This paper proposes a fast zooming and focusing technique for implementing a real-time surveillance camera system which can capture a face image in less than 1 second. It determines the positions of zooming and focusing lenses using two-step algorithm. In the first step, it moves the zooming and focusing lenses simultaneously to the positions calculated using the lens equations for achieving the predetermined magnification. In the second step the focusing lens is adjusted so that it is positioned at the place where the focus measure is the maximum. The camera system implemented for the experiments has shown that the proposed algorithm spends about 0.56 second on average fur obtaining a focused image.
본 논문에서는 깊이맵을 활용하여 살아있는 객체 입체영상 구현을 제안한다. 살아있는 객체 입체영상은 입력영상에 있는 각 객체가 움직이도록 제작되어 2D영상의 시청에서 살아있는 객체들을 시청할 수 있다. 제안 시스템은 C언어를 기반으로 제작되었으며, 한 장의 영상이 주어지면 그래픽 툴을 이용하여 영상에 따른 배경영상, 마스크 영상, 배경 깊이맵 영상, 객체 깊이 맵영상 파일을 생성한다. 이렇게 제작된 입력영상, 마스크영상을 이용하여 각 객체를 이동, 회전, 확대/축소를 통해 결과적으로 살아있는 객체로 구현하며, 이에 따라 변환된 영상에 깊이맵영상을 이용하여 실감있는 입체영상으로 구현한다. 실험영상은 조선시대 화가인 신윤복의 단오풍정을 이용하여 2D 입체영상으로 구현하였다.
최근 많은 멀티미디어 제품에서 영상 보간 시스템을 사용하지만, 대부분의 영상 보간 시스템은 보간과정에서 블러링 등의 원치 않는 인공물이 발생된다. 제안하는 보간법은 주어진 영상의 화소와 최적화된 거리가중치 매개변수를 통해 왜곡거리를 구한다. 보간에 참조되는 새로운 왜곡거리는 화소의 주파수성분을 고려하여 보간의 성능을 향상시킨다. 컴퓨터 실험 결과를 통해 제안하는 보간법이 효율적으로 인공물을 개선하면서 이전의 선형 보간법들보다 성능이 우수함을 입증한다.
이 연구는 디지털 유방확대촬영술에서 방사선 피폭을 감소시키며 영상의 질을 유지하기 위한 최적의 촬영조건을 알아보았다. 자동노출방식의 평균유선선량이 수동노출방식에 비해 높은 것으로 나타났다. 자동노출방식은 그리드(grid) 사용 여부에 따라 평균유선선량과 화질평가에 차이가 많았으나, 수동노출방식은 팬텀영상평가 점수에서만 차이가 있었다. 그러나 air gap technique을 사용할 경우 모든 노출방식에서 신호대잡음비의 증가가 뚜렷하게 나타났다. 따라서 유방확대촬영 시 air gap technique을 사용한다면 환자의 평균유선선량을 감소시키고 신호대잡음비를 높여 양질의 화질을 유지할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 딥러닝 객체탐지 기법의 정확도 향상을 위해 항공사진과 드론 영상을 대상으로 확대율 조건과 계절요인이 탐지정확도에 미치는 영향을 실험을 통해 분석하였다. 딥러닝 객체탐지기법 중 빠른 학습 속도와 높은 정확도를 나타내는 Mask R-CNN을 사용하여 탐지대상인 자동차를 픽셀 단위로 탐지하고자 하였다. '서울시 항공사진서비스'를 통해 화면 확대 레벨을 달리하며 학습 영상을 캡처하고 각각을 학습하여 정확도를 분석하였다. 실험결과에 따르면 확대 레벨이 높아질수록 mAP 평균이 60%, 67%, 75%로 높아졌다. 데이터 세트의 train, test 데이터의 확대율을 엇갈려서 배치한 경우에는 확대율이 매우 낮은 경우를 제외하고 저배율의 데이터를 train 데이터로, 고배율의 데이터를 test 데이터로 배치하였을 때 높은 mAP로 반대의 경우보다 20% 이상 차이를 보였다. 그리고 4개월의 시차로 계절적 차이를 두고 촬영한 드론 영상의 경우, 같은 시기 영상자료 학습결과가 평균 93%로 높은 정확도를 나타내어 계절적 차이도 학습에 영향을 주는 것을 확인되었다.
본 논문은 스테고 잡음의 분산을 확대함으로써 비밀 메시지의 존재를 감지하기 위한 개선된 스테그분석 방법을 제안한다. 먼저 주어진 영상에 스펙클 잡음을 곱하여 작은 스테고 잡음을 확대하고 소프트 임계치 방법에 의해 잡음이 제거된 영상을 추정한다. 스테고 잡음과 스펙클 잡음은 완전히 제거되지 않으므로 추정된 영상에는 잡음이 일부 존재하게 된다. 만약 주어진 영상이 커버 영상이라면, 잔존하는 잡음은 매우 적을 것이고, 스테고 영상이라면 상대적으로 큰 잡음을 가지게 될 것이다. 이때 스테고 영상의 경우 잡음의 영향으로 웨이블릿 영역에서 부모-자식 부대역의 통계적 의존성에 손상이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 주어진 영상과 잡음이 제거된 영상의 차이로부터 조인트 통계 모멘트를 추출한다. 아울러 잡음이 제거된 영상에 대하여 4개의 통계적 모멘트를 추출하여 제안된 스테그분석에 사용한다. 추출된 특징 벡터는 MLP 분류기로 입력되어 학습된다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 비트율의 임베딩 방법을 사용하였으며, 실험 결과 제안 기법은 기존의 방법에 비해 검출율과 정확도 측면에서 우수함을 확인할 수 있었다.
