본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 차량의 위치를 검출하고 연속적인 프레임에서의 차량의 움직임을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 특징을 검출하기 위해 Haar-like 에지 검출기를 사용하고, 카메라의 캘리브레이션 정보를 이용하여 차량의 위치를 추정한다. 신뢰도를 높이기 위해 k 개의 연속적인 프레임에서의 누적된 차량 정보를 추출한다. 최종 검출된 차량을 템플릿으로 지정하고 SURF (Speeded Up Robust Features) 알고리즘을 통해 연속적으로 입력되는 프레임에서 동일한 차량을 추출한다. 이를 통해 동일 차량으로 추출된 차량 정보를 새로운 템플릿으로 업데이트 한다. 비교 검출을 위한 수행 시간을 줄이기 위해 이전 프레임에서 검출된 차량의 범위를 확장한 영역만을 관심 영역으로 지정한다. 이 과정은 공통된 대응점을 찾지 못할 때까지 검출과 추적 과정을 반복하여 진행한다. 실 도로 상에서 얻어진 영상에 대해 적용함으로써 제안된 알고리즘의 효율성을 보였다.
위성영상 분류를 위한 관심 지역 추출은 국토 공간을 효율적으로 관리하기 위한 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 위성영상 분류에 관한 최근의 연구들은 관심 지역을 선택하는데 있어서 영상 내의 정보에 의존하는 경우가 많다. 본 연구에서는 고해상도 영상으로부터 구축된 공간정보인 연속수치지형도를 활용하여 효과적인 관심 지역 선택 방안을 제시하였다. 본 연구에 사용된 공간정보는 국토지리정보원에서 제공하는 2013년~2017년 연속수치지형도와 환경부에서 제공하는 2015년 세종시 토지피복도를 활용하였다. 공간정보를 통해 추출된 관심 지역의 정확도 검증을 위해 2015년 10월 28일과 2018년 7월 7일 촬영된 KOMPSAT-3A호 위성영상을 사용하였다. 2013년~2015년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2015년 기초샘플을 추출하였다. 또한, 2015년~2017년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2018년 기초샘플을 추출하였다. 연속수치지형도와 토지피복도를 융합할 때 발생하는 중복된 영역은 데이터의 혼동을 방지하기 위해 모두 제거하였다. 최종적으로 관심 지역 내에서 검사점을 생성하고, 2015년, 2018년 K3A 위성영상과 오차행렬을 통해 추출된 관심 지역의 정확도를 나타냈으며 전체 정확도는 각각 약 93%, 72%로 나타났다. 관심 지역의 정확도 검증을 통해 정확하게 분류된 지역은 관심 지역으로써 사용할 수 있고 오분류된 지역은 변화탐지를 위한 참고자료로서 활용할 수 있다고 판단된다.
현대 방사선치료는 고선명 X선 투사영상을 이용하여 환자 및 종양의 위치를 확인하는 기술이 요구되지만, 3차원 영상 촬영을 위한 피폭량 및 영상정보의 급격한 증가는 환자에게 추가적인 부담이 될 수 있다. 본 연구에서는 영상의 구조 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 Structural similarity (SSIM) 인자를 도입하여 매일 촬영하는 환자의 2차원 X선 영상간 차이를 자동 분석하여 환자의 위치 정확성의 검증 가능성을 제시하였다. 먼저 종양을 모사하기 위하여 구형 전산 팬텀의 크기와 위치를 변화시키면서 각각의 투사 영상을 시뮬레이션하고, SSIM 인자를 통해 영상 간 차이를 검출하여 분석하였다. 또한 12일간 매일 촬영한 방사선 치료 환자의 2차원 X선 영상들 간 차이를 동일한 방법으로 검출하였다. 그 결과 산출된 팬텀 변화에 따른 SSIM 값은 0.85~1 범위로, 관심영역(ROI)을 영상 전체가 아닌 팬텀으로 한정하였을 때는 0.006~1 범위로 나타나서 ROI 적용 시 민감도가 크게 상승하는 것을 확인하였다. 또한 임상 영상의 SSIM은 0.799~0.853 범위의 값을 나타냈으며 영상 간 차이가 SSIM 분포 상에 검출되는 것을 확인하였다. 본 연구결과는 소요 시간 및 피폭 등의 우려로 매일 사용하기 어려운 3차원 영상기법 대신 간단한 2차원 영상만을 이용하여 객관적이고 정량적인 환자 위치 정확성의 자동 평가 기법을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실 도로 영상에서 속도 표지판을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 표지판 인식의 방법들은 조명 변화에 민감하고 반복적인 형태 특징까지 추출하여 인식 성능이 감소하는 단점이 있다. 제안한 방법은 가중치가 적용된 YUV 색상 모델을 이용함으로써 속도 표지판의 색 특성을 강조하였으며 또한 표지판 후보 영역에 관심영역을 국부적으로 제한함으로써 인식 성능을 개선하였다. 이때, 검출과 인식을 위해서는 하 특징을 이용한 아다부스트 분류기를 사용하였다. 제안한 방법을 다양한 속도 및 환경하에서 실험한 결과 기존의 방법들보다 인식의 성능이 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 된 고주파 서브밴드들의 에지 정보를 이용하여 관심 객체 영역을 고속으로 자동 검출해주는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 에지정보를 이용하여 블록단위의 4-방향 객체 윤곽 탐색 알고리즘(4-DOBS)을 수행하여 관심객체를 검출한다. 전체 이미지는 $64{\times}64$ 또는 $32{\times}32$ 크기의 코드 블록으로 먼저 나누어지고, 각 코드 블록 내에 에지들이 있는지 없는지에 따라 관심 코드블록 또는 배경이 된다. 4-방향은 바깥쪽에서 이미지의 중앙으로 탐색하여 접근하며, 피사계 심도가 낮은 이미지는 중앙으로 갈수록 에지가 발견된다는 특징을 이용한다. 기존 방법들의 문제점 이였던 복잡한 필터링 과정과 영역병합 문제로 인한 높은 계산도를 상당히 개선시킬 수 있었다. 또한 블록 단위의 처리로 인하여 실시간 처리를 요하는 응용에서도 적용 가능 하였다.
