유방촬영에 대한 화질과 평균유선조직선량에 대하여 실험한 결과 반가층은 장치마다 큰 차이를 나타내지 않았으며, 자동노출기구를 사용할 경우 정확성에 문제가 있으므로 확인이 필요하다. 유방촬영에 사용되는 자동현상기 또한 꼭 관리가 필요하며, 유방촬영 시 사용되는 증감지/필름에 따라서 팬톰 촬영 식별능에 많은 영향을 받고 있으므로 선택 시 신중을 기해야 한다. 유방두께 4.2 cm에 대한 평균유선조직 선량은 관전압에 따라 달라지며, ACR기준인 3.0 mGy보다 훨씬 적은 $0.26{\sim}1.39\;mGy$로 나타났다. 이상에서 알 수 있듯이 유방촬영에서는 촬영장치의 성능뿐만 아니라 HVL, AEC, 자동현상기 관리, 증감지/필름 등 모두 관리가 되어야 하며, 이로 인해 평균유선조직선량은 더 줄일 수 있을 것이다.
카메라 캘리브레이션은 카메라의 초점거리, 주점위치, 렌즈왜곡 등의 매개변수를 결정하는 작업으로 이를 위해서 주로 체커보드를 촬영한 영상을 사용하고 있다. 체커보드 영상에서 타겟을 자동으로 인식할 때 기존의 연구는 사용자가 타겟인식을 위한 입력 매개변수를 잘 이해하고 있어야 하거나 영상에서 체커보드가 모두 나타나야 하는 한계점이 있었다. 이에 본 연구에서는 체커보드 중심부와 외곽부분에 각각 4개씩 8개의 블랍을 포함하는 직사각형을 이용하여 체커보드 영상의 일부만 촬영된 경우에도 자동으로 타겟점의 번호를 부여할 수 있고 별도의 입력 매개 변수 없이 자동으로 타겟을 인식하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 체커보드 타겟의 중심점을 자동으로 추출하기 위해서 흑백패턴의 왜곡, 경계선 변화빈도, 흑백픽셀의 비율의 3가지 조건을 이용하였다. 또한 체커보드의 방향성과 번호부여는 블랍을 이용하였다. 두 가지 타입의 체커보드에 대한 실험을 통해서 36장의 영상에 대해 1분 이내의 짧은 시간에 체커보드 타겟을 자동으로 인식할 수 있었다.
본 논문에서는 웹 서버에 사진을 등록(upload)하면 서버에서 자동으로 사진의 메타데이터(EXIF)의 GPS정보를 추출하여 미리 정이된 정보와 비교하여 사진이 촬영된 장소를 표시하고, 좌표 값을 활용하여 구글 지도(google map)과 연계되는 방법을 제안한다. 사진등록으로 사용되는 서버 웹페이지로는 php를 사용하여 그림을 등록하고, exif_read_data함수를 사용하여 메타데이터에 접근하고 메타데이터 안의 GPS의 값을 추출하여 정의된 분류표에 의해 사진을 분류하고, 구글지도와 연계하여 촬영된 위치를 지도상에서도 확인할 수 있도록 하였다.
의료피폭에 관한 관심과 함께 촬영록(촬영조건)을 기록하는 일은 단순히 환자기록이 아니라 피폭선량을 예측하는 방법으로 이용될 수 있다. 그러나 각 장비마다 출력의 차이가 있어서 장치의 출력을 실험을 통하여 구하고 그 출력을 엑셀 프로그램상에서 3차 수식화하여 그 계수를 구함으로서 촬영조건을 입력함과 동시에 피부 입사선량을 구할 수 있는 방법을 고안하였다.
