본 논문에서는 영상 보간의 결과 측면에서 깊이를 보정하는 방법 중 하나인 유도 영상 필터링 기법을 비교한다. 실험을 위해 초기 깊이 영상을 두 종류의 유도 영상 필터링 기법으로 개선을 하였다. 초기 깊이 영상과, 각각의 필터링 기법에 의해 개선된 변이 영상을 이용하여 영상 보간을 하였고, 그 결과를 비교하였다. 결과로서 한 시점 영상의 텍스처 정보만을 이용하여 변이를 개선하는 유도 영상 필터링 기법으로 변이 영상을 개선하게 되는 경우에 육안으로는 구분이 갈 정도로 변이가 개선이 되지만, 영상 보간의 측면에서 보았을 때는 크게 차이가 없거나 오히려 품질이 저하되는 경우를 확인할 수 있었다.
스테레오 매칭 알고리즘은 컴퓨터 비전과 사진촬영에 필수적인 알고리즘으로 정확도와 복잡도는 스테레오 매칭 알고리즘의 주요 문제점이었다. 그 중에서도 복잡도가 높은 문제점을 극복하기 위해 비용 볼륨 필터링을 기반한 스테레오 매칭 알고리즘에 대한 많은 연구가 이루어졌다. 지역 스테레오 매칭 기술인 유도 영상 필터링 기술은 O(N)의 복잡도를 가지고 있지만, 여전히 실시간 3D 비디오 서비스를 제공하기에는 계산량이 많은 편이다. 따라서 본 논문에서 고속 유도 영상 필터링에 기반한 스테레오 매칭 알고리즘을 제안한다. 고속 유도 필터링은 서브샘플 비율 $\small{s}$에 따라 복잡도 $O(N/\small{s}^2)$을 가지는 알고리즘이다. 제안하는 알고리즘은 효과적인 스테레오 알고리즘을 성능을 보여줌과 동시에 3D 서비스를 위한 빠른 실행 시간을 보여준다.
자기 공명 영상에서 흔히 발생하는 잡음을 없애기 위해 비 지역적 평균과 유도 영상 필터링을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 가지 단계로 구성되어 있다. 첫 단계에서는 비 지역적 평균 필터를 이용하여 잡음 영상으로부터 유도 영상 구하는데, 필터의 커널을 적응적으로 제어하기 위해 경계도(edgeness) 개념을 사용하였다. 두 번째 단계에서는 유도 영상 필터링으로 잡음을 제거하는 과정으로 원래의 잡음 영상과 앞 단계에서 구한 유도 영상을 이용하여 잡음이 제거된 영상을 복원한다. 제안된 방법의 우수성을 확인하기 위해 다양한 표준 자기 공명 영상 데이터를 이용하여 실험을 하였는데, 실험 결과 제안된 방법이 기존의 방법들에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 영상안에서의 노이즈를 제거하기 위한 방법과 영상을 압축하기 위한 방법을 제안하였다. 영상을 필터링하기 위한 방법으로 해상도의 손상 없이 영상의 신호대잡음비(SNR)를 개선시킬 수 있는 국부 형태 적응 필터링을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 템플릿 형태가 고정되어 있는 기존의 필터링 방법 대신에 다중 템플릿들을 정의하였다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할 때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나. $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 영상 압축에 있어서는 두 가지 모델이 제안되었다. 첫 번째로, 향상된 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 무손실에 가까운 압축을 제안하였으며, 두 번째로, 완전 복원이 가능한 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 통합된 유/무손실 압축을 제안하였다. 모의 실험에서, 제안된 알고리즘에 의해 재구성된 영상들은 부동 소수점 기반 웨이블렛 변환과 JPEG에 의해 재구성된 영상들에 비해 높은 신호대잡음비를 보였다.
