이 논문은 SAR영상을 이용한 수위선 탐지 방법을 소개한다. SAR 영상의 수위선 탐지를 위해 선행적으로 수행해야 할 처리 과정을 소개한다. SAR 영상의 히스토그램의 임계값을 이용하여 수경 지역을 식별하고, 차연산자 에지 추출 기법을 이용하여 수위선을 추출하였다. 사용된 알고리즘을 적용하기 위해서 넓은 해안선 추출을 위해 TerraSAR-X 영상을 이용하였고, 보다 복잡하고 좁은 지역인 도심지 하천의 수위선 추출을 위해 Cosmo-SkyMed 영상을 이용하여 수위선 탐지의 정확성을 검증하였다.
본 논문에서는 자율 이동로봇이 장애물을 회피하며 목표하는 지점까지의 경로를 구성하여 찾아가는 알고 리즘을 제안하고자 한다. 시스템의 구성은 로봇에 탑재된 CCD카메라로부터 획득한 영상신호를 RF 무선 모듈을 이용하여 PC로 보내고 PC에서 영상 처리 과정을 거친 후, 장애물로 인식되는 지역을 회피하도록 제어 신호를 이동로봇으로 전송하는 것이다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐하여 PC로 전송하고 호스트는 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 피해 나가도록 하며 로봇이 이동한 거리를 PC로 전송하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점까지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 추적해 나가도록 한다. 먼저 로봇으로부터 전송되어진 영상은 호스트PC에서 다음과 같은 영상처리과정을 거치도록 한다. 먼저 Original영상을 입력받아서 3X3 mask Sobel 연산자를 사용한다. 그리하면 윤곽선이 추출된다. 여기서 추출된 윤곽정보는 처리가 용이하도록 NOR Converter를 거치도록 한다 마지막으로 이 영상의 경계값을 찾는다. 처음에 획득한 영상은 깨끗한 환경에서 얻어진 것이 아니라 주변에 여러 가지 기구나 명암대비가 뚜렷하지 못한 조건들로 되어 있다. 어떤 장애물이라도 가까이서 획득한 영상으로 보게 되면 색상이 단일한 색상으로 나타난다. 즉, 멀리 있는 영상정보나 장애물이 없는 영상 정보 쪽에 히스토그램이 넓게 분포되기 마련이다. 이런 이유로 마지막에 Convert를 처리한 영상의 경계치를 229로 둔다. 그러면 거의 흰색에 가까우면서도 약간의 그레이 레벨만 가진다 하더라도 흑백 대비를 뚜렷하게 만들어 준다. 즉, 불순 성분을 받아들이기 위하여 경계값을 높이는 것이다. 다음으로 처리된 영상의 좌표를 (0, 0)에서 (0, 197)까지의 히스토그램 분포를 스캔한다. 그러면 장애물이 있는 부분의 히스토그램의 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 이용하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다
본 연구는 진단용 X-선 촬영에서 부가필터 두께에 따라 피폭 선량 및 의료영상저장전송시스템에 저장된 영상을 비교 평가하여 환자에게 가장 적은 방사선 피폭을 주면서 진단에 적절한 영상을 얻을 수 있는 촬영 조건을 알아보고자 하였다. 그 결과 면적선량($mGy{\cdot}cm^2$)과 입사표면선량($mGy$)은 1 mmAl+0.2 mmCu의 부가필터에서 가장 낮은 피폭 선량값을, 그리고 0 mmAl (No Filter)에서 가장 높은 피폭 선량 값을 보였다. 그러나 의료영상저장전송시스템으로 전송된 영상을 수치 해석 소프트웨어(MATLAB)로 구현한 히스토그램 결과 영상의 질에는 크게 영향을 미치지 않았다. 따라서 진단용 X-선 촬영 장치를 이용한 영상의학적 검사에서 영상의 질에 영향을 미치지 않고 피폭선량을 경감할 수 있는 최적의 부가필터를 사용함으로서 환자의 피폭 선량을 예측하고 검사 조건을 조절하는 데 있어 유용하게 이용될 수 있을 것으로 판단되었다.
본 논문은 프레임 차이 값을 카메라에서 브레이크로 인해 발생하는 높은 유사 콘텐츠의 경계 추출을 허용하는 글로벌 의사 결정 트리를 기반으로 샷 경계 검출 방법을 제공합니다. 처음엔 프레임 사이의 차이 값은 지역 $X^2$-히스토그램과 정규화를 통해 계산됩니다. 다음으로, 차이 값 사이의 거리는 정규화를 통해 계산됩니다.
