• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.155-160
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• 2014

영상처리를 통한 이동 물체 인식과 화질 개선 등의 연구에서 조명 변화가 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 조명 변환에 대한 대응은 컴퓨터 비전 응용 분야에서의 중요한 관심사 중 하나이다. 조명 변화를 감지할 수 있게 되면 변화가 있는 시점에서부터 적절한 개선 알고리즘을 적용함으로써 인식률 향상 및 화질 개선 효과를 증대시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 급격한 조명 변화를 감지함에 있어 실시간성을 얻기 위하여 지역 정보를 이요하고 퍼지 논리를 도입하여 이를 효과적으로 감지하는 방법을 제안한다. 급격한 조명 변화를 감지하는 효과적인 방법으로 모서리 영역과 가운데 영역에 대한 각각의 히스토그램의 평균과 편차, 그리고 변화 추이를 반영하기 위하여 이전 프레임의 각 영역에 대한 히스토그램의 평균과 편차와의 변화량을 입력으로 급격한 조명 변화가 있을 때 입력 값의 변화 패턴을 퍼지 규칙으로 만들어 조명 변화를 감지하도록 하였다. 또한 움직이는 물체에 가려 발생하는 변화와 구별하기 위하여 전체 영역에 대한 평균과 편차 변화량을 도입하여 논리적으로 추론하여 차이를 구별할 수 있도록 하였고 점진적으로 조명이 변화하는 것을 감지할 수 있도록 하였다. 다양한 테스트 데이터에 대해 객관적인 정확도 측정 기법을 이용하여 민감도와 특이도를 계산하여 제안한 방법의 효용성을 보였다. 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템을 도입하여 대비제한 적응 히스토그램 평활화 (CLAHE)의 매개 변수를 자동으로 선택할 수 있는 방법을 제안하여 급격한 조명의 변화를 감지한 결과를 바탕으로 화질을 개선할 수 있음을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.173-180
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• 2005

본 논문에서는 JPEG2000 표준에서 주파수 변환기법으로 채택된 이산 웨이블릿 변환을 기반으로 영상의 부분 데이터만을 암호화하여 계산량을 줄이는 방법을 제안하였다. 또한 계산량이 많은 암호화 알고리즘 대신 비교적 계산량이 적은 캣맵(cat mad)과 카오스 시스템을 이용함으로써 계산량을 더욱 감소시켰다. 이 방법은 영상의 압축비를 유지하기 위해서 양자화와 엔트로피 코딩 사이에서 암호화를 수행하며, 부대역의 선택과 카오스 시스템을 이용한 무작위 변환방법을 사용한다. 영상에 대한 실험방법은 우선 암호화할 부대역을 선택하여 영상데이터를 3차원 블록으로 만든 후 캣맵에 의해 3차원으로 영상의 픽셀값을 교환 하는 방법과 캣맵에 의해 암호화된 부대역을 카오스 시스템을 이용하여 모듈러 연산에 의해 암호화하였다. 또한, JPEG2000의 점진적 전송(Progressive transmission)에 적합하게 암호화하기 위해서 비트 평면을 선택하여 암호화하였다. 제안한 방법을 소프트웨어로 구현하여 500개의 영상을 대상으로 실험한 결과 원 영상 데이터를 부분적으로 암호화함으로써 원 영상을 인식할 수 없을 정도의 암호화효과를 얻을 수 있었다. 본 논문에서는 여러 방식을 제안하였으며, 이들의 암호화 수행시간과 암호화 효율 사이에는 상보적인 관계가 있음을 보여, 적용분야에 따라 선택적으로 사용할 수 있음을 보였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.9-15
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• 2013