서로 다른 색상의 조명환경에서 촬영된 영상으로부터 동일 객체를 자동으로 검출하기 위하여 객체의 색상 비교가 요구된다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 영상들에서 비교 대상 객체들의 색상을 비교 분석하기 위하여, 조명 차이 요소를 제거하고, 입력영상을 목표 조명영상으로 변환하기 위한 색 보정 기법을 제안한다. 제안 색상 보정 기법은 촬영전에 색상 팔렛트를 이용하여 조명색상 정보를 분석하여 각 조명간 RGB 색상 요소별 차이를 전처리 단계에서 계산한다. 각 조명환경에서 촬영한 영상에 대해, 미리 계산된 조명간 차이값을 입력되는 각 영상화소값에 반영함으로써 영상의 색상을 보정한다. 실험에서, 서로 다른 색상의 조명 조건에서 촬영된 두 영상에 대하여 하나의 영상을 기준 영상으로 선정하고, 다른 하나의 영상에 제안 보정처리를 수행한다. 보정 전후 영상과 기준 영상과의 가시적인 비교 방법과 히스토그램 비교에 의하여 제안 보정 기법의 성능을 평가한다.
본 논문에서는 넓은 지역에서의 영상기반 자동 항법을 위한 실시간 위치인식 및 지도작성 방법을 제안한다. 한 대의 카메라에서 입력된 영상으로부터 제안된 방법은 6 자유도 카메라 자세와 3 차원 특징점 위치를 연속적으로 계산한다. 제안된 방법은 넓은 지역을 주행하며 촬영된 영상에 적용하여 그 위치와 환경지도를 성공적으로 작성하였이다. 본 논문에서는 이진기술자(binary descriptor)와 수치-위상(metric-topological)지도 표현법을 사용하여 GPU 나 영상의 축소 없이 실시간 성능과 광범위한 지역에서의 회귀점 검출(loop detection)을 하였다. 제안된 방법은 여러 환경에서 촬영된 영상과, 해당 영상의 GPS 기준값과 비교하여 평가하였다.
본 논문에서는 이동 중인 철도차량 제륜자의 두께, 편마모 및 제륜자와 차륜 사이의 거리를 자동으로 측정하는 시스템을 제안한다. 철도차량의 제륜자는 촬영 시스템이 설치된 곳을 지날 때 자동으로 촬영되며, 두께 등을 측정하기 위해 가장 먼저 영상 내에서 제륜자의 위치를 검출한다. 이는 제륜자의 위치가 영상 마다 다르기 때문이며 이를 적응적으로 찾기 위해, 제륜자와 차륜 사이에 나타나는 그림자 영역을 이용한다. 그림자 영역의 경계는 9차 다항식을 통해 모델링되며, 그 영역을 지나는 임의의 곡선 (초기 곡선)은 제약 곡선 피팅 방법을 통해 검출된다. 다음은 검출된 초기 곡선과 명암도 변화 정보를 이용하여 제륜자의 앞과 뒤, 차륜 상의 세 곡선 및 제륜자의 수직면을 지나는 직선을 검출한다. 최종적으로, 앞서 구한 곡선과 직선을 이용하여 제륜자의 두께, 편마모 및 제륜자와 차륜 사이의 거리를 측정한다. 실험에서는 제안된 방법을 실제 선로에서 촬영한 영상에 대해 적용해 보았으며, 그 결과 평균 0.654mm의 두께 측정 오차를 나타내었다.
