본 논문은 스테레오 시각에서 3차원 정보를 얻기 위해 bilateral filter를 이용한 그래프 컷 기반의 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 변위도에서 물체의 경계를 명확히 구분하기 위해 bilateral filter를 이용하여 그래프의 각 노드들을 연결하는 경로의 가중치를 결정하고 정합 비용을 통합한다. 정합 과정에서 계산복잡도를 줄이기 위해 계층적 다해상도 구조를 적용하여 영상 피라미드를 만들고, 정합의 정확성을 향상시키기 위해 정합 영역에 변위 평활성과 같은 제약 조건을 적용하여 변위를 전파하는 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 기존의 그래프 컷의 단점을 보완할 수 있음을 확인하고자 한다.
최근 능동소나에서 표적의 탐지성능을 향상하기 위해 상당히 긴 펄스가 사용되고 있다. 이렇게 송신 파형의 길이가 길어지면 콘볼루션(convolution)을 이용하여 구현한 정합필터는 과도한 연산량이 요구되어 구현측면에서 불리하다. 주파수 영역에서 중첩-합(overlap-add) 또는 중첩-저장(overlap-save) 방법을 이용한 정합필터를 수행하면 이러한 문제를 해결할 수 있으나, 실시간 처리를 위해 시스템의 입출력 연동주기가 고정된 경우 FFT 길이가 제한되어 성능저하가 발생한다. 이 경우 연산효율을 높이기 위한 방법으로 필터를 균등 분할하되 IFFT 연산의 재사용을 통해 연산 효율을 높이는 FDL(Frequency Delay Line, 주파수 영역 지연-합) 방법과 필터를 가변적으로 최적 분할하는 MC(Minimum Cost, 최소 비용) 방법이 알려져 있다. 본 논문은 위 두 가지 방법을 결합하여, 정합필터를 효율적으로 분할하여 수행할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다.
스테레오 영상 처리에 있어서 중요한 단계는 스테레오 정합 과정이다. 이 과정은 좌우 영상에서 3차원적 일치점을 찾는 것이다. 이 방법에는 두 가지 방법이 있다. 첫 번째 방법은 영역기반의 접근방법이며 두 번째 방법은 특징기반의 방법이다. 영역기반의 방법은 많은 연산시간을 필요로 하는 반면에, 특징기반의 방법은 연산시간에 있어서는 장점이 있으나, 영상의 전체 화소에 대한 정합을 실시할 수 없는 단점이 있다. 최근, 영상처리에 있어서 영상의 모호함, 잡음, 지시그이 애매함과 모순성을 해결하기 위해서 퍼지 영상처리 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 영상의 밝기 정보를 퍼지 소속함수를 통해서 퍼지화하고, 스테레오 정합을 위해서 영역기반의 접근방법을 수행한다. 실험을 통해 몇 가지의 스테레오 영상을 시험하여 그 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 스테레오 영상의 대응점을 찾기 위한 영역 기반 스테레오 정차 기법을 제안한다. 영역 기반 스테레오 정합의 주된 문제점은 윈도우 크기에 따라 다른 결과를 초래한다는 것이다. 지금까지 대부분의 영역기반 정합 기법은 윈도우의 크기를 반복적으로 갱신하는 방법을 사용하였으나, 이는 초기 시차(disparity)에 매우 민감하며 계산 비용도 많이 든다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 스테레오 영상의 특징 정보를 이용하여 가중치를 생성하고, 각 영상의 대응점을 탐색하여 정합한다. 먼저, 평행하게 설치된 두 대의 카메라로부터 획득된 영상에 대한 에지를 검출하여 특징점을 추출한다. 이를 이용하여 두 영상간의 상관관계를 구하여 가중치 함수를 생성하고, 각 영상에 대한 가중치를 적용한 후, 기준영상에 대한 대응점을 찾아 정합한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 ground truth가 존재하는 다양한 스테레오 영상을 이용하여 실험하였으며, 실험결과 다양한 영상에서도 적응적인 가중치를 생성함으로써 향상된 결과를 보였다.
본 논문에서는 적응적 변이추정 기법을 이용한 새로운 중간시점영상합성 방법을 제시하였다. 즉, 스테레오 입력 영상으로부터 특징값을 추출하고, 설정된 임계값과 비교하여 특징값의 크기를 결정한 다음, 특징값의 크기에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 선택하여 정합함으로써 중간시점의 영상을 합성하는 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 배경과 같인 특징값이 작은 영역에서는 비교적 큰 정합창에 의한 블록정합이 이루어지고 물체의 윤곽선과 같이 특징값이 큰 영역에서는 상대적으로 작은 정합창에 의한 미세한 정합이 적응적으로 수행되기 때문에 전체적인 정합성능의 개선뿐만 아니라 기존의 기법에서 나타나는 오정합이나 블록화 현상등의 문제점 해결의 가능성을 제시하였다. 또한, 'Parts' 및 'Piano' 영상을 사용한 실험결과 본 논문에서 새로이 제안한 중간시점 영상합성 방법은 기존의 방식에 비해 평균적으로 PSNR은 약 2.32∼4.16dB가 향상되었고, 수행시간은 약 39.34∼65.58% 감소됨을 확인하였다.
