본 논문에서는 복잡한 배경이 있는 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 효율적인 방법을 제안한다. 입력 영상을 밝기에 영향을 받지 않는 칼라 공간으로 변환하고 피부색을 추출한다. 각각의 피부색으로 구분된 얼굴 후보영역들은 객체화하여 처리한다. 객체화된 영역에서 잡음과 겹쳐진 객체들을 제거한다. 최종적인 얼굴 영역으로 판단하기 위해 추출된 객체의 크기 비율, 피부색의 분포율 등을 검사한다. 이 과정에서 얼굴 영역이 아니라고 판단된 객체들은 얼굴 후보 영역에서 제외된다. 제안한 방법은 복잡한 배경, 기울어진 얼굴, 액세서리가 있는 얼굴, 하나의 영상에 여러 얼굴이 있는 경우 등 다양한 환경에서 얼굴 영역을 추출율을 높일 수 있었다.
영상에서 일부분을 제거하거나 훼손된 영상에서 훼손된 부분을 복원하기위해 예제기반 인페인팅 방법이 주로 사용되고 있다. 예제 기반 인페인팅은 데이터 항 계산, 신뢰도 항 계산, 그리고 복사할 패치 선택 등 세가지 부분으로 구성되어 있는데 본 논문에서는 이들 각각 부분을 개선하여 기존의 예제기반 인페인팅 방법의 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 기존에는 데이터 항을 계산하는데 편미방을 이용해서 국부적인 기울기를 구하기 때문에 잡음에 민감한 문제가 있어 이를 16개의 방향성 마스크를 사용하여 전역적 기울기를 구하도록 하여 잡음에 강건하도록 개선하였다. 신뢰도 항을 계산하는 과정에서 복원할 영역 내부에서 신뢰도 값이 매우 작아지는 문제를 개선하기 복원할 영역의 내부에서 신뢰도 항이 천천히 감소하도록 하는 방법을 제안하였다. 또한 복원할 영역에서 가까운 패치에 가중치를 주도록 패치 선택 방법을 개선하였다. 여러 가지 영상에 대한 실험한 결과 제안된 방법을 통한 인페인팅이 기존의 예제 기반 인페인팅보다 자연스럽게 복원함을 알 수 있었으며 훼손된 영상을 복원하는 경우에도 제안된 방법이 기존 방법보다 오차가 줄어듦을 알 수 있었다.
기존의 디지털 워터마킹 방법에서는 주로 PN-수열을 사용하여 산출된 이진데이터를 디지털 워터마크로 사용하였다. 이 방법은 영상의 크기가 작은 경우, 제한된 크기의 원 영상에 삽입 할 수 있는 워터마크의 크기는 한계가 있다. 본 논문에서는 혼돈 함수에 의하여 산출되는 혼돈수열을 이용하여 디지털 워터마크를 생성하고, 이를 사용하는 방법을 제시하였으며, 이것이 기존의 PN-수열을 대신하여 사용할 수 있음을 보였다. 또한 워터마크로 사용될 임의의 문장을 혼돈 수열로 변환하는 방법을 제시하였다. 실험을 통하여, 임의의 문장을 디지털 워터마크로 변환하여 원본 영상에 삽입하고 이를 추출하여 다시 원래의 문장으로 복원하는 과정을 구현하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 긴 문장을 짧은 혼돈 수열로 함축하는 방법을 사용하여 기존의 방법에 비해 보다 많은 정보를 원본 영상에 숨길 수 있기 때문에, 제한된 저장 한계를 극복할 수 있었다.
본 논문에서는 차량 주변 환경의 변화에서도 번호판 영역을 검출하는 연구를 하였다. 그래서 주변 환경 변화에 적응하는 윤곽선 추출 기반의 자동차 번호판 검출 방법을 제안하였다 제안하는 방법은 윤곽선 추출 과정에서 불필요한 잡음 부분을 제거하기 위해 DoG(Difference of Gaussian)을 이용하여 윤곽선을 추출 하였다. 추출한 윤곽선 영상를 이진화하여 Mophology operation을 사용하여 문자부분 윤곽선을 강조시켰다. 그리고 문자의 종횡비를 판별하여 번호판의 문자와 유사한 비율의 윤곽선을 추출하였다. 그리고 윤곽이 가장 길게 이어진 경우를 차량 번호판으로 추정하여 검출 하였다. 본 연구에서는 차량 정면 뿐 아니라 기울어져 있는 차량의 번호판, 차량 주변 환경의 변화를 가지는 차량 번호판 등 다양한 130개의 차량 영상 데이터를 사용하였다. 그리고 번호판의 패턴이 다른 오토바이 영상에서도 실험 하였다. 실험 결과 기울어져 있는 영상은 93%, 다양한 배경 환경에서는 90% 오토바이영상에서는 70%의 검출률을 나타냈으나 정면의 영상에서 98%의 검출률을 나타내었다.
