• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.73-80
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• 1994

푸리에 서술자는 물체의 경계를 표현하는 일반적인 방법이다. 본 논문에서는 이 푸리에 서술자를 이용하여 물체를 인식할 수 있는 알고리즘을 구축하고 실제로 8가지 의 도구들을 구분 인식할 수 있는지를 직접 적용하여 알고리즘의 타당성 검토와 여러 분야에 응용될 수 있음을 추론하였다. 이 알고리즘 구축은 이미지 형성과정과 물체 인식 과정으로 분리하여 생각한다. 이미지 형성 과정은 가능한 인식을 용이하도록 적 절한 조도, 투영시각, 배경과 물체간에 선명한 대비를 이루는 것이 중요하다. 물체 인식과정은 푸리에 서술자와 경계선 매칭을 사용하여 여러 물체 가운데 최소 거리를 산출한 것을 인식한다. 또한 물체가 회전, 위치 변위, 확대 축소 변형에도 인식이 가 가능한지를 시험한다. 인식 과정을 신속히 수행하기 위해 푸리에 서술자 1024개중에 1/4 만을 사용하여 이를 달성한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.485-492
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• 2007

본 논문에서는 비디오 코덱의 수신단 블록 오류를 퍼지추론을 이용하여 검출하고 영상을 은닉하는 방법을 제안하였다. 제안한 블록 오류 검출 알고리즘은 인접된 두 프레임에서 서로 대응되는 블록들 간의 시간적 유사성을 이용하여 SSD를 구하고, 1차 임계값보다 SSD가 큰 블록들을 1차적인 오류 블록으로 분류하였다. 그리고 각각의 파라미터를 가지고 퍼지데이터 구한 후에 비례상수 ${\alpha}$와 임계값 TH1과 TH2를 결정하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검토하기 위하여 QCIF 동영상에 랜덤 오류를 삽입하여 오류 검출 및 은닉 실험을 하였으며, 알고리즘의 성능평가는 동영상에 오류를 삽입한 후 기존의 VLC 테이블에 의한 오류 검출 알고리즘과 검출결과를 비교 분석하였다. 실험 결과, 제안한 오류 검출 알고리즘은 실험 영상의 오류 블록들을 모두 검출할 수 있었으며, 오류 은닉 후 영상의 화질이 기존의 오류 검출 알고리즘 보다 15dB 이상 개선됨을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.979-985
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• 2017

This paper, which covers a fluorescence microscopy image of brain tumor cells, looks at drug reactions by treating different types and concentrations of drugs on a plate of $24{\times}16$ wells. Due to the limitation of the field of view, a well was taken into 9 field images, and each has an overlapping area with its neighboring fields. To analyze more precisely, image stitching is needed. The basic method is finding a similar area using normalized cross-correlation (NCC). The problem is that some overlapping areas may not have any duplicated cells that help to find the matching point. In addition, the cell objects have similar sizes and shapes, which makes distinguishing them difficult. To avoid calculating similarity between blank areas and roughly distinguishing different cells, thresholding is added. The thresholding method classifies background and cell objects based on fixed thresholds and finds the location of the first seen cell. After getting its location, NCC is used to find the best correlation point. The results are compared with a simple boundary stitched image. Our proposed method stitches images that are connected in a grid form without collision, selecting the best correlation point among areas that contain overlapping cells and ones without it.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.729-732
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• 2014

본 논문에서는 부분 노이즈 제거를 지원하는 윤곽선 이미지 매칭의 성능 최적화 문제를 다룬다. 윤곽선 이미지 매칭에서 이미지의 노이즈를 제거하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위해 매우 중요한 요소이다. 그러나, 윤곽선 이미지 매칭에서 부분 노이즈 제거를 지원하기 위해서는 매우 많은 계산이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 기존 부분 노이즈 제거 윤곽선 이미지 매칭 연구를 좀 더 구체화하여 성능 향상을 위해 유사 거리의 하한을 제안한다. 실험 결과, 부분 노이즈 제거 윤곽선 이미지 매칭 성능을 수 배에서 수십 배까지 향상시킨 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.49-52
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• 2010