영상은 현대 사회에 있어서 가장 영향력 있는 매체의 하나로써 그것의 경제적, 문화적 , 사회적 영향력은 확대 일로에 있다. 영화, 비디오, TV등 기존매체의 급격한 양적 팽창과 첨단 하드웨어의 개발에 의한 뉴 미디어의 발달, 멀티미디어시장의 확대로 영상문화는 어느새 현대 사회, 문화 전반에 걸쳐 총체적 의미를 갖게 되었다. 그러나 급격히 발달하는 하드웨어를 뒷받침해 줄 수 있는 소프트웨어의 개발이 이루어질 시간적 여건이 충분치 않은 상태에서 국내 영상산업은 외국영상물의 무분별한 이식과 복제 속에서 성장 함으로 해서, 제자리를 찾지 못하고 있을 뿐 아니라 사회, 문화 전반에 미치는 강력한 영향력으로 인해 역기능만이 부각되고 있는 실정이다. 창의적이고 독창적인 영상 물 제작을 위해서는 전문적, 체계적 교육과정과 시설투자가 시급하여 아울러 현재의 영상문화와 영상교육에 대한 비판과 새로운 인식이 필요하다고 보겠다. 이를 위해 영상디자인 분야의 국내 및 국외 교육 기관 간의 교과과정 상의 차이점과 시설, 장비 등을 비교하고 그를 통하여 미래지향적 영상교육을 위한 교과과정을 도출하였다.
최근 4차 산업혁명의 영향과 통신매체의 발전으로 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라와 센서로부터 취득되는 과정 및 송수신 과정에서 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 시스템의 처리과정에 영향을 미치기 때문에 잡음제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 고밀도의 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 가중치 그래프를 사용한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 필터링 마스크 내부의 화소값을 사용하여 가중치 그래프를 구하였으며, 최종 가중치를 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR을 사용하여 기존 방법과 비교하였다. 제안한 알고리즘의 결과 영상은 고밀도 임펄스 잡음을 제거하며 우수한 성능을 보였다.
슈퍼임포즈는 개인식별 방법으로 신원 미상의 두개골의 발견 시, 두개골의 사진과 용의자 생전 사진의 동일 비율로 확대, 축소 후 두 영상을 중첩하므로서 동일인 여부를 비교, 판별하는 기법이다. 삼풍백화점 붕괴사고와 Guam KAL기 추락사고와 같이 대형사건에서의 개인식별에 매우 중요한 문제이다. 본 연구는 비디오 카메라로 입력한 두개골 영상과 스캐너로 입력한 생전 사진의 중첩을 위한 H/W 시스템의 구축과 영상처리 기법을 응용한 응용 프로그램을 개발하였다 슈퍼임포즈의 영상처리 기법으로는 두개골 및 생전 사진의 윤곽선 추출, 중첩점 조정, 상,하,좌,우 각도조정, 윤곽선보정, Hue 조정, 히스토그램 조정 등 다양한 영상처리 기법을 응용하였다. 또한, 이들 영상처리기법은 법의학 체제에 입각한 슈퍼임포즈 영상합성이 개인식별 감정시 필요한 최적의 영상 비교가 가능하도록 DB 시스템 구축과 분석시스템을 개발하였다. 그리고, 실제 감정시 본 영상시스템으로 감정해 본 결과로 보다 정확하고 실시간으로 감정이 가능하다. 본 슈퍼 임포즈 영상시스템은 슈퍼 임포즈 영상자료의 처리와 축적 기술의 발전으로, 두개골 영상과 생전 사진을 이용한 생전의 3차원 실 영상의 복원연구가 가능하리라 사료된다.
최근까지 복부 자기공명영상은 간의 국소병변의 특성을 규명하는 데 가장 많이 사용되어 왔다고 할 수 있다. 그러나, 자기공명영상의 기법과 장비의 발달로 인해 그 적응증이 더욱 확대되어 가는 추세에 있고 , 특히 자기공명담췌관촬영술의 도입과 발전은 복부 자기공명영상의 적응증을 한층 넓히는 데 크게 기여하고 있다. 이와 함께, 2차원 또는 3차원 경사에코기법과 조영제를 병용하여 호흡정지 상태에서 자기공명혈관촬영상을 얻을 수 있게 되어 자기공명담췌관촬영술과 혈관촬영술을 복합하여 다양한 담췌관질환을 평가하는 데 이용하는 빈도가 증가하고 있다. 이 강의 에서는 최근에 널리 사용되는 자기공명담췌혈관촬영술 또는 역동적 역상과의 복합적 사용의 유용성을 돌아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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