CT검사 후 재구성 영상 처리 기법인 Ray-sum 기법과 Shaded Surface Display(이하 SSD)기법을 분석 및 영상평가를 하여 위암 환자의 입체적인 정보 제공의 유용성 여부를 확인하고자 하였다. 위암환자 20명을 대상으로 64-MDCT를 이용하여 raw data(원시데이터)를 획득한 후 영상 재구성 처리를 하였다. 분석 결과 Ray-sum과 SSD재구성 영상모두 해부학적 구조를 정확히 묘사하는 것으로 평가 받았고, 영상의 정확도 평가에서 Ray-sum, SSD재구성 영상 대부분에서 병변의 위치가 위장 내시경과 일치하였으며 6cm이상에서 오차가 더 있음을 알 수 있었다. 또한 병변에 대한 영상판독결과와 내시경 및 병리학적 소견의 일치도가 높음을 알 수 있었다.
전처리는 영상의 질을 개선하거나 영상을 특정한 응용 목적에 알맞도록 변환시키는 등의 영상 처리를 의미한다. Depth 카메라로부터 획득한 화소단위의 8비트 깊이 정보 (depth map) 에는 depth 카메라의 특성상 잡음으로 생각할 수 있는 많은 성분들이 포함되어 있고, RGB 정보에서의 윤곽선에 비해 물체의 특성이나 조명 조건에 의해서 왜곡되어 나타난다. 일반적으로 잡음 제 거 필터가 사용되지만, 이는 깊이 정보 내의 잡음만을 줄이는 역할을 하기 때문에 깊이 정보의 왜곡된 윤곽선 처리는 하지 못 하고 있다. 본 논문에서는 깊이 정보의 잡음을 줄이는 동시에 RGB 정보의 윤곽선을 이용하여 깊이 정보의 왜곡된 윤곽선을 개선하는 알고리즘을 제안함으로써 다시점 입체 영상 생성 시 오차를 줄이고자 한다.
본 논문은 Time-of-Flight(ToF) 깊이 카메라와 DSLR을 이용한 사진측량 기반의 복합형 카메라시스템 구성방법을 제안한다. ToF 깊이 카메라는 깊이 정보를 실시간으로 출력하는 장점이 있지만 제공되는 명암 영상의 해상도가 낮고 획득한 깊이 정보가 물체의 표면상태에 민감하여 잡음이 발생하는 단점이 있다. 따라서 깊이 카메라를 이용한 입체 모델 생성을 위해선 깊이 정보의 보정과 함께 고해상도 텍스처맵을 제공하는 복합형 카메라의 구성이 필요하다. 이를 위해 본 논문은 상대표정을 수행하여 깊이 카메라와 DSLR의 상대적인 기하관계를 추정하고 공선조건식 기반의 역투영식을 이용하여 텍스처매핑을 수행한다. 성능검증을 위해 기존 기법의 모델 정확도와 텍스처매핑 정확도를 비교 분석한다. 실험결과는 제안 기법의 모델 정확도가 더 높았는데 이는 기존 기법이 깊이 카메라의 잡음이 있는 3차원 정보를 기준점으로 사용하여 절대표정을 수행한 반면에 제안 기법은 오차정보가 없는 두 영상간의 공액점을 이용했기 때문이다.
본 연구에서는 머리전달함수(Head-Related Transfer Function : HRTF) 저역 주파수 영역에서의 간략화가 음상정위에 미치는 영향에 관하여 검토하였다. 이를 위해 HRTF를 측정하였으며 측정한 HRTF에 대하여 분석한 결과, HRTF 주파수 특성의 표준편차를 보면, 저역의 주파수 특성은 고역에 비하여 방향 의존성이 작음이 나타났다. 이것은 저역의 주파수 영역에서 간략화의 가능성을 나타낸다. 간략화는 경계 주파수를 차단 주파수로 하는 고역통과 필터를 삽입하여 저역의 주파수 진폭특성을 평탄하게 함으로서 간략화를 하였다. 간략화를 한 HRTF를 평가하기 위하여 청취실험을 하였다. 청취실험의 결과, 정위오차에 대해서는 HRTF의 주파수 특성을 간략화 하여도 방향 지각에 영향이 없다는 것이 나타났다. 전후 혼란율에 대해서는 HRTF의 1kHz 이하의 주파수 특성을 간략화 하여도 영향이 없음이 나타났다. 최종적으로는 HRTF의 1kHz 이하의 주파수 특성에 본 연구의 간략화를 적용하여도 음상정위에 영향을 미치지 않는다는 것을 명확히 하였다. 본 연구는 음성이 가진 방향성 속성을 훼손하지 않으면서 음성정보의 크기를 줄이는 방법으로도 활용될 것으로 기대된다.