본 논문에서는 영상의 비선형 평활화와 다차원의 명암변화에 기반을 둔 조합형 인식기법을 제안하였다. 여기서 비선형 평활화는 적응적 변형의 히스토그램 재조정 전처리 기법으로 영상의 밝기를 조정하여 화질을 개선하기 위함이다. 다차원의 명암변화는 인접 픽셀간의 밝기변화를 4단계로 나누어 고려함으로써 영상의 속성을 더욱 더 정확하게 반영하기 위함이고, x축과 y축의 2방향 각각의 명암변화를 고려한 정규상호상관계수는 좀 더 포괄적으로 영상의 유사성을 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 50개 40*40 픽셀의 명암도 변화를 가지는 얼굴영상들을 대상으로 실험한 결과, 평활화를 수행하지 않거나 선형 평활화를 수행한 기법에 비해 각각 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 범죄 행위중 하나인 흡연을 엘리베이터 내에서 행하는 범죄자를 추출하고자 한다. 추출 방법은 변형된 컬러-$X^2$ 히스토그램을를 이용하여 차이값을 추출하고 정규화를 수행한다. 그러고 나서 4-단계의 장면 전환 검출 알고리즘을 이용하여 연속적인 프레임들에서 장면 전환이 발생한 지점을 찾아낸다. 끝으로, 비디오에 저장된 대량의 영상에서 흡연 영상의 검색 및 추출을 위한 방법을 제시한다.
본 연구에서는 연성을 형광체 층이 가질 수 있다면 외부의 기계적 외력에 대하여 장기간 안정성을 확보할 수 있을 것으로 기대하였다. 이에 본 연구에서는 스크린 프린팅 공법을 통하여 유연한 $Gd_2O_2S:Tb$ 증감지를 제작하였고 장기적인 외력에 의한 피로누적과 반복적인 외력에 의한 피로누적에 따른 영향을 고찰하고자 RMS 분석과 히스토그램을 분석을 통하여 영상 균일도를 평가하였다. 연구 결과, 지속적인 외력에 대하여는 지배적인 픽셀 영역이 일정하게 유지되면서 RSD가 10% 이내를 만족하였으나, 반복적인 외력의 경우 지배적인 픽셀 영역이 3 영역으로 분할되며 영상 균일도에 악영향을 미치며 RSD가 10% 이상으로 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 기존 방사선증감지에 대비하여 기계적 안정성을 확보함으로써 곡면 검출기의 적용 가능성을 제시하였으나 아직까지 플렉시블 검출기에 적용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다. 이러한 결과 유연성을 가진 방사선 증감지는 다양한 곡면에 적용이 가능하므로 향후 핵의학, 치료용, 산업 분야 등과 같은 다양한 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 이진 변화탐지 방법상 요구되는 수동적인 자료처리 단계들을 모듈화하고 통합한 '이진 변화탐지 컴포넌트'를 개발하였으며, 대전 지역의 IKONOS 다중시계열 위성영상의 2개 연구지역에 적용함으로써 그 성능을 검증하였다. 개발된 컴포넌트는 ESRI의 ArcGIS 9.x 상에서 설치 및 실행되며, Visual Basic과 GIS 객체 라이브러리의 결합을 통해 구현되었다. 적용된 모델은 Im. J.(2007)의 연구에서 제시된 '캘리브레이션 기법을 이용한 자동 이진 변화탐지 모델'을 확장 적용한 것으로, 변화영상 히스토그램의 비정규분포를 고려한 누적 생산자 및 사용자 정확도 평가 기법이 최적 임계치 결정에 사용되었다. 다양한 변화탐지 기술들, ID, IR, NCIs, CVA, PCA와 ID, IR의 결합이 실험을 통해 비교 분석되었다. 실험 결과, 개선된 캘리브레이션 기법 적용을 통해 기존 기법보다 향상된 분류정확도를 얻었으며, PC1의 ID가 연구지역의 변화탐지 상에서 가장 우수한 분류 능을 보여주었다.
본 논문에서는 프레임들의 차이값으로부터 카메라 브레이크에 의해 발생하는 큰 변화의 폭을 갖는 경계지점을 추출하는 전역적 결정트리를 이용하여 샷 경계를 검출하는 방법을 제시한다. 먼저 지적 $X^2$ 히스토그램과 정규화를 통하여 프레임 간 차이값을 계산하고, 다음으로 차이값간의 거리를 정규화를 통하여 계산한다. 계산된 차이값간의 거리를 바탕으로 전역적 임계치 거리를 계산하여 인접한 두 프레임들에 대한 거리값과 전역적 임계치 거리를 비교하여 샷 경계를 검출한다. 본 논문에서 제시한 전역적 결정트리를 이용하여 객체나 카메라의 움직임과 플래시 라이트와 같은 갑작스런 장면 변화를 쉽게 검출할 수 있다.
랜덤매질을 통과한 광파에 대한 중요한 통계적인 양 중의 하나는 광도의 확률분포이다. 현상학적 모델로부터 여러가지 분포함수들이 제안되었다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 광도데이타를 얻고, 모멘트법, 히스토그램법 및 $x^2$-테스트에 의해 제안된 분포함수들을 시뮬레이션 데이터와 비교함으로써 각 분포함수들의 타당성을 조사하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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