To improve the effect of image restoration and solve the image detail loss, an image dehazing enhancement algorithm based on mean guided filtering is proposed. The superpixel calculation method is used to pre-segment the original foggy image to obtain different sub-regions. The Ncut algorithm is used to segment the original image, and it outputs the segmented image until there is no more region merging in the image. By means of the mean-guided filtering method, the minimum value is selected as the value of the current pixel point in the local small block of the dark image, and the dark primary color image is obtained, and its transmittance is calculated to obtain the image edge detection result. According to the prior law of dark channel, a classic image dehazing enhancement model is established, and the model is combined with a median filter with low computational complexity to denoise the image in real time and maintain the jump of the mutation area to achieve image dehazing enhancement. The experimental results show that the image dehazing and enhancement effect of the proposed algorithm has obvious advantages, can retain a large amount of image detail information, and the values of information entropy, peak signal-to-noise ratio, and structural similarity are high. The research innovatively combines a variety of methods to achieve image dehazing and improve the quality effect. Through segmentation, filtering, denoising and other operations, the image quality is effectively improved, which provides an important reference for the improvement of image processing technology.
본 논문에서는 개선된 가시 트리 구조와 가시면 검색을 위해 효율적인 방법을 적용한 광선 추적법을 제안한다. 비슷한 특성을 갖는 트리의 노드를 재생성하지 않는 개선된 가시 트리 구조를 사용하였으며, 가시면 판별을 위해 묶음 광선(packet ray) 개념 검사점을 비균일하게 분포시키는 방법으로 경로 탐색 성능을 개선하였다. 충돌검사에서 묶음 광선를 사용함으로써 3.3배의 속도 개선을 이루었으며, 비균일 검사점 분포를 통해 1.11배의 성능향상을 이루었다. 본 광선추적법을 적용한 결과의 경우, 경로 손실에서 Rh4S 에러가 1.9 dB 발생하여 높은 정확도를 제공할 수 있음을 보였다.
최근 많은 디지털 콘텐츠들이 3차원 그래픽을 기반으로 제작됨에 따라 모바일 기기에 적용 가능한 저 전력 3차원 그래픽 하드웨어에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 시대 흐름에 맞추어 모바일 기기에 적용 가능한 3차원 그래픽 기하변환 엔진을 설계하였다. 설계된 기하변환 엔진은 매핑 변환 유닛을 투영 변환 유닛에 통합하고 클리핑 유닛을 선별 유닛으로 대체하여 구조를 단순화하고 면적을 줄었다. 설계된 엔진은 IEEE-754 표준을 만족하는 32 bit 부동소수점 형식과 데이터 폭을 줄인 24 bit 부동소수점 형식의 연산을 수행할 수 있으며 이는 파라미터의 변환으로 선택할 수 있도록 하였다. 또한 파이프라인 방식을 설계에 적용하여 초기 지연을 제외하고는 매 사이클 입력되는 정점의 좌표 성분(x, y, z, w)을 연산하여 4 사이클 마다 하나의 변환된 정점 좌표 성분을 출력할 수 있도록 하여 동작의 속도 및 효율을 높였다. 설계된 기하변환 엔진은 FPGA를 이용한 시스템으로 구현되었으며 설계된 엔진을 통해 변환된 3차원 객체가 TFT-LCD에 정상적인 3차원 그래픽 영상을 출력하는 것을 통해 검증하였다.
고속도로 위빙구간은 진입과 진출차량에 의한 상충이 발생되는 지점으로 본선과의 영향을 최소화하기 위하여 집산로를 설치토록 하고 있다. 집산로의 설계속도는 50km/h이나 실제 운전자는 설계속도에 맞춰 적정한 감속이 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 운전행태, 설계기준차량제원, 운전자의 시야각등을 고려하여 차량의 안전한 진출입을 위해 고어 노면표시 끝에서 합류지점까지 적정 이격거리를 검토하였으며 분석결과 합류가능지점에서 약 60m의 이격거리가 필요한 것으로 분석되었다. 향후 본 연구결과를 집산로가 설치된 위빙구간에 적용시 진출입 차량간 상충으로 인한 운전자의 안전성 증진에 기여할 것으로 판단되며 집산로가 설치된 고속도로 위빙구간의 노면표시 설치기준으로 재정립 될 것으로 기대된다.
