위성 원격 탐사에서는 센서 운영 환경으로 인하여 영상을 수집하는 동안 영상의 질 저하가 일어나며 이러한 영상의 질 저하는 관측된 자료로부터 유용한 정보를 확인하거나 추출하는 데 악 영향을 미치는 번짐 현상(blurring)과 잡음 (noise)을 야기시킨다. 본 연구는 원격 탐사 영상 자료의 질 저하 현상을 모형화하기 위해 Gaussian 가산 잡음과 Markov random field로 정의되는 공간적 연결성을 가정하였다. 그리고 질 저하된 관측 자료로부터 원래 강도의 영상을 복원하기 위한 Point-Jacobian 반복 maximum a posteriori (MAP) 추정 법을 제안한다. 제안 연구는 이웃 창의 형태로 8 개 방향의 창으로 구성된 방사형을 사용하며 각 방향에서의 중심 화소와의 이웃 화소들 간의 Mahalanobis 제곱 거리를 경계 근접성 측정치로 사용한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해서 고해상도 영상 자료에 나타날 수 있는 다양한 형태의 패턴을 사용하는 simulation 자료를 생성하여 화소 단위 분류 법을 사용하여 정량적 평가를 수행하였고 한반도 안양 북부 지역에서 관측된 1 m 급 IKONOS 자료의 무감독 분할을 통해 정성적 평가를 수행하였다. 실험 결과는 고해상도 원격 탐사 자료 분석에서 제안 영상 복원 법을 적용하면 현저히 분석의 정확성을 높이는 것을 보여 준다.
본 논문에서는 디지털 영상의 화질 개선을 위해 선명화와 잡음제거를 동시에 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 화소들에 대하여 계산된 활동도의 통계적 정보를 활용하여 평탄영역과 평탄하지 않은 영역을 구분하고 각 영역에 대해 저주파 통과 필터와 고주파 통과필터를 각기 다르게 적용하여 화질을 개선한다. 각 필터의 적용 강도는 활동도의 히스토그램을 바탕으로 하는 사상함수에 의해 결정되므로 기존의 잡음제거 필터와 샤프닝 필터가 가지고 있던 복잡한 파라메터의 설정과정이 필요 없이 평탄영역에서의 잡음제거 및 블러링 효과와 활동성이 높은 영역에서의 선명화 효과를 동시에 얻을 수 있다. 또한 화질개선에 필요한 파라메터가 통계적 정보를 이용하여 자동으로 얻어지므로 많은 양의 화질개선 작업을 일괄적으로 수행하는 경우에도 최적의 결과물을 기대할 수 있다.
본 논문은 모바일 환경 하에서 효과적인 그래프 기반의 이미지 분할 적용 시, 실행시간 및 메모리 사용량 향상시키고, 이를 이용해 surface layout의 전처리 작업으로 수퍼 픽셀을 얻기 위한 효율적인 방법을 제안한다. 그래프기반의 이미지 분할은 영상으로부터 오브젝트 영역을 추출하는 알고리즘으로 입력 영상의 각 화소 정보를 이용한 에지 생성 및 그래프를 구성한다. 그래프 구성 시 기준 화소 및 주변 화소 위치 정보 및 색상 강도 차이 값(edgeweight)을 이용하여 에지를 구성하며, 색상 강도 차이 값에 따른 문턱치 값을 기준으로 각 에지를 연결함으로써 객체 영역을 추출하고 있다. 따라서 에지의 수는 그래프 기반의 이미지 분할의 실행시간 및 메모리 사용량을 결정하게된다. 모바일 디바이스는 PC에 비해 프로세서 속도 및 메모리 사용량 등 하드웨어적인 제약사항이 많으며, 프로그램 응답 시간이 주요 이슈가 되고 있다. 이러한 모바일 디바이스 상의 영상 처리 기술 적용 시 빠른 프로그램 응답시간 제공은 반드시 이루어져야 하며, 이미지 분할 단계에서도 보다 빠른 응답 시간을 위한 프로세싱 시간과 메모리사용량을 줄여야만 한다. 본 논문은 그래프 상의 에지의 수를 효과적으로 선택하는 효과적인 에지 선택 알고리즘 적용을 통해 그래프 기반의 이미지 분할 알고리즘을 모바일 디바이스에 적용 시, 프로세싱 시간 및 메모리 사용량의 개선을 보이도록 하고, 수퍼 픽셀 당 정확도가 입력영상 사이즈에 관계없이 70%이상 생성되며, 그 정확도가 96%동일하다는 것을 보인다.
