본 논문은 3차원 데이터의 다중 부호화(multiple description coding, MDC) 기법을 제안한다. 우선 다수의 평면으로 구성된 3차원 데이터를 그래프 컬러링(graph coloring)을 통해 3차원 데이터 복원 시 동일한 기여도를 제공하는 2개 평면 부분집합(subset)들로 분할한다. 다음으로 복원된 3차원 데이터의 화질을 최대화하기 위해 각 평면 부분집합의 평면 정보를 채널 오류 환경(channel error condition)에 따라 적응적으로 변형시킨다. 변형된 평면 부분집합들은 각각 압축되고 개별 채널을 통해 복호기로 전송된다. 복호기에서 전송된 2개 평면 부분집합 정보가 모두 복호되었을 경우, 복원된 3차원 부분 정보들을 결합하여 고화질 3차원 데이터를 복원한다. 만약 단일 채널만 유효하여 3차원 영상의 부분 정보만 복원될 경우, 3차원 손상부 복구 알고리듬을 적용하여 영상 표면의 손상을 복원함으로써 부드러운 3차원 표면을 재생한다. 따라서 제안하는 기법은 전송 오류 환경이 열악하여 하나의 채널이 완전히 손실된 경우에도 최소한의 3차원 영상 복원 화질을 보장한다.
일반적으로, RGB 영상의 높은 주파수 영역은 잡음으로 인해 색평면 간 서로 낮은 상관도를 가지고 있기 때문에 이러한 고주파수 성분은 색평면 간 예측의 효율을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 RGB 비디오 코딩에서 색평면 간 예측의 효율을 높이기 위해 기저 색평면을 적응적으로 필터링 하는 방법을 제안한다. 색평면 간 상관도에 따라 적응적으로 기저 색평면을 필터링함으로써 색평면 간 예측 성능을 높일 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 통해 우리는 H.264/AVC High 4:4:4 Intra Profile에 비해 평균 14.71%의 비트율 감소와 0.93dB의 PSNR 향상 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 특징점 기반 영상 모자익을 위해 보로노이거리를 이용하여 두 영상의 대응점을 신속히 검색하는 영상정합 방법을 제안한다. 먼저 SUSAN 코너 검출기에 의해 정차하고자 하는 영상의 특징점을 추출한 후, 기준 영상의 특징점을 기반으로 우선 순위 기반 보로노이 거리 알고리즘을 이용하여 특징점 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 평면을 생성한다. 모델 영상에서 특징점 위치의 분산값이 가장 큰 곳을 모델 영역으로 선택하여, 모델 영역이 포개지는 기준 영상의 보로노이 평면에서 보로노이 거리의 합이 최소화되는 대응 영역을 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘에 의해 찾아낸다. 이 방법의 장점은 새로운 보로노이 거리 계산 알고리즘과 보로노이 평면의 검색범위를 매번 최대 1/4씩 줄여 주는 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘을 이용함으로써 보다 신속히 대응점을 찾을 수 있다는 것이다.
X-Ray, CT, MRI, 스캐너 등과 같은 장치는 영상 획득 과정 중 여러 원인으로 인해 S&P 잡음을 생성할 수 있다. 영상에 나타난 S&P 잡음은 영상의 품질을 저하시키기 때문에, 영상처리 과정에 잡음제거 기술을 필수적으로 사용해야 한다. S&P 잡음 제거에 관한 연구는 이미 다양한 방법이 제안되었으나, 이들 모두 잡음 밀도가 큰 환경에서는 잔여 잡음을 생성하는 문제점이 있었다. 따라서 본 논문은 영상의 grayscale 값을 새로운 축으로 설정하여 3차원의 평면 방정식을 기반으로 필터링하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 로컬마스크를 세분화하여 가장 근접한 3개의 비잡음 화소를 유효 화소로 설계하여, 복수의 화소를 가진 영역에 대해 코사인 유사도를 적용하였다. 또한, 입력한 화소가 평면을 이룰 수 없는 경우에도 예외 화소로 분류하여 잔여 잡음 없이 우수한 복원을 이루었다.