본 연구는 전산화단층촬영에서 간 질환의 자동 인식으로 질감특징분석(texture feature analysis. TFA) 알고리즘을 제안하고자 하였으며, 간세포암(Hepatocellular carcinoma. HCC)에 대한 컴퓨터보조진단(computer-aided diagnosis. CAD) 시스템을 설계하고, 제안하는 각 알고리즘의 성능을 평가하고자 하였다. HCC 영상에서 분석영역($40{\times}40$ 픽셀)을 설정하고 각 부분영상에 통계적 특징을 이용한 6가지 TFA 파라메터(평균 밝기, 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도, 균일도, 엔트로피)비교하여 간세포암 인식률(recognition rate)을 구하였다. 결과적으로 TFA는 간세포암 인식률을 나타내는 척도로 유의함을 알 수 있었으며 6가지 파라메터에서 균일도가 가장 인식률이 높았으며 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도가 비교적 높았고 평균 밝기와 엔트로피는 상대적으로 낮은 인식률을 나타내었다. 이와 관련하여 높은 인식률을 보인 알고리즘(최대 97.14%, 최소 82.86%)을 간세포암 영상의 병변을 판별하여 임상의 조기 진단을 보조하여 치료를 시행한다면 진단의 효율성이 높아 질 것으로 판단되었으며, 향후 효율적이고 정량적인 분석을 추가함으로써 질병인식의 일반화에 대한 기준 연구가 필요 할 것으로 사료되었다.

• 지능정보연구
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• 제15권2호
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• pp.33-48
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• 2009

캡슐내시경검사는 일반 내시경 검사에 비해 고통이 없고 합병증이 적다고 보고되어 있어 향후 지속적인 발전 가능성이 매우 큰 분야로 잘 알려져 있다. 그러나, 캡슐내시경을 이용한 진단은 캡슐이 동일한 위치에 상주할 경우 반복적으로 촬영된 유사한 영상을 오래도록 관찰 하여야 하므로, 진단자로 하여금 막대한 시간적 비용을 발생하게 한다. 따라서 보다 현실적이고 실용적인 캡슐내시경 검사를 위한 효율적인 탐색 및 진단 방법으로써 캡슐내시경영상에 대한 지능형 탐색방법이 요구된다. 본 논문에서 제안하는 지능형 판독보조 시스템은 영상차감을 통해 중복영상을 최소화한 후 프레임단위로 영상이 내포한 정보를 일차원도표(map)의 형태로 제공하고, 이러한 결과도표의 분석도구 및 방법을 제안함으로써 진단시간을 큰 폭으로 단축할 수 있는 방법을 제안하였다. 즉, 비교연산 한 정규화된 교차상관(Normalized Cross-Correlation) 방법을 통해 전처리 된 인접영상에 대한 유사도를 추출하고, 설정된 임계값이상의 영상들만을 탐색 범위로 지정하여 중복 촬영된 영상의 탐색을 최소화 한다. 이외에도 영상간 유사도, 엔트로피와 명암도를 통해 얻어진 이동도표, 특성도표와 명암도표를 분석하여 효율적으로 사용자가 탐색을 원하는 부위에 대한 탐색밀도를 높이는 등의 다양한 진단 매뉴얼을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.210-218
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• 2002

본 연구에서는 근사화된 학습알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석에 의한 효율적인 복합영상 분리기법을 제안하였다. 제안된 학습알고리즘은 엔트로피 최적화론 위한 목적함수의 판을 구하기 위해, 도함수 계산을 요구하는 뉴우턴법 대신 단순히 함수 값만을 이용하여 계산을 근사화한 할선법 기초한 고정점 알고리즘이다. 이렇게 하면 뉴우턴법에서 요구되는 복잡한 도함수의 계산과정을 간략화 할 수 있어 고정점 알고리즘의 독립성분분석이 가지는 학습성능을 더욱 더 개선시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘의 독립성분분석 기법을 500개의 샘플을 가지는 4개 신호와 $512{\times}512$의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 복합신호 및 복합영상들을 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션 결과, 기존의 뉴우턴법에 기초한 고정점 알고리즘의 분석기법보다 빠른 학습속도와 개선된 분리성능이 있음을 확인하였다. 특히 기존의 알고리즘에서 임의로 선정되는 초기값에 의존하는 학습성능과 대규모의 영상분리에서 발생될 수 있는 비현실적인 학습시간도 함께 해결할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.608-617
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• 2017