양안식 입체 영상 미디어의 제작 워크플로우 개선을 위해, 본 논문에서는, 제작 및 후-제작 단계에서 발생할 수 있는 다양한 제작 왜곡들이 시청 피로도에 미치는 영향을 주관적 시청 실험을 통해 분석하였다. 주관적 시청 실험의 객관적 지표 생성을 위해 제작 왜곡의 요인들을 분류하여 7가지의 대표적 시청 피로도 유발 요인을 선정하고, 선정된 각 요인 별 시청 실험을 위해 카메라와 피사체의 움직임 정도를 조합하여 4가지 실험 동영상을 제작하였다. 제작된 실험 영상들은 각기 7단계의 제작 왜곡을 부가하여 5초 단위의 시청 실험 콘텐츠 196개를 생성하였으며, 생성된 콘텐츠와 ITU-R BT.1438 권고에 따라 총 101명의 실험 참가자를 모집하여 주관적 시청 실험을 실시하였다. 실시된 시청 실험의 분석 결과는 제작 현장에서 발생할 수 있는 다양한 왜곡에 대한 상대적인 중요도 및 각 오차에 대한 허용 한계 범위 등에 대한 기본 정보를 제공한다.
방사선 영상장치는 방사능 누출사고의 조기처리 및 확산 피해 최소화에 필수적인 장비이며, 가까운 미래에 빅마켓으로 성장될 원전폐로 분야에서도 중요한 역할을 담당할 것으로 예상된다. 현재까지 개발된 방사선 영상장치는 방사선 오염원의 위치를 방향 정보만으로 탐지하여 가시화하고 있고 방사선원의 거리 측정은 불가능한 실정이다. 본 논문에서는 스테레오 카메라 원리를 적용하여 방사선원의 3차원 위치정보를 추출할 수 있는 새로운 기법의 방사선 3차원 영상장치의 구현에 대해 연구하였다. 한 대의 방사선 센서와 CCD 카메라, 그리고 팬틸의 컴팩트한 구성으로 설계된 방사선 3차원 영상장치(K3-RIS)는 위치변환 제어에 의한 스테레오 방사선 영상 취득과 연속모드 제어 및 고속 스테레오 영상정보처리 기능이 특징이다. 개발한 장치의 기능검증을 위해 감마 방사선원(Cs-137)을 대상으로 실험을 수행한 결과 선원간의 거리와 무관하게 3% 이하의 거리측정 오차를 확인하였다.
현재 현업에서 사용되고 있는 상용 무인기 영상처리 소프트웨어는 카메라 캘리브레이션 정보나 영상 전체에 대한 블록 번들조정 정확도만 제공할 뿐 스테레오 페어의 실제 도화 가능여부에 대한 정확도는 거의 제공하지 않는다. 본 논문에서는 무인기 영상처리 소프트웨어에서 산출된 표정요소를 사용하여 도화품질을 산출하고 실제 도화기에 적용하여 도화품질의 신뢰성에 대해서 분석하였다. 도화품질은 Y시차 정확도, 상대모델 정확도, 절대모델 정확도의 3가지 정확도로 정의하였다. Y시차 정확도는 스테레오 페어간 입체시 여부를 판단할 수 있는 정확도이다. 상대모델 정확도는 모델 좌표계 상에서 스테레오 페어간 상대적인 번들조정 정확도이다. 절대모델 정확도는 절대 좌표계에서 번들조정 정확도이다. 실험데이터는 도심지를 대상으로 회전익에서 취득된 GSD 5 cm급의 영상 723장을 사용하여 도화품질을 분석하였다. 연구진이 개발한 기술을 사용해 예측한 상대모델 정확도와 실제 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.11 m로 정밀한 결과를 보여 주었다. 절대모델 정확도도 마찬가지로, 도화기에서 관측한 정확도의 최대오차는 0.16 m로 정밀한 결과를 보여주었다.