최근 MR영상을 허혈성 뇌졸중의 초급성기에 뇌조직의 관류 이상을 조기에 진단하려는 연구들이 진행되고 있으나 아직 일반적인 진단용 소프트웨어만 있을 뿐 영상 자료를 후처리하여 뇌조직의 구조 및 기능적인 정보를 제공하는 mapping 영상을 특수 소프트웨어는 실용화되어 있지 않다. 본 논문에서는 Gamma-variate 곡선 정합을 이용한 뇌관류 파라미터 영상 mapping의 알고리즘 구현에 관해 연구하였다. 관류 MR영상의 각 화소마다 측정된 시간에 따른 신호강도의 변화 곡선은 비선형적이어서 뇌관류에 관한 여러 가지 혈역학적 변수들을 보다 정확하게 계산할 수 없었다. 그래서 수렴속도가 빠르고 안정성이 높은 비선형 최적화 알고리즘인 Levenberg-Marquardt 알고리즘(LMA)을 활용하였다. 즉 시간에 따른 신호강도의 변화 곡선을 Gamma-variate 함수를 이용하여 곡선 정합한 후, CBV, MTT, CBF, TTP, BAT, MS의 여러 가지 혈역학적 변수를 LMA에 의해 계산하였다. 그 결과로 관류 MR영상으로부터 얻은 mapping 영상은 초급성 허혈성 뇌졸중에서 관류에 관한 혈역학적 변화를 평가함으로써 나중에 생길 뇌경색의 범위를 예견하는 데에 유용하였다.
영상의 에지는 입력 영상에 대한 중요 정보들을 가지고 있으며, 에지 추출은 영상인식의 성능을 좌우하는 중요 요소이다. 영상 에지 추출은 영상 분할의 첫 번째 단계이며, 영상의 구성을 결정하기 위해서 화소들을 하나의 영역으로 만드는데 사용되고 있다. 또한 에지 강도를 갖고 있는 모든 에지들을 검출하기 위해 많은 방법들이 제안되었다 기존의 에지 짐출은 흑백영상의 명암도의 변화에 국한되어 있었다 그러나 칼라영상을 이용하여 에지를 추출하는 경우에는 흑백영상보다 이용할 수 있는 정보가 많을 뿐 아니라 인간의 시각체계와도 유사하여 보다 나은 에지 추출을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 칼라영상에서 직접적으로 얻을 수 있는 RGB 정보 중 광도를 분리하여 사용하는 YCbCr성분을 이용하여, 기존의 기울기연산자나 표면접합 템플릿에 의한 에지 추출이 아닌 3$\times$3 마스크안의 데이터값의 차에 따라 가변적으로 변하는 BBM템플릿을 제안하였다. 제안된 가변 BBM템플릿은 모의 실험한 결과 기존의 Sobel, Preweet, Roberts 같은 연산 템플릿보다 성능이 우수함을 확인하였다.
일반적으로 위성 영상의 분류에 있어서 널리 사용되고 있는 기법은 특징 공간에서 화소 값들의 거리 유사성을 이용하여 인접한 화소들을 동일 클래스로 결정하는 분류기법을 적용하고 있다. 하지만 이러한 기법을 고해상도 위성 영상에 적용시킬 경우 다양한 분광 반사 값을 가지는 영상의 특성상 정확한 결과를 얻기 힘들다. 특히 도시 지역의 경우 분광 정보만을 이용할 경우 높은 이질성과 복잡성으로 영상이 가지는 다양한 정보를 제대로 반영하지 못한다. 본 연구에선 이러한 복잡한 토시지역에 대한 분류를 수행하기 위해 위성 영상과 LiDAR의 높이값 및 반사강도 정보를 이용하여 데이터 융합을 통해 단계적인 방법으로 분류를 수행하였다. 그에 앞서 영상 정보만을 이용하였을 경우와 LiDAR 자료를 보조적으로 활용하였을 경우의 MLC 및 ISODATA 분류를 수행하였고, 단계적 방법의 결과와 시각적 비교를 수행하였다. 전체 분류 결과에 있어서 단계적 방법이 가장 향상된 결과를 보였으며, MLC, ISODATA 분류에 있어서도 LiDAR 자료를 활용할 경우 더 향상된 분류 결과를 얻을 수 있었다.
