활성 윤곽선 모델(Active Contour Model : Snake)을 이용한 윤곽선 추출 방법에서는 물체를 검출하기 위해 잠재적 표면(potential surface) 위에서 지역 최소치를 향하여 다양한 힘을 가함으로써 물체의 윤곽선으로 활성 윤곽선 모델을 움직이게 한다. 활성 윤곽선 모델에서 영상의 관심있는 물체를 검출하기 위해서는 영상의 잠재적 표면 위에서 활성 윤곽선 모델이 지역 최소치를 향하여 활동적으로 움직이도록 다양한 힘을 효과적으로 제어해야 한다. 본 논문에서는 활성 윤곽선 모델이 적합한 지역 최소치를 향하여 적절하게 수렴하도록 활성 윤곽선 모델이 움직이는 잠재적 표면을 변형할 수 있는 영상 필터를 제안한다.
기존의 기울기 연산자나 표면 접합에 의한 윤곽 추출과는 달리 본 논문에서는 윤곽 추출을 위해 강인한 이진 형태론을 이용한 윤곽 추출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 전처리 과정으로 원영상을 임계 처리시킨 후, 강인한 이진 형태론 확률 기법과 여과을 적용함으로써 영상 윤곽 추출률을 높이고자 하였으며, 가변적으로 콜리지 확률의 교집합만을 적용하여 효율적인 윤곽 추출을 얻기 위한 조건들에 대해 연구하였다. 특히, 제안된 알고리즘은 일반적으로 많이 사용되고 있는 기울기 연산자나 Laplacian 연산자보다 윤곽 추출에 있어서 처리 시간과 저장 용량이 개선되었다.
본 논문에서는 발전하는 3D 그래픽스 기술을 이용하여 문화재의 도면 실루엣을 생성하는 방법을 제안하고자 한다. 3D 스캐너로 정밀 실측된 3D 데이터를 이용하여 문화재의 도면을 생성하기 위한 벡터 실루엣(Silhouette) 추출 과정은 다음과 같다. 먼저 실측된 3D 데이터를 정규화 된 3D공간으로 이동하고, 이동 후에는 데이터에 존재하는 모든 에지(edge)를 검출하여 에지리스트(edge list)를 생성한다. 생성된 에지리스트는 다시 윤곽에지(Contour edge)와 주름에지(Crease edge)로 분류하는데, 윤곽에지는 문화재의 윤곽 실루엣을 형성하는데 이용하고, 윤곽에지를 제외한 주름에지는 문화재의 표면 특징을 나타내는 내부문양 실루엣을 형성하는데 이용한다. 내부문양 실루엣은 사용자가 입력하는 임계값과 주름에지를 구성하는 두면의 방향 벡터의 내적을 비교하여 추출한다. 추출한 벡터 실루엣은 윤곽 실루엣과 내부문양 실루엣으로 구분되며, 두 벡터 실루엣을 이용함으로써 문화재의 구조적 해석과 표면의 특징을 해석할 수 있는 도면 실루엣 생성이 가능했다.
인간의 시각계는 가상 윤곽(Illusory Contours)을 인식한다. 가상 윤곽이란 물리적으로는 윤곽이 없는 곳에서 주변의 패턴의 영향에 의해 윤곽이 있는 것처럼 느끼는 현상으로서, 이와 같은 현상은 물체 인식에 있어서 일부가 숨어 있는 물체를 그 주위의 정보를 이용해서 보충하면서 인식해 가는 능력과 관계가 있다. 본 논문은 가상 윤곽을 인식하기 위한 것으로, 가상 윤곽에서 추출된 유도 자극으로부터 가상표면을 생성하는 신경회로망 모델을 제안하고 실험을 통해 성능을 확인한다.
A new technique and theory are proposed which correct orientation of a cylinder to perform a reliable measurement of the surface profile. We analyze characteristics of machined surfaces, e.g., ground, lapped and turned surfaces. Based upon the results. the optimum correction technique is derived by the statistical method. To verify the techinques, measurements are carried out by using the contact stylus profilometer on a controllable table. The measurement shows that surface information of cylinders can be acquired with high accuracy.
층 단위로 가공하는 RP(Rapid Prototype) 시스템에서 가공되는 물체의 표면에서는 계단형의 윤곽이 나타난다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 경사절단 방법으로 3D 모델을 가공하여 기존의 가공방법에 의해 발생하는 계단형 윤곽 모습과 표면 왜곡 둥의 문제를 보완할 수 있다. 최적의 경사선분의 집합을 구하기 위해 경사절단 선분의 길이와 중간층 점의 거리를 정의하여 이를 최소화하는 에너지 함수를 구현한다. 그러나 이 방법은 경사절단 선분이 에너지가 작아지는 방향으로만 움직이기 때문에 레이어의 윤곽이 복잡한 경우 최적의 위치가 아닌 다른 위치에서 더 이상 움직이지 않는 국부적 최적해(Local Minima)가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 국부적 최적해를 벗어나기 위해 경사절단 선분 추출 알고리즘에 시뮬레이티드 어니얼링(Simulated Annealing) 방법을 적용하였다. 제안된 방법으로 테스트한 결과 복잡한 레이어 윤곽에서 생길 수 있는 국부적 최적해가 어느 정도 해결되었다.