본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 회전-불변 거리를 계산하는 효율적 방법을 제안한다. 회전-불변 거리 계산은 이미지 시계열을 한 칸씩 회전하면서 매번 유클리디안 거리를 계산해야 하는 고비용의 연산이다. 본 논문에서는 엔빌로프 기반 하한을 사용하여 불필요한 회전-불변 거리 계산을 크게 줄이는 효율적인 해결책을 제시하다. 이를 위해, 먼저 질의 시퀀스 대상의 엔빌로프 작성과 이의 하한 개념을 제시한다.다음으로, 엔빌로프 기반 하한을 회전-불변 거리 계산에 사용하면 많은 수의 회전-불변 거리계산을 줄일 수 있음을 보인다. 실험 결과, 제안한 엔빌로프 기반 매칭 기법은 기존 기법에 비해 최대 수배에서 수십배까지 매칭 성능을 향상시킨 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.687-690
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• 2015

본 논문에서는 대칭 변환을 지원하는 윤곽선 이미지 매칭 문제를 다룬다. 이미지 매칭에서 이미지의 대칭 변환을 지원하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위해 매우 중요한 요소이다. 그러나, 기존 이미지 매칭에서는 이미지 회전-불변만 고려하였을 뿐 대칭 변환은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 기존 회전-불변 윤곽선 이미지 매칭과 함께 대칭 변환을 지원하는 새로운 윤곽선 이미지 매칭을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 대칭 변환 매칭은 회전-불변만을 지원하는 기존 윤곽선 이미지 매칭에 비해 보다 정확하고 직관적인 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 대칭 변환 윤곽선 이미지 매칭이 이미지의 대칭 변환 문제를 시계열 도메인에서 해결한 우수한 해결책임을 의미한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.359-368
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• 2002

본 논문에서는 매칭 에러 영상과 이동벡터를 이용한 효율적인 이동물체 외곽선 검출 알고리즘과 부분외곽선 정보를 이용한 이동물체 고속 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 외곽선 검출은 watershed 알고리즘을 기반으로 확률분포함수를 적용하여 seed 영역을 생성하고 seed 영역을 확장하여 이동물체의 윤곽선을 검출한 다음 이동벡터를 이용하여 최종 외곽선을 추출한다. 외곽선 중 일부를 특징으로 하여 이동물체를 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 이동물체 초기 특징 벡터는 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 실제영상에 대하여 제안된 알고리즘으로 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적 연산이 간단하였다. 고속이동벡터를 추출 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39% 감소였고, 이동 물체 외곽선 검출 알고리즘은 과분할 문제점이 발생하지 않았으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 $(15\times{5)}$일 때 검색오차가 4 화소 이하로 양호하게 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권2호
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• pp.445-449
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• 2017

현재까지의 드론을 이용한 대부분의 연구는 지상에서의 활용 및 규제에 관한 연구가 주로 이루어 졌다. 비행시간과 영상정합의 한계로 해양에서의 드론은 거의 사용되지 않는다. 본 연구는 수상에서 드론을 이용한 영상정합을 위한 기초 연구로 부표를 이용한 임의의 수상기준점을 통해 영상을 정합하고 정확도를 분석하였다. 수상기준점을 이용한 영상정합의 정확도는 항공사진측량과 동일하게 기준점의 정확도에 영향을 받으며, 수상에 설치된 임의의 수상기준점은 풍속, 유속 등 다양한 환경요소의 영향으로 위치가 계속 변화한다. 움직이는 수상기준점의 좌표는 Total Station과 VRS를 이용해 중복 측량하였다. 실험은 김해시 저수지 2곳에서 수행하였으며, 수상기준점을 활용한 수동영상정합 정확도는 각각 40 cm와 80 cm 이다. 해양경계측량의 허용오차가 ${\pm}2m$ 이므로 본 연구 결과는 충분히 활용 가능한 것으로 평가된다. ${\pm}2m$ 이내의 정확도를 확보하기 위한 수상기준점의 최대 위치오차는 1.8 m 이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권3호
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• pp.260-272
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• 2001