동영상에 내재된 잡음을 제거하기 위해 사용되는 움직임 적응적 시간영역 잡음 제거 필터링에서는 움직임의 정도에 따라 필터링의 강도를 적절하게 조절하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 최적 자승 학습에 기반을 둔 움직임 적응적 시간영역필터링 방안을 제안한다. 움직임 정도에 따라 각 화소를 분류하여 분류코드를 지정하고, 각 분류코드에 따라 반복적 최적 자승학습에 기반을 둔 최적의 필터 계수를 유도한다. 반복적 학습과정은 사전에 미리 수행되어 학습된 결과만 룩업 테이블에 저장된다. 실제 잡음 제거 필터링 과정에서는 각 화소를 움직임 정도에 따라 분류한 후 분류코드에 따라 룩업 테이블에 있는 필터계수를 읽어 간결한 필터링을 취한다. 실험결과는 제안된 방법이 잡음 제거 응용에서 번짐을 방지하면서 동영상 잡음을 효과적으로 제거함을 보여준다.
Objectives : The purpose of this study was to examine structural abnormalities of brain in patients with pathological gambling(PG) using voxel-based morphometry. Methods : We compared gray matter(GM) volumes between 10 patients with PG and 14 age- and IQ-matched healthy controls and examined the relationship of GM volumes with clinical variables in patients with PG. Results : We found significant increase of GM volume in the superior, middle, and inferior frontal gyri, the midbrain, the middle temporal gyrus, the precuneus, and the fusiform gyrus of patients with PG. A significant decrease of GM volume was observed in the parahippocampal gyrus and the lingual gyrus of the patient group. In addition, GM volumes in some of these regions were positively associated with South Oaks Gambling Screen score and negatively with age of onset in patients with PG. Conclusion : Current findings indicate that structural abnormalities in the fronto-temporal cortex, the midbrain, and the precuneus might be involved in the pathophysiology of PG, and contribute to some of the behavioral changes observed in patients with PG.
Lee(2009)에서 영상 강도를 위해서 lognormal 확률 모형과 영상 texture를 위해서 Markov random field(MRF)에 기반하는 Bayesian 모형을 사용하는 boundary-adaptive despeckling 방법을 제안하였다. 이 방법은 speckle 제거 영상의 최대 사후(maximum a posteriori: MAP) 추정치를 구하기 위해서 Point-Jacobian iteration을 이용한다 인접하고 있는 다른 특성의 지역에 위치한 화소의 값을 사용하는 가능성을 줄이기 위해 Boundary-adaptive algorithm은 경계에 가까울 수록 멀리 떨어진 이웃 화소로부터 정보를 덜 수집하도록 고안된다. 이러한 boundary-adaptive 방법은 전반적으로 simulation 자료를 사용하여 Lee(2009)에서 평가되었고 그리고 제안된 방법의 효험을 증명하였다. 본 연구는 Lee(2009)의 확장 연구로 MAP 추정치를 구하기 반복 algorithm의 계산 효율성을 증가 시키고 noise 제거와 함께 분류를 수행하는 수정 algorithm을 제안한다. Simulation 자료를 사용한 실험을 통해서 boundary-adaption이 분류 오류를 줄여줄 뿐 아니라 더욱 명확한 경계선을 보여준다는 것을 알 수 있다. 또한 영종도 서해안에서 관측된 고해상도 Terra-SAR data에 적용한 결과는 boundary-adaption은 SAR 활용에서 분석의 정확성을 개선 시킬 수 있다는 것을 암시한다.
목적: 정상인에서 항혈소판제제인 클로피도그렐이 손운동기능 과제를 수행하는 동안 운동기능의 생리학적 반응에 대한 약리적 조절효과를 알아보고자 하였다. 대상과 방법: 10명의 오른손잡이 정상인을 대상으로 클로피도그렐 사용전, 최대 복용량 복용후, 정상상태 유지시로 세번에 걸쳐 뇌기능 자기공명영상 데이터를 획득하였다. 운동과제로는 주먹을 쥐었다 폈다하는 운동을 시행하였고 3.0 테슬라 자기공명영상기기에서 혈액산소의존성(BOLD) 대조도를 획득하였으며 이를 위하여 $T2^*$ 강조 EPI 영상기법을 사용하였다. 뇌기능 자기공명영상 데이터의 영상전처리 및 통계분석은 SPM2를 사용하였다. 결과: 이차수준 분석에서 주운동영역을 포함하는 편측 감각운동중추의 활성화가 나타났다. 클로피도그렐 사용전의 활성화 화소수는 173, 최대 복용량 복용후 활성화 화소수는 1049, 정상상태 유지시 활성화 화소수는 673 이었다. 최대 T값을 기준으로 측정한 BOLD 신호의 강도변화는 관찰되지 않았다. 결론: 본 연구결과는 클로피도그렐에 의해 대뇌 운동 활성이 조절된다는 사실과 또한 뇌기능 자기공명영상이 이러한 변화를 감지할수 있을만큼 높은 민감성을 가진다는 사실을 제안하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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