• 방송공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.396-406
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• 2006

본 논문에서는 변수화된 영상 보정을 통한 전방향 영상 (Omni-directional image) 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 모든 방향의 영상을 포함하고 영상 합성 시에 발생하는 왜곡과 에러를 최소화하는 전방향 영상을 생성하기 위해, 원형 좌표계를 기반으로 평면 영상을 원형 영상으로 변환한다. 카메라로 획득한 각각의 영상은 카메라의 시스템과 외부 환경 조건에 따라 발생하는 비그네이팅 효과와 조명 변화를 포함하고 있으므로, 최적의 비그네이팅 및 조명 변수를 추출하여 자연스러운 전방향 영상 생성을 위한 영상 보정 과정을 수행한다. 실험 결과에서는 제안한 방법에 따라 생성된 전방향 영상을 확인하고 비그네이팅 효과 및 조명 변화를 고려하지 않은 방법과 제안한 방법의 성능을 비교, 분석하여 제안한 방법이 $1{\sim}4dB$ 정도 더 효과적임을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권4호
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• pp.402-410
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• 2006

연속된 초음파 영상 시퀀스로부터 파노라마 영상을 만들기 위해서는 인접된 프레임 사이의 움직임을 추정해야 한다. 기존에는 고정 블록 움직임 추정 방법이 주로 사용되고 있는데 본 논문은 정확성을 높이고 계산시간을 단축하기 위해 다해상도 영상을 이용한 특징점 기반 블록 움직임 추정 방법을 제안한다. 기존의 블록 움직임 추정 방법은 규칙적으로 블록을 배치하기 때문에 추정된 움직임의 정확도를 높이기 위해서는 블록의 크기가 커지기 때문에 처리 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 특징점을 중심으로 블록을 배치하여 움직임 추정의 정확도는 유지하면서 블록의 크기를 줄일 수 있었다. 어파츄어문제(aperture problem)을 줄이기 위해 코너점을 특징점으로 하였다. 움직임 추정 영역은 일정한 크기의 부영역으로 나누고, 각 부영역에서 가장 코너 강도가 큰 점을 선택하였다. 특징점을 선택하는 데는 해리스 스테판 코너검출기를 사용하였다. 코너점들이 한 곳으로 편중될 경우 블록들이 움직임 추정 영역에서 골고루 분산되지 않아 이렇게 구한 블록 움직임을 이용하여 전역 움직임을 구하면 오차가 커진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 특징점을 선택하는 영역에 제한을 두도록 하였다. 초음파 영상에는 스펙클과 잡음이 많아 코너점을 구하기 전에 영상 평활화를 해야 한다. 계산시간을 줄이고 잡음이 감소된 영상에서 코너점을 구하기 위해 저해상도 영상에서 블록 움직임을 구한 후 점점 고해상도로 확산하는 형태로 다해상도 영상을 사용한다. 실제 세가지 종류의 초음파 영상 시퀀스에 대해 실험결과 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 추정 오차(Displaced Frame Difference)를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제36권1호
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• pp.25-32
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• 2006

Purpose : To investigate the validity of digital image processing on panoramic radiographs in estimating bone quality before endosseous dental implant installation by correlating bone quality in radiographic images with clinical bone quality classification. Materials and Methods : An experienced surgeon assessed and classified bone quality for implant sites with tactile sensation at the time of implant placement. Including fractal dimension eighteen morphologic features of trabecular pattern were examined In each anatomical sites on panoramic radiographs. Finally bone quality of 67 implant sites were evaluated in 42 patients. Results : Pearson correlation analysis showed that three morphologic parameters had weak linear negative correlation with clinical bone quality classification showing correlation coefficients of -0.276, -0.280, and - 0.289, respectively (p<0.05). And other three morphologic parameters had obvious linear negative correlation with clinical bone quality classification showing correlation coefficients of -0.346, -0.488, and -0.343 respectively (p<0.05). Fractal dimension also had a linear correlation with clinical bone quality classification with correlation coefficients -0.506 significantly (p<0.05). Conclusion : This study suggests that fractal and morphometric analysis using digital panoramic radiographs can be used to evaluate bone quality for implant recipient sites.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.415-418
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• 2001

The automatic construction of large, high-resolution image mosaics is an active area of reasearch in the fields of photogrammetry, computer vision, image processing, and computer graphics. In this study, we describe a automatic mosaicing method that makes a panorama from images by placing camera in a emitted-grid. In the images captured by cameras, there must be a matched area and the area is in the particular area of the image. Initial transformation matrix, there(ore, is calculated from points searched in the partial area. It is possible to find best transformation matrix by Levenberg-Marquardt method. Finally, each images are multiplied by blending function and stitched by the transformation matrix to complete panoramic image.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.151-156
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• 2006

