본 연구는 영상처리과정에서 중요한 이진영상의 전역임계값 결정을 위한 새로운 임계화 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 원 영상의 전체적인 윤곽을 가장 많이 포함하는 최상위 비트평면을 사용하여 영상을 중복되지 않는 두 영역으로 구분한 뒤, 두 영역의 평균 밝기 값의 차이로 임계값을 자동으로 결정하는 전역 임계화 방법이다. 실험결과 제안한 방법은 인위적인 초기값 설정을 필요로 하지 않으며, 처리과정이 간단하며 문서영상과 휘도영상의 영상 윤곽을 양호하게 보존하는 이진영상을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 기존의 문헌에 자세히 기술되지 않은 주파수 분할 방법에 대한 고찰을 통해 과도음의 라우드니스 해석에 적합한 임계 대역 해석 방법을 제안하고, 이를 근거로 과도음의 라우드니스 모델을 구현하여 기존의 임상 실험 결과와의 비교함으로써 그 유효성을 확인하였다. 또한 순음의 라우드니스 해석에서 기존 라우드니스 모델이 안고 있는 신호해석 상의 문제점 등을 지적하고 이를 개선한 새로운 모델을 제시하였다. 개선 방법으로서 임계 대역폭의 1/2 간격으로 총 47개의 임계 대역 필터를 배치하여 필터의 경계에 순음이 존재할 때 발생할 수 있는 라우드니스 오차를 최소화 하였다. 또한 이 모델에서는 Zwicker가 제안했던 기존의 방법을 제안된 임계 대역 필터에 적합하도록 수정하는 작업이 포함되었다.
영상분할에 있어서 최적의 임계치를 구하는 것은 영상을 구성하고 있는 픽셀들을 의미있는 집단으로 나누는 거와 같으며 이를 위하여 퍼지화 정도를 측정하여 최소의 퍼지화 정도를 갖는 임계치를 최적의 임계치로 설정한다. 일반적으로 소속도는 하나의 픽셀과 그 픽셀이 속한 영역의 관계로 표현될 수 있는데 소속도 계산을 위한 엔트로피로 샤논(Shannon)함수를 사용한다[1]. Liang-Kai Huang에 의하여 제안된 알고리즘은 그 수렴속도 면에 있어서 많은 문제점을 갖고 있다[2]. 본 논문에서는 이런 수렴속도를 좀더 개선하기 위하여 SPOI(Simplified Fixed Point Iteration)를 제안하고 여러 가지 실험영상을 사용하여 졔안된 논문의 우수성을 보이고자 한다. 실험결과 적절한 임계치를 구하면서도 기존의 논문보다 속도면에서 상당히 우수한 특성을 보이고 있다.
CT영상으로 골조직이나 특정 기관의 3차원 모델을 재구성하는 연구는 큰 진전을 이루어 현재는 진료나 치료계획 수립에 없어서는 안될 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 기존의 방법으로는 교정이나 시술 시뮬레이션을 위해서는 치조골과 치아를 개별적으로 분리해서 모델링해야하는 치과분야의 요구를 만족시키는 데는 어려움이 있다. 치아와 치조골의 경계를 정확하게 분리하여 개별적으로 조작이 가능한 치아모델을 생성하기 위해서는 슬라스별로 두 영역을 분리할 수 있는 최적의 임계치가 결정되어야 한다. 본 연구에서는 좁은 간격으로 촬영한 연속적인 CT영상 슬라이스들 사이에서 치아들의 형태와 임계값이 점진적으로 변하는 성질을 이용하여 각 슬라스별로 최적의 임계치를 결정하여 치아영역을 분리하는 적응적인 최적 임계화 방안을 제안한다.
초기충진압력이 서로 다른 시편에 가한 가압횟수와 열처리시간의 혼합공정이 임계전류밀도 특성에 미치는 영향을 관찰하기 위하여 power-in-tube방법으로 초전도 선재를 제조하였다. 일정 초기충진압력에서 테이프화를 위한 열처리 및 가압이 혼합공정횟수가 증가할수록 임계전류밀도가 증가하였다. 초기충진압력이 1000kg/$cm^{2}$에서 Bi-2223 고온상 체적비가 가장 높게 나타났고 결정립이 판상으로 성장되었을 뿐만 아니라 C축과 직각방향으로 잘 배양되어 있음을 관찰할 수 있었다. 특히 초기충진압력 1000kg/$cm^{2}$의 시편을 두께를 줄이기 위하여 3회 가압하고 450시간 열처리하였을때 임계전류밀도가 5800A/$cm^{2}$를 나타내었으며 이를 중심으로 500, 2500kg/$cm^{2}$이 양측단으로 가우시안분포를 보였다. 결론적으로 시편의 임계특성은 적정 초기충진압력, Bi-2223 고온상 체적비, 테이프화를 위한 가압횟수, 결정의 일방향배열, 결정립의 성장등에 강하게 의존함을 알 수 있었다.
