비디오에서 움직이는 객체의 외곽선은 객체를 정확하게 분할하기 위하여 매우 중요하다. 그러나 움직이는 객체의 외곽선에는 단락된 외곽선들이 존재하게 된다. 우리는 단락된 외곽선을 연결할 수 있는 새로운 외곽선 연결 알고리즘을 개발하였다. 외곽선 연결 알고리즘은 단락된 외곽선의 말단 픽셀에 사분면을 형성하고 동심원을 구성하면서 반지름 내에서 다른 말단 픽셀을 찾는 탐색을 전진하면서 수행한다. 외곽선 연결 알고리즘은 객체의 외곽선에서 가장 짧게 외곽선을 연결한다. 그리고 시스템은 비디오로부터 배경을 구하여 저장한다. 시스템은 외곽선 연결로부터 객체 마스크를 생성하고, 배경된 저장으로부터 또 하나의 객체 마스크를 생성하여 이 두 개의 객체 마스크를 보완적으로 사용하여 움직이는 객체를 분할한다. 논문의 주요 장점은 정확한 객체 분할을 위한 새로운 객체 외곽선 연결 알고리즘의 개발이다. 제안된 알고리즘은 개발된 새로운 객체 외곽선 연결 알고리즘과 배경 저장을 이용하여 정확한 객체 분할, 다중 객체 분할, 내부에 구멍이 존재하는 객체의 분할, 가느다란 객체의 분할, 그리고 복잡한 배경을 가진 객체를 자동으로 분할하여 보여주었다. 우리는 알고리즘들을 표준 MPEG-4 실험 영상과 카메라로 입력된 실제 영상을 가지고 실험하였다. 제안된 알고리즘들은 매우 효율이 좋으며 펜티엄-IV 3.4GHz CPU에서 평균적으로 QCIF 영상을 1초당 70.20 프레임 그리고 CIF 영상을 1초당 19.7 프레임을 실시간 객체 응용을 위하여 처리할 수 있다.
본 논문에서는 MR 영상에서 밝기값 분포와 기울기 정보를 이용한 전립선 자동 분할 기법을 제안한다. 첫째, 적응적 밝기값 프로파일과 다해상도 기법을 이용하는 활성형상모델을 통해 전립선 표면을 추출한다. 둘째, 표면 형상의 지역적 최적화로 인한 흘을 방지하기 위하여 기하학 정보를 이용한 흘 제거 기법을 수행한다. 셋째, 해부학적으로 변이가 큰 표면 형상은 2차원 기울기 정보를 이용하여 보정한다. 이때, 보정된 표면 형상은 한정된 정점의 개수로 산정되어 매끄럽게 표현되지 않기 때문에 표면재구성 및 평활화 기법을 이용하여 부드러운 형상으로 표현한다. 제안방법의 평가를 위하여 육안평가와 정확성 평가 그리고 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가는 두 명의 임상전문의의 수동분할 결과와 자동분할 결과 간의 평균거리차이와 중복볼륨비율을 측정하였다. 실험 결과 평균거리차이는 0.3${\pm}$0.21mm 측정되었고, 중복볼륨 비율은 96.31${\pm}$2.71% 측정되었다. 20명의 환자 데이터에 대한 전체 수행시간은 평균 16초로 측정되었다.
본 논문에서는 소동물 양전자방출단층촬영 영상(Positron Emission Tomography, PET) 내 종양영역을 자동분할하고 분할된 윤곽선주변의 기하학적 위험구간에 따른 종양의 형태특성을 분석하기 위한 방법을 제시한다. PET 영상내 검출된 종양영역의 신뢰성을 위해 위음성(False negative, FN) 및 위양성(False positive, FP)의 위험구간을 같이 제공하는 것이 필요하다. 따라서, 방사선 특이적 특성이 반영된 명암값을 기반으로 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링을 수행하여 종양영역을 자동 분할한다. 분활된 종양영역의 위험구간은 클러스터 간 공유되는 영역의 소속값을 이용하여 위음성, 위양성을 계산한다. 또한, 임의의 소속값 임계치 변화를 통해 위험구간의 변화에 따른 종양의 형태적 특성변화를 관측한다. 이러한 지역적 변화의 관측을 통해 위험구간의 형태학적 위치를 판단할 수 있어 위험구간에 따른 추가적인 잔여 암의 위치 및 형태 파악을 용이하게 한다.
