3차원 체적데이터의 광선추적법에서는, 영상을 구성하는 각 화소의 색깔을 보통 각 화소점에서부터 발사한 광선 위의 각 표본점들이 미치는 영향의 합으로 구한다. 이 합을 자연스럽게 표현하는 법은 적분이다. 그러나, 대부분의 방법에서는 적분을 통한 분석적 해법을 찾기 어렵기 때문에 수치누적계산법을 통하여 구한다. 본 논문에서는 체적데이터의 광선추적법을 위한 분석적 해법을 구할 수 있다는 것을 보여준다. 끝으로 우리의 접근법에 대한 의의와 유용함에 대한 가설적인 결론을 실험에 근겋여 이끌어낸다.
개방 단말 동축선 프로브를 사용하여 측정된 PCB 기판과 같은 박막인 유전체의 반사 계수로부터 복소 유전율을 환산하기 위해 모드 해석과 영상 전원을 써서 적분 방정식을 유도하였다. 적분 방정식에 근거한 환산 모델의 정확성은 수치 계산된 반사 계수와 측정을 통해 구한 반사 계수로부터의 복소 유전율 환산으로 확인하였다. 또한 개방 단말 동축선 프로브의 유용한 최대 주파수는 접지판의 크기에 제한 받음을 알 수 있었다.
고양이 뇌 지방색전증을 유발한 후 자기공명 관류영상기법을 이용하여 대뇌혈류량을 정량적으로 분석하고 동적특성 변화를 구현 할 수 있는 기법을 제안한다. 고양이 20마리를 대상으로 한쪽 내경동맥에 리노레익 (n=11)을 주입하여 뇌 지방색전을 유발시켰고, 대조군으로는 이바론 입자 (n=9)를 주입하여 색전이 유발되게 하였다. 그 후 30분과 2시간에 각각 T2강조, 확산강조영상을 획득하고 가장 색전이 많이 일어난 부위에서 관류강조영상을 획득하였다. 획득한 데이터는 IDL 소프트웨어와 자체 개발한 영상처리 알고리즘을 이용하여 신호강도 곡선을 ${\Delta}R_2^*$ 곡선으로 변환한 후 적분하여 뇌혈류량을 측정하였다. 실험군에서 병변부위의 뇌혈류량은 정상부위에 비해 감소하였으며, 뇌혈류량 비는 시간경과에 따라 유의한 차이가 있었다 (P<0.005). 뇌 지방색전증의 초기에는 혈류량이 감소하였으나, 2시간에서는 30분에 비해 뇌혈류량이 다소 증가됨을 관찰 할 수 있었다. 뇌경색 발생시 조기에 자기공명확산 및 관류강조영상을 획득하여 개발한 영상처리 알고리즘을 적용하여 뇌 혈류량의 다양한 동적변화 특성 및 혈류역학적 변화를 상대적 관류도 맵으로 얻을 수 있었다.
격자간섭계는 한 위상 물체에 의한 파두의 굴절변화로 인해 그 물체에 대한 미분 위상 영상을 제공하며, 이 미분 위상 영상은 위상 영상으로 전환되어야 할 필요가 있다. 미분 위상차 영상으로부터 위상차 영상을 얻기 위한 선적분 과정은 노이즈를 축적하고 줄무늬 아티팩트를 생성한다. 줄무늬 아티팩트는 선적분이 수행된 위상차 영상에서 적분 방향으로 노이즈와 왜곡이 증가한다. 이 연구에서는 이러한 아티팩트를 줄이기 위해 몇 가지 기계 학습 방법들을 구성하고 비교하였다. 기계 학습 방법들은 상호비교를 위하여 시뮬레이션 된 수치 팬텀과 엑스선 및 중성자 격자 간섭계로부터 얻어진 실험 데이터에 적용되었다. 그 결과 웨이블릿 전처리와 기계 학습 방법(WCNN)의 조합이 가장 효과적인 것으로 나타났다.
변위량을 계산하여 영상 쌍의 대응점을 추출하는 방법중에서 대표적인 Hom & Schunck 수법이 있고, 이는 미분법을 기초하기 때문에 변위가 큰 변위량 추정을 위하여는 적당치 않다. 본 논문에서는 이러한 종래의 수법으로는 계측이 곤란하였던 이동량이 큰 변위의 변위량을 추정할 수 있는 직교 함수 전개법을 제안한다. 종래의 Horn & Schunck 수법에 의한 변위량은 국소적처리를 출발점으로 하는bottom-up수법으로 구하였으나, 직교 함수 전개법에서는 이와는 반대로 영상 전체의 움직임을 직교함수의 저차 모드부터 순차 전개하는 top-down수법을 이용한다. 직교 함수 전개법을 이용하여 변위량을 구하는 방법은 명도의 적분치 불변의 구속 조건에 관한 도함수를 이용하는 투영법에 의한 반복 계산으로 얻어진다. 마지막으로 구하여진 변위량과 제1원영상으로부터 제2의 영상을 합성하고, 합성된 영상과 제2의 원영상과 NRMS오차와 상관값을 비교하여 그 유효성을 보인다.
일정한 형태의 물체를 분석하기 위해 사용되는 각-거리 그래프를 이용하여 임의의 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정하는 디지털 영상처리 알고리듬을 제안한다. 물체의 경계선 내부의 한 점을 중심으로 1차 각-거리 그래프를 생성하고 이 그래프로부터 거리 값이 급격히 변화하는 위치를 추출하여 1차 그래프에서 접근하지 못한 영역을 인식하여 새 영역에서의 한 점을 중심으로 2차 각-거리 그래프를 생성한다. 물체의 형태가 복잡한 경우 차수가 증가하게 되며 이와 같이 계층적으로 구성된 각-거리 그래프 그룹에 대해 거리의 제곱을 각도 방향으로 적분하여 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정한다.