기울기 연산자나 표면접합에 의한 윤곽추출과는 다른 본 논문에서는 확장과 수축방법론을 이용한 윤곽추출 및 잡음제거 방법론을 제안한다. 제안한 알고리즘은 전처리과정을 거친 후 확장과 수축 방법론을 적용함으로써 영상 윤곽 추출률을 높이고자한다 특히, 기존의 윤곽선 추출방법인 소벨과 프리위트알고리즘은 전처리과정인 미디안필터를 거친 후에 사용하였으며, 제안한 방법은 기존의 윤곽선 추출 필터를 거친 후에 사용하였다. 구체적으로 서술하면 확장알고리즘에서는 일정한 임계치를 초과하면 흰색으로 대치하였고, 수축 알고리즘에서는 검정색으로 대치했다. 기존의 잡음제거과정은 윤곽선의 손실은 없었으나 잡음제거가 소량 이루어졌으며, 제안한 방법에서는 약간의 윤곽선 손실을 보였으나 완전하게 잡음을 제거시킬 수 있었다.
본 논문에서는 주어진 삼차원 메쉬를 실시간에서 연필화로 표현하는 방법을 소개한다. 이를 위해 본 논문에서는 연필화의 특징을 분석한 후 분석된 특징들을 빠르고 간단하게 모사하여 표현하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 크게 윤곽선을 그리는 방법과 내부를 그리는 방법으로 나뉘며, 제시된 모든 알고리즘은 그래픽스 하드웨어를 이용하여 실시간으로 동작한다. 우선 물체의 윤곽선을 그리기 위해 사람이 윤곽선을 그릴 때의 특징을 분석하여 실제의 윤곽선과 비교해 약간의 오차를 지니면서 여러번 겹쳐 그린 듯한 윤곽선을 만들어 내는 방법을 제시한다. 또한 물체의 내부를 그리기 위해서 먼저 연필의 특징을 잘 반영하는 텍스쳐를 만든 후 이를 물체의 표면에 매핑시켜 물체의 특징을 연필화풍으로 잘 표현하는 방법을 제시한다. 이 과정에서 연필화의 느낌을 강조하기 위해 물체가 그려지는 종이의 질감을 표현하는 방법과 물체의 명암비를 조정하는 방법 역시 제시한다.
서로 다른 종류의 영상을 정확하게 연관시켜 복합적인 정보를 제공하는 다중모달리티 의료 영상정합기법 중 표면정보 기반 영상정합에서는 일반적으로 동일 대상에 대한 서로 다른 모달리티에서 추출된 표면 윤곽정보 사이의 거리를 최소화함으로써 매칭이 이루어진다. 그런데 동일대상에 대해 취득되는 서로 다른 두 모달리티는 관심 영역 상의 표면 특성이 서로 유사하다. 그러므로 다중모달리티 영상정합에서 표면거리와 함께 표면의 형태 특성을 고려하여 두 영상을 매칭하는 방법이 정합결과의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 동일 대상의 서로 다른 두 모달리티 뇌영상 간의 표면거리와 표면곡률을 최적화하는 정합기법을 제안한다. 영상정합은 참조영상과 테스트영상에 대한 표면정보 생성과 이 두 개의 표면정보를 최적화하는 단계로 구성된다. 표면정보 생성 단계에서는 두 모달리티로부터 관심영역의 윤곽선을 추출하고, 이 중 참조 볼륨의 윤곽선에 대해서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 구성하게 된다. 최적화 단계에서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 참조하는 최적화 평가함수(cost function)에 의해 두 객체의 표면거리 차이와 표면곡률 차이를 최소화하는 정합 변환 값이 결정되고, 이것이 테스트영상의 변환에 적용되어 결과적으로 두 영상이 정합 되게 된다. 제안된 최적화 평가함수는 표면거리 정보만을 사용하는 평가함수에 비해 보다 견고한 정합 정확도를 보였으며 또한 본 연구는 정합결과의 볼륨 가시화를 통해 효율적인 영상 분석 수단을 제공하고자 하였다.
이차원 표면에 난 구멍은 이를 둘러싼 물체에 의해 경계 지워진 빈 배경임에도 불구하고, 구멍의 모양은 다른 물체만큼 쉽게 지각된다. 즉, 구멍은 전경-배경 조직화의 깊이-형태 간 연결 관계(depth-shape coupling)를 예외적으로 위반하여, 깊이 상으로는 배경임에도 불구하고 형태를 갖는 준-전경적(quasi-figural) 사례처럼 보인다. 구멍의 준-전경적 속성을 지지하는 연구들은 구멍과 물체의 재인율이 유사하다는 기억 과제 결과에 주로 의존하고 있으므로, 구멍 모양의 기억이 지각적 처리에 기반하고 있는지는 불분명하다. 본 연구는 재인 과제보다 즉각적인 지각 처리를 반영하는 변화탐지 과제를 이용하여, 구멍을 경계 짓는 물체의 안쪽 윤곽선이 시각 작업기억에 어떻게 표상되는지 알아보았다. 이를 위해, 물체 내부에 다른 물체가 중첩된 접합 물체 조건과 구멍이 있는 물체 조건에서 안쪽 윤곽선과 바깥 영역의 색에 대한 변화탐지 수행을 비교하였다. 시각 작업기억의 선행 연구들은 형태나 방향과 같은 물체의 윤곽선 속성(boundary feature)이 표면 속성(surface feature)과 함께 통합되어 하나의 물체로 저장됨을 시사한다. 만일 구멍의 경계선이 구멍을 둘러싼 물체에 지각적으로 할당된다면, 이 경계선과 물체의 표면색이 통합적으로 부호화되는 물체 중심적 처리 이득으로 인해, 구멍 자극 조건에서 접합 자극 조건보다 높은 변화 탐지 수행이 예측되었다. 두 실험의 결과, 구멍 자극 조건의 변화 탐지 수행은 접합 자극 조건과 다르지 않았다. 이는 물체 내부의 윤곽선(구멍의 경계선) 속성이 물체의 표면 속성과 통합적으로 부호화되지 않으며, 구멍을 둘러싼 물체와 독립적으로 처리됨을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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