최근 고해상도 영상을 지원하는 위성들이 다양화되면서 도심지에 대한 DSM (Digital Surface Model) 생성 및 업데이트가 가능해지고 있다. 그에 따라 고해상도 DSM을 이용해 건물 단위의 변화탐지가 가능해지면서 DSM을 활용한 건물 변화탐지 기법들이 다양하게 연구되고 있다. 기본적으로 DSM을 활용한 건물 변화탐지를 위해서는 스테레오 위성영상을 이용한 두 시기에 대한 DSM의 생성이 필요하며, 생성된 DSM의 표고값 차이를 이용해 변화를 탐지하는 D-DSM (Differential DSM) 방법이 일반적으로 사용된다. 그러나 D-DSM을 이용하는 기법은 두 DSM 간의 수직오차가 클 경우 건물의 변화를 탐지하기 위한 최소 수직좌표의 임계치를 정밀하게 적용하기에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 DTM (Digital Terrain Model)의 높이를 기준표고로 지정하고 구조물의 높이만을 표현하는 nDSM (Normalized DSM)을 기반으로 D-nDSM (Differential nDSM)을 생성하고 모폴로지 필터링을 거쳐 변화탐지를 진행하여 표고 오차에 따른 변화탐지의 오류를 줄이고자 하였다. 또한 도로변 건물의 추출 정밀도 향상을 위해 nDSM에서 도심지의 도로망을 추출하는 방안을 제시해 D-nDSM기법에 적용하였다. 도시 변화지역을 대상으로 두 시기의 스테레오 영상을 이용하여 실험을 진행하였고, D-DSM을 이용한 변화탐지기법과 D-nDSM기법, 도로선형을 추출해 D-nDSM에 적용한 탐지방법 등을 비교하여 결과를 얻었다. 단순 D-DSM을 이용한 기법에서 수직 임계치에 따라 약 30~55%의 정확도를 얻어낼 수 있었다. 또한 D-nDSM 기법의 적용시 59%의 정확도를 얻었으며, 노이즈 필터링의 과정을 거쳐 77.9%의 정확도를 얻었다, 최종적으로 대상지의 도로 선형을 추출해 적용하여 87.2%의 전체 정확도를 얻을 수 있었다.
도시 내 거주하는 인구의 분포는 다양한 연구에 활용될 수 있는 기초자료로서 중요한 의미를 지닌다. 그러나 이와 관련한 데이터는 정보기밀성 등을 이유로 일정한 공간단위로 집계되어 제공된다. 때문에 제공되는 것과 다른 공간단위나, 더 세밀한 공간분석을 요하는 연구와 활용이 제한된다. 이에 본 연구는 인구분포 데이터가 가지는 한계를 극복하여, 행정구역을 기준으로 한 인구데이터 제공단위보다 세밀한 인구분포를 현실적으로 재현하고자 대시매트릭 매핑 기법을 활용하였다. 대시메트릭 매핑은 주 데이터와 연관된 공간적 보조 데이터를 사용하여 주 데이터의 공간적 분포를 세밀하게 나타내는 지도화 방법이다. 본 연구에서는 서울시 집계구별 인구센서스 자료를 주 데이터로, 건축물 대장을 보조 데이터로 사용하였으며, 모든 인구가 주거용 건축물에 거주한다고 가정하여 주거용 건축물 단위에서 인구분포를 재현하였다. 주거용 건축물을 공간적으로 추출하기 위해 바이너리기법이 활용되었으며. 이후 회귀분석 기법을 활용하여 건물 용도와 층수를 고려한 가중치를 부여해 입체적인 거주인구밀도를 재현하는데 성공하였다. 이를 통해 전체 토지 및 용도구역을 기반으로 한 기존의 방법론보다 현실적용오차를 줄였다. 또한 주거가능 건축물의 주택유형과 층수가 반영된 3차원적 공간자료를 활용하여 주거용 건축물에 거주하는 인구를 추정하는 모델을 도출하여, 정확도가 높고 세밀화 된 인구분포지도를 제작하였다. 본 연구를 통해 도출된 개별 건물 단위의 인구 데이터는 일정한 공간단위로 집계를 재가공한 것으로 정보기밀성의 문제가 없는 세밀한 단위의 인구분포 정보를 제공한다. 따라서 이후 도시 내 재난재해 발생에 따른 영향 인구 파악과 같은, 지역인구를 활용한 다양한 연구에 활용될 수 있는 중요한 자료로써 의미를 지닌다.
본 논문에서는 기하학적인 3차원 모델을 사용하지 않고 정면이 얼굴 영상 및 2차원 메쉬만으로 얼굴의 포즈 변형을 수행하는 영상기반 렌더링(Image Based Rendering; IBR) 기법을 제안한다. 3차원 기하학적 모델을 대신하기 위해, 먼저 표준 인물의 정면, 좌우 반측면, 좌우 측면의 얼굴 영상에 대한 표준 메쉬를 작성한다. 합성하고자 하는 임의의 인물에 대해서는 주어진 정면 얼굴 영상의 메쉬만을 작성하고, 그 밖의 메쉬는 표준 메쉬 집합을 근거로 자동 생성된다. 그런 다음, 메쉬 제어점들의 중첩 및 역전을 허용하도록 개선한 역전가능 메쉬워프 알고리즘(invertible meshwarp algorithm)을 이용하여 얼굴의 입체적인 회전 변형을 수행한다. 또한, 눈이나 입의 개폐 변형도 동일한 워핑 알고리즘으로 구현한다. 얼굴 변형 성능을 평가하기 위해, 총 10명으로부터 머리를 수평으로 회전하면서 동영상을 취득한 후, 실제 영상과 변형 영상마다 양 눈의 중간 위치인 기준점에서 각 특징점까지의 거리를 계산하여 평균 차이를 구하였다. 그 결과, 기준점에서 입의 중간 위치까지의 거리에 비해 약 7.0%의 평균 위치 오차만이 발생하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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