방사선 치료에 있어서 치료전 및 치료도중에 치료부위를 확인하기 위한 수단으로 보편적으로 사용되고 있는 포탈필름은 높은 에너지를 이용하여 촬영되는 것이므로 영상이 매우 흐리며 어둡다는 구조적인 문제점이 있다. 이러한 영상을 개선하기 위하여는 치료필드와 그 주변필드로 영상을 먼저 분할한 후, 각 필드 별로 영상처리를 해야만 한다. 본 연구에서는 소벨 탐지자, 레이블링 기법을 이용하여 최적의 문턱치를 찾아내어 포탈영상을 분할 한 후 형태학적 세선화기법들을 적용하여 포탈영상 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 포탈영상에서 불필요한 에지들은 제거하고 치료필드 에지만을 탐지하며 촬영조건이 수시로 변하는 임상적 환경에서 얻어지는 포탈영상들에 적용하여도 균일한 결과를 얻을 수 있다.
Automatic understanding of contents in document image is a very hard problem due to involvement with mathematically challenging problems originated mainly from the over-determined system induced by document segmentation process. In both academic and industrial areas, there have been incessant and various efforts to improve core parts of content retrieval technologies by the means of separating out segmentation related issues using semi-structured document, e.g., invoice,. In this paper we proposed classification models for text lines on invoice document in which text lines were clustered into the five categories in accordance with their contents: purchase order header, invoice header, summary header, surcharge header, purchase items. Our investigation was concentrated on the performance of machine learning based models in aspect of linear-discriminant-analysis (LDA) and non-LDA (logic based). In the group of LDA, na$\"{\i}$ve baysian, k-nearest neighbor, and SVM were used, in the group of non LDA, decision tree, random forest, and boost were used. We described the details of feature vector construction and the selection processes of the model and the parameter including training and validation. We also presented the experimental results of comparison on training/classification error levels for the models employed.
본 논문은 여러 송수신 레이다들이 지상에 고정된 MIMO(multiple input multiple output) 레이다 환경에서 이동표적을 이미징할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 평면파 근사를 사용한 polar format processing에 기반한 것으로 수신 레이다 간 이격이 큰 경우에도 복수의 송신 레이다를 사용해서 앨리어싱(aliasing) 현상이 배제된 이동표적 이미지를 얻을 수 있음을 보인다. 앨리어싱 현상을 줄이면서 해상도를 높일 수 있는 송신 레이다 배치에 대한 조건을 제시하며, 또한 각 송신 레이다에 의한 표적 산란 신호를 수신 레이다에서 분리시킬 수 있는 방법을 제시한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해서 제시된 MIMO 레이다 시스템의 성능을 검증한다.
본 논문에서는 여러 장의 후판이 포함된 영상에서 제품번호 문자열을 추출하고 문자를 분리하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 후판 영상은 여러 개의 후판을 포함하고 있다. 후판의 제품번호를 추출하기 위해서는 먼저 개별 후판을 분리하여야 하며, 이를 위해 후판의 직선 에지를 검출하고 군집화를 수행한다. 다음으로 분리된 개별 후판을 대상으로 배경 정보를 제거하여 후판의 제품번호 문자열을 검출한다. 후판의 배경은 철판의 어두운 부분과 제품번호를 출력하기 위한 흰색 페인트 부분으로 구성되며, 제안하는 방법에서는 두 부분을 구분하여 두 단계로 배경을 제거한다. 배경을 제거한 영상에 대해서 후판의 제품번호 문자열의 특성을 고려하여 개별 문자열을 추출한다. 다양한 후판 영상에 대해서 실험을 수행한 결과는 제안하는 알고리즘이 전체 영상에서 각각의 후판을 효과적으로 검출하고 개별 후판 영상에서 제품번호를 정확하게 추출함을 보여준다.
Character recognition system consists of four step; text localization, text segmentation, character segmentation, and recognition. The character segmentation is very important and difficult because of noise, illumination, and so on. For high recognition rates of the system, it is necessary to take good performance of character segmentation algorithm. Many algorithms for character segmentation have been developed up to now, and many people have been recently making researches in segmentation of touching or overlapping character. Most of algorithms cannot apply to the text regions of management number marked on the slab in steel image, because the text regions are irregular such as touching character by strong illumination and by trouble of nozzle in marking machine, and loss of character. It is difficult to gain high success rate in various cases. This paper describes a new algorithm of character segmentation to recognize slab management number marked on the slab in the steel image. It is very important that pre-processing step is to convert gray image to binary image without loss of character and touching character. In this binary image, non-touching characters are simply separated by using vertical projection profile. For separating touching characters, after we use combined profile to find candidate points of boundary, decide real character boundary by using method based on recognition. In recognition step, we remove noise of character images, then recognize respective character images. In this paper, the proposed algorithm is effective for character segmentation and recognition of various text regions on the slab in steel image.
본 논문은 전 방향을 감시할 수 있는 Pan-Tilt-Zoom(PTZ) 카메라를 이용한 파노라마 배경 생성과 객체 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속되는 두 영상의 외곽 영역에서 미리 정한 지역만 위상정합(phase correlation)을 하여 카메라의 지역 움직임을 빠르게 추정하고 벡터 양자화를 통하여 움직임 추정 오차를 최소화 한다. 추정된 움직임 값을 이용하여 겹침 영역이 존재하는 영상들을 획득하여 실린더에 투영시키고 영상을 재 정렬함으로써 파노라마 배경 영상을 생성할 수 있다. 객체 추적은 미리 생성된 파노라마 배경과 입력 영상의 차분 방법을 이용하여 배경과 객체를 분리하고 객체의 움직임을 추적한다. 제안된 객체 추적 방법은 PTZ 카메라를 이용하여 빠르고 안정적인 배경 생성이 가능하고, 전방향의 객체를 지속적으로 추적하는 것이 가능하다. 제안된 방법은 실시간 처리가 가능하며 넓은 감시 지역에서 객체의 형태를 추적하거나 얼굴인식과 같은 분야에서 이용될 수 있을 것이다.