PET/CT 검사에서 제한적인 CT (Computed Tomography)의 FOV (Field of View)는 PET 영상의 DFOV (Display FOV) 바깥부위에서 영상 잘림 현상 (truncation artifact)에 의한 오류를 유발할 수 있다. 본 논문에서는 영상 재구성 시 확대된 DFOV를 적용함에 따라 PET영상에서 표준섭취계수 (Standardization Uptake Value, SUV)의 차이를 측정하여 영상에 미치는 정도를 비교 평가하고 그 유용성을 알아보고자 하였다. 5.3 kBq/mL의 $^{18}F$(FDG)를 주입한 NEMA 1994 PET 모형을 FOV의 중앙에 위치하고 영상을 획득하고, 동일모형을 FOV의 바깥부분으로 위치를 변경하여 truncation 현상이 발생하도록 한 뒤 같은 방법을 적용하여 영상을 획득하였다. 각 실험을 통해 얻어진 데이터는 동일한 방법을 적용하여 영상을 재구성 하였으며, DFOV는 50 cm와 70 cm로 변경하여 각각 적용하였다. 그리고 방출영상에 관심영역을 설정하고 최대섭취계수($_{max}SUV$)를 비교 하였으며 육안적인 이상유무도 함께 확인하였다. 임상영상은 모형실험에서와 같이 truncation 현상이 발생한 환자군을 선정한 후 해당 환자의 방출영상에서 간(Liver) 부위에 관심영역을 설정하고 모형실험에서와 같이 영상 재구성 시 DFOV 변화에 따른 표준섭취계수의 차이를 비교 하였다. 모형을 FOV 내 중심에 위치시키고 시행한 실험에서 DFOV 증가에 따라 화소의 크기는 3.91 mm에서 5.47 mm로 증가하였고, 관심영역의 $_{max}SUV$는 각각 1.49에서 1.35로 나타나 확대된 DFOV 적용시 9.39%의 감소를 보였다. 모형을 FOV의 바깥부분으로 이동시킨 후 얻은 영상의 경우 $_{max}SUV$가 1.30에서 1.20로 7.69% 감소하였다. DFOV 확대로 인하여 추가적으로 나타난 부위에서의 $_{max}SUV$는 1.51이었고, truncation 현상이 발생한 부위를 기준으로 안쪽과 바깥쪽 부위의 $_{max}SUV$차이는 25.9%로 바깥쪽에서 높은 결과를 보였다. 임상영상의 확대된 DFOV를 적용한 경우 $_{max}SUV$ 3.38에서 3.13으로 7.39% 감소하였다. 확대된 DFOV를 적용할 경우에서의 $_{max}SUV$ 감소 현상은 화소 크기의 증가로 인해 화소 간 잡음 (Pixel to Pixel Noise)이 낮아져 발생하는 저평가 정도의 범위를 벗어나지 않았으며 확대된 부위의 영상에서 육안적 확인 시 선형인공산물 등의 이상이 발견되지 않아 truncation 현상 없는 영상을 얻을 수 있다는 점에서는 임상적 적용이 유용하다고 할 수 있다. 그러나 실제 환자에게 확대된 DFOV를 적용할 경우에는 영상면 전체에서 정량적 결과가 저평가 되는 것을 감안하여야 하며, 특히 확대되어 추가로 나타난 부위에서의 정량적 결과가 높게 나타날 수 있다는 점에 유의하여 적용해야 할 것이다.
