볼륨프로는 일반 PC상에서도 실시간 볼륨렌더링이 가능하도록 고안된 하드웨어이다. 그러나 볼륨프로는 직교투영(orthographic projection) 기능만 제공하기 때문에 가상 내시경과 같이 투시투영 (perspective projection)이 필요한 분야에는 이용할 수 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 볼륨 데이터를 여러 개의 슬랩(slab)으로 분할하여 투시투영을 근사 하는 방법이 소개되었으나 이 방법은 시각 절두체에 포함되지 않은 부분까지 렌더링 하기 때문에 처리시간이 길어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 볼륨프로의 크로핑(cropping) 기능을 이용하여 볼륨 데이타를 여러 개의 서브볼륨으로 분할함으로써 효율적인 투시투영이 가능하도록 하는 방법을 제안한다. 이 방법은 시각 절두체(view frustum)에 포함되는 부분만 렌더링하므로 슬랩을 이용하는 기존 방법과 동일한 화질을 가지면서 처리시간을 단축시킨다.
본 논문에서는 반짝이는 물체를 촬영하여 획득된 이미지로부터 반짝이는 특성을 제거하기 위한 방법으로 color line projection을 제안한다. Color line projection 이란 반짝이는 물체에 대한 color line이 생성되어 있다고 가정하면 하이라이트를 제거하거나 반짝이는 특성을 제거하기 위해 반짝이는 성분을 지닌 색을 specular color line을 따라 diffuse color line에 투영하는 방법이다. 이를 활용하기 위해서는 촬영된 단일 색상을 잘 표현하는 color line이 필요하고 반짝이는 특성을 제거하려는 대상이 되는 색의 구분하는 작업이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 color line projection에 대한 개념과 구현하기 위한 방법을 제안하고 이를 활용하는 예제로 반짝이는 성분을 지닌 픽셀들로부터 반짝이는 특성을 제거하는 방법에 적용하는 방법을 제시할 것이다. 또한 결과에서 color line projection이 아닌 다른 방법을 통해 반짝이는 특성을 제거한 결과와 비교함으로써 color line projection의 장점을 실제 이미지를 통해 검증할 것이다.
목적: 자기 공명 혈관 영상(MR Angiography)법으로 혈관 촬영시, 혈관 협착으로 인하여 난류 현상이 발생되는 곳에서는 영상 자체가 얻어지지 않는다. 기존에 TE를 줄이거나 또는 projection reconstruction 방법은 2차원 TOF(Time of Flight)에 적용이 되어서 좋은 결과를 얻었다. 그런데, 2차원 TOF보다는 3차원 TOF으로 보다 좋은 혈관 영상을 얻을 수가 있다. 하지만, 3차원 TOF 방법에 projection reconstruction 방법을 적용하는 데는 여러 가지 문제점이 있어서 개발되어 있는 것이 거의 없다. 본 연구에서는 3차원 TOF 방법에 projection reconstruction 방법을 적용하여서 혈관내의 난류 현상에 의한 영상의 왜곡을 극복하는 방법을 개발한다. 대상 및 방법: 3차원 projection reconstruction을 위한 pulse sequence를 실제 진단에 사용하는 GE사의 자기공명영상장치(1.5T)에 맞게 독자적으로 개발한다. GE사의 장비에서 자료를 얻어서 일반 컴퓨터에서 영상을 재구성하는 알고리즘을 자체 개발한다. 혈관에서와 비슷한 형태의 난류를 발생시킬 수 있는 기구를 만들어서 실제 혈관영상에 사용하는 방법과 개발한 방법으로 영상을 비교한다.
본 논문은 가려진 얼굴 영상을 효과적으로 인식하기 위한 선택적 부공간 투영 방법을 제안하였다. 기존의 부공간 투영방법은 가려짐이 있는 얼굴의 전체 영상을 기저 영상에 투영하였다. 얼굴의 특징 부분은 가려짐에 의해 왜곡되기 쉽기 때문에 얼굴 인식률의 저하가 크게 발생한다. 이를 극복하기 위해 제안 방법은 먼저 가려짐의 유무를 판단하고 가려짐이 없는 경우는 기존의 부공간 투영 방법으로 전체적인 기저 벡터에 투영하여 특징 벡터를 구하였고, 가려짐이 있는 경우는 가려짐이 존재하는 영역을 배제된 부분적인 기저 벡터에 투영하여 특징 벡터를 구하였다. 가려짐이 있는 얼굴 영상을 제공하는 AR 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 기존의 PCA 및 NMF 보다 좋은 인식률을 보였다.
무인 차량의 야지 자율 주행을 위한 근거리 초광대역 bistatic 레이다에 적합한 시간 영역 영상화 기법의 구현에 대해 기술한다. 기존의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상화 기법에서 주파수 영역에 기반을 둔 방법은 원전계 조건을 만족하는 응용 분야에는 잘 적용되지만, 근거리에 적용할 경우 근사화에 따른 위상 오차가 크게 되어 영상의 품질을 떨어뜨린다. 따라서 근거리 영상 레이다에서는 시간 영역에 기반을 둔 back-projection 방법이 적합하다. 그러나 back-projection의 경우 수행 시간이 매우 긴 단점이 있다. 따라서 시간 영역에 기반을 두고 영상의 품질은 back-projection과 유사하며, 수행 시간을 줄일 수 있는 방법으로 개발된 것이 FFBP(Fast Factorized Back-Projection) 방법이다. 야지에서 획득한 레이다 원시데이터를 사용하여 back-projection 방법과 FFBP 방법을 구현하고 영상의 품질 및 수행 시간을 비교하여 bistatic 전방 관측 레이다의 시간 영역 영상화 기법의 적용 가능성을 입증한다.
