본 논문은 2D 영상에서 겹쳐진 물체를 분리하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 겹쳐진 물체를 분리하는 보편적인 기법으로서의 매칭 알고리즘이 가지는 계산상의 부담을 줄이고자 하였다. 영상에서의 물체의 표현은 attributed graph를 사용하며, 각 node와 arc는 물체의 면과 면간의 관계에 각각 대응시킨다 또한, 각 arc는 그 parameter로서 관계계수를 가지며 이는 arc를 중심으로 양 끝에 존재하는 임의의 node의 상대 node에 대한 가려짐 상태에 의해 정의된다. 각 node는 이웃 node와의 관계에 의해 다양한 패턴으로 분류되며, 제안된 패턴을 이용하여 node들의 homogeneity를 검사한다. 끝으로, Homogeneity를 만족하는 node들을 하나의 집합(node set)으로 grouping함으로써, 가려진 물체와 가리는 물체를 분리하게 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 임의의 형태로 놓여있는 겹쳐진 물체를 효율적으로 분리하고 있으며, 매칭단계 이전에 물체를 분리함으로써 매칭에 필요한 시간부담을 크게 줄일 수 있음을 실험을 통해 보여주고 있다.
본 논문에서는 이웃 탐색점에서의 평균 절대치 오차 (mean absoulte error, MAE) 및 탐색여역 줄임을 이용한 고속 블록 정합 알고리듬 제안하였다. 이 알고리듬은 두 단계로 구성되어있다. 첫 번째 단계에서는 탐색영역을 3$\times$3 크기의 영역으로 겹치지 않게 나눈 뒤, 각 영역의 중심 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여 MAE를 구하고, 이들 중 가장 작은 MAE를 기준 MAE로 정한다. 그리고, 두 번째 단계에서는 각 영역의 중심 탐색점에서의 MAE를 이용하여 각 3$\times$3 영역의 나머지 탐색점에서의 MAE의 최소 범위를 구한 뒤, 최소 범위가 기준 MAE로 결정된 탐색점 근처에 존재할 가능성이 매우 큼을 이용하여 기준 MAE로 결정된 탐색점을 중심으로 탐색영역의 크기를 줄인 뒤, 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 모의 실험을 통하여 본 제안한 방법이 우수한 움직임 추정 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다.
응용 레벨 트래픽 분석은 네트워크의 효율적인 운영과 안정적인 서비스 제공을 위한 필수적인 요소이다. 응용 레벨 트래픽 분석을 위한 다양한 방법이 존재하지만 분류의 정확성, 분석률, 실용성을 고려했을 때 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법이 가장 높은 성능을 보인다. 하지만 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법은 다른 방법론에 비해 처리속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 각 시그니쳐가 페이로드에 매칭 되는 범위와 패킷의 순서 그리고 방향성과 같은 Offset value을 자동으로 추출하고 활용하여 시그니쳐를 매칭 유형별로 분류한다. 유형별로 분류된 시그니쳐에 최적화된 탐색범위를 지정하여 탐색범위를 최적화함으로써 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법의 처리 속도를 향상 시키는 방법을 제안한다.
Epitaxial ZnO nanowires (NWs) were synthesized on sapphire (001) substrates using a hydrothermal process. The effects of the pH value of the precursor solution on the structural and optical properties of the resulting NWs was studied. The epitaxial relationship and the domain matching configuration between the sapphire (001) substrate and the as-grown ZnO NWs were determined using synchrotron X-ray diffraction measurements. The (002) plane of $w{\ddot{u}}rtzite$ ZnO NW grows in the surface normal direction parallel to the sapphire (001) direction. However, three types of in-plane domain matching configurations were observed, such as the on-position, $30^{\circ}$-rotated position, and ${\pm}8.5^{\circ}$-rotated position relative to the on-position, which might be attributed to inheriting the in-plane domain configuration of the ZnO seed layer.
멀티미디어 기술이 발전함에 따라 대용량의 데이터베이스의 관리와 불법 복제물 검출을 위한 동영상 검색의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 맞춰 대용량 데이터베이스에서 고속 동영상 검색을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 고속 동영상 검색 방법은 프레임의 휘도 분포를 이용하여 공간적 특징을 추출하고, 동영상의 시간적 유사성 지도를 생성하여 시간적 특정을 추출한다. 동영상의 공간적 특정과 시간적 특정을 식별자로 구성하고 단계적인 정합 방법을 수행한다. 실험에서는 원본 동영상과 밝기 변화, 압축률 변환, 자막/로고 삽입과 같은 다양한 변형을 이용하여 정확성, 추출 및 정합 속도, 식별자 크기를 측정하여 성능을 평가하였다. 또한, 제안한 방법의 파라미터를 실험적으로 선택한 과정을 기술하고 비교 알고리즘과 공간적 특정만을 이용한 단순 정합 결과를 제시하였다. 정확성, 경색 속도 식별자 크기의 모든 결과에서, 제안한 고속 검색 방법이 대용량 데이터베이스의 동영상 경색에 가장 적합한 기술임을 보였다.
