본 논문에서는 Scene Text Detection의 새로운 프레임워크인 TextFuseNet에 영상처리 관련 기술인 선명화 기법을 제안한다. Scene Text Detection은 야외 간판이나 표지판 등 불특정 배경에서 글자를 인식하는 기술이며, 그중 하나의 프레임워크가 TextFuseNet이다. TextFuseNet은 문자, 단어, 전역 기준으로 텍스트를 감지하는데, 여기서는 영상처리의 기술인 선명화 기법을 적용하여 TextFuseNet의 성능을 향상시키는 것이 목적이다. 선명화 기법은 기존 Sharpening Filter 방법과 Unsharp Masking 방법을 사용하였고 이 중 Sharpening Filter 방법을 적용하였을 때 AP가 0.9% 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 영상에 대한 선명도를 측정하기 위한 또 다른 방법을 제시하였으며 기존의 필터링을 통한 이미지 선명화 측정과 달리 간단한 히스토그램을 가지고 수식으로 유도해 보았다. 히스토그램의 많은 정보 중에 다이나믹 레인지와 gray level, 각 level의 정도 곡선이 사용 되었으며 log scale로 그 범위를 한정 시켜 주었다. 그 결과 어느 정도 타당한 결과 값이 나왔으며, 이 결과를 토대로 HP, LP에 의한 필터링 방법 외에 또 다른 방법의 가능성을 제시한다.Q
본 논문에서는 특이값 분해(Singular Value Decomposition)을 이용하여 이미지의 주파수 영역 내에 정보를 은닉하는 방법을 제시한다. 이미지를 주파수 영역으로 변환하기 위하여 블록 단위로 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform)을 수행한다. 이후 인접한 네 블록의 DC 값들로 구성된 행렬의 특이값을 은닉하고자 하는 정보에 따라 변환한다. 원래의 DC 값은 정보에 따라 변환된 DC 값으로 대체되고 역 이산 코사인 변환(Inverse Discrete Cosine Transform)을 수행하여 정보가 은닉된 이미지를 얻는다. 제안하는 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 JPEG(Joint Photographic Coding Experts Group), 선명화(Sharpening), 히스토그램 등화(Histogram Equalization)와 같이 다양한 이미지 변화를 거친 후, 은닉된 정보의 신뢰도를 비교한다.
본 논문에서는 영상의 콘트라스트를 개선시키는 언샵 마스킹 방법을 제안한다. 언샵 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 기반 업샵 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하여 각 블록에 대한 DCT를 수행한다. DCT 결과를 토대로 블록들의 방향성 타입을 결정하여 각 블록의 타입에 따라 적합한 언샵 마스킹을 취할 수 있는 유연함을 제공 한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스쳐, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 배경 및 평이한 표면에서는 결과물을 시각적으로 훼손시키지 않기 위해 언샵 마스킹을 적용하지 않는다. 텍스쳐와 에지 영역에 대해서는 고주파 성분을 보존하기 위해 블록 타입에 맞는 적합한 언샵 마스킹을 적용한다. 이에 사용되는 언샵 마스킹은 선명화의 기여도를 제어하는 적응적 필터를 사용하여 디테일이 많은 부분은 콘트라스트를 개선시키고 평탄 영역에 대해서는 선명화를 약하게 하여 최대의 영상 개선 효율을 유도한다.
본 논문에서는 Canny 에지 검출 알고리즘의 핵심이라 할 수 있는 언어적인 애매한 개념인 "좋은 검출"과 "좋은 지역화" 문제를 퍼지 추론 방식을 통해 처리하는 접근방식을 제안하고, 그레이 스케일 이미지에 관해 퍼지 규칙 기반의 Canny 에지 검출기를 설계한다. 설계의 핵심은 화소들의 그레이 레벨들을 몇 가지의 언어적인 변수들로 분할한 다음에 퍼지 추론 규칙에 따라 편미분 계수들을 근사시키는데 있다. 이러한 접근방식은 기울기 및 기울기 변화에 따른 퍼지 제어 기법과 유사한 측면을 가진다. 이러한 작업을 바탕으로 퍼지 규칙 기반 Canny 에지 검출기를 구현하고, 결과들을 기존 방법과 비교한다. 특히, 제안된 접근 방식은 좁은 동적 범위의 그레이 레벨 이미지의 에지 검출 및 선명화에 있어서 장점을 가진다.
본 논문에서는 단일 이미지의 관심 영역에 기반한 저심도 후처리 방법을 제안한다. 저심도 이미지란 사진에서 초점이 선명하게 포착되는 깊이의 범위가 좁은 이미지를 말한다. 기존의 광학적 특성을 이용한 저심도 이미지를 만드는 과정은 물리적인 구조 설계비용 문제가 존재한다. 또한, 이미지의 후처리 보정을 통한 방법은 이미지상의 사물 깊이 정보를 알기 어렵기 때문에 이미지의 심도를 후처리하기 어려웠다. 이에 따라 본 논문에서는 슈퍼 픽셀 군집화 방법을 통해 관심 영역을 찾고, 이에 기반하여 관심 영역이 부각될 수 있는 저심도 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 후처리 방법은 슈퍼픽셀 군집화 방법을 통해 관심영역을 설정하여 배경 영역을 분리하고 블러 과정을 수행한다. 관심 영역을 제외한 부분을 확장 한 뒤 배경 블러를 거치기 때문에 후광효과가 현저히 줄어든 저심도 효과가 적용된 이미지를 얻을 수 있었고 MSRA-1000 데이터 셋 이미지에서 우수한 주관적 화질 결과를 보였다.