유튜브 등의 1인 미디어 플랫폼 열풍과 반대로, 이에 대한 엄격한 방송 규약은 존재하지 않아 생기는 여러 사회적 문제가 대두되고 있다. 이러한 1인 미디어 시청자는 원하는 정보를 찾기 위해 영상 제공자가 제공하는 정보에만 의존하여 영상을 선택하고 내용을 확인하여야 한다. 그 결과 의도한 주제와 맞지 않은 영상을 시청하게 되는 비효율성을 해결하기 위해, 본 연구에서는 용어 신뢰도 기반 유튜브 영상 필터링 웹 서비스(YouChoose)를 제안한다. YouChoose는 유튜브 리뷰 영상의 음성을 자연어 처리 기법을 이용하여 사전 처리하고 신뢰도를 도출해 사용자에게 제공함으로써 검색 시 의도와 일치하는 영상을 직접 시청 전에 추천 받을 수 있도록 한다.
관상동맥 폐색증 환자들에 대해서 시술되는 stent 삽입 시술이나 관상동맥 우회로 시술 중에는 X-ray 등의 조영 영상이 시술의 기준이 되고 있다. 따라서 조영 영상에서 혈관을 빠르게 인식하는 것은 정확하고 효과적인 시술의 필수 조건이다. 이러한 시술 중 빠르고 정확한 혈관 인식을 위하여 본 논문에서는 심혈관 조영 영상으로부터 관상동맥의 형태를 자동적으로 영상분할하기 위한 방법을 제안한다. 우선 조영 영상에서 혈관을 분명하게 인식하기 위해서는 잡음을 제거하기 위한 필터링이 필요한 데, Anisotropic diffusion을 이용한 필터링은 이미지 내 물체의 경계선을 보존하고, 영역 내의 잡음을 제거하는 데 효과적이다. 정확한 영상분할을 수행하기 위해서는 대부분의 경우 사용자가 영상 내에 관심 영역을 지정하는 인터렉션이 필요하지만 이는 사용자에게 불편함을 줄 수 있다. 따라서 이러한 번거로움을 최소화하고, 정확한 결과를 유도하기 위해서 자동 씨드 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 따라서 조영 영상에 필터링을 적용한 후 추출된 씨드 영역과 추출된 에지와 Adaptive region-growing을 복합적으로 사용하는 영상분할을 수행하게 되면 보다 효과적인 관상동맥 영상 분할의 결과를 얻을 수 있었다.
표면영상유속계측법(Surface Image Velocimeter; SIV)은 영상분석기법의 일종으로 하천 표면의 유동을 영상저장장치로 기록하고 연속되는 이미지상의 입자이동을 계산하여 유속을 산정하는 방법이다. 그러나 표면영상유속계를 활용한 유속분석과정에서 현장 상황에 따라 많은 오차 요인들이 있을 수 있기 때문에 계산한 유속 산정 결과를 그대로 사용하면 정확도가 낮아질 수 있다. 특히 야간 영상과 같은 영상의 화질이 떨어지는 경우에는 유속 산정 결과를 필터링해서 사용해야 한다. 이는 순간 유속장을 분석하는 과정에서 획득된 이미지에 따라 분석된 유속벡터가 평균 유속보다 과다하게 크거나 상관계수 값이 너무 작은 경우가 포함되기 때문이다. 이 연구에서는 제주도 외도천 외도정수장에서 2013년 5월 27일 집중호우에 의한 유출 발생 주 야간 유출영상자료를 획득하여 표면영상유속계(SIV)와 ADCP를 활용하여 유량을 분석하고, 동시에 고정식 전자파 표면유속계인 Kalesto 관측 유량과 비교 분석하였다. 비교과정에서 제주도는 댐방류량과 같은 유량의 참값이 없으므로 각각 관측기기의 상대적인 비교를 하여 경향성을 분석하였다. 분석결과 주간유출영상은 상관계수가 0.6~0.7범위에 해당하는 유속이 전체 59개의 유속벡터 중 6.8%로 나타났으며, 0.7~0.8범위가 13.6%, 0.8~0.9범위가 18.6%, 0.9~1.0범위가 61.0%의 퍼센트를 나타났다. 야간유출영상을 주간유출영상과 비교해보면 0.6~0.7범위에 해당하는 상관계수가 6.8% 높게 분석되었으며, 반대로 0.9~1.0범위에 해당하는 상관계수는 17% 낮게 분석되었다. 이와 같은 결과는 야간유출영상이 주간유출영상에 비해 영상의 질이 떨어짐을 나타내며 표면영상유속계를 적용하여 유량을 산정하는 과정에서 획득되는 영상에 따라 상관계수에 대한 합리적인 필터링 과정이 필요하다.
