초음파 영상 진단이 보편화되지 않은 재활 분야의 경우 초음파 영상에서 얻어지는 결과들이 전문의의 숙달 정도에 따라 주관적인 경향을 띄게 된다. 정확한 진단을 위해서는 객관적인 영상 분석이 필요하며, 정확한 자료 도출을 위한 자동화가 필요한 실정이다. 기존의 근골격계 검사에 사용되는 초음파 영상 분석의 자동화를 위해 제시된 방법은 영상에 존재하는 근막의 형태가 희미할 경우에는 정확한 근육 영역이 확보되지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 초음파 영상 분석을 통한 객관적인 자료 도출을 위해 복부 초음파 영상에 존재하는 근육 영역 추출의 정확성을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 근육 영역의 추출 과정은 초기 초음파 영상의 불필요한 잡음을 제거하고, Ends-in Search 알고리즘을 적용하여 근막과 근육 영역의 명암대비를 강조한다. 전처리를 통하여 근육과 근막 영역을 강조한 초음파 영상에 Up_Down 탐색 기법을 적용하여 초기 근육 영역을 추출하고, 기존의 방법에서 근막 영역이 희미하여 정확하게 도출되지 않았던 근육 영역을 추출하기 위해 초기 추출된 근막의 형태 정보와 방향 정보를 기반으로 하는 마스크를 이용하여 희미한 근막을 추적한다. 마스크가 이동한 흔적을 이용하여 근막의 형태를 강조하고, 최종적으로 근육 영역을 추출한다. 제안된 방법을 재활 분야에서 실제 사용되는 Convex 형태의 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 근육 추출 방식보다 근육 정보를 정확하게 분석할 수 있고 근육 추출에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
한국 남쪽 해역에서 획득한 SAR 영상들로부터 해양 표면에 나타난 물리 현상등이 관측되었다. 1994년 10월 11일 제주도 남서쪽 연안에서의 ERS-1 SAR 영상에서는 남쪽으로부터의 너울 형태의 파랑이 관측되었으며 변도 전달함수를 적용하여 영상으로부터 파랑 스펙트럼을 구하였다. 1996년 8월 15일 제주도 북쪽 연안의 RADARSAT SAR 영상에서 관측된 내부파는 여름철의 성층화된 해수에서 조류 전류시 조류가 해저 지형과의 상호 작용에 의하여 발생한 것으로 추측되며 솔리톤의 형태를 띠고 있다. 1997년 4월 3일 거제도 부근에서 발생한 유류오염 사고 3일 후에 획득한 RADARSAT SAR 영상에서는 사고 당시 유출된 기름들이 잘 나타났으나 복잡한 해안 지형과 생화학적 요인에 의한 다른 Slicks들도 함께 나타났다.
현재, 다양한 형태의 메타버스 서비스 솔루션(제페토, 로블록스, 샌드박스, 디센트럴랜드)이 제작되고 서비스되고 있다. 메타버스 서비스는 360 파노라마 형태의 월드 기반에 3D 오브젝트를 배치해 구성한 솔루션이 대부분으로 게이미피케이션 형태로 구성된다. 하지만, 메타버스 형태의 웹툰 서비스는 구현 및 연구가 부족한 실정이다. 본 연구는 2D 평면이미지 형태의 웹툰을 3차원 공간에서 구현하는 방법과 실감형 360도 파노라마 웹툰 메타버스 서비스에 관해 연구했다. 연구 및 분석 과정은 웹툰 제작을 위한 기본적인 스토리텔링 및 설계작업, 제작된 이미지를 360도 형태로 변환하기 위한 파노라마 이미지 생성, 메타버스 공간에서 전-방향(all directional)을 보기 위한 360웹툰 콘텐츠 제작과정을 연구했다. 또한, 가상현실 기반의 웹툰을 감상할 수 있도록 쉐이딩 및 메트리얼 작업 방법을 제시했다. 현재 불모지로 여겨지는 웹툰 메타버스 분야에 초석이 될 것으로 생각한다.
대부분의 디지털 카메라에선 크기와 가격을 줄이기 위해 컬러 필터 어레이를 포함한 단일 이미지 센서를 사용하고 있다. 이렇게 얻어진 이미지들은 각 픽셀 당 하나의 색상 정보만을 가지고 있기 때문에 사람이 볼 수 있는 이미지로 만들기 위해서는 나머지 두 개의 손실된 색상 정보를 복원해야 하며, 이 과정을 디모자이킹(Demosaicing) 혹은 컬러 필터 보간법(Color Filter Interpolation)이라 부른다. 본 논문에서는 방향성을 고려한 새로운 디모자이킹 알고리듬을 제안하고 있으며, 이 알고리듬에서는 개선된 가중치 함수를 통해 화질을 개선하고 있다. 보간 성능이 개선되었음을 보여주기 위해 기존의 방법들과 비교를 했으며, PSNR과 주관적인 화질 비교를 통해 더 나은 성능을 보여주는 것을 입증하였다.