본 연구는 이미지 디노이징을 위한 새로운 공간 적응적 웨이블릿 임계화를 제안하였다. 웨이블릿 임계화를 이용한 디노이징은 최상의 기저함수와 임계치를 구하는 연구에 집중되어왔으나 이미지의 통계적 특성의 변화에 효과적으로 적용되는 방법은 아직 충분하지 않은 상태이다. 제안된 방법에 의한 실험 결과는 Wiener필터링 방법과 Level dependent 임계치 방법보다 좋은 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 심전도를 분석함에 있어 임계값과 변화량 및 웨이브렛 변환을 이용하여 R파 검출 알고리즘을 설계하였다. 웨이브렛 함수를 이용하여 입력되는 심전도 데이터를 저주파 대역과 고주파 대역으로 각각 j=-9 레벨까지 분할하고, 분할의 j=-9 레벨에서의 저주파 신호인 A9를 제거함으로써 기저선 변동을 제거하였다. 기저선 변동이 제거된 신호에서 심전도 신호의 임계값에 의한 방법과 변화량의 임계값에 의한 방법 그리고 웨이브렛 변환 중 j=-1 레벨에서의 고주파 신호인 Dl의 임계값에 의한 방법을 사용하여 R파를 검출하였다. 알고리즘 검증을 위하여 CSE 데이터베이스와 MIT/BIH 데이터베이스의 일부를 사용하였다.
본 연구의 목적은 가공배전선로의 이도 및 장력 검토업무를 단순화하고 업무효율을 향상하는데 있다. 따라서 EDS(Every Day Stress)하중조건과 $고\cdot저온계$ 하중조건간의 임계경간을 계산할 수 없는 기존임계경간식의 한계점을 해결하기 위하여 다 조건간의 임계경간식을 개발하였으며, 이를 가장 많이 사용하는 알루미늄피복 강심 알루미늄 절연전선(ACSR/AW-OC)에 적용하는 방법을 보여주고 최종적으로 지역별 임계경간 및 적용하중조건 표를 완성하여 설계시 활용할 수 있도록 하였다.
오차확산법은 중간조 처리에서 우수한 영상의 재현능력을 갖는 기법이다. 그러나 이의 기법은 경계재현 능력이 미약하며, 주기적인 패턴이 발생하여 영상의 화질을 저하시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 경계재현의 능력을 개선하기 위한 경계강조법과 주기적인 패턴 발생을 감소시키기 위한 적응형 임계값 변조를 적용하는 방법을 제안하였다. 경계강조를 위한 임계값을 변조는 원영상의 공간적 기울기 정보를 활용하여 수행하였고, 동시에 기울기 정보를 이용하여 청색잡음 마스크를 적응적으로 적용하는 임계값 변조로 주기적인 패턴의 발생을 감소시키도록 하였다. 적응형 임계값 변조를 적용한 실험에서 영상의 주기적인 패턴이 감소된 보다 선명한 경계강조의 중간조 영상을 얻을 수 있었으며, 객관적인 특성분석을 위한 표시오차의 RAPSD, 거리에 따른 경계상관도 및 로컬 평균 일치도의 분석에서 제안한 기법이 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 컨테이너 BIC-code 자동인식 시스템의 전 처리 과정으로서 다중 임계값을 이용한 BIC-code 영역 추출 방법을 제안한다. 기후요소, 빛, 카메라 위치, 컨테이너의 색과 같은 다양한 요인으로 인해 고정된 임계값을 사용할 수 없다. 따라서 각 영상에 대해 다양한 임계값으로 실험하여 컨테이너 BIC-code 인식에 가장 우수한 임계값을 결정하여 영상을 이진화한다. 다음으로, 가장 우수한 임계값으로 이진화 한 영상에 대하여 레이블링, 닫힘 연산을 통해 BIC-code의 가로, 세로 여부를 판단하게 된다. 또한 레이블링 된 각 영역을 판단하여 잡음을 제거하고, 개별 code를 분리한다. 제안된 방법에 대한 실험결과 성공적인 코드 영역 분리가 가능함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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