본 연구의 목적은 회전익 UAV를 이용하여 1cm 미만의 GSD를 갖는 초고해상도 영상을 취득하기 위해 비행고도, 비행속도, 카메라 셔터의 노출시간, 자동초점조절 사용 여부가 영상의 시각적 해상도에 미치는 영향을 객관적으로 분석하는 것이다. 아울러 다양한 형태의 항공표적에 대한 인식 용이성을 평가하는 것도 목표로 한다. 이를 위해 35mm 크기의 7952*5304 화소 CMOS 센서와 55mm 단렌즈를 이용하여 비행고도 20m부터 120m에서 20m 간격으로 촬영하고 영상의 시각적 해상도를 분석하였다. 결과로 자동초점조절을 사용한 경우 시각적 해상도는 이론적인 GSD에 비하여 1.1~1.6배로 나타났고, 자동초점조절을 사용하지 않은 경우 1.5~3.5배로 나타났다. 다음으로 비행고도 80m에서 5m/s로 정속 비행하면서 카메라의 노출 시간을 1/60sec에서 1/2000sec까지 1/2씩 줄이면서 촬영하고 시각적 해상도를 분석하였다. 허용 흐려짐을 1 화소로 가정할 때 최장 노출 시간을 준수한 경우 시각적 해상도 는 이론적인 GSD이 비하여 1.3~1.5배로 나타났고, 초과한 경우 1.4~3.0배로 나타났다. A4 용지에 항공표적을 출력하여 비행고도 80m 이내에서 촬영하면 상용소프트웨어를 이용하여 코드화된 항공표적을 자동으로 인식할 수 있으며, 자동 인식이 불가능한 고도에서도 다양한 형태의 일반 항공표적 및 코드화된 항공표적을 큰 어려움 없이 수동으로 인식할 수 있었다.
최근 군수 산업, 해양수산업, 농업, 공업, 서비스 등의 거의 모든 산업 분야에서는 소형 무인항공기를 사람이 접근하기 힘들거나 CCTV가 설치되지 않은 영역에 대해 공중 촬영이나 근접 비행 등에 활용하고 있다. 또한 소형 무인기 촬영 정보를 토대로 감시나 통제, 또는 관리를 효율적으로 수행하기 위한 응용 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일련의 설정된 작업을 부여하고 자동으로 그 임무를 수행하도록 하는 임무 기반 형태의 작업을 수행하기 위해서는 소형 무인항공기가 안정적으로 비행해야 할 뿐만 아니라 일정시간마다 에너지를 충전할 수 있어야 하며, 또한 무인항공기가 임무 종료 후에는 특정 지점에 자동으로 그리고 정밀하게 착륙해야 할 필요가 있다. 이를 위해서는 소형 무인항공기 자체에서 촬영하는 동영상으로부터 착륙 지점에 설치되어 있는 마커를 탐지하고 인식하는 과정을 통해 착륙을 유도하는 자동 정밀 착륙 방법이 필요하며, 본 논문에서는 저가의 범용 소형 무인비행체를 사용함에 있어서 고 사양을 요구하는 다른 여러 가지 인식 기법들을 사용하지 않고 단순한 탬플릿 매칭 기법을 적용하여서도 정밀하고 안정된 자동 착륙이 가능함을 나타내고, 시뮬레이션과 실제 실험을 통해서 수 센티미터 이내의 오차를 보이는 정밀 착륙이 가능하며, 이는 산업 현장에 유용하게 활용될 수 있음을 보이고자 한다.
본 논문에서는 단일광자방출 전산화 단층촬영영사(SPECT)을 이용하여 심근의 기능을 보다 쉽고 정확하게 평가하기 위해 반자동 분할 및 정량적 데이터를 시각화하는 인터페이스를 구현하였다. 먼저 반자동 분할에서는 환자영상에서 보여지듯이 심근 기능이 저하되어 부분적으로 심근이 불연속적으로 나타나는 영상에서도 내.외벽의 외각을 연속성을 가지고 견고하게 분리할 수 있도록 사용자가 간단히 조작할 수 있는 반자동 분리 인터페이스를 구현하였다. 또한 내.외벽으로 분리된 외곽선들을 이용하여 측정한 지역적 모션 데이터를 사용자가 보다 이해하기 쉽도록 Bull's eye 그래프를 이용하여 가시화하였다. 본 논문에서 구현한 반자동 분할 및 정량적 데이터의 시각화 인터페이스는 환자의 심근에 대한 기능 영상처럼 분석이 어려운 영상에서도 보다 견고하고 정확한 평가를 할 수 있도록 해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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