• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.21-29
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• 2016

본 논문은 명시야 (bright-field) 현미경 영상를 위한 데이터 기반 세포 분할 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 일반적인 사전 학습 기법과 다르게 동시에 두 개의 사전과 관련된 희소 코드 (sparse code)를 통해 정의된 에너지 함수의 최소화를 진행하게 된다. 두 개의 사전 중 하나는 명시야 영상에 대해 학습된 사전이고 다른 하나는 사람에 의해 수작업으로 세포 분할된 영상에 대해 학습된 것이다. 학습된 두 개의 사전을 세포 분할 될 새로운 입력 영상에 대해 적용하여 이와 관련된 희소 코드를 획득한 후 픽셀 단위의 분할을 진행하게 된다. 효과적인 에너지 최소화를 위해 합성곱 희소 코드 (Convolutional Sparse Coding)와 Alternating Direction of Multiplier Method(ADMM)이 사용되었고 GPU를 사용하여 빠른 분산 연산이 가능하다. 본 연구는 이전에 사용된 가변형 모델 (deformable model)을 이용한 세포 분할 방식과는 다르게 제시된 알고리즘은 세포 분할을 위해 사전 지식이 필요없이 데이터 기반의 학습을 통해서 쉽고 효율적으로 세포 분할을 진행할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.353-360
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• 2006

본 논문에서는 도로 영상으로부터 차량 번호판 영역을 분할하는 알고리즘을 제시한다. 차량의 번호판 영역이 다른 영역에 비해 차별되는 특정을 세 가지 측면으로 나누어, 1) 번호판의 내부 문자, 2) 번호판의 색상, 3) 번호판의 형태에 대해 분석한다. 전처리 과정에서는, 이와 같은 세 가지 측면을 고려하여 번호판의 내부 영역 및 크기를 판별할 수 있는 임계값들을 계산하며, 이를 위해 표본 영상에 대한 통계적 처리를 수행한다. 차량 영역 분할 알고리즘에서는 임계값들을 이용하여 입력영상 내부에서 번호판 영역이 강조되도록 영상을 이진화한다. 일정한 크기의 윈도우로 이진 영상(binary image) 전체를 탐색하여, 윈도우 내부 픽셀 값의 합이 높은 순으로 서로 중복이 없도록 후보 영역을 찾은 후, 간단한 휴리스틱을 이용하여 후보 영역들 중에서 번호판 영역을 선택한다. 이 알고리즘은 번호판의 변형 또는 색상 명암도에 차이가 있는 경우에 대해서 안정적이다. 또한 이 알고리즘은 복잡한 전처리 과정을 요구하지 않고, 적은 수의 표본 영상에 대한 통계 처리만으로도 228장의 실험 영상들에 대해 97.8% 정도의 높은 성공률을 보였다. 프로토타입 시스템을 구현한 결과는 512M 바이트 메모리를 장착한 3GHz 펜티엄4 PC에서 $1280{\times}960$ 해상도의 영상 1장당 평균 0.676초의 처리 속도를 보였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제20권2호
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• pp.63-71
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• 2011

영상처리는 정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 다양한 오이형상을 인식하기 위한 방법으로는 신경회로망의 연상 메모리 알고리즘을 이용하여 오이의 특정형상을 인식하였다. 형상인식은 실제영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 본 알고리즘에서는 일정한 학습패턴의 수를 2개, 3개, 4개를 각각 기억시켜 샘플패턴 20개를 실험하여 연상시킨 결과, 학습패턴으로 복원된 출력패턴의 비율은 각각 65.0%, 45.0%, 12.5%로 나타났다. 이는 학습패턴의 수가 많을수록 수렴할 때, 다른 출력패턴으로 많이 검출되었다. 오이의 특정형상 검출은 $30{\times}30$간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 실제영상에서 자동 검출로 처리한 결과, 오이인식의 처리시간은 약 0.5~1초/1개(패턴) 빠르게 검출되었다. 또한, 다섯 개의 실제 영상에서 실험한 결과, 학습패턴에 대한 다른 출력패턴은 96~99%의 제거율을 나타내었다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서, 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%를 나타내었다. 본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 오이의 형상 및 위치를 인식할 수 있도록 알고리즘을 개발하였다. 오이의 위치측정은 실제영상에서 학습패턴과 유사한 출력패턴의 좌표를 가지고, 오이의 위치좌표를 추정할 수 있었다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제18권4호
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• pp.317-329
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• 2014