수로는 약선대를 따라 형성되는 경우가 많으며, 특히 강을 따라 단층이 발달하는 경우가 많다. 교량과 같은 수상 구조물의 건설을 위하여 탐사의 필요성이 높음에도 불구하고 육상과는 달리 수상 전기비저항 탐사가 활발하게 적용되지 못한 것은 현장탐사와 자료해석의 어려움 때문이었다고 볼 수 있다. 그러나 무엇보다도 중요한 것은 양질의 자료 획득이며, 양질의 자료 획득이 육상 탐사보다 어려운 것은 영상화하고자 하는 지하구조가 물로 덮여 있다는 점에서 연유한다. 이 연구에서는 이와 같은 점에 중점을 두고 수치 모델링과 현장탐사 사례 분석을 통하여 수상 전기비저항 탐사 자료의 특성, 현장 탐사와 해석 방법에 대하여 논하였다. 수상 전기비저항 탐사는 전극이 물 표면에 혹은 물 바닥에 설치되어 있는가에 따라 탐사자료의 획득방법, 고려할 사항, 해석 방법이 달라지므로, 전극을 물 표면에 띄운 경우와 바닥에 설치한 경우로 나누어 논의를 전개하였다. 이를 통하여 하상 전기비저항 탐사는 수층 하부 지반을 정확하게 영상화할 수 있음을 보였다. 또한 수상 전기비저항 탐사에서 전극을 물 바닥에 설치하는 것이 물 표면에 설치하는 것보다 훨씬 더 분해능이 높은 영상을 획득할 수 있다. 그러나 두 방법 모두 육상 탐사에 비하여 지하구조에 대한 민감도는 낮고, 유동전위 등에 의하여 전기잡음이 높을 가능성이 높기 때문에 육상 탐사보다 높은 S/N 비를 갖는 현장 탐사자료의 획득이 필수적이며 가능한 한 높은 분해능을 갖는 전극배열을 선택하여야 하는 것으로 나타났다. 변형된 전극배열법은 원거리 접지가 불필요하다는 점과 아울러 그의 원천이 되는 전극배열보다 높은 신호대 잡음비를 갖는 자료 획득이 가능하다는 점에서 수상 전기비저항 탐사에 많은 활용이 기대된다.
PET/CT 영상 재구성시 감쇠보정맵을 사용하여 영상재구성에 적용한다. 감쇠보정 맵의 CT parameter을 변경하여 PET/CT 영상 재구성 할 때 적용하여 SUVmax에 어떤 영향을 미치는지 비교 평가해보고자 한다. 장비는 Biograph mCT 64를 사용하였고 Phantom은 NEMA IEC Body Phantom을 사용하였다. 실험을 위해 환자는 2017년 2월에서 3월까지 본원 PET/CT 검사를 시행한 환자 20명을 대상으로 Lung, Liver, Bone에 관심영역을 선택하여 기존 08f AC, 45f medium, 80f ultra sharp 방식의 CT kernel을 적용한 감쇠보정맵을 사용하여 PET/CT 영상 재구성에 도입 후 방사능 농도(kBq/mL), SUVmax, SD(standard deviation) 변화 유무를 평가하였다. Phantom 방사능 농도 측정 결과 B08f AC 대비 B45f 0.96%, B80f 6.58% 증가하였고 B08f AC 대비 B45f 0.86%, B80f 6.54%각각 증가하였고, SD의 경우 B08f AC 대비 B45f 1.27%, B80f 6.96% 증가하였다. 환자에서 부위별 SUV는 Lung에서 B08f AC 대비 B45f 1.6%, B80f 6.6%, Liver에서 B08f AC 대비 B45f 0.7%, B80f 4.7%, Bone에서 B08f AC 대비 B45f 1.3%, B80f 6.2% 증가를 보였다. 부위별 SD는 Lung에서 B08f AC 대비 B45f 6.2%, B80f 15.4%, Liver에서 B08f AC 대비 B45f 2.1%, B80f 11%, Bone에서 B08f AC 대비 B45f 를 사용할 때 2.3%, B80f 14.7% 증가를 보였다. CT Kernel변화에 따라 sharpness noise와 영상의 질은 변화를 보였으나 SUVmax와 SD는 통계적으로 유의한 차이가 없었다.(P>.05). 핵의학 영상은 정량적인 평가가 중요하다 따라서 부위에 따라 CT kernel이 적절하게 조절되고 noise level이 낮은 감쇠보정 맵을 사용하여 PET/CT 재구성시에 적용하여 정량적 평가에 오류를 줄이는 것이 중요하다고 사료되므로 따라서 같은 부위라 할지라도 sharpness noise가 인위적으로 증가된 kernel을 사용하는 것보다 noise가 낮은 kernel을 사용하는 것이 SD편차를 줄이고 정량적인 평가에 오류를 적게 하여 정확한 진단과 SUV 측정에 유용할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환을 이용한문자인식 방법 중 문자의 최소 단위인자음과 모음을 분리시켜 문자의 모멘트를 분석하여 산출되는 정보를 사전에 컴퓨터에 입력시켜 문서화된 수기 문자를 컴퓨터에 저장하고 인식시키는 방법에 접근 하였다. 연구는 획득한 문장 이미지에서 잡음을 없애고 줄 단위로 분리, 분리된 줄 단위 문장은 한 문자 단위로 다시 분리된 후 자음과 모음으로 분리 하였다. 