본 논문에서는, 영역 기반 영상 검색 시스템인 FRIP(Finding Region In the Pictures)을 제안한다. 이 시스템은 크게 색상과 방향성 질감 성분을 결합하는 굳건한 영상 분할 알고리즘과, 분할된 각 영역으로부터 특징 정보들을 추출하고 검색하는 3개의 알고리즘을 포함하고 있다. 영역 분할을 위해서, 영상으로부터 확장 및 이동된 색상 좌표계와, 방향성 질감 성분을 추출하여, 본 시스템에서 제안하는 원형필터에 적용시킨다. 원형 필터에 의해, 영역의 경계선이 자연스럽게 유지 될 수 있고, 또한 일반적인 영역 병합 알고리즘에 의해 병합되지 않던 의미 없는 줄무늬나 작은 점 영역들도 몸체 영역으로 병합 될 수 있다. 영상을 분할한 후에, 효율적인 저장 공간의 관리와 특징 정보 계산 시간을 줄이기 위하여 각 영역으로부터 최적의 특징 정보만을 추출하고 이것을 색인화 하여 데이타베이스에 저장하고 검색에 사용한다. 사용자 인터페이스를 위해서는, 영역의 '색상', '크기', '모양', '위치'와 같은 4개의 질의 조건을 주고, 사용자의 요구에 따라 정합 점수를 계산한 뒤, 그 점수에 따라 상위 검색 결과를 보여 주도록 설계되었다.

• 대한핵의학회지
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• 제32권5호
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• pp.414-424
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• 1998

목적: PET과 MR 영상을 체계적으로 합성i분석하여 각각의 영상기법이 갖는 단점을 보완하고 기능을 향상시킴으로써 보다 정확하고 유용한 임상정보를 얻을 수 있다. 두 영상을 공간적으로 합성하기 위해서 머리 표피 경계점들 간의 거리를 최소화하는 알고리즘을 이용할 경우 경계점 추출의 정확성 및 견실성과 거리 계산 속도가 합성 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 PET 영상의 경계 추출과 거리 계산 방법을 개선하고 이를 이용하여 PET과 MR 영상을 3차원적으로 합성하였다. 대상 및 방법: 공간적인 합성을 위한 영상처리기법의 핵심인 경계점 추출을 위해 PET영상에서는 방출스캔 sinogram의 경계를 강조한 후 재구성한 횡단면으로부터 2 mm 간격으로 머리 표피 경계점들을 추출하였으며 MR 영상에서는 각 횡단면마다 약 2도 간격으로 경계점들을 추출하였다. 두 영상의 모든 경계점들 간의 평균 유클리디안 거리를 최소화하는 3차원 가상공간 상에서의 위치 이동과 회전 각도를 최소자승법을 이용하여 구한 후 PET영상을 역 전환하여 위치 정합을 하였다. 평균 거리의 계산 속도를 향상시키기 위하여 고정된 대상의 각 경계점을 중심으로 하여 주변 공간 정들에서의 거리를 순차적으로 계산하고 이들의 최소값을 취하는 방법으로 거리지도를 구성하였으며 최소자승법에서 경계점들 간의 위치가 변할 때마다 매번 평균거리를 다시 계산하지 않고 거리지도를 참조하여 평균 거리를 산출하는 방법을 사용하였다. 위치 정합된 두 영상의 동시 표현을 위하여 PET 영상의 화소값에 $0.4{\sim}0.7$부터 1사이의 범위로 정규화된 MR 영상의 화소 값으로 가중치를 주는 가중정규화 방법을 사용하였다. 결과: 방출스캔의 sinogram을 이용함으로써 PET영상의 경계를 견실하게 추출할 수 있었으며, 거리지도를 이용하여 거리 계산을 한 결과 계산 속도를 향상시킬 수 있었다. 정상인의 뇌영상에 대해 위치 정합을 실시한 결과 평균 거리 오차는 2mm 이하였다. 가중정규화 방법을 사용하였을 때 합성된 영상의 정성적인 식별 명확도가 향상하였다. 결론: 견실한 PET 영상 경계점 추출과 거리지도를 이용한 계산 속도의 향상을 통해 뇌 PET과 MR 영상 합성기법의 성능을 개선할 수 있었으며 이를 이용하며 개발한 영상정합 프로그램은 임상 환경에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.