본 연구는 지형도 영상으로부터 등고선 성분을 추출하는데 있어 대상 영상에 적응하여 결정되는 길이 임계치를 이용한 적응적 길이 임계화 방법에 관한 것이다. 우선, 적응적 길이 임계치는 주요 기호의 인식 후, 뒤따르는 고도치 영역에 대한 투영 히스토그램의 에지 검출을 통해 계산된 두 에지간의 거리로 결정된다. 그런 후, 분기점 탐색과 주변 흑화소 제거에 의한 단선화가 수행되고, 길이 임계화를 통해 등고선 성분을 추출한다. 제안 방법을 실험에 적용한 결과, 최종 추출된 등고선 성분 내에 비등고선 성분이 약 2.41% 포함되었으며, 97.59%는 등고선 성분인 것으로 나타났다.
본 연구는 이미지 디노이징을 위한 1-패스 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 Overcomplete wavelet expansion을 사용하여 노이즈의 제거에 좋은 결과를 나타내었다. 그리고 실험 결과는 Wiener 필터링 방법과 Level dependent 임계치, 2-패스 공간적응적 웨이블릿 임계화 방법보다 좋은 결과를 나타내었다.
현재 유방암으로 인한 사망률이 급증하고 있다. 이러한 유방암의 위험성을 줄일 수 있는 치료 방법으로 수년간 많은 연구가 진행되어 왔다. 특히 마모그래피의 연장 선상이라 할 수 있는 CAD 시스템의 개발에 대한 연구가 진행 중에 있다. 미세석회화 검출에 적합한 CAD 시스템의 구현을 위해서 미세석회화를 분할하는 다양한 방법들이 연구되어 왔다. 기존의 미세석회화 분할 방법들 중에서 마모그램 영상에서 그레이 레벨 또는 컨트라스트를 임계화하는 방법을 많이 사용하고 있다. 이 방법은 간단하고 빠르다는 장점을 가지지만, 관찰하는 사람에 따라 변동성이 높다. 변동성이 크다는 단점으로 인해 다양한 마모그램 영상들에서 최적의 성능을 얻어내는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 관찰자에 의해서 컨트라스트 임계값을 정하는 방법이 아닌, 마모그램 영상에 따라 적응적으로 임계값을 자동적으로 설정하는 방법을 제안한다. 실험 결과를 보면 기존의 임계화 방법은 마모그램 영상마다 적합한 컨트라스트 임계값 변동이 크다. 그러나 제안된 방법은 마모그램 영상에 적합한 임계값을 찾아준다.
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.
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.
오차확산 방법은 프린터 등에 적용하기 위해 연속계조의 영상을 흑과 백의 이진영상으로 표현하는 디지털 하프토닝의 방법 중 하나로 우수한 영상 재현 능력을 보인다. 그러나 기존의 오차확산 방법은 임계값을 고정적으로 가지면서 오차확산을 하기 때문에 입력 영상에 대해서 충실한 이진화 처리가 어렵고 눈에 거슬리는 주기적인 패턴이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 입력 영상의 충실한 이진화 처리 및 주기적인 패턴을 감소시키기 위해 적응형 임계값을 적용하여 오차 확산하는 방법을 제안하였다. 적응형 임계값은 입력 농담 영상의 밝기분포를 감안하여 평균치를 산출하는 방법을 사용하였다. 이진화 처리 방법에 대해서 고정임계값을 이용한 오차확산 방법과 제안한 방법을 비교 분석한 결과 제안하는 적응형 임계값을 사용한 오차확산 방법이 더 우수한 디지털 하프토닝 방법임을 실험과 비교를 통해 확인할 수 있었다.
지문인식을 위한 중요한 전처리 과정중의 하나는 영상의 이진화 과정이다 이진화 과정은 그레이 레벨의 영상( gray scale input image)을 받아들여 이진의 영상(binary image)으로 만드는 것이다. 이진화 과정에 있어서의 어려운 점은 적절한 임계값(threshold value)을 찾는 것이다. 된 논문에서는 국부적인 융선과 골의 밝기의 특성에 따라 적절한 임계값을 선택하는 적응 이진화 방법을 제시한다. 실험을 통하여 게시된 방법은 기존의 방법과 비교하여 족은 성능을 보여주고 있음을 입증하였다.
최근 치과 분야의 정보화는 환자자료와 진단영상의 취득과 관리 등을 포함하는 통합 정보화시스템으로써 급속히 발전되었다. 이러한 시스템이 성공하기 위해선 의사가 정확하게 질환을 진단하고 치료하도록 양질의 정보를 제공하며 환자들에게 필요한 고가의 치료를 효과적으로 설득할 수 있는 기능이 확보되어야 한다. 이러한 측면에서 치과분야 시뮬레이션이 가능한 3차원 재구성된 치아모델이 필요하다 치과분야의 치아조작은 대부분 개별 치아 단위로 이루어진다. 따라서 3차원 치아 재구성 시스템은 개변치아의 영역분할과 치아에 맞는 재구성기술이 요구된다. 본 논문에서 적응 최적 임계화를 사용한 치아단위 영역분할 방안과 분할된 경계를 사용한 윤곽선 기반방식의 치아 재구성방안을 제안한다. 즉, 연속된 CT영상에서 개별치아 영역을 정확히 분할하기 위해 슬라이스마다 적응적으로 결정된 최적의 임계치를 사용하여 각 치아를 인접한 이웃 치아와 치조골로부터 분리한다. 분할결과는 3차원 재구성되어 개별 치아를 조작하는 사용자의 입력에 따라 3차원 공간상에서 치아의 이동, 발거 동작을 바탕으로 치과 진료의 시뮬레이션을 가능하게 한다.
이동 객체 추적 시스템을 위한 한 연구 분야로 차영상을 이용하여 움직임을 추정하는 기법이 있다. 움직임 추정을 위해 차영상을 이용하는 경우 임계값을 적용하여 배경 영역과 이동 객체 영역을 구분할 수 있도록 이진화를 수행하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 차영상에서 배경과 객체의 특성 변화에 적응적인 임계값 결정 기법을 제안하였다. 제안 기법은 차영상의 히스토그램 모양을 분석하여 적절한 임계값을 결정하도록 하였다. 그레이 스케일 영상의 이진화에 사용되는 일반적인 임계값 기법들과 성능을 비교 평가하였다. 60개의 실험 영상에 대해 평가한 결과 제안 기법이 수작업으로 확인한 최적의 임계값과 평균 오차 2.8로 성능의 우수성을 확인하였다.
스트림 암호 시스템에서는 비선형 결합 LFSR 키 수열을 이용하였다. 주기가 존재하고 상관관계 공격에 약한 비선형 LFSR 키 수열의 문제를 개선하기 위해 제안된 카오스 키 수열은 균형성과 랜덤특성을 만족하지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 적응적 임계값 적용 방법을 이용하여 균형성과 랜덤특성을 만족하는 카오스 키 수열 생성 기법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 키 수열 생성 기법은 로지스틱 방정식을 이용하여 키 수열 생성을 위한 카오스 신호를 만든 다음 카오스 신호를 적응적 임계값 적용방법을 통해 '0'과 '1'로 양자화하여 키 수열을 생성한다. 제안한 알고리즘으로 생성된 키 수열의 특징을 분석한 결과 균형성과 랜덤특성이 기존의 카오스 키 수열에 비해 개선되었음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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