 찾는 방법을 제안한다. 영상해상도와 밝기값 분포가 서로 다른 두 영상간 정합의 정확성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하고 두 영상의 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화시킨다. 유사성이 향상된 두 영상의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하기 위해 정규화 상호정보를 최대화 하는 강체 정합을 반복적으로 수행한다. 정합된 영상에서 악성 종양을 쉽게 판별 할 수 있도록 현상확상계수지도를 컬러맵으로 생성하여 T2강조 MR 영상에서 얻은 종양의 후보군에 매핑하여 T2강조 MR 영상과 융합한다. 실험을 위하여 최적화 반복 과정에 따른 정규화 상호정보 수치 수렴 과정을 확인하고, 융합 후 종양 영역이 매핑되는 것을 육안평가를 통해 분석하였다. 제안방법을 통하여 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 융합함으로써 종양의 위치를 자동으로 파악하고 자궁내막암의 병기를 확정하는 용도로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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