기존의 영역기반의 영상정합이나 에피폴라 기하 혹은 고도값 제한 등을 통해 정합의 탐색영역을 줄임으로 영상정합의 효율성을 높이는 방법들은 비슷한 형태의 고층 건물이 밀집되어 있는 대규모 도심지와 같은 경우 오정합의 가능성이 크며 정합에 소요되는 시간도 여전히 오래 걸리는 단점을 갖고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 건물 인식을 통한 영상정합법에 대하여 연구를 수행하고자 한다. 본 논문에서는 새로운 영상정합기법의 기초연구로서 컬러영상으로부터 경계정보와 색상 정보를 활용하여 동일 건물 인식에 관하여 실험을 수행하였다. 경계정보와 색상정보를 활용하기 위하여 각각 보완된 Hausdorff 거리개념과 보완된 컬러 인덱싱 기법을 적용하였다. 각각의 정보를 단독으로 활용한 경우 동일건물의 인식률이 경계정보의 경우 46.5%, 색상정보의 경우 7.1%로 매우 낮았으나, 두 가지 정보를 조합하여 인식을 실시한 결과 78.5%로 인식률이 높아지는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 단순화한 색상 정보에 기반한 컨벌류션 정합(Convolution Matching)을 이용하여 차량을 검출하는 기법을 제안한다. 입력 영상을 화소 색상 벡터의 방향을 고려해 8방향 색상(Red, Green, Blue Cyan, Yellow, Magenta, White, Black)으로 표현한다. 8 방향 색상의 표현은 조명이나 환경 변화에 강인한 영상을 제공한다. 본 논문의 차량 검출 단계는 크게 후보 영역 검출 단계와 차량 검증 단계로 구성된다. 후보 영역 검출 단계에서는 수직 에지와 그림자 등을 고려하여 차량의 후보 영역을 결정한다. 차량 검증 단계에서는 차량을 판별하기 위해 컨벌류션 정합과 후보 영역내의 에지 복잡도를 사용한다. 제안하는 차량 검출 알고리즘은 조명이나 환경이 변화하는 다양한 실험들에서 빠르고 높은 검출률을 보였다.
본 논문에서는 블록 기반의 영상압축에 있어서 선택적 방향성 보간을 이용하는 공간적 에러 은닉 기법을 제안한다. 기존의 공간적 경계 정합 기법은 에지가 단순한 영역에서는 좋은 성능을 보이지만, 손실 블록 내에서 에지의 변화가 큰 영역에서는 좋지 못한 성능을 보인다. 제안된 기법은 이웃한 상하 블록들을 이용하여 에지의 연결성을 추정하고, 이에 따라 공간적 경계정합 기법과 이동 스트라이프 정합 기법을 선택적으로 이용한다. 따라서 에지변화에 적응적으로 대응함으로써 우수한 복원영상을 구할 수 있다. 제안된 기법은 슬라이스 단위의 에러에 대해 적합한 방식으로써, 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 객관적 주관적으로 우수한 복원 화질을 얻게 해준다.
움직임 추정 및 보상 기법은 비디오 코딩 응용 분야에서 일반적으로 많이 사용되는 방법이나 많은 계산량으로 인하여 실시간 움직임 추정이 쉽지 않다. 본 논문에서는 낮은 비트율 비디오 코딩을 위한 전역 탐색 기법의 블록 정합 알고리즘의 복잡도를 줄이기 위하여 탐색 영역을 적응적으로 줄여주는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 연속한 비디오 프레임에서 변위된 블록의 차이(displaced block difference)와 블록 구분 정보(block classification information) 등과 같은 상관성을 이용하여 탐색 영역의 범위를 적응적으로 조정한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 전역 탐색 영역 기법과 비교하여 계산량에서 1/2의 계산량 이득이 있으며, 비슷한 MSE(mean square error) 성능을 가짐을 보인다.
해마를 비롯하여, 뇌 기능과 밀접한 관련을 가지는 뇌 하위조직의 분석에 대한 최근 연구로 MR 영상 등의 해부학적 영상으로부터의 볼륨 추출, 형상 복원, 대칭성 비교 등을 들 수 있다. 이러한 연구들은 뇌의 해부학적 정보에만 의존함으로써 관심영역에 대한 신진대사 등의 분석에 한계를 가진다. 본 논문에서는 뇌 해마영역에 대하여 해부학적, 기능적 특성의 동시 분석이 가능한 프로시저를 제안한다. 먼저 해부학적 영상과 기능적 영상의 다중모달리티 영상정합을 수행하고 이를 기반으로 해마 SPECT 볼륨이 추출되며, 나아가 체적 측정 및 강도 분포 등의 정량분석을 수행함으로써 해부학적 영역의 기능정보에 대한 직관적이며 객관적인 분석이 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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