Background We suggested an easy and effective harvesting technique to avoid injury to tissues adjacent to the latissimus dorsi (LD). Methods Between 2007 and 2017, breast reconstruction was performed with an LD flap using the "bottom-up" technique. Medical records were retrospectively reviewed. Data on postoperative complications, results, and follow-up were obtained. Nine cadaveric dissections were performed to assess positional relationships between LD and adjacent muscles based on the ribs where relevant muscles and LD attach. Overall, 78 LD flaps were harvested without complications. Results Average age was 45.4 years. The mean operation time was 260minutes. There were no abnormalities or injuries in the adjacent fascia and muscles during the flap harvest. Drains were removed at an average of 21.9 days postoperatively. In all cadavers, there was conjoined fascia between the thoracolumbar and LD fasciae. The average level of the merging point between the LD and external oblique muscle (EOM) was 8.9 to 11.1 ribs. The average level of the overlapping point between the LD and serratus posterior inferior (SPI) was 9.5 to 11.1 ribs. Conclusions There are three dangerous zones during LD flap harvesting. The first zone is where the conjoined fascia encompasses the LD and thoracolumbar fasciae. The second zone is where the LD merges with the EOM and the serratus anterior. The third zone is the lower part where the LD merges with the SPI and EOM. The "bottom-up" technique enables a more meticulous and atraumatic operation by beginner flap surgeons.
로젯 주사 탐색기는 적외선 유도 미사일에 장착되어 표적을 추적하는 장치이다. 단소자 검출기가 로젯 패턴의 형태로 공간을 주사함으로써 표적의 2차원 영상을 획득할 수 있다. 검출된 영상은 시계내의 위치에 따라서 형태가 변하고 대상 물체의 수가 고정되어 있지 않기 때문에 unsupervised clustering 방법을 이용하여 이들을 구분한다. 기존의 ISODATA 방식은 씨앗점(seed point)과 대상 화소간의 거리를 이용하여 clustering하기 때문에 물체의 모양이 복잡하거나 병합 및 분리 파라미터 값이 변하면 clustering 결과가 실제와 다르게 나타난다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 새로운 clustering 방법인 ALCA (Arrav Linkage Clustering Algorithm)을 제안한다. 이 방식은 화소가 저장된 메모리 번호의 연속성을 이용하여 clustering하기 때문에 초기 씨앗점과 병합 및 분리 파라미터를 필요로 하지 않는다. 따라서 대상 물체의 모양과 관계없이 clustering을 할 수 있다. 대상 물체의 clustering를 기존 방식과 비교 평가함으로써 제안된 방식의 우수성을 확인한다. 또한 제안된 ALCA을 로젯 주사 탐색기의 반대응 능력으로 이용하여 3차원 시뮬레이터상에서 추적 실험을 행한다. 기존 방식과 비교 평가를 통하여 제안된 ALCA 방식이 로젯 주사 탐색기의 반대응 능력으로서 우수한 성능을 가지고 있음을 확인한다.