응용 레벨 트래픽 분류는 안정적인 네트워크 운영과 자원 관리를 위해서 필수적으로 요구된다. 트래픽분류에 있어 페이로드 시그니쳐 기반 응용 레벨 트래픽 분류 방법은 고속 링크의 트래픽을 실시간으로 처리하는 과정에 서 헤더 정보 및 통계 정보 이용 방법론에 비해 상대적으로 높은 부하를 발생시키고 시그니쳐 개수가 증가 할수록 트래픽의 발생 특징과 각 시그니쳐의 가치를 반영하지 않은 매칭 방법 때문에 분석 속도가 감소하는 단점이 있다. 본 논문에서는 페이로드 시그니쳐 기반 응용 트래픽 분석 속도의 향상을 위하여 각 페이로드 시그니쳐 별 트래픽 분석 효율을 고려하여 리스트에 존재하는 시그니쳐 순서를 재정렬 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 재정렬되지 않은 시그니쳐 리스트를 적용했을 때 보다 평균 30%정도의 분석 속도 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 비디오의 시공간적인 특성과 인접 블록 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하는 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 제안된 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 벡터와 이진트리 구조로 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 FS를 제외한 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비교하여 부호화 성능의 저하 없이 움직임 추정을 위한 탐색점 수 및 연산량이 급격히 감소되었다.
급증하는 디지털 사진 데이터를 내용정보를 고려하여 효율적으로 관리하기 위해서는 무엇보다도 각 사진 이미지들이 얼마나 유사한지를 밝히는 것이 중요하다. 이를 위해 사진을 블록 단위로 분할하고 높은 유사도를 가지는 상위 블록 쌍을 이용하여, 그리디 알고리즘에 기반한 2차원 정렬(alignment)을 통해 주변 블록으로 유사 매칭 영역을 확장함으로써 동일한 객체 혹은 배경을 공유하고 있는지를 판별한다. 제안하는 정렬 알고리즘을 이용해 전체 이미지상에서 최적의 매칭 유사도 값을 가지는 블록영역을 추출해낼 수 있으며, 객체의 이동이나 자세의 변경 및 카메라의 줌 변경에 구애 받지 않으면서 계산이 가능하다. 실험을 통해 다양한 사진에 대해서 제안한 방법이 어떻게 적용될 수있는 지를 알아보고, 추후의 디지털 사진 클러스터링 및 대용량 사진 관리에 유용하게 활용될 수 있음을 살펴본다.
현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있으며, 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음 제거에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 디지털 이미지 전송 과정에서 발생하는 AWGN을 제거하기 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상의 경계선과 같은 정보를 보존하기 위해 마스크매칭에 기반하여 잡음을 제거하며, 입력 화소값과 주변 화소의 패턴에 따라 서로 유사한 패턴을 지닌 화소값들을 출력계산에 사용한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 AWGN 제거 성능이 우수하였으며, 특히 AWGN의 잡음 세기가 강한 영상에서 효과적인 모습을 보였다.
The purpose of this study is to model and optimize the block-matching and 3D filtering (BM3D) algorithm and to evaluate its applicability in brain single-photon emission computed tomography (SPECT) images using a fan beam collimator. For quantitative evaluation of the noise level, the coefficient of variation (COV) and contrast-to-noise ratio (CNR) were used, and finally, a no-reference-based evaluation parameter was used for optimization of the BM3D algorithm in the brain SPECT images. As a result, optimized results were derived when the sigma values of the BM3D algorithm were 0.15, 0.2, and 0.25 in brain SPECT images acquired for 5, 10, and 15 s, respectively. In addition, when the sigma value of the optimized BM3D algorithm was applied, superior results were obtained compared with conventional filtering methods. In particular, we confirmed that the COV and CNR of the images obtained using the BM3D algorithm were improved by 2.40 and 2.33 times, respectively, compared with the original image. In conclusion, the usefulness of the optimized BM3D algorithm in brain SPECT images using a fan beam collimator has been proven, and based on the results, it is expected that its application in various nuclear medicine examinations will be possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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