혀는 전통 한의학(중의학)에서 환자 진단의 가장 중요한 부분의 하나이다. 본 논문은 사람의 혀 영상을 이용한 건강 모니터링 방법을 제안한다. 제안한 방법은 사용자의 혀의 절대적 특징을 사용하지 않고 병원에서 진단된 기준 건강 상태(RHC)와 특징차를 이용하는 방법이다. 건강 모니터링 시스템은 사용자로부터 매일 혀 영상을 획득하고, 혀의 관심영역을 추출하여 기준 건강 상태의 특징값과 비교한다. 실험에서 제안한 혀 영상 분석 방법이 건강 모니터링에 사용 가능성을 보였다.
본 논문에서는 CCTV를 활용하여 K-means, Sobel-mask 기반의 윤곽선 검출 기법을 이용한 영상 속 미세먼지 측정 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 CCTV 카메라를 이용하여 이미지를 수집하고 관심영역을 통해 이미지 범위를 지정한다. K-means 알고리즘을 적용하여 군집화가 완료되면 Sobel-mask를 통해 윤곽선을 검출하고 윤곽선 강도를 측정하며, 측정된 데이터를 바탕으로 미세먼지의 농도를 파악한다. 제안하는 방법은 대각선 측정에 장점을 가지는 Sobel-mask의 특성을 활용하여 산맥의 윤곽선을 추출하고 실험 결과로 미세먼지 농도에 따른 검출의 차이를 보여준다.
초음파 영상은 초음파 펄스를 이용해 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우, 잡음이 발생하여 미세한 명암도 차이가 발생한다. 또한 초음파 영상의 특성인 호흡에 의한 흔들림 현상과 실시간으로 변화하는 움직임에서 영상의 밝기 변화가 발생한다. 이와 같은 노이즈로 인해 임상적 병변을 육안으로 판단하고 진단하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 초음파 획득한 이미지에 영상처리 기법을 이용하여 형태학적 특징을 자동 추출한다. 이 논문에서는 영상처리를 위해 클라우드 빅데이터 처리 플랫폼을 활용해 GPU기반의 빠른 필터를 구현하였다. GPU 기반의 고성능 필터의 적용시 CPU 기반보다 4.7배 빠른 성능으로 알고리즘이 동작되었고 PSNR이 37.2dB로 원본과 매우 유사함을 확인하였다.
본 논문은 동심원 확장 및 추적 기법을 이용하여 손동작을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웹 카메라로부터 영상을 입력받아 전처리 과정을 통해 손 영상에 대한 ROI를 추출한 뒤 동심원을 사용하여 펴진 손가락의 개수뿐만 아니라 손가락의 끝점, 손가락의 기저의 위치정보, 손가락 사이의 각도를 추출하여 HCI분야에서 활용할 수 있는 다양한 입력 방법을 제공한다. 또한 이 알고리즘은 이미지 전체의 화소를 참조하는 래스터 스캔방식과 비교하여 동심원을 구성하는 화소만을 참조함으로서 계산복잡도를 줄일 수 있다. 제안하는 알고리즘은 9가지의 손동작을 평균 90.7%의 인식률과 평균 78ms의 수행속도를 보여줌을 확인했고, 가상현실, 증강현실 및 혼합현실 그리고 HCI 분야 전반의 입력수단으로의 적용가능성을 확인하였다.
원전이나 방사선 관련시설에서의 사고발생 또는 노후원전 해체시 누출된 방사능은 조기에 탐지 및 제거해야 대형사고를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 방사선원의 빠르고 효율적인 제염작업을 위해 방사선원에 대한 거리, 방향 및 선량정보를 제공할 수 있는 단센서 기반의 스테레오감마선 탐지장치를 구현하였고, 탐지장치의 고속탐지를 위한 알고리즘개발을 수행하였다. 선원에 대한 거리정보를 획득하기 위한 스테레오 구조를 위해 2대의 탐지장치가 필요하지만 장치의 운용을 위하여 단센서 기반의 경량화된 탐지장치를 고안하였고, 스테레오 영상 획득시 탐지시간을 최소화 하기 위하여 관심영역을 추출한 후 해당 영역에 대한 스캔을 통해 탐지 선원에 대한 거리산출 및 영상분포출력을 나타내도록 하였다. 스테레오 획득 시 탐지시간을 기준으로 적용된 알고리즘의 탐지시간은 최대 35%의 시간단축결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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