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 플랫폼은 소규모 지역의 영상을 저비용으로 신속하게 취득이 가능하다는 장점이 있어 재난모니터링과 스마트시티 분야에 널리 활용되고 있다. UAV 기반 정사영상 및 DSM (Digital Surface Model) 제작 시 cm 급 정확도를 확보하기 위하여 UAV 영상의 위치보정을 위한 지상기준점(Ground Control Points, GCP)이 필수적이다. 하지만, 현장 GCP 취득을 위한 현장방문, 대공표지 설치에는 상당한 인력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 GCP 현장 취득을 대체하기 위한 방법으로 사전에 구축되어 활용가능한 세 가지 공간정보를 GCP로 이용하는 방법을 제시하였다. 연구에 사용한 세 가지 공간정보는 첫째, 25 cm 급 정사영상과 1:1000 수치지형도 기반 DEM (Digital Elevation Model), 둘째, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)으로 취득한 점군 데이터, 셋째, MMS 데이터와 UAV 데이터를 융합하여 만든 하이브리드 점군 데이터이다. 세 가지 공간정보로부터 취득한 GCP를 이용하여 각각에 대하여 UAV 정사영상과 DSM (Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다. 생성된 3가지 결과를 현장 RTK-GNSS 측량으로 취득한 검사점과 비교하여 3차원 위치 정확도평가를 진행하였다. 실험결과, 세 번째 경우인 MMS와 UAV를 융합한 하이브리드 점군 데이터를 GCP로 사용하였을 때, UAV 정사영상과 DSM의 최종 정확도가 수평방향의 RMSE는 8.9 cm, 수직방향의 RMSE는 24.5 cm로 가장 높게 나타났다. 또한, 현장 측량을 대체하기 위해 활용한 공간정보로부터 취득한 GCP의 분포는 수평 위치 정확도 보다 수직 위치 정확도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 구조화된 격자 패턴 발생기를 이용하여 카메라 시야로부터 가려진 인체의 완전한 3차원 정보를 정합하기 위하여 턴테이블 위에 놓인 인체를 4방향에서 영상을 획득한 후 각 영상을 정합하는 새로운 알고리즘을 소개한다. 다각형 망으로 표시된 정합될 두 영상은 3차원 좌표 값의 급격한 변화가 없고 주사 방향이 한 방향이기 때문에 좌표축에 따라 가중치가 다른 최소 거리 기반 가중치 이분 분할 매칭 법을 사용하여 정합한다. 완전한 3차원 체형 정보를 획득하기 위하여, 획득한 영상이 4개이기 때문에 이런 과정들을 3번 반복한다. 제안된 방법은 기존의 분지 한정법, 동적 계획법, 헝가리언 법에 비해 매칭 정확도는 조금 낮지만 탐색 시간을 200 - 300% 줄일 수 있는 장점이 있다.
해양탐사에 있어 자료취득은 자료 처리 및 해석 분야 못지않게 아주 중요한 분야 중의 하나이지만 탐사 장비를 개발하는 상업적인 회사 중심으로 발전을 했기 때문에 해양지구물리 분야를 전공한 사람이라도 자료 취득 분야에 대한 정보가 상대적으로 적을 수 있다. 따라서 해양지구물리 탐사 계획을 수립하는데 필요한 일반적인 탐사 방법과 정보를 소개함으로써 체계적이고 효율적인 탐사를 수행하는데 도움이 되고자 하였다. 탐사 계획을 수립할 때 가장 우선시 할 것이 요구되는 탐사 심도 및 해상력을 근거로 탄성파 탐사 장비를 먼저 선정한 후 측선 간격을 설정한다. 측선 간격은 연구 목적에 따라 다르지만 일반적으로 밝히고자 하는 지하구조 크기보다 작아야 하며 다중빔 음향 측심자료를 100% 취득하고자 하면 장비 특성에 따라 적절하게 설정을 한다. 또한 수심, 중력 및 자력 자료를 기존에 조사한 자료와 통합을 하는 경우에는 측선과 측선 사이의 교차 지점에서 발생하는 교차점 오차에 의한 인위적인 이상대를 제거해야만 올바른 해석을 할 수 있다.
본 논문에서는 CAS500-1/2를 이용한 산출물 생성에 관련한 선행연구로 KOMPSAT-3A 스트립영상을 사용한 비접근 지역의 도엽별 DSM을 생성하는 방법을 제안한다. 제안 기법은 1:5000 도엽정보의 입력을 통한 영역 설정을 통해 도엽별로 산출물이 나올 수 있도록 설계됐으며, 강인한 스테레오 영상정합 기법인 MDR을 적용하여 스테레오 페어에서도 최적의 DSM이 나오도록 설정했다. 스트립 영상이 분할된 여러 장의 단위 영상으로 들어오는 것을 고려하여 하나의 도엽에 여러 쌍의 영상 페어를 처리하여 통합하는 방식으로 DSM의 생성을 시도했으며, 처리결과 도엽 간의 접합부분에서 이격 발생을 최소화한 DSM의 생성이 가능함을 확인할 수 있었다. 최종적으로 GCP와의 비교를 통한 정확도 검증결과 5 m 이내의 정확도가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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