저조도 환경에서 영상 이미지의 콘트라스트가 낮고 식별이 어려운 문제를 목표로 사람의 시각 감지 기반의 콘트라스트 적응 보상 증진 알고리즘을 제안한다. 첫째, 저조도 환경에서 평균 밝기, 평균 대역폭 요인의 영상 이미지 특징 요인을 추출하고, 원본 영상의 회색/색도 차이에 따라 사람의 시각적 콘트라스트 해상도 보상의 수학적 모델을 설정하며, 실제 컬러의 3원색에 대해 각각 비례 적분하여 보상한다. 다음으로 보상 정도가 명시각 차이를 적절하게 구별할 수 있는 것보다 낮을 때 보상 임계값 선형 보상이 명시각에서 전체 대역폭으로 설정된다. 마지막으로 주관적인 이미지 품질 평가와 이미지 특성 요인을 결합하여 비례 계수를 보상하는 자동 최적화 모델을 구축한다. 실험 테스트 결과는 영상 이미지 적응 증진 알고리즘이 우수한 증진 효과와 우수한 실시간 성능을 가지며 다크 비전 정보를 효과적으로 마이닝할 수 있으며 다양한 시나리오에서 널리 사용될 수 있음을 보여준다.
자기공명 관류영상기법을 이용하여 고양이 뇌 지방색전증 유발한 후 대뇌혈류량을 정량적으로 분석하고 동적특성 변화를 구현하고자 하였다. 고양이 44마리를 대상으로 일측 내경동맥에 트리올레인 (n=15), 올레익 (n=9) 및 리노레익 (n=11)을 주입하여 뇌 지방색전을 유발시켰고, 대조군으로는 이바론 입자 (n=9)를 주입하여 색전이 유발되게 하였다. 그 후 30분과 2시간에 각각 T2강조, 확산강조영상을 획득하고 가장 색전이 많이 일어난 부위에서 관류강조영상을 얻었다. 획득한 데이터는 자체 개발한 영상처리 프로그램과 IDL 소프트웨어를 이용하여 신호강도 곡선을 ΔR$_2$* 곡선으로 변환한 후 적분하여 뇌혈류량을 측정하였다. 모든 군에서 병변부위의 뇌혈류량은 정상부위에 비해 감소하였다. 실험 각 군별 뇌혈류량 비는 시간경과에 따라 유의한 차이가 있었으며 (P<0.005), 2시간에서는 30분에 비해 뇌혈류량이 다소 회복되었다. 뇌 지방색전증의 초기에는 혈류량이 감소하였다. 뇌경색 발생시 조기에 DWI와 PWI을 획득하여 뇌 혈류량의 다양한 동적변화 특성 및 혈류역학적 변화에 대한 정보를 임상적으로 제공 할 수 있으리라 여겨진다.
SURF는 영상의 특징점을 추출하고 서술자를 생성하는 알고리즘으로 객체인식 및 추적, 파노라마 이미지 생성 등 여러 영상처리 시스템에 응용되고 있다. SURF 알고리즘은 영상의 크기, 회전, 시점 등의 변화에 강인한 특징을 갖지만 복잡하고 반복적인 연산이 많아 실시간 처리가 어렵다. 실제 PC(Pentium, 3.3GHz) 환경에서 1000개 정도의 특징점이 추출되는 VGA($640{\times}480$) 해상도의 영상을 이용하여 실험한 결과 특징점 추출 및 서술자 생성에 총 240ms 이상이 걸려 약 4frame/sec로 실시간 처리가 불가능한 것을 확인하였다. 본 논문에서는 SURF 알고리즘의 메모리 접근 패턴을 분석하여 라인 메모리를 효율적으로 구성해 메모리 사용을 최소화하고 반복적으로 수행되는 연산을 병렬처리 하는 방법으로 하드웨어를 설계하였다. 하드웨어 설계 검증 결과 Xilinx사의 Virtex5LX330 FPGA를 타겟으로 합성 시 101,348LUTs(66%)와 1,367KB의 내부 메모리를 사용하고, 100MHz 동작 클록에서 30 frame/sec로 실시간 처리가 가능함을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 칼라비전의 색사상에서 가장 많이 활용되는 MSR(multi-scale Retinex) 기법의 속도를 크게 개선한 MSRCR(MSR with color restoration) 알고리즘을 제시한다. 기존 MSR기법은 보통 3개의 SSR(single-scale Retinex)로 구성되며 각 SSR에 크기가 다른 Gaussian 주변함수를 사용하고 있으며, 이 함수와의 상승적분 부분에서 많은 계산이 요구된다. 그러므로 제안한 알고리즘은 속도를 높이기 위해 Gaussian 함수와 등가적인 HDC(hierarchical discrete correlation)를 사용하고 휘도영상에만 적용하는 기법을 제시하며, 휘도영상의 Retinex 결과 값을 이용하여 색이 보존되는 단순한 MSRCR 알고리즘을 개발하였다. 실험을 통하여 제안한 기법은 기존의 가장 단순한 MSR기법보다 연산량 및 속도를 1/9.5배, 1/3.5배로 줄일 수 있었으며 기존 기법과 동등한 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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