본 논문에서는 개선된 챔퍼매칭(Chamfer Matching)으로 2차원 평면 객체 모델을 추적하는 방법을 제시한다. 기존 챔퍼매칭은 배경이 복잡할 경우 객체와 영상간의 유사도를 계산하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 챔퍼매칭을 에지와 코너특징을 사용해 복잡한 배경에서도 유사도를 계산할 수 있도록 개선한다. 개선된 챔퍼매칭은 기하(Geometric) 모델을 추적하는 파티클 필터(Particle Filter)의 우도함수로 사용된다. 기하모델은 2차원 평면 객체를 에지 및 코너 특징점과 포즈로 모델링하며, 색상 변화에 안정적인 객체서술자이다. 파티클 필터는 칼만필터 보다 더 비선형적인 추적 방법이다. 따라서 제안된 방법은 복잡한 환경에서 객체를 추적하기 위해 기하모델 및 파티클 필터, 개선된 챔퍼 매칭을 사용한다. 실험 결과에서는 제안 방법의 강건함을 기존 방법의 비교를 통해 나타낸다.
본 논문에서는 챔퍼 디스턴스 매칭(chamfer distance matching)를 이용하여 위성 영상 상의 북한군 자주포진지(self-propellent artillery position)를 매칭하는 기법을 제안한다. 먼저 입력되는 위성 영상을 잡음환경에 강인한 가우시안-라플라시안 연산자를 이용하여 에지(edge)를 추출한다. 추출된 에지 영상의 각 픽셀에 대해 가장 가까운 에지까지의 거리를 나타내는 거리 변환(distance transform) 영상을 생성한다. 템플릿 영상은 다양한 자주포진지 영상에서 샘플링된 영상으로 에지를 추출한 후 거리 변환을 거친다. 마지막으로 템플릿 영상을 입력된 거리 변환 영상에 윈도우 슬라이딩(window sliding)하여 최소값의 가지는 위치를 구한다. 제안 기법은 잡음에 강인한 가우시안-라플라시안 연산자를 사용하여 기상조건에 의한 입력 영상의 편차에도 효율적인 매칭이 가능하다. 또한 에지 기반의 챔퍼 매칭을 이용하기 때문에 비 균일 조명 환경에서도 강인한 매칭이 이루어진다. 전산 모의 실험에서 제안 알고리즘은 입력 위성 영상 상의 자주포진지를 적은 계산량으도 신뢰있게 매칭함을 보여준다.
방사선 치료시 치료계획과 실제 치료가 정확히 일치하고 있는 지를 확인하기 위해 수행하는 모의치료 영상과 포탈 영상과의 비교, 분석은 방사선 치료의 정확도를 보장하기 위한 중요한 과정이다. 본 연구에서는 이와 같은 모의치료 영상과 포탈 영상의 비교 및 오차의 정량적 분석을 위해 영상정합 방법의 하나인 챔퍼 매칭 알고리즘을 적용한 분석 프로그램을 개발하여 그 정확성과 타당성을 분석하였다. 가상의 포탈 영상을 사용하여 분석 알고리즘의 정확도를 분석한 결과, 이동에서 평균 0.64 mm, 회전에서 평균 0.32 $^{\circ}$, 스케일에서 평균 1.61% 이내의 오차를 보여 그 정확성을 입증하였고, 인체 모사 팬텀을 대상으로 한 실제 포탈 영상에서도 이동에서 평균 1.55 mm, 회전에서 평균 0.80 $^{\circ}$, 스케일에서 1.72% 이내의 오차를 보여, 본 연구에서 개발한 분석 프로그램의 타당성을 검증하였다. 본 연구를 통해 모의치료 영상과 포탈 영상의 비교, 분석에 있어 챔퍼 매칭 알고리즘을 적용할 수 있음을 확인하였으며, 개발한 분석 프로그램은 필름을 기반으로 한 모의치료 영상과 포탈 영상의 비교와 오차의 정량적 분석에 효율적으로 사용 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 동일 환자에 대하여 시간차론 두고 촬영한 복부 CT 영상에서 환자의 움직임에 따른 두 영상 간 차이를 보정하기 위하여 지역적 거리전파를 이용한 자동 폐 정합 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 구성된다 첫 번째, 일련의 두 볼륨데이타에서 폐 경계를 추출한 후, 폐를 포함하는 최적경계볼륨을 생성하여 초기정합을 수행한다 두 번째, 초기에 촬영한 볼륨데이타에서 지역적 거리전파를 이용하여 폐 경계로부터 3차원 거리맵을 생성한다. 세 번째, 선택적 거리 측정을 통해 두 경계간에 거리차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 3명의 환자 데이타에 대하여 영상정합을 하였고, 기존의 챔퍼매칭 정합 방법과 수행속도와 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 본 제안방법은 지역적 거리전파를 사용하여 생성된 3차원 거리맵을 이용한 선택적 거리측정을 통하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합된다.
최근에 광간섭 단층촬영은 생물학적 조직을 비 침습적으로 이미지를 얻는데 많이 사용되고 있다. 그러나, 광간섭 단층촬영은 노이즈 때문에 해석하는데 아직까지는 어려움을 갖고 있다. 본 논문에서는 인체와 토끼의 연골 이미지들의 이미지에서 잡음을 제거하는 다양한 영상처리 기술을 적용해 보았다. 또한 광간섭 단층촬영으로 얻은 이미지들을 영상 분할 방법을 통해 얻고자 하는 부위를 구별 하였으며 대부분의 이미지들이 영상분할 알고리즘에 적합함을 볼 수 있었다. 그리고, 광간섭 단층영상에 적합한 영상분할 방법을 선택한 후 영상을 재구성 하였다. 광간섭 단층촬영은 작은 깊이와 거리에 제한을 가지고 있기 때문에 영상처리장치에 단점을 가지고 있다. 광간섭 이미지가 매우 작은 공간에서 이루어 짐으로 같은 지역의 영상을 재구성 하기는 어려운 점이 있다. 그래서, 광간섭 단층영상 재구성을 할 때 좋은 매칭 알고리즘 방법이 필요하다. 본 논문에서는 챔퍼 매칭 알고리즘을 사용하여 재구성 하였다. 본 연구에서는 OCT 연골 이미지를 얻어 노이즈 제거, 영상 분할, 3D 광간섭 단층 영상을 재구성 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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