영역 분리에 의한 명암대비 방법들이 제안되어 왔지만 영상의 히스토그램에 따라 과포화 되는 부작용이나 밝기 값 보존과 명암대비 효과의 상반 관계에 대한 개선이 필요하다. 본 논문은 다양한 히스토그램에서도 명암 대비가 개선 되도록 영역 분리 시 각 서브 영역이 가우시안 분포를 갖도록 분리하고 영역별 평활화하는 명암 대비 방법을 제안 한다. 영역 분리는 $L^*a^*b^*$ 컬러 공간에서 K-평균 방법과 기대-최대 방법에 의해 영역맵과 확률맵을 생성하며 영역별 히스토그램 평활화 방법은 영역간 히스토그램 중복 최소를 위해 평균값 이동과 영역 분리에서 생성된 확률맵을 변환 함수에 활용함으로써 영역별 밝기값을 보존 하였다. 실험은 기존의 명암 대비 방법들과 평균 밝기 차이와 평균 엔트로피 값을 이용하여 밝기 변화가 적고 영상의 세부 정보가 표현됨에 의한 명암대비 개선을 보인다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제40권2호
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• pp.237-243
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• 2017

본 연구는 갑상샘 초음파 영상에서 정상 및 악성결절의 세포병리 진단결과를 바탕으로 GLCM 알고리즘분석을 통한 후향적 연구를 시행하여 컴퓨터보조진단의 적용 가능성을 평가하였다. GLCM 알고리즘의 6가지 파라미터를 이용한 갑상샘 악성결절의 인식률 평가와 ROC 곡선을 분석하였다. 실험 결과는 에너지 97%, 대조도 93%, 상관관계 92%, 동질성 92%, 엔트로피 100%, 분산 100%의 높은 질환인식률을 나타내었다. ROC 곡선 분석에서 각 파라미터의 곡선아래면적이 0.947(p=0.001) 이상을 나타내어 갑상샘 악성결절의 인식에 의미가 있는 결과로 나타났다. 또한 GLCM에서 각 파라미터의 cut-off값 결정으로 정량적인 컴퓨터보조진단의 분석을 통한 질환예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.951-956
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• 2011

관상동맥 조영술은 관상동맥 협착을 검사하거나 치료를 하는데 널리 사용되고 있다. 특히, 카테터를 혈관에 삽입 시, 시술자는 혈관에 손상을 주지 말아야 하는 어려움을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 최근 여러 연구자들이 혈관 영상의 에지 추출 기반 방법과 최적의 쓰레쉬홀드 기법 등에 관하여 많은 연구를 진행하고 있다. 그러나 이러한 방법들은 영상의 선명도와 화질에 따라서 그 성능의 차이가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다중 샘플링과 보간법, 쓰레쉬홀드, 오검출 제거 등으로 구성되어 있다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 다양한 혈관 조영 영상을 사용하였으며, 그 결과, 제안된 기법이 카테터의 삽입 경로를 추출하는데 효과적이었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.397-402
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• 2003

본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습 파라미터를 이용한 효율적인 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 엔트로피 최적화 함수의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에서 학습율과 모멘트를 역혼합행렬의 경신 상태에 따나 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 지문과 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 지문과 영상의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 특히 제안된 알고리즘은 문제의 규모가 클수록 분리성능과 분리속도의 개선 정도가 큼을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제10권4호통권29호
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• pp.621-631
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• 2005

다시점 동영상 부호화기의 성능을 향상시키기 위해서 본 논문에서는 평행식 카메라 구조에서의 효율적인 변이 벡터 예측을 이용한 부호화 방식을 제안한다 변이 벡터는 움직임 벡터와는 달리 다시점 카메라 구조 정보로부터 예측이 가능하다. 이러한 성질을 이용하여 예측하여 구한 예측 벡터와 직접 추정한 변이 벡터와의 차이값을 부호화한다. 그러므로 변이 벡터 부호화의 성능을 향상시키기 위해서 정교한 변이 벡터의 예측이 필요하다. 기존의 벡터 예측 방식은 미리 부호화된 주위 블록의 변이 벡터를 이용하여 현재 블록의 변이 벡터를 예측하지만 제안 알고리듬은 다시점 영상간의 상관성을 이용한다. 본 논문에서는 5시점 동영상에 대해서 차벡터의 엔트로피와 절대 평균값을 구하는 실험을 수행하였다. 실험 결과를 통해서 기존의 공간적인 상관성만을 이용하여 변이 벡터를 부호화하는 방식보다 제안 알고리듬이 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 제안 알고리듬은 기존알고리듬과 비교하여 영상의 화질을 유지하면서 $30{\~}40\%$의 부호화 효율을 증가시킨다.