In vision measurement systems based on structured light, the key point of detection precision is to determine accurately the central position of the projected laser line in the image. The purpose of this research is to extract laser line centers based on a decision function generated to distinguish the real centers from candidate points with a high recognition rate. First, preprocessing of an image adopting a difference image method is conducted to realize image segmentation of the laser line. Second, the feature points in an integral pixel level are selected as the initiating light line centers by the eigenvalues of the Hessian matrix. Third, according to the light intensity distribution of a laser line obeying a Gaussian distribution in transverse section and a constant distribution in longitudinal section, a normalized model of Hessian matrix eigenvalues for the candidate centers of the laser line is presented to balance reasonably the two eigenvalues that indicate the variation tendencies of the second-order partial derivatives of the Gaussian function and constant function, respectively. The proposed model integrates a Gaussian recognition function and a sinusoidal recognition function. The Gaussian recognition function estimates the characteristic that one eigenvalue approaches zero, and enhances the sensitivity of the decision function to that characteristic, which corresponds to the longitudinal direction of the laser line. The sinusoidal recognition function evaluates the feature that the other eigenvalue is negative with a large absolute value, making the decision function more sensitive to that feature, which is related to the transverse direction of the laser line. In the proposed model the decision function is weighted for higher values to the real centers synthetically, considering the properties in the longitudinal and transverse directions of the laser line. Moreover, this method provides a decision value from 0 to 1 for arbitrary candidate centers, which yields a normalized measure for different laser lines in different images. The normalized results of pixels close to 1 are determined to be the real centers by progressive scanning of the image columns. Finally, the zero point of a second-order Taylor expansion in the eigenvector's direction is employed to refine further the extraction results of the central points at the subpixel level. The experimental results show that the method based on this normalization model accurately extracts the coordinates of laser line centers and obtains a higher recognition rate in two group experiments.

• 한국HCI학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.37-44
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• 2006

물체의 반사 효과는 물체의 재질, 기하학적 모양 및 조명 환경을 표현하는데 있어 매우 중요한 요소이다. 사진품질을 추구하는 사실적 렌더링에서는 기존의 국소 반사 모델을 사용하여 좋은 결과를 얻을 수 있지만, 사용자의 주관이 중시되는 비사실적 렌더링에서는 사용자가 원하는 반사 효과를 표현할 수 있어야 한다. 텍스처는 사용자가 원하는 반사 효과를 직관적으로 표현할 수 있는 수단이며, 이 텍츠처를 모델에 투영하면 원하는 반사 효과를 얻을 수 있다. 이 때 사용자는 텍스처가 투영될 위치와 크기, 방향을 직접 키프레임으로 정해 줄 수 있다. 그러나 모든 반사 효과를 사용자가 직접 정해준다는 것은 번거로운 일이며, 아울러 실시간 응용분야에는 적용할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 국소반사모델과 주곡률 해석을 통해 반사 효과의 위치, 방향 및 크기를 결정하기 위한 텍스처 투영기의 새로운 설정 방법을 제시한다. 광원과 시점 정보로부터 주어진 모델 위에서 최대 명점을 구한 후, 텍스처 투영기를 최대 조명점을 지나는 법선 벡터에 평행한 직선 위에 위치시킨다. 투영기의 방위를 최대 조명점에서의 주방향에 따라서 일치시키고, 투영기의 투영 피라미드의 크기를 주곡률에 따라서 결정한다. 텍스처 투영기의 단순한 이동, 회전 및 주곡률 값의 조절을 통하여 반사 영역의 이동, 회전 및 확대/축소가 가능하다. 본 논문에서 제시한 방법은 DirectX 9.0c와 프로그램이 가능한 셰이더 2.0을 사용하여 GeForce FX 7800 그래픽 카드에 구현되었다. 본 논문의 연구 결과는 만화적 표현을 추구하는 게임 등과 같은 실시간 응용분야에 사용될 수 있으며, 실험 결과에 의하면 수만 개의 다면체 모델에 대한 스타일 반사효과를 실시간에 렌더링할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.417-429
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• 2010

