최근 집적도의 증가와 더불어 집적회로 제작과 점검을 자동화하기 위하여 영상처리방법을 이용한 집적회로의 인식 알고리듬이 개발되고 있다. 집적회로를 인식하기 위해서는 프레임 영상으로 부터 특징을 얻고 이것으로써 칩내의 모든 프레임 영상을 정합하여야한다. 본 논문은 layout 정보를 나타내는 꼭지점들의 위치와 형태를 직선화 알고리듬을 이용하여 추출한다. 부분적으로 겹치는 이웃 프레임들을 얻어진 꼭지점의 위치와 형태를 특징으로 하여 정합함으로써 꼭지점의 전체적 좌표와 형태를 추출한다.
본 논문은 영상보정 및 다단계 정합을 통한 전립선의 MR 영상과 병리 영상 간의 융합방법을 제안한다. 제안 방법은 영상보정, 강체 정합, 비강체 정합, 영상융합의 네 단계로 이루어진다. 첫째, 영상보정 단계에서 T2 MR 강조 영상의 출혈 부위의 자기값을 T1 MR 강조 영상의 자기값으로 대체시키고, 2, 4장으로 분리된 병리 영상을 한장의 영상으로 만든 후 MR 영상과 동일한 해상도로 줄인다. 둘째, 전립선의 T2 MR 강조 영상과 병리 영상 간에 자기간의 상호정보를 최적화하는 강체변환을 구한다. 셋째, TPS 와핑을 이용하여 병리 영상의 전립선 부위가 T2 MR 강조 영상의 전립선 부위에 정합되는 비강체변환을 구한다. 넷째, MR 영상과 변환을 적용시킨 병리 영상을 융합한다. 실험 결과 영상보정 및 다단계 정합 후의 전립선의 T2 MR 강조 영상과 병리 영상의 간의 평균 거리 오차는 0.8815 mm였고, 두 영상의 융합을 통해 T2 MR 강조 영상에서 전립선 암의 위치를 정확하게 볼 수 있었다.
본 논문에서는 호기와 흡기에 촬영된 흉부 CT 영상간 폐 영상정합을 위해 데몬 알고리즘을 이용한 비강체 정합 방법을 제안한다. 먼저 두 영상에 어파인 변환을 적용하여 폐를 전역적으로 정렬한 후, 데몬 알고리즘에 기반한 비강체 정합 방법을 적용하여 지역적으로 변형시킨다. 데몬 힘의 계산을 위해 기준영상의 기울기 정보 뿐 아니라 부유영상의 기울기 정보를 함께 사용하여 기준영상의 기울기가 약한 부분에서 빠른 수렴을 돕는다. 활성-셀 기반 데몬 알고리즘은 두 영상 간 정합도가 높은 셀에서의 불필요한 변위 계산을 방지함으로써 정합 과정을 가속화시키고 변형 접힘 현상의 확률을 줄여주는 역할을 한다. 제안방법의 성능을 평가하기 위해 기준 기울기 힘을 사용한 방법과 부유 기울기 힘을 함께 사용한 방법을 비교하고, 활성-셀을 사용한 방법과 사용하지 않은 방법을 비교하였다. 실험 결과는 제안 방법이 변형이 큰 폐를 정확하게 정합하며 수행시간을 감소시킴을 보여준다.
본 논문은 뼈대-구조(skeleton) 형태의 Active Shape Models을 이용한 사람의 자세 정합에 대한 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모델 생성과 정합 과정에서의 빠른 수행 시간을 위해 기존 윤곽 형태(silhouette)의 모델이 아닌 뼈대-구조 형태의 모델을 적용하였다. 기존 Active Shape Models을 뼈대-구조 형태로 사람 자세 정합에 적용했을 경우 자세를 결정짓는 팔과 다리의 부정확한 정합은 사람 몸의 다양한 색상 정보와 전후(fore-rear direction)만을 고려한 특징점(landmark)의 방향정보로 인해 발생되며, 이러한 문제점은 입력 영상의 차영상 정보와 사람의 자세를 결정짓는 팔과 다리의 중요 특징점에 방향정보를 추가하여 해결하였다. 사람의 뼈대-구조 모델을 생성하기 위해 600개의 이미지를 사용 하였으며, 생성된 형태 모델은 사람의 자세에 정합될 수 있는 17개의 특징점을 포함한다. 정합 과정에서 최대 30번 이하의 반복 과정을 수행 하며, 최대 수행 시간은 0.03초로 빠른 수행 시간의 결과를 얻었다.
