비활성 영역이란 특정 영상을 표현하기 위해 유효하지 않은 화소 값으로 채워지는 영역을 의미한다. 일반적으로 원본 영상의 형태가 사각형 형태가 아닌 경우 이를 사각형 형태로 변환하는 과정에서 주로 발생하며, 특히 3D 영상을 2D로 표현할 때 자주 발생한다. 이러한 비활성 영역은 압축 효율을 크게 저하시키기 때문에, 활성 영역과 비활성 영역의 경계 부분에 필터링 기술 등을 적용해 해결해 왔다. 하지만 일반적인 필터링 적용 기술은 영상의 특성을 적절하게 반영하지 못할 가능성이 크다. 제안하는 기법에서는 영상의 특성과 압축 과정을 고려한 강화학습을 통한 패딩을 진행하였다. 실험결과 제안한 기법이 기존 기법보다 평균 3.4% 성능이 향상됨을 확인할 수 있다.
암세포 조직 영상 분석에서 유효한 특성값 추출은 암세포 등급별 분류를 위한 중요한 과정이다. 본 논문에서는 디지털 영상 세포 측정법 기반 세포핵의 3차원 정량적 분석 방법을 제안한다. 먼저 공초점 현미경을 사용하여 신세포암의 각 등급별 3차원 볼륨 데이터를 획득하고, 지도학습 방법을 기반으로 슬라이스 영상의 화소의 컬러 특성값을 이용하여 세포핵을 분할했다. 세포핵의 3차원 가시화를 위해, 윤곽선 기반 표면 렌더링과 3차원 텍스쳐 사상 방법을 이용한 볼륨 렌더링을 수행했다. 이후 세포핵의 3차원 형태학적 특성값을 정의하고 추출했다. 어떠한 3차원 특성값이 진단 정보로 유용할 것인가를 평가하기 위해, 분산 분석을 이용하여 각 등급 간 3차원 특성값의 통계적 유효성을 분석했다. 마지막으로 추출한 특성값을 2차원 특성값과 비교하고 상관관계를 분석했다. 그 결과, 세포핵 등급과 3차원 형태학적 특성값 간의 유효한 통계학적인 차이를 확인했다. 제안한 방법은 정확한 진단과 예후 추정을 위한 새로운 등급 결정 시스템 개발을 위한 기반 연구로 활용될 수 있는 가능성을 보여주었다.
본 연구에서는 CCD 카메라가 장착된 Skyviewer로부터 촬영된 하늘 영상 자료를 이용하여 전운량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 전운량 산출은 RGB 영상 내의 차폐 영역을 제거하고 GBR 빈도분포에 따른 영상을 분류하며, RBR 경계값을 결정하여 구름 화소를 분류한다. 분류된 구름 화소에서 태양광 영역을 제거한 후 유효성 검사를 통해 전운량을 산출하게 된다. 전운량 산출 알고리즘의 정확성을 검증하기 위하여 관측소와 가장 가까운 강원지방기상청의 목측 전운량 자료와 편이(Bias), 평균제곱근오차(RMSE), 상관계수를 분석하였다. 선정된 사례는 계절별 일 사례로 8시부터 17시까지의 정시 자료를 사용하였다. 분석 결과 Skyviewer로부터 산출된 전운량의 편이는 평균적으로 -0.8할의 차이를 보였으며, 평균제곱근오차는 1.6할로 전운량의 차이가 2할 내에서 나타나고 있었다. 또한, 두 관측소는 떨어진 거리의 차이가 있음(약 4 km)에도 불구하고 상관계수가 모든 사례에서 평균 0.91 이상으로 매우 높았다.
스테레오 영상 처리에 있어서 중요한 단계는 스테레오 정합 과정이다. 이 과정은 좌우 영상에서 3차원적 일치점을 찾는 것이다. 이 방법에는 두 가지 방법이 있다. 첫 번째 방법은 영역기반의 접근방법이며 두 번째 방법은 특징기반의 방법이다. 영역기반의 방법은 많은 연산시간을 필요로 하는 반면에, 특징기반의 방법은 연산시간에 있어서는 장점이 있으나, 영상의 전체 화소에 대한 정합을 실시할 수 없는 단점이 있다. 최근, 영상처리에 있어서 영상의 모호함, 잡음, 지시그이 애매함과 모순성을 해결하기 위해서 퍼지 영상처리 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 영상의 밝기 정보를 퍼지 소속함수를 통해서 퍼지화하고, 스테레오 정합을 위해서 영역기반의 접근방법을 수행한다. 실험을 통해 몇 가지의 스테레오 영상을 시험하여 그 유효성을 확인한다.