배경 제거를 위한 많은 연구가 있어왔음에도 기존의 방법들을 실제 환경에 효과적으로 적용하기에는 아직도 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 배경 제거를 실제 환경에 적용하면서 만나게 되는 다양한 문제들을 해결하기 위해 기존의 가우시안 혼합 모델 방법을 개선하는 배경 제거 방법을 제안한다. 첫째로 제안한 방법은 낮은 계산량을 얻기 위하여 고정 소수점 연산을 이용하였다. 배경 모델링 과정은 변수들의 높은 정밀도를 요구하지 않기 때문에 제안한 방법에서는 고정 소수점 변수를 이용함으로서 정확도를 유지한 채 연산 속도를 크게 향상시킬 수 있었다. 두 번째로 보행자들의 높은 통행량 하에서 흔히 발생되는 전경 객체가 배경으로 학습되는 문제를 피하기 위하여 각 화소의 정적인 정도를 이용하여 배경 모델의 학습 속도를 동적으로 조절하였다. 즉 최근 화소 값에 큰 차이가 발생한 화소들은 배경 영역이 아닐 가능성이 높으므로, 이에 대해 낮은 학습 비율을 적용함으로써 높은 통행량을 보이는 영상에서도 유효한 배경 모델을 유지하는 것이 가능했다. 마지막으로 영상의 빠른 밝기값 변화에 대응하기 위하여 연속한 두 프레임 간의 밝기 변화를 선형 변환으로 추정하였으며, 훈련된 배경 모델을 이 선형 변환에 의해 직접적으로 변환시켜 주었다. 제안한 고정 소수점 연산에 의해 기존의 가우시안 혼합 배경 모델링 방법을 구현한 결과 배경 제거에 기존 방법의 약 30%의 연산시간 만을 필요로 하였다. 또한 제안한 방법을 실제 환경의 영상에 적용한 결과 기존의 배경 제거 방법에 비해 검출률이 약 20% 향상되었으며, 오검률은 5~15% 가량 낮아지는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_2호
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• pp.431-437
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• 2018

해상 표면에서 이동하는 웨이브글라이더의 SAR 영상을 이용한 탐지 가능성에 대한 분석을 수행하였다. 실험을 위해 모형 웨이브글라이더를 제작해 위성 촬영 시각 전후로 견인선박을 이용해 해상에 배치하였다. KOMPSAT-5 영상 촬영은 웨이브글라이더의 크기를 고려하여 spotlight mode의 고해상도(Range: 0.51 m, Azimuth: 0.65 m pixel spacing) SAR 자료를 수집하였다. 견인 선박 주변의 후방산란 강도 분석 결과, 선박과 떨어져서 강하지는 않지만 주변 클러터 밝기값과 구분이 되는 몇몇 산란점들이 관측되었다. 선체 중심으로부터 이격 거리를 고려할 때 웨이브글라이더에 의한 신호로 판단된다. 한편 CFAR를 이용한 표적탐지 결과 비교적 매우 낮은 $10^{-6}$의 오경보율에서도 웨이브글라이더로 판단되는 화소들이 탐지됨을 확인하였다. 비록 spotlight 모드와 같은 고해상도 SAR 영상에서 웨이브글라이더에 의한 산란 신호가 주변 해양 클러터와 구분될 수 있었지만, 다양한 해양환경에서 실제 웨이브글라이더의 탐지 여부에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국광학회지
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• 제18권6호
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• pp.375-382
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• 2007