분리된 자소는 CVIPtools를 사용하여 히스토그램 평활화와 침식 및 평균값 필터를 처리한 후 C++를 이용하여 세선화 처리하고 세선화된 자소는 팽창 및 크기 변환하여 모든 자소가 동일 굵기, 크기 이미지로 만들었다. 표준화 이미지는 이진화 이미지로 변환하여 3단계 웨이브릿 변환을 이용하여 데이터의 양을 1/64로 줄인 후 해밍거리를 조사하였다. 연구 결과 다양한 'ㄱ'상호간 및 'ㅅ'상호간의 일치도는 매우 높게 나타났고, 서로 상이한 'ㄱ'과 'ㅅ'을 비교 했을 때 상호간 일치도가 매우 낮게 나옴을 알 수 있었다. 이 연구 결과로 더 많은 수기 자소들에 대한 해밍거리조사가 이루어지면 각각의 자음과 모음의 모멘트 구분하여 수기 문자 인식에 중요한 정보를 알 수 있을 것으로 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.4042-4059
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2020
The development of new multimedia techniques such as 3D printing is increasingly attracting the public's attention towards 3D objects. An optimized robust and imperceptible watermarking method based on Ant Colony Optimization (ACO) and Weber Law is proposed for 3D polygonal models. The proposed approach partitions the host model into smaller sub meshes and generates a secret watermark from the sub meshes using Weber Law. ACO based optimized strength factor is identified for embedding the watermark. The secret watermark is embedded and extracted on the wavelet domain. The proposed scheme is robust against geometric and photometric attacks that overcomes the synchronization problem and authenticates the secret watermark from the distorted models. The primary characteristic of the proposed system is the flexibility achieved in data embedding capacity due to the optimized strength factor. Extensive simulation results shows enhanced performance of the recommended framework and robustness towards the most common attacks like geometric transformations, noise, cropping, mesh smoothening, and the combination of such attacks.
본 논문에서는 OFDM/HL-16QAM 시스템의 성능을 구하였다. OFDM/HL-16QAM은 계층적 16QAM을 채용하는 OFDM 시스템으로서 열악한 다중경로 페이딩 환경에서 고품질의 고속 데이터 전송이 가능하고 서로 다른 품질의 두 가지 데이터 서비스를 동시에 제공할 수 있는 시스템이다. 성능평가를 위한 무선 채널로서는 AWGN과 다중경로 페이딩이 존재하는 무선 환경을 고려했다. 각각의 채널환경에서의 시뮬레이션을 통해 데이터 전송시의 OFDM/HL-16QAM 시스템에 대해 Eb/No와 반송파 수에 따른 BER 성능을 구해냈고, 이로부터 고품질과 저품질의 데이터 서비스를 모두 만족시키기 위해 요구되는 최소 평균 SNR 값을 제시했다. 이미지 전송에 응용하기 위한 방안으로는, 영상 압축을 위해 DCT 기반의 고정길이 부호기법을 채용하는 OFDM/HL-16QAM 시스템을 제안하고, 수신 영상의 PSNR(Peak Signal to Noise power Ratio)을 최대화시키는 최적 계층 변조 파라미터를 구했다. 또한, 최적화된 계층 변조 파라미터를 사용하는 경우, 제안한 시스템을 통한 수신 영상 품질이 기존의 OFDM/16QAM 시스템보다 우수하다는 것을 보였고, 시뮬레이션을 통해 수신 영상에 대한 PSNR의 상한과 하한을 구해냈다. 성능분석 결과들로부터 제안한 OFDM/HL-16QAM 시스템이 데이터와 이미지 전송에 적합한 시스템이라는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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