본 논문에서는 스테레오 정합 과정에서 좌우영상의 대응점(correspondence)를 구할 때 주변에 있는 화소의 변이(disparity)분포와의 경쟁을 통해 잡음에 강인한 변이 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 경쟁적 변이 검출 알고리즘은 스테레오 영상의 정합의 신뢰성을 높이기 위해 초기단계에서 확산과정을 통하여 정합척도(matching measure)를 집속토록 한다. 이는 정합시킬 영상 영역의 크기가 너무 작으면 잡음에 민감해지고 너무 크면 영상이 무디어 지는 단점을 보완하여 영상 영역의 크기가 확산 과정을 통해 해결되도록 한다. 두 번째 단계는 확산을 통하여 집속된 정합척도로부터 최소/최대값을 검출하는 것으로 정합척도 분포를 경쟁적으로 조절함으로써 잡음에 강인한 변이를 검출하도록 한다. 본 논문에서 제시한 방법에 의한 실험결과로부터 자연영상의 경우 정합율이 약 6.96%향상되었다. 이러한 실험결과로부터 제안한 경쟁적 변이검출 알고리즘은 기존의 변이검출 알고리즘보다 더 신뢰성있는 변이검출 방법임을 확인한다.
초음파 탐촉자의 응용분야를 크게 고해상도 분야와 고출력 분야로 나누어 각각의 경우에 대하여 가장 우수한 탐촉자 성능을 구현케 하는 정합층의 물성을 결정하고자 하였다. 나아가 동일한 탐촉자에 대해 이 두 가지 특성이 모두 우수한 것을 요구하는 경우가 일반적이므로 각각의 분야에 대해 동시에 최선일 수는 없으나 두 분야에 공히 만족스러운 특성을 나타낼 수 있도록 하는 정합층의 물성을 최적화 하고자 하였다. 통상적인 등가회로 해석법과는 달리 탐촉자 구성매질들간의 경계면에서의 투과, 반사계수들을 반복 계산하는 방법을 통해 시간영역에서의 파형을 직접 구하고 이를 Fourier Transform하여 주파수 특성을 관찰하여 전형적인 탐촉자의 구조에 대하여 해석한 결과, 각 응용분야별로 가장 우수한 성능을 나타내는 정합층의 조합을 찾아내었다. 본 연구에서 찾은 정합층의 조합은 고출력용, 광대역용으로 각각 특화된 것으로 J. H. Goll과 C. S. Desilets의 방법들과 같은 기존의 연구결과들에 비해서 최대 57%까지 탐촉자 성능의 개선효과를 보았다. 나아가 고해상도와 고출력이 동시에 요구되는 응용분야에 대한 탐촉자의 성능평가를 위하여 새로운 평가지수를 개발하였으며, 적용결과 기존의 정합층 설계법들에 의한 것 보다 양 특성 모두에 걸쳐 더 우수한 탐촉자 성능을 구현할 수 있었다. 본 연구에서 수행한 정합층 설계방법은 다양한 형태의 탐촉자 개발에 있어 유용한 정합층 및 후면층 설계기술로 적용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 일반적인 1, 2단자쌍 회로망의 임피던스 정합회로를 간단하고 빠르게 구할수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 먼저 임피던스 정합 대상인 1단자쌍 또는 2단자쌍 회로망에 인덕터와 캐패시터의 조합으로 이루어진 임의의 L-회로망 형태의 정합회로가 포함된 전체 회로망 구조를 설정하고, 이 구조에 대한 전송행렬을 계산한 뒤에 회로망 양단의 부하저항 조건을 적용하여 전체 회로망의 입출력 임피던스를 구하였다. 이 식으로부터 정합용 소자의 정확한 값을 연립방정식을 이용하여 계산하였다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위해 CDMA(code division multiple access)용 소자로 널리 사용되는 중간주파수 대 역 withdrawal 가중형 SAW필터 에 본 연구에서 제시한 방법을 적용하여 임피던스 정합 전후의 특성변화를 시뮬레이션과 실험을 통하여 확인하였다. 그 결과 85.38 MHz의 중심주파수에서 비대역폭이 1.2% 삽입손실이 29 dB, VSWR (voltage standing wave ratio)이 80인 필터를 본 연구방법을 이용하여 정합한 경우에 각각의 성능이 1.8%, 9 dB, 3으로 향상됨을 시뮬레이션과 실험을 통해 확인하였다. 본 연구결과는 SAW (surface acoustic wave) 디바이스의 정합에 매우 용이하게 이용될 수 있을 뿐만 아니라 다른 형태의 1, 2단자쌍 회로망의 임피던스 정합에도 널리 사용될 수 있다.
본 논문에서는 중간 영상 합성을 위한 거리 정보 추출에 관한 방법을 제안한다. 거리 정보의 추출을 위한 스테레오 정합 방법 중 여러 대의 카메라를 사용함으로써 정합의 정확도를 높인 MBS(Multiple-Baseline Stereo) 방법이 있다. 그러나 MBS 방법은 정합창을 고려함으로써 깊이맵의 경계선 연장(boundary overreach) 문제를 가져왔고 또한 폐색 영역에 대한 적절한 처리 방법을 제시하지 않고 있다. 또한 정확도를 높이기 위하여 처리 시간의 증가를 가져왔다. 본 논문에서는 정합창을 사용함으로써 발생하는 깊이맵의 경계선 연장 문제를 해결하며 처리시간을 줄일 수 있는 방법론으로서 계층적 방법인 MR-MBS (Multi-Resolution MBS) 방법을 제시한다. 또한 폐색 영역에 대한 처리 방법으로 카메라 배치를 고려한 적응적 폐색 영역 처리 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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