영상 처리는 크게 영상에 내재된 특성값을 얻어내는 영상분석과, 동일한 성질의 영상을 분류하는 영상분류의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 텍스쳐에 내재된 일반적인 속성인 거침과 부드러움의 특성 추출을 통해서 영상에 포함된 다양한 텍스쳐를 자동적으로 인식하고 분류하는 방법을 제안한다. 특성추출은 텍스쳐 영상이 지닌 그레이 레벨의 공간적인 의존성을 이용한 통계적 분석에 기반한 것으로 모멘트와 동차성의 조합을 통해서 일반적인 텍스쳐의 속성을 검출하기 때문에 텍스쳐의 구조형태에 크게 영향을 받지 않는 이점을 가지고 있다. 거친 텍스쳐일수록 강하게 반응하는 모멘트와 부드러운 텍스쳐일수록 강하게 반응하는 동차성의 차를 이용하기 때문에 보다 뚜렷한 텍스쳐 분할이 가능하다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해서 다양한 텍스쳐 영상에 제안한 방법을 적용하고, 성공적인 결과를 보인다.
본 논문에서는 이동경계의 무게중심을 이용하는 추적알고리듬이 제안되었다. 이 방법은 1프레임만으로 무게중심을 추출해내는 경우에서의 영상분할의 어려움을 피하기 위하여 고려된 것이다. 제안된 알고리듬은 복작한 배경을 가진 영상에서 기존의 방법에 비해 목표물을 쉽게 분할해 낼 수 있다. 또한, 이 알고리듬은 폐색이 발생한 경우에도 목표물을 잘 추적해 갈 수 있다. 자동 목표 추적 장치에 적용한 결과, 제안된 방법은 비교적 좋은 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 실세계 조명 정보를 표현하는 HDR(High Dynamic Range) 영상으로부터 소수의 방향성 광원을 추정하는 기법을 제안한다. 광원 추정을 위해 노출 시간을 달리한 일련의 일반 영상으로부터 실세계의 조명 정보를 선형적으로 표현할 수 있는 HDR영상을 생성한다. HDR영상의 색상 및 명도 변화를 이용하며 영역을 분할하고, 분할된 영역으로부터 명도 평균과 가중치를 이용하여 방향성 광원의 파라미터를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 장정은 비반복적인 기법을 사용하여 일관된 결과를 산출하여 사용자의 입력없이 자동으로 계산하는 것이다. 추정된 광원은 그래픽 하드웨어를 사용한 실시간 렌더링에 적용 가능하다. 또한 실시간 렌더링이 중요한 가상현실이나 증강현실 분야에서 가상의 오브젝트를 렌더링할 때 IBL(Image Based Lighting)등의 전역조명 효과와 유사한 사실적인 영상을 얻을 수 있다.
인체 장기의 내부 벽면을 관찰하기 위하여 사용된 내시경 검사 기법은 내시경을 삽입하고, 질병 부위를 찾는 과정에서 환자에게 고통을 유발시키고, 정확한 진단을 내리기 위해서는 검사자의 오랜 경험과 숙달을 필요로 한다. 그러므로 각종 의료 영상을 기반으로 한 가상 내시경 시스템에 대한 연구와 개발이 요구된다. 본 논문에서는 초음파 영상을 기반으로 하여 병변 부위의 3차원 영상을 생성하고, 탐색하는 시스템을 제안한다. 우선 획득된 초음파 영상으로부터 장기에 대한 윤곽선 정보를 얻기 위하여, 초음파 영상에 대한 전처리 작업과 분할 작업을 수행하였고, 추출된 윤곽선 정보를 기반으로 3차원 표면 모델을 생성하였다. 3차원 표면 모델은 VRML 2.0 형식의 3차원 객체로 자동 변환되어 일반 VRML Plug-in viewer 및 자바 제어 모듈을 이용하여 3차원 장기 모델에 대한 탐색을 가능하도록 하였다.
