본 논문에서는 이미지에서 사용자가 관심을 갖는 영역(ROI)의 내용을 나타내는 특성값과 영역의 위치를 함께 고려하여 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 검색 대상 이미지를 일정 크기의 블록으로 구분한 후 사용자가 선택한 다중 ROI와 가장 근접하는 특성을 가진 블록을 선택한다. 블록의 특성값은 MPEG-7의 도미넌트 컬러 기술자를 사용한다. 사용자가 선택한 블록의 특성값과 함께 블록의 위치를 측정한 후, 검색 대상 이미지의 블록들의 특성값 및 위치와 비교하여 유사도를 측정한다. 본 논문에서는 실험결과 제안한 방법이 전역 이미지 검색이나 동일한 위치의 블록만 비교하는 경우보다 다중 ROI의 내용과 위치를 함께 고려하는 방법이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.
세라믹 소재 영상에서 결함 영역이 다른 영역보다 명암도가 밝게 나타나는 정보를 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 Blurring 기법을 적용하여 미세 잡음을 제거한다. 미세 잡음이 제거된 ROI 영역에서 Median Filter기법을 적용하여 임펄스 잡음을 제거한다. 임펄스 잡음이 제거된 영역에서 Prewit Mask을 적용하여 수평과 수직 에지를 검출하고 검출된 에지에 윤곽선 추적 기법을 적용하여 결함 영역의 경계를 보정한다. 보정된 영상에서 Blob Labeling 기법을 적용하여 최종적으로 결함 영역을 추출한다. 제안된 방법을 8mm와 10mm 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 제안된 검출 방법의 검출 성능이 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 명암 대비가 낮은 초음파 영상에서도 정확히 추출하기 위해 퍼지 스트레칭 기법을 개선하여 명암 대비를 강조한 후에 ROI 영역을 추출한 후, 추출된 ROI 영역에 대해 FCM 알고리즘을 적용하여 양자화 한다. 양자화된 ROI 영역에서 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 결절종의 후보 영역을 추출한다. 추출된 결절종의 후보 영역 중에서 면적이 가장 크거나 타원 형태를 가진 영역을 라벨링 기법을 적용하여 최종적으로 결절종 영역을 추출한다. 제안된 방법을 결절종 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결절종 추출 방법보다 제안된 방법이 결절종 영역이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 실시간으로 주행 중인 차량의 영상을 대상으로 ROI 영역을 추출하고 추출된 ROI 영역에 Warping 기법과 RANSAC 알고리즘을 적용하여 곡선 차선을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실시간 영상에서 관심 영역을 ROI 영역으로 설정하고 영상의 원근감을 제거하기 위하여 Warping을 적용한다. Warping이 적용된 영상에서 차선의 밝기는 도로의 밝기보다 높다는 특징을 이용하여 노란색과 흰색 차선의 영역을 추출한다. 추출된 차선의 영역에서 곡선을 검출하기 위하여 RANSAC 알고리즘을 적용하여 곡선을 검출하기 위한 기준점을 설정한 후, 스플라인 기법을 적용하여 곡선을 검출한다. 실시간적으로 주행 중인 차량에서 촬영한 동영상을 대상으로 실험한 결과, 곡선 차선이 효과적으로 검출되었다. 따라서 제안된 방법이 자율 주행에 효율적으로 적용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 실용화를 목적으로 비전 시스템을 기반으로 한 차선검출의 성능개선과 처리과정의 고속화 알고리즘을 제안한다. 차선검출의 고속화를 위해 전처리 과정으로 수평소실선의 추정과 관심영역(ROI-LB)의 최적 선정으로 획기적인 검출영역의 감소가 가능하다. 블록단위의 ROI-LB 내에서 영상의 특징정보를 추출하고 이를 기반으로 한 Hough 변환의 적용에 의한 nonparametric 모델 매칭 기법으로 차선을 검출한다. Laplacian 필터를 사용해서 잡음제거와 동시에 에지 보강 과정을 처리함으로서 다양한 차선 패턴에 대한 특징정보 추출의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 ROI-LB 내 블록별 에지의 방향성 정보의 클러스터링으로 차선으로 오인식되는 에지들의 제거가 가능해 차선검출의 성능을 개선할 수 있다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.