표준 웨이브렛 변환은 많은 장점에도 불구하고 이동 불변을 만족하지 못하는 단점으로 인해 많은 제약을 받았다. 이 단점은 다운 샘플링 과정으로 인한 표본수의 부족에서 기인한다. 고밀도 이산 웨이브렛 변환은 생성되는 부대역 신호의 수를 증가시켜서 이동 불변의 단점을 극복한 방법이다. 본 논문에서는 세 개의 채널로 구성된 삼중 밀도 이산 웨이브렛 변환을 설계하고 2차원 영상처리에 적용하였다. 이 변환은 부대역의 수가 표준 웨이브렛 변환보다 세배가 되어서 과표본화가 되지만 이동 불변을 잘 만족한다. 그리고 생성된 부대역 영상은 대역별로 다양한 크기를 갖으며, 다양한 방향 선택성을 갖는다. 이 방향성은 영상처리에서 최적의 부대역을 제공할 수 있다.
손바닥은 손금, 정맥 등 고유한 특징 정보를 포함하고 있는 신체 부위로 이를 이용한 다양한 사용자 인식 방법이 지속적으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 손금과 손바닥 정맥을 함께 이용한 사용자 인식 방법을 제안한다. 먼저, 손바닥 영역에서 손금과 정맥이 가장 많이 포함되어 있는 관심 영역을 검출하고, 에지 방향성 및 밝기 통계정보를 이용하여 정맥 영상 화질 개선을 수행한다. 이후 다중 스펙트럼 환경에서 획득된 복수의 영상을 각각 독립된 심층 신경망의 입력으로 이용하여 손금과 정맥 패턴을 효과적으로 학습한다. 다양한 상황에서의 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 사용자 인식 방법 대비 개선된 결과를 보임을 확인하고 그 결과를 분석한다.
최근 다양한 분야에서 디지털 장비의 사용이 증가함에 따라 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 디지털 신호는 송수신 과정에서 많은 종류의 잡음이 발생하며 고장의 원인이 되고 있다. 이러한 이유로 여러 분야에서 잡음 제거를 전처리 과정으로서 필수적으로 행한다. 본 논문은 임펄스 잡음과 AWGN이 혼합된 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단을 통해 잡음을 구분하여 잡음 제거를 진행한다. 그리고 잡음 종류에 따라 변형된 가우시안 필터와 방향성 유효 화소를 이용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 우수한 잡음제거 특성을 나타내었으며, 객관적인 판단을 위해 기존 방법들과 비교하였다.
코너 점(Corner point)은 영상 신호 처리의 패턴 인식에 있어 아주 중요한 정보이다 그래서 지금도 여러 가지 코너 점을 추출하는 연구가 진행되고 있다. 코너 점은 에지 영상에서 8 방향 체인 코드(Chain code)를 적용하여 찾는다. 그런데 에지 선분 기울기가 45도의 정수 배가 되지 않을 때, 8 방향 알고리듬을 그대로 적용하면 문제가 발생된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하면서 최적의 코너 점을 찾기 위해서 수리 형태학과 시각적 개념을 접목하여 코너 점을 처리하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법으로 컴퓨터 시뮬레이션 하여 좋은 결과를 보이고 있다. 그래서 제안된 논문의 알고리듬은 공장 자동화 및 선박 레이더 영상의 해안의 영역 파악에도 적용되리라 생각된다.
본 논문은 연속 영상에서 능동 윤곽선 모델을 이용하여 불규칙하게 형태가 변하거나 이동 속도가 빠른 물체를 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 변형 가능한 형상을 가지는 이동 물체의 경계를 정확하게 추출하기 위해서는 윤곽점들의 국부적인 수렴 방향을 결정하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해서, 차 영상 맵을 이용하는 방향성 에너지 항을 Greedy 알고리듬에 추가하여 능동 윤곽선 모델에서 이용되는 새로운 에너지 함수를 정의하였다. 부가적으로 윤곽점들을 안정적으로 수렴시키기 위하여 차 영상 맵의 갱신 규칙을 고안하였다. 실제 연속 영상을 이용한 실험 결과로부터 제안하는 방법은 불규칙하게 형태가 변하거나 이동 속도가 빠른 물체를 효과적으로 추적하는 동시에 그 물체의 경계선이 매 프레임마다 정확하게 추정됨을 보여 주었다.
과표본화된 이산 웨이브렛 변환은 입력 데이터보다 더 많은 양의 부대역 데이터들이 생성되지만 기존의 웨이브렛 변환의 이동 불변 불만족의 단점을 극복할 수 있다. 비분리 표본화를 기반으로 하는 이산 웨이브렛 변환은 이동 불변의 특징의 만족과 방향 선택성 등에서 더 많은 부대역 영상을 통하지만 더 효율적이다. 본 논문에서는 보다 많은 부대역 영상을 생성하는 2차원 영상처리 과표본화 된 웨이브렛 변환의 효율적인 처리를 가능하게 하여 디지털 영상의 품질 향상 및 잡음제거 응용 분야에 적용시킬 수 있음을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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