TFT-LCD 생산 과정에서 발생하는 결함을 정확하게 분류하여 결함 유형에 따라 폐기, 사용가능 등의 의사결정을 적절하게 내리는 것은 수율 증가 및 생산성 향상에 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 TFT-LCD 생산 라인에서 획득한 결함 영상에 대하여 명암도 분포(intensity distribution) 및 결함 영상의 형태 특징(shape feature)을 분석하여 효과적으로 필름 결함 유형을 분류하는 기법을 제시한다. 본 연구에서는 먼저 필름 결함 영상을 결함 영역과 결함이 아닌 배경 영역으로 이진화하고, 결함 영역에서 결함의 선형성(linearity), 명암도 분포를 고려한 형태 특징 등의 여러 가지 특징을 분석하여 기준 영상(referential image) 데이터베이스를 구축하였으며, 분류하고자 하는 결함 영상과 데이터베이스에 저장된 기준 영상과의 매칭 비용 함수(matching cost function)를 정의하여 적절히 매칭시킴으로써 결함의 유형을 결정하였다. 제시한 기법의 성능을 검증하기 위하여 실제 TFT-LCD 생산 라인에서 획득한 결함 영상들을 대상으로 분류 실험을 수행하였으며, 실험 결과 생산 라인에서 이용할 수 있을 정도의 상당한 수준의 분류 정확도를 달성하였음을 보여주었다.
네트워크 환경에서 다양한 사용자가 증가하면서 송수신되는 민감한 비밀 정보를 공격자로부터 보호하는 것은 어렵다. 이미지에 비트화된 비밀 자료를 LSB 기법으로 은닉하는 것은 공격에 매우 취약할 수 있다. 이를 해결하기 위해 암호화와 정보은닉이 결합하는 하이브리드 방법이 활용된다. 이용자가 비밀 메시지를 안전하게 보호하고, 비밀 통신을 구현하기 위한 효과적인 방법이 요구되고 있다. 즉, 이미지 품질을 보장하기 위해 보안성과 인식 불가능성을 향상시키기 위한 새로운 접근법이 필요하다. 이 논문에서 MSB와 LSB를 기반하여 커버 이미지에 한글 메시지를 은닉하는 LSB 스테가노 그래피 기법을 제안한다. 이때 한글을 초성, 중성, 종성으로 분리한 후, 비밀 자료는 선택된 MSB에 따라 Exclusive-OR 혹은 Exclusive-NOR 연산을 적용한다. 또한 계산된 비밀 자료는 피보나치 기법에 의해 변환된 커버 이미지의 LSB n개 비트에 은닉한다. 적용된 결과의 효율성을 확인하기 위해 PSNR을 이용하였다. 허용되는 결과로서 적합한 41.517(dB)가 확인되었다.
치과 분야에서는 치아교정이나 수술 시뮬레이션을 위해서 각 치아를 개별적으로 조작할 수 있는 3차원 치아모델이 필요하다. 치아 CT 영상으로부터 이러한 치아모델의 재구성을 위해서는 각 치아를 이웃한 치아나 치조골로부터 정확하게 분리할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 치아 영역을 효과적으로 분리하기 위한 영상정규화 방안과 최적임계화방안을 제안한다. 제안된 방법은 연속적인 CT 영상 슬라이스들에서 치아영역의 형태와 밝기는 점진적으로 변한다는 사실을 근거로 이전 슬라이스에서 추정된 임계치를 이용하여 현 슬라이스의 임시치아경계를 결정하고 이것을 바탕으로 보다 정확한 임계치를 계산한다.
참조 영상을 이용하여 영상의 분위기를 전환하고자 할 때, 영상의 분위기에 영향을 주는 요소 중 하나인 색을 이용하여 영상이 가지는 분위기를 변환한다. 색을 변환할 때, 국부적인 색상의 특징을 반영하기 위해 입력 영상의 화소에 대하여 색인을 하는데 낮은 채도 상에서는 색상의 식별력 저하로 인해 부적절한 색인의 색상 항목으로 색인이 되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 유채색과 무채색을 분리하여 처리함으로써, 낮은 채도 상에서의 잘못된 색인이 일어나지 않도록 제한하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 채도의 문턱치를 이용하여 유채색과 무채색을 구분하는 단계, 구분된 화소들을 실린드리컬 거리(Cylindrical metric)를 이용하여 11가지 색상 항목(Index color)으로 색인을 하는 단계, 각 색상 항목의 우선순위 결정하고 평균과 표준편차를 구하는 단계, 마지막으로 Lab 색 공간에서 색을 변환하고 영상의 잡음과 의사 윤곽선(pseudo-contour)을 제거하기 위한 후처리 단계의 4단계로 구성된다. 실험결과를 통해 제안하는 기법은 낮은 채도 상에서도 유채색과 무채색이 잘 분리되어 색인이 되었으며 원본 영상의 색이 참조 영상의 색으로 자연스럽게 변환된 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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