본 논문에서는 거리영상과 발기영상의 fusion을 이용한 영상분할을 제안한다. Bayes 이론을 기반으로 하여 Markov random field (MRF)로 선험적인 정보를 모델링한다. 거리영상과 밝기영상에서 추출한 특징을 이용하여 maximum a posteriori (MAP) 추정기를 구성한다. 거리영상에서 물체는 국부적인 평면으로 근사되어 각 점마다 평면 계수를 추정해 계수 공간을 구성한다. 밝기영상에서는 ${\alpha}$ 트림드 (${\alpha}$-trimmed) 분산이 밝기특성을 구성한다. 각 공간상의 특징을 에지에 대한 likelihood를 설정하여 구성된 MAP 추정기를 최적화함으로써 영상을 분할한다. 모의실험을 통해 제안된 구조가 그림자, 잡음 그리고 광원의 blurring에 관계없이 영상을 잘 분할한 것을 보였다.
카메라의 렌즈 등 광학장비의 성능 제한으로 인하여 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는데 일반적으로 반복복원방법이 사용된다. 이 경우에 가속변수는 훼손영상에 관계없이 영상전체에 일률적으로 적용되기 때문에 흐려짐 훼손이 심한 윤곽부분도 훼손이 작은 평면영역이 같이 일정하게 처리되어 수렴속도가 느려지고 시각적으로 중요한 윤곽부분의 복원에는 효율적이지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 흐려짐 훼손이 작은 평면영역은 가속변수를 작게하고 훼손이 큰 윤곽영역은 가속변수를 크게 하여 영상의 국부적인 특성에 따라 적응적으로 반복 복원하는 방법을 제안하였다. 제안한 복원방법은 기존의 방법과 비교하여 수렴속도가 빨라지고 시각적으로 중요한 윤곽정보의 복원에도 효율적임을 실험결과를 통해 할 수 있었으며, MSE면에서도 우수하였다.
목 적 : 신경내분비종양 진단에 대한 I-123 MIBG 스캔의 4시간 조기 영상과 SPECT 영상의 임상적 유용성을 평가하고자 시행하였다. 대상과 방법 : CT 또는 MRI를 시행하여 신경내분비종양이 의심되었던 21예를 대상으로 I-123 MIBG 스캔을 시행하였으며 4시간에 전신 평면 영상과 SPECT 영상을 얻고, 17예에서는 12-24시간 사이에 지연 평면 영상도 얻었다. 결 과 : 21예중 12예에서 신경내분비종양으로 확진되었고, 4시간 I-123 MIBG 스캔의 진단적 예민도는 75%, 특이도는 89%였다. SPECT 영상은 CT나 MRI와의 비교 분석에 용이하였다. 지연 영상은 일부 진양성을 소견을 보인 예에서 종양 대 배후 방사능의 비가 증가하여 병변 확인에 도움이 되었으나 4시간 평면 영상과 진단율에 차이는 없었다. 결 론 : I-123 MIBG 스캔은 4시간 조기 영상으로도 신경내분비종양의 진단에 유용했으며, SPECT 영상은 다른 진단매체와의 비교 분석이 용이하였고 향후 종양의 종류에 따라 더 많은 예의 연구가 필요할 것으로 생각하였다.
본 논문에서는 평면 스크린을 사용할 수 없는 휴대형 프로젝터의 사용 환경에서 평면이 아닌 임의의 영사면(혹은 벽면)의 기하학적 형태에 의해 발생되는 영상의 기하학적 왜곡을 효과적으로 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 격자패턴을 임의의 영사면에 영사한 후 영사면의 형태에 따라 왜곡된 격자패턴과 원본 격자패턴 간의 기하학적 관계를 나타내는 직선의 방정식을 도출한다. 다음으로 영사면의 기하학적 형태에 따라 적절하게 적용될 수 있는 원본 격자패턴의 크기를 결정하여 도출된 직선의 방정식으로부터 왜곡된 영상을 대칭적으로 보정할 수 있는 보정패턴을 생성한다. 최종적으로 프로젝터로부터 영사될 실제 영상을 격자패턴과 동일하게 분할하여 보정패턴에 맞게 미리 워핑(warping)함으로써 영사된 영상의 기하학적 왜곡을 보정한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 평면 스크린을 사용할 수 없는 영사 환경에서 자주 접할 수 있는 영사면 형태들인 기울어진 평면, 꺾인 평면 및 곡면을 대상으로 영사 영상 보정에 대한 실험을 진행하였다. 실험결과로부터 일반적으로 발생하는 몇 가지 영사면의 형태들에 인한 기하학적 왜곡들이 적절히 보정되어 제안한 방법이 영사 영상의 기하학적 왜곡을 매우 효과적으로 보정할 수 있음을 알 수 있었다.