본 논문에서는 이동 카메라를 이용하여 얻은 영상에서 이동 물체 자동 검출 알고리즘을 위한 배경 에지 생성을 제시한다. 배경 영상은 삼각대 위에 고정시킨 카메라를 수평방향으로 회전하여 얻은 영상을 정렬시켜 재구성하여 만든다. 입력영상과 배경영상간의 에지 매칭 방법과 함께 강건한 파노라믹 배경 에지 생성을 위한 효율적인 방법을 제시한다. 제안한 알고리즘은 실제 영상 열에 적용하였다. 제안된 방법은 비디오 감시는 물론 침입자 검출과 같은 여러 감시 시스템에 성공적으로 이용될 수 있다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권2호
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• pp.61-65
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• 2017

Recently, the interest and research on 360 camera and 360 image production are expanding. In this paper, we describe the feature extraction algorithm, alignment and image blending that make up the feature-based stitching system. And it deals with the theory of representative algorithm at each stage. In addition, the feature-based stitching system was implemented using OPENCV library. As a result of the implementation, the brightness of the two images is different, and it feels a sense of heterogeneity in the resulting image. We will study the proper preprocessing to adjust the brightness value to improve the accuracy and seamlessness of the feature-based stitching system.

• 대한치과교정학회지
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• 제37권2호
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• pp.114-124
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• 2007

파노라마 방사선 사진은 치아 및 주위 조직에 대한 많은 정보를 제공해 주며 교정치료 동안에도 치근의 근원심 경사도나 길이 평가를 위해 흔히 이용되고 있지만 파노라마 방사선 사진에서 보이는 치아의 근원심 각도와 길이는 순(협)설 경사도에 의해 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 치아의 근원심 경사도를 정상교합자의 평균 근원심 각도로 유지하면서 순(협)설 경사도만 변화시킬 때 파노라마 방사선 사진에서 각 치아의 근원심 경사도와 길이가 어떻게 변화되는지 알아보고자 하였다. 성인 정상 교합자 30명의 평균 악궁을 기초로 하여 아크릴 모델을 제작한 후 치아를 대신하는. 와이어를 정상 근원심 및 순(협)설 경사도$(I^{\circ})$로 식립하고 여기에 순(협)설 경사도 만 $I-15^P{\circ}$에서 $I+15^{\circ}$까지 $5^{\circ}$씩 변화시켜 파노라마 방사선 사진을 촬영한 후 방사선 사진에 나타난 와이어의 길이와 각도를 각각 계측하였다. 와이어를 정상 근원심 및 순(협)설 각도로 식립했을 때 방사선 사진에서 계측된 길이는 중절치, 측절치, 견치의 경우 실제 길이의 $111%{\sim}117%$의 확대율을 보였고, 소구치와 대구치에서는 $121%{\sim}125%$의 확대율을 보였다. 이 때 근원심 경사도는 그대로 유지하면서 순(협)설 경사도만 $I-15^{\circ}$(순측경사)에서 $I+15^{\circ}$ (설측경사)로 변화시킨 경우 중절치 (p<0.01)와 측절치 (p<0.05)에서만 유의한 확대율 증가를 보였다. 파노라마 방사선 사진에서 치아의 경사도는 대부분 실제 근원심 경사도보다 더 크게 즉 원심경사된 것으로 계측되었고, 이러한 원심경사 경향은 측절치와 견치에서 가장 크게 나타났으며, 제1, 2소구치의 $I+10^{\circ},\;I+15^{\circ}$ 그룹과 제1, 2대구치의 $I+15^{\circ}$ 그룹에서만 실제 근원심 각도보다 더 작게, 즉 근심 경사된 것으로 계측되었다. 또한 순(협)설 경사도의 변화에 따라 파노라마 방사선 사진에서 모든 치아의 근원심 각도가 유의한 변화를 보였는데, 순(협)설 경사도가 작아질수록, 즉 순(협)측 경사될수록 파노라마 방사선 사진에서 더 원심경사되어 나타났다. 따라서 파노라마 방사선 사진에서 중절치와 측절치의 치아 길이와 모든 치아의 근원심 경사도를 평가할 때 치아의 순(협)설 경사도에 따라 영향을 받기 때문에 이를 고려해야 할 것이다.