본 논문에서는 영상검색 방법의 하나인 내용에 기반을 둔 검색방법으로 순차영역분할과 투영정보를 이용 한 영상검색 방법을 제안한다. 제안한 방법은 순차 분할된 영역의 색상평균값과 각 영역의 투영정보를 이용한 방법으로 영상의 공간정보와 컬러정보를 효과적으로 결합한 방법이다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 방법 보다 검색효율이 $11.6\%$ 증가됨을 알 수 있었다. 또한 영상의 밝기변화, 회전, 카메라의 위치 및 확대, 축소에 따른 영상의 공간변화에도 매우 강인한 것으로 나타났다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제25권2호
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pp.304-310
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2001
This paper describes the analysis of flow field using a projection finite element method. The projection scheme with a pressure correction is presented for the analysis of an incompressible Navier-Stokes flow. The projection scheme is analyzed numerically and applied to the well-known bench marking problems such as lid driven cavity. Finally, the projection scheme is applied to a flow through the automobiles front. In the automobiles cooling system, the flow through its front is very important to a cooling performance. The results show that the flow quantity increases by locating the position of bumper to the further front position of a car. And, the improvement on the suction part below a bumper achieves the more passing flow quantity. The attachment of an air dam increases passing flow quantity causing the pressure rise to the front part and the pressure drop beneath a car.
PAST (projection approximation subspace tracking)는 여러 연구자들에 의해 비교 연구가 되는 대표적인 신호 부공간을 추정하는 알고리즘이다. 이 방법은 신호 부공간 추정에 있어 상대적으로 낮은 계산 복잡도를 요구하기 때문에 인기가 있는 방법이 되었다. 그러나 이 방법은 개선의 여지가 많아서 추정 정확도나 공간의 직교성 등에서 계속 개선된 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문은 기존에 연구된 PAST 알고리즘의 추정 정확도 개선을 위해 연구된 알고리즘 중 하나인 FB-PAST(Forward-Backward PAST) 알고리즘에 사용할 직교성 알고리즘을 제안한다.
정위적방사선수술과 같은 경우 치료계획 수립 시 병변의 정확한 위치뿐만 아니라 정확한 부피와 모양을 아는 것도 매우 중요하다. 병변의 확인을 위해서 때로는 혈관조영영상이 이용되기도 하는데 동정맥 기형과 같은 경우 이 방법이 병변의 구별을 위하여 가장 좋은 방법이기 때문이다. 병변의 정확한 위치는 두개의 투사영상으로부터 얻을 수 있지만 두 개의 투사영상 만으로는 병변을 3차원적으로 재구성하는 것은 불가능하다고 여겨지고 있다. 본 연구의 목적은 다수의 투사 영상들을 이용하여 병변을 3차원적으로 재구성하는 것이다. 이때 병변의 위치는 기존에 제안된 방법에 의하여 이미 알고 있다고 가정하였으며 모든 과정은 병변의 중심을 원점으로 하는 표적좌표계에서 수행되었다. 본 연구에서는 6개의 투사영상이 이용되었는데 정면과 측면 투사영상은 체적소(voxel)로 구성된 재구성상자를 구하기 위하여 이용되었으며 나머지 네 개의 투사영상은 역투사 방법(back-projection method)에 의하여 재구성 상자(Reconstruction Box) 내에서 3차원적으로 재구성하는데 이용되었다. 이 방법의 정확도와 해상도는 병변의 크기와 모양에 따라 달라질 수 있다. 본 연구에서 제안된 알고리듬의 검증을 위하여 C 언어와 Matlab을 이용하여 타원체 모델과 말굽형 모델에 대하여 투사영상을 얻고 그 영상을 이용하여 재구성해보았다. 타원체모델의 경우에는 원래의 모델보다 약간 크게 재구성되었지만 모양과 방향, 위치가 정확함을 확인할 수 있었다. 말굽형 모델은 재구성된 모양이 원래의 모양과 차이가 많이 났지만 기존 방법에 비하여 실제 모양에 근접하게 재구성할 수 있었으므로 병변을 확인하는 경우에는 도움이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 히스트로그램 백 프로제션(HBP: histogram back projection); 히스트로그램 인터섹션(HI:histogram intersection )그리고 XY-프로젝션(XY-projectipn)을 이용하여 움직이는 카메라로부터 이동 물체를 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 히스토그램 백 프로젝션을 이용하여 물체를 분할하고 히스토그램 인터섹션과 XY-프로젝션을 사용하여 추적물체를 정합하고 추출하였다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 방법이 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 추적하고자 하는 물체를 분할하고 정합하여 큰 오차 없이 추적함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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