본 논문은 Fuzzy Contrast Enhancement 기법과 FCM을 이용하여 대비를 개선한 후, Fuzzy Contrast Enhancement를 간과 신장의 초음파 영상에 적용하여 지방간 농도 수치를 분류하는 방법을 제시한다. 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에서 촬영 정보나 눈금자 등과 같이 필요 없는 부분을 잡음으로 간주하여, 제거한 ROI 영상을 추출하고, Fuzzy Contrast Enhancement 알고리즘을 이용하여 명암 대비를 강조한다. Fuzzy Contrast Enhancement 기법이 적용된 간, 신장 영역 영상에서 평균 이진화를 적용한 후, 평균 이진화를 적용한 영상에 Blob 알고리즘을 적용하여 간, 신장 실질 영역의 ROI 영상을 추출한다. 추출한 간 영역과 신장영역의 ROI 영상을 FCM을 이용하여, 10개의 명암도 Level로 각 각 분류한 후, 분류된 간, 신장 실질 영역의 명암도 Level 중 많이 분포된 명암도 Level을 기준으로 간, 신장 실질 영역의 대표 명암도를 추출한다. 제안된 방법을 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에 적용하여 간의 지방도를 분류한 결과, 영상의학과 전문의의 판독과 일치하여 향후 지방간의 진단에 효과적으로 적용할 수 있는 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.
협력 통신은 각 노드가 데이터를 협력하여 전송하는 것으로, 자신의 노드 뿐 만 아니라 주변의 다른 노드들을 이용하여 데이터를 전송하는 통신 방식이다. 협력 통신을 하고 있는 모든 이동 노드로 부터 기지국으로 수신된 데이터를 결합하여 협력 다이버시티를 얻으므로 열악한 무선채널 환경에서 발생하는 극심한 페이딩을 억제시킴으로써 사용자의 QoS를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC에서 제공하는 에러에 대한 복원력을 높이기 위한 여러 가지 방식 중에서 유동적 매크로블록 순서화를 이용하고, 무선 채널에서는 협동 다이버시티를 이용하여 비디오 전송을 통해 화질을 향상 시킬 수 있는 기술을 제안한다. 사용자는 눈동자 추적기를 착용하고 있어서 소스 노드에게 현재 눈동자의 위치를 주기적으로 전송하고, 소스 노드는 그에 맞는 관심 영역 중심 코딩을 하게 된다. 관심영역과 비 관심영역으로 구분된 비디오를 서로 다른 채널을 통해서 전송함으로써 화질측면에서 더 높은 만족도를 얻게 됨을 확인하였다.
본 논문에서는 묵시적 ROI 코딩 방법과 수정된 묵시적 ROI 코딩 방법을 보완한 JPEG2000 이미지에서 적응적 코드블록 판별 알고리즘을 이용한 동적 고속 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 코드 블록 판별 시간을 줄이기 위하여 ROI 모양의 특징을 고려하여 몇 가지의 경계 모양을 만들고, 이 모양 패턴으로 한정하여 코드블록 판별 알고리즘을 만들었다. 그리고 ROI 임계값과 배경 임계값을 이용하여 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 포함율에 따라 적응적인 코드블록 판별을 함으로서 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선적 처리와 손실 문제를 개선하였다. 또한 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선권 조절은 웨이블릿 계수 단위로 처리하는 기존의 방법과는 달리 패턴을 기반으로 하여 일괄처리를 함으로서 빠른 ROI 코딩이 가능하다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 비교 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들과 성능 평가에 있어서 큰 차이가 없으면서 처리 속도는 매우 빠름을 확인하였다.
최근 스마트폰 내장 카메라와 플래시를 사용하여 PPG 신호를 측정하고 생체정보를 측정하는 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 스마트폰 카메라를 사용하여 측정하는 PPG신호는 스마트폰 카메라와 플래시 위치에 따라 각 측정 영역의 신호의 세기가 다르다. 본 논문에서는 스마트폰 카메라와 플래시 위치에 따라 강한 PPG 신호를 가지는 ROI를 찾기 위해 비교, 분석하였다. ROI를 계산하기 위해 PPG 신호를 측정하고 ROI를 선정할 수 있는 스마트폰 애플리케이션을 개발하여 각 ROI의 PPG 신호의 편차를 계산하고 가장 최적의 영역을 실험을 통해 비교분석하였다.
정지영상 및 동영상내의 화면에서 관심영역이 설정되고, 비관심영역에 비하여 관심영역에 높은 화질이 제공되면 전체적으로 주관적 화질이 증대하게 된다. 관심영역은 색상 카메라만을 이용하여 추출하게 되면 계산이 복잡해질 뿐만아니라 추출의 정확도도 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 관심영역을 설정하기 위하여 깊이 카메라를 이용하며, 카메라와 관심영역 객체별 거리를 산출하고, 거리에 따라 객체의 화질을 차별적으로 제어하는 방법을 제안한다. 즉, 거리가 먼 객체에는 높은 양자화 계단크기를 적용하지만, 상대적으로 거리가 가까운 객체에는 낮은 양자화 계단크기를 적용하여 화질을 좋게 한다. 본 논문에서 제안된 방법에 의해 객체의 거리별로 양자화계단의 크기를 차등적으로 적용함으로써 주관적 화질의 개선이 이루어졌으며 모의실험을 바탕으로 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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