동화상의 부호화 효율향상을 위하여 유전적 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)을 이용하여 영역 분할하는 방법을 제안한다. 유전적 알고리즘은 함수치만을 이용하여 큰 탐색공간으로부터 최적의 조합을 축차적으로 찾아내는 방법이다. 이동추정과 영역분할을 동시에 진행함으로써, 이동 벡터를 화면내의 작은 블록이나 화소의 각각에 할당하고, 그것을 부호화 정보량과 신호 대 잡음비의 관계로부터 최적화 문제로 변환할 수 있다. 즉, 이동보상예측 부호화에는 영역분할과 이동 추정은 서로 밀접하게 관계되어 있다. 이것은 부호량과 S/N비를 최적화하는 것으로서 화면 속의 각 블록에서 이동 벡타를 최적의 상태로 배치하는 것이다. 그러므로, 본 논문에서는 최적인 영역분할 결과를 얻기 위하여 GA의 데이터형과 그 데이터의 처리 방법에 대해서 검토하였다. 또한, 테스트 화상을 이용한 컴퓨터시뮬레이션을 통하여 제안 방법의 유효성을 확인하였다.
본 연구는 초분광 영상을 이용한 변화탐지 기법의 전처리 과정 중 하나인 영상간 기하보정과 밴드선택에 초점을 맞추고 있다. 최근 그 성능이 입증된 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 자동화된 기하보정을 수행하였으며, 분광정보의 불변 특성을 반영하는 PIF(Pseudo-Invariant Feature)를 추출하여 영상의 잡음을 추정함으로써, 변화탐지를 위한 유효 밴드를 선택하였다. 또한, 기대최대화(Expectation-Maximization) 기법을 이용한 객관적인 밴드선택 방법을 구현하였다. 제안된 기법들을 실제 적용하기 위해 Hyperion 영상을 사용하였으며, 영상에 나타나는 보정되지 않은 밴드 및 Striping 잡음의 특성을 부가적으로 제거하였다. 결과를 통해, 변화탐지를 위한 최소한의 요구조건인 0.2화소 이내의 정확도(RMSE)를 만족하는 신뢰도 높은 기하보정을 수행할 수 있었으며, 시각적인 판단에 의존하던 밴드선택을 PIF를 통해 객관화할 수 있음을 확인하였다.
건축 구조물의 상대적인 변위 계측을 위하여 2메가 픽셀 Full HD(FHD) 해상도의 카메라와 디지털 영상상관(DIC, Digital Image Correlation) 플랫폼을 설계하고, 계측에 영향을 주는 영상 품질을 분석하였다. DIC 플랫폼은 Freescale사의 I.MX6를 기반으로 설계하였다. 영상 상관을 이용한 계측은 영상의 품질에 따라 계측 정밀도에 영향을 줄 수 있는데, 이러한 영상 품질 요인으로 영상의 밝기(brightness), 대조(contrast), 신호대 잡음비(SNR, Signal to Noise Ratio)를 분석하였다. 관심 영역(ROI, Region Of Interest)으로 설정한 부분에서 추출한 영상을 기준 영상으로 삼고, 일정 시간 경과 후 디지털 영상 상관(DIC)을 이용하여 기준 영상의 이동을 화소 및 부화소 단위로 추적 계산하여 변위를 측정하였다. 더불어 DIC 기반의 비접촉 원격 계측의 유효성을 파악하기 위하여 25m, 35m, 50m의 계측 거리에서, 영상 품질 요인 및 ROI 의 크기를 조정하여 측정을 하고 정밀도를 분석하였다.
4차 산업혁명의 발전에 따라 통신 및 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있으며, 이에 따라 장비의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미치는 영상 및 데이터 처리의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 영상의 주파수 성분의 변화에 적응하며 AWGN을 제거하기 위해 표준편차와 추정치의 유추를 통해 최종 출력을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 성분의 표준편차를 통해 유효 화소 범위를 설정하여 추정치를 구하며, 가중치를 적용한 후 필터의 출력에 가감하여 최종 출력을 계산한다. 그리고 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 기존 방법과 비교 분석하였으며, 시뮬레이션 결과 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적인 잡음 제거 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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