정맥주사는 입원환자에게 가장 빈번하게 행해지는 침습적 처치로서 비경구 영양투여, 혈액제제 등의 투입 등에 광범위하게 이용되고 있으며 이외에도 말초 카테터 삽입, 채혈, 기타 IV 요법에 사용되는 시술로서 연간 10억 건 이상이 발생한다. 정맥주사는 정맥주사 교육을 받은 숙련된 간호사들에 의해서만 시술되는 어려운 시술 중에 하나이며 실패 시 정맥에 혈전증 및 혈종이나 신경 손상 등을 초래할 수 있다. 이에 정맥주사 시 실수를 줄이기 위해 손등이나 팔의 정맥 구조를 시각화할 수 있는 보조 장비들에 대한 연구들이 발표되고 있다. 본 연구는 정맥주사 시 정맥을 시각화하는 정맥 검출기에 850nm 파장대를 조사하는 LED의 수량에 따른 성능 차이에 대한 연구이다. 피부 위에 조사된 NIR 검출기능이 있는 CCD 및 CMOS 카메라 렌즈에 NIR Filter 부착하여 영상을 획득하고 획득된 영상을 영상처리 알고리즘을 통해 정맥 이미지를 선명화하고 선명화된 이미지를 피부 위에 투영하는 원리로 작동되는 정맥 검출기를 제작한 이후 제작된 정맥 검출기 앞단에 NIR LED 수량에 차이를 주어 4가지 LED PCB를 제작했다. 이후 각각의 PCB를 정맥 검출기 앞단에 부착하여 정맥 영상을 검출하고 성능평가를 위해 획득한 정맥 영상을 바탕으로 성능 비교 설문지를 만들어 설문을 실시했다. 설문은 K병원에 재직 중인 간호사 20명을 대상으로 진행했다.
본 연구에서는 고분해능 및 고감도화된 시스템 개발을 위하여 AOTF를 이용하여 하이퍼스펙트럼 영상기법을 활용한 전임상 영상장비에 대한 연구를 수행하였다. 제작된 고감도 하이퍼스펙트럼 분자영상 시스템의 생물학적 적용을 위하여, AOTF의 파장 또는 진동수를 변화시키면서 GFP가 발현된 HEK 293 세포의 이미지를 촬영하였다. 또한, 제작된 실험 대상물 이미지화 시스템을 이용해서 실험용 쥐의 이미지를 촬영하였다. 실험용 쥐를 크세논 아크램프 사용 전 후 이미지를 촬영한 결과 크세논 아크 램프 사용 후에는 청색의 선명한 영상을 얻을 수 있었다.
디지털 카메라의 출현과 Mobile 장비에서의 카메라 적용으로 인하여 디지털화된 이미지의 화질개선이 지속적으로 연구되고 있다. 특히, 센서로부터 입력된 이미지는 영상으로 출려되기 전 ISP(Image Signal Process) 과정을 거치게 되는데, 이 단계에서 이미지는 고주파 성분의 Noise 제거를 위한 LPF(Low Pass Filter)에 의해 고역의 주파수 성분이 상쇄되는 결과를 가진다. 이에 본 논문에서는 LPF(Low Pass Filter)에 의해 고역의 주파수 성분이 상쇄되는 결과를 가진다. 이에 본 논문에서는 LPF에 의해 Blurring된 이미지를 윤곽선 검출 알고리즘을 사용하지 않고, 이미지 윤곽선이 가질 수 있는 다양한 상태를 고려하여 적절한 계수를 가지는 Adaptive-HPF(High Pass Filter)를 사용함으로써 더욱 선명한 영상을 출력하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 하드웨어 구현시 Total Gate Count는 8700여 개로 Mobile 장치에 적용될 수 있다는 것을 검증하였다.
최근 영상처리 기법과 하드웨어의 발달로 의학 분야에서는 질병의 진단에 다양한 영상 시스템을 활용하고 있다. 특히 OCT 기술은 인체조직의 고해상도 이미지 획득과 혈류속도 측정을 동시에 할 수 있어 의료분야에 다양하게 적용이 가능하여 많은 관심을 받고 있다. 이에 더욱더 선명한 OCT 영상을 획득하기 위해 다양한 알고리즘과 필터를 사용함에 따라 빠른 프로세스 처리가 요구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 듀얼 코어 이상급의 CPU 를 탑재한 시스템에서 데이터 처리 모듈과 렌더링 모듈을 트리플 버퍼를 통해 비동기식으로 멀티스레드화 하였고, GPU 기반의 병렬처리를 통한 데이터 처리를 하여 속도를 향상시켰다. 이에 광학 카메라 촬영 시 선명한 실시간 OCT 영상을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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