• 치과방사선
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• 제28권1호
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• pp.111-126
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• 1998

In this study, radiographic evaluation was made using panoramic radiography and cross-sectional tomography of SCANORA/sup (R)/ in male and female adults in their 20's on the relationship between the maxillary sinus floor and the apex of the maxillary molar, to test the accuracy and effectiveness of the cross-sectional tomography, and to use this information in the assessment of preop. and postop. root canal treatment, apical surgery, extraction and implantology. Forty-one adults with an average age of 24.4 years were studied using panoramic radiography and cross-sectional tomography. In panoramic view and cross-sectional view, the position of the apices of maxillary molars were classified as separated, contacted, or protruded type; the general shape of the maxillary sinus floor was evaluated horizontally and vertically from cross-sectional tomography. The accuracy of each radiography was tested using maxilla from 5 fresh cadavers from the Anatomy Lab at Yonsei University Dental College, and panoramic view and cross-sectional tomography were taken in the same condition as with the patients. The results were as follows: 1. Panoramic view and cross-sectional view were taken in the maxilla specimen, and the actual distance between the maxillary sinus floor and the tooth apices were measured in the specimen; the median values of the distance from the tooth apices to the maxillary sinus floor in the panoramic view, cross-sectional view and in the actual maxilla specimen were 2.83 mm, 4.51mm, and 4.l5mm, respectively. In the cross-sectional view, the measured distance was close to the actual distance but in the panoramic view, the measured distance was far from the actual distance. 2. When the results of the panoramic view and cross-sectional view were compared, 40.5％ of the results agreed with each other in the two radiographic methods and buccal roots of the 2nd molar were the closest to the maxillary sinus floor in the cross-sectional tomography. 3. In cross-sectional view, when the vertical relationship of the maxillary sinus floor and maxillary roots was assessed, in 1st molars, type II (the sinus floor that extends down to the buccolingual furcation area) was predominant, while in 2nd molars, type I (the sinus floor located above the level connecting the buccal and lingual apices) was predominant. In the horizontal relationship, in 1st molars, type II (the lowest floor of the maxillary sinus located in between the buccal and lingual roots) was predominant; in 2nd molars, type I (the lowest floor of the maxillary sinus located on the buccal side of the buccal roots) and type II appeared in similar frequency. In conclusion, the SCANORA/sup (R)/ cross-sectional tomography was more effective than the frequently used panoramic view, in that the relationship of the maxillary molars and maxillary sinus floor can be evaluated more accurately and the buccolingual cross-sectional view can also be observed. And maxillary sinus floor that was close to maxillary 2nd molar had tendency to be located on buccal side than that close to 1st molar. Therefore, cross-sectional tomography is an effective and accurate method to evaluate the position of the teeth in relation to the sinus floor preoperative and can be easily used to diagnose localized periapical lesions. Also, the image quality obtained was quite satisfactory.

• 방송공학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.728-737
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• 2015

스티칭 기법은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들간의 정합 과정을 통해 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 128 차원의 정보를 가지고 있고, 특징점의 개수가 증가 할수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 비디오 영상을 입력 했을 때 고속 파노라마 생성을 위한 특징점 추출 및 정합 기법을 제안한다. 빠른 속도로 특징점 추출을 위해서 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 기법을 사용한다. 특징점 정합과정은 기존의 방법과는 다른 새로운 방법을 제안한다. Mean shift를 통해 특징점이 포함된 영역을 추적하여 벡터(vector)를 구하고 이 벡터를 사용하여 추출한 특징점들을 정합하는데 사용한다. 마지막으로 이상점(outlier)을 제거하기 위해 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 기법을 사용한다. 입력된 두 영상의 호모그래피(homography) 변환 행렬을 구하여 하나의 파노라마 영상을 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 속도가 향상되는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.51-61
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• 2017

본 논문은 수평을 유지하여 촬영해야 한다는 기존 이미지 스티칭을 이용한 영상 정합 과정의 단점을 극복하기 위하여, 스마트폰의 가속도 센서와 자기장 센서 데이터를 사용하여 3가지 자유도(3 DoF)에 강인한 이미지 스티칭 방법을 제안한다. 이미지를 붙이는 작업인 이미지 스티칭은 크게 이미지 특징점 추출, 추출된 특징점에서 매칭에 필요한 참인 점(inlier)을 선별, 참인 점을 호모그래피(homography) 행렬로 변환, 호모그래피 행렬을 사용하여 이미지를 왜곡(warping), 왜곡된 이미지와 다른 이미지를 합하는 과정으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 SIFT, SURF 등의 알고리즘뿐만 아니라 MPEG에서 표준화한 MPEG-7 CDVS(Compact Descriptor for Visual Search) 표준의 특징점 추출 알고리즘을 사용하여 이미지의 특징점을 추출한다. 또한 각 알고리즘의 특징점 추출시간, 추출된 특징점 개수, 선별된 참인 점의 개수를 비교하고, 스티칭 정확도를 판단하여 본 연구에서 활용한 데이터에 어느 알고리즘이 효율적인지 살펴본다.