표면영상유속계(SIV)는 영상 처리 기술을 이용하여 수표면의 유속을 측정하는 장비이다. 표면영상유속계는 하천의 유속을 매우 간편하게 측정할 수 있도록 한다. 그러나, 표면영상유속계를 이용하여 유량을 산정하고자 할 경우, 하천 표면의 평면 측량 자료와 하천의 단면 측량 자료가 반드시 필요하다. 이 때문에 표면영상유속계의 간편성과 유용성에도 불구하고, 이용자들이 쉽게 이용하기 어렵다는 그릇된 인식을 줄 수 있다. 만일 효율적이고 간편하게 하천의 평면을 추정할 수 있다면, 표면영상유속계를 마치 일반적인 프로펠러 유속계처럼 쉽게 이용할 수 있을 것이며, 그 적용성도 크게 증진될 것이다. 이 연구는 보정된 카메라를 이용하여 실제의 평면 좌표(물리 좌표)를 추정하는 방법에 대한 것이다. 이 방법을 이용하면 유속장을 추정하는 과정을 반자동화할 수 있다. 보정된 카메라에서 평면 좌표를 산정하기 위해 사진 측량학적 기법을 채택하였다. 이 기법들은 컴퓨터 시각 분야에서 오랜 동안 연구되어 온 것이다. 이 기법을 표면영상유속계에 적용하여 사영 변환을 위한 참조점들의 좌표를 구할 수 있다. 이를 통해 참조점 측량에 대한 번거로운 과정을 생략할 수 있다. 개발된 방법을 실제 적용해 본 결과는 오차를 무시할 수 있을 정도임을 입증하였다.
방사성 동위원소의 치료에 베타 방출 선원이 많이 이용되고 있다. 베타 방출 핵종 들은 투과력이 약해 방사선 도달거리 (range)가 짧아 병소내에 직접 주입하여 선택적으로 병소만을 조사하여 치료 의 효과를 얻을 수 있고 주변 정상 조직의 방사선 피폭을 줄일 수 있다. 최근 한국 원자력연구소의 원자로인 하나로를 이용하여 베타 입자 방출체인 Ho-l66 용액을 만들어 여기에 키토산 화합물을 표지 하였다. Ho-l66 은 고 에너지 베타 방출체라는 점과 일부 감마선이 방출됨으로써 감마카메라로 쉽게 영상을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 감마카메라로 얻은 평면 영상을 이용하여 Ho-l66으로 치료한 부위와 그 주변의 정상 장기들의 방사선 홉수선량을 구하였다. 감마카메라는 Siemens 의 2중 head를 가진 Multispect2 시스템이 이용되었고, 콜리메이터는 medium energy, 최대 에너지는 80 keV, 창은 20%로 5분간 영상을 획득하였다. Ho-166 에 대한 투과인자 (transmission factor)는 환자 있을 때와 없을 때의 영상으로 관심영역의 ROIs 의 비로 구하였다 .3일간의 평면 영상으로 유효반감기를 구하여 Marinelli 공식과 MIRD 공식으로 베타입자에 대한 방사선 흡수선량을 구하였다. 감마선에 의한 흡수선량은 매우 적으므로 무시하였다. Transmission factor는 환자에 따라 다르지만 1110 MBq(30 mCi)을 주입하여 치료에 임한 간암 환자의 경우 간은 4.6, 비장은 4.65, 폐는 3.34, 뼈는 5.65 의 값을 보였다. 방사선 홉수선량은 tumor 에는 179.7, 정상간에는 16.3, 비장은 18.5, 폐에는 7.0, 뼈에는 9.0 Gy 가 각각 계산되었다. 이를 tumor dose 에 100%로 normalization 시킬 경우 정상간, 비장, 폐, 뼈에 각각 9.1, 10.3, 3.9, 5.0%로 분포되었음을 알았다. 본 연구를 통하여 tumor dose 뿐만이 아니고 주변 주요 위험장기 (critical organ) 에 대한 방사선 흡수선량을 전ㆍ후면 평면영상으로 얻을 수 있음을 보여 줌으로써 평면영상법을 이용한 dosimetry 의 가능성을 보았다. 또한 주변 주요 위험 장기의 한계선량에 맞는 주입할 양을 결정하는데 기초 자료가 될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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