본 논문은 운송 컨테이너 식별자의 자동화 처리를 위한 문자 인식의 단계중 최종 문자 인식 전단계 까지의 처리 과정을 컨테이너의 특성에 맞게 제안하였으며, 이러한 전처리 과정은 문자 인식 시스템의 성능에 중요한 영향을 미친다. 제안한 방법은 먼저 입력된 컨테이너 컬러 영상을 명암 영상으로 바꾸고 전체 영상중 인식에 필요한 식별자 영역만을 경계선 검출과 형태학적 연산을 이용하여 추출한다. 이어서 다양한 배경색과 문자색을 판단하여 일반 문서와 같이 일관성있게 통일한 후, DCT를 이용한 명암도별 이진영역으로 분할한 후에 Otsu방법과 새로운 이진화방법을 자동으로 선택하여 효율적인 이진화가 이루어지도록 하였다. 이렇게 얻어진 이진 영상은 문자인식 단계로 넘어갈 수 있도록 개별 문자로 분할한다. 이 방법은 컨테이너 영상의 불균등한 배경색과 잡음으로 인하여 문자인식에 오류가 생기는 단점을 보완하였으며 컨테이너 특성을 최대한 반영함으로써 효과적인 전처리 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 제안한 방법의 응용은 컨테이너 이외의 다른 상황에서도 매우 효과적으로 사용될 수 있으리라 본다.
저속촬영이 가능한 현미경을 통해 얻어진 세포동영상에서 세포활동의 추적 및 분석은 종양의 전이, 바이러스의 침입, 상처회복, 세포분열과 같은 복잡한 생물학적 과정을 이해하는데 있어 매우 중요한 역할을 담당한다. 세포추적의 자동화를 위해서는 각 프레임에서의 세포검출, 전후 프레임 내 세포들의 상관관계 조사, 새로운 세포의 인식 및 세포분열의 확인 등과 같은 일련의 작업들이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위한 효과적인 자동 세포 추적 알고리즘을 제시한다. 첫 번째 프레임에서는 세포영역의 특성 분석을 통해 얻어진 특징벡터를 이용하여 각 세포의 마커 영역을 추출하고, 여기에 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 세포 분할을 수행한다. 연속된 프레임들에서는 이전 프레임의 분할결과를 이용하여 현재 프레임에서의 분할 과정이 수행된다. 그리고 각 세포의 기하학적 특성과 밝기 특성의 결합 비용함수를 사용하여 전후 프레임 간 세포의 올바른 상관관계를 조사함으로써 세포 추적의 정확도를 개선한다. 실험에서 세포영상 분석을 위한 소프트웨어 패키지인 CellProfiler와의 비교/분석을 통해 제안 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
본 논문에서는 가우시안 혼합모형을 이용한 새로운 칼라 영상의 분할 알고리즘을 제안한다. 기존의 EM 알고리즘의 문제점인 국부적 최대값의 문제를 해결하기 위하여 최대 엔트로피의 원리를 이용하는 결정적 어닐링 EM 알고리즘을 소개하였고, 여러 색상들로 구성된 영상에 대하여 가우시안 혼합모형을 가정하였으며, 결정적 어닐링 EM 알고리즘을 사용하여 이들의 모수를 추정하는 방법을 알아보았다. 또한 혼합모형에 성분의 수를 자동으로 결정할 수 있는 방법을 제시하였으며 선택된 최적의 혼합모형을 사용하여 각 화소에 대한 사후확률을 계산하고 이들의 최대값을 이용하여 영상분할을 실시하였다. 결정적 어닐링 EM 알고리즘이 기존의 EM 알고리즘보다 혼합모형의 모수를 더 정확하게 추정한다는 것과 혼합모형의 성분의 수를 결정하는 제안된 방법의 성능을 실험결과를 통하여 고찰하였고, 또한 두 가지 실제 영상을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 영상을 더 효율적으로 분할 할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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