라돈변환은 디지털 토모그라피. 원격탐사 영상의 선구조 분석, 탄성파탐사 자료의 경사중첩 등 다양한 분야에서의 디지털 영상자료 처리에 폭넓게 이용되어 왔다. 그러나 라돈변환의 2차원 콘볼류션이나 상관관계 계산은 푸리에변환과 비교해 볼 때 그 효용성에 대해서는 거의 논의되지 못하였다. 본 논문에서는 2차원 콘볼류션이나 상관관계 계산은 라돈공간에서 ρ에 대한 1차원 콘볼류션이나 상관관계로 타원이 낮아진다는 것을 유도하였다. 이를 이용하면 영상공간에서의 2차원 필터링을 라돈공간에서의 단순한 1타원 필터링으로 효과적으로 수행할 수 있다. 본 논문에서는 FIR 필터를 이용한 라돈공간에 서의 1차원 필터링을 RADARSAT SAR 영상에서 선적에 의한 구조를 증강시키데 적용하였다. 적용결과 라돈변환을 이용한 2타원 필터링은 스펙클 잡음을 줄일 뿐만 아니라 효과적으로 선적에 의한 구조를 증강시키는 것으로 나타났다. 비록 라돈변환을 이용하는 2차원 필터링은 푸리에변환을 이용하는 방법에 비하여 효율성과 효과도가 떨어져 단순한 필터링 목적으로는 적합치 못하나, 토모그라피나 SAR 영상을 이용하여 선구조 분석을 실시하는 경우와 같이 라돈변환이 필수적으로 적용되는 경우 라돈공간에서의 2차원 필터링을 부수적으로 적용하면 효과적으로 활용될 수 있다.
2차원 의료 영상의 3차원 재구성 및 가시화에 있어서 영상 분할은 필수적인 단계이다. 그러나 의료 영상 자체가 가지고 있는 복잡성 때문에 일반적인 분할 기법만으로는 신뢰할 만한 결과를 기대하기 어렵고, 분할을 위한 전문가의 사전 파라미터 추정이 필요하다. 본 논문에서는 스케일에 따른 영상 정보를 추출하는 스케일 스페이스 필터링을 이용, 의료 영상 영역 분할을 위한 분할될 영역의 수, 범위, 그리고 각 영역의 대표값을 추정하였다. 실험으로는 무릎부위 자기공명 2차원 및 3차원 영상과 흉부 자기 공명 2차원 및 3차원 영상을 대상으로 영역 분할 파라미터를 추정하였고, 이를 분할에 적용시켜 각 영역 분할 파라미터 추정 결과와 분할 결과 영상을 제시하였다. 본 논문의 결과, 비교적 정확한 분할 결과를 유도할 수 있었고 전문가가 직접 추정하려할 때 소모되는 시간과 노력을 줄일 수 있었다.
동영상에 내재된 잡음을 제거하기 위해 사용되는 움직임 적응적 시간영역 잡음 제거 필터링에서는 움직임의 정도에 따라 필터링의 강도를 적절하게 조절하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 최적 자승 학습에 기반을 둔 움직임 적응적 시간영역필터링 방안을 제안한다. 움직임 정도에 따라 각 화소를 분류하여 분류코드를 지정하고, 각 분류코드에 따라 반복적 최적 자승학습에 기반을 둔 최적의 필터 계수를 유도한다. 반복적 학습과정은 사전에 미리 수행되어 학습된 결과만 룩업 테이블에 저장된다. 실제 잡음 제거 필터링 과정에서는 각 화소를 움직임 정도에 따라 분류한 후 분류코드에 따라 룩업 테이블에 있는 필터계수를 읽어 간결한 필터링을 취한다. 실험결과는 제안된 방법이 잡음 제거 응용에서 번짐을 방지하면서 동영상 잡음을 효과적으로 제거함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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