샥-하트만 센서는 렌즐릿 배열을 이용하여 파면의 국부적인 기지를 계산하고 이로부터 파면의 왜곡된 정도를 측정하는 파면측정 센서이다. 일반적으로 하나의 점영상에 대한 중심점을 추출하여 기준 점영상의 중심점에 대한 상대적 이동량을 통해 파면의 국부 기울기를 계산, 전체 파면을 복원하는 원리이다. 따라서 하나의 점영상에 대한 정확한 중심점의 추출을 위하여 해당하는 하부개구 내에 점영상이 존재하여야 한다. 하지만 큰 기울기의 파면이 샥-하트만 센서에 입사하게 되면 측정범위를 벗어나게 되어 일반적인 방법으로는 파면의 국부적인 기울기를 계산할 수 없게 되는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 특정 측정시스템에만 국한된 알고리즘이 아닌 모든 파면에 대해 측정 가능하면서도 추가적인 장비 없이 일반적인 샥-하트만 파면 센서가 지니고 있는 측정범위의 한계를 극복할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 영상처리 기법을 이용하여 각 점영상에 대한 유동적인 탐색영역을 설정하고 이러한 탐색영역 내에서 중심점을 추출하는 방법을 제안하였다. 또 점영상 대응법을 적용하여 측정 점영상과 기준 점영상을 일대일 대응시킴으로써 전체 측정파면을 복원할 수 있는 알고리즘을 제안함으로써 측정범위에 제한 없이 파면왜곡을 측정할 수 있는 측정방법을 제시하였다. 이렇게 제안된 알고리즘을 샥-하트만 파면 센서 시스템을 이용한 초점벗어남 측정실험을 통하여 검증하였다.

• Journal of Periodontal and Implant Science
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• 제31권3호
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• pp.565-571
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• 2001

The purpose of this study is to determine if a relationship exists among osteoporosis, alveolar bone density and periodontal disease in postmenopausal osteoporotic women and postmenopausal healthy women. Twenty-two women were evaluated for this study. They were attending the postmenopausal clinic, Seoul National University Hospital and generally healthy except osteoporosis. They had experienced menopause not less than one year when we began to examine them. Bone densities of lumbar area(L2-L4) was determined by DEXA(LUNAR-expert Co,. U.S.A). We diagnosed osteoporosis when T-score was below -2.5 and healthy state when T-score was over -1. Osteoporotic(10 female), not hormone-treated group and healthy control group(12 female) were asked for their age, menopausal age, menopausal period and the number of remaining teeth and examined clinically for plaque index(PI), gingival index(GI), clinical attachment loss(CAL) on their 6 Ramfjord index teeth. Intraoral radiographs were taken in maxillary anterior zone. All films were equally exposed and developed. Each films was digitized and analysed using image processing software, Scion image. Alveolar bone regions of interest were selected and Intensity of each pixel was quantized in the array ranging from 0(white) to 255(black). The two groups were comparable with respect age, menopausal age, menopausal period and number of remaining teeth. The osteoporotic women had significantly lower alveolar bone density than controls in maxilla. But no significant difference was found with respect clinical attachment loss, plaque index and gingival index. Supported by the Ministry of Public Health and Welfare, Korea (HMP-00-CH-10-0009).

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권3호
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• pp.327-336
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• 2004

일반적인 공장환경에서 적용할 수 있는 비젼 검사시스템의 개발을 위해서는 안정적이면서도 고속 패턴정합을 수행하는 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 전탐색 회피기법을 이용하는 자동화용 패턴검사를 위한 에지 기반의 점상관 고속 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 탐색할 영상의 에지특성을 분석함에 의해 전탐색을 회피함으로써 탐색복잡도를 크게 개선한다. 농담정규화정합(NGC)법을 사용하는 통상적인 검사 알고리즘은 공장환경에 적용할 매 몇가지 문제점을 극복해야 한다. 첫 번째는 과도한 계산량으로 고속동작을 가능하게 하기 위해 특별한 알고리즘의 설계가 필요하며 고속 하드웨어의 사용을 요구한다 두 번째는 불안정한 조명조건 하에서도 신뢰성 있는 검사결과를 주어야 한다는 것이다. 전통적인 NGC 알고리즘은 조명의 불안정에 따라 검사결과가 크게 변동하는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 에지 기반의 점상관 알고리즘을 제안한다. 계산량을 개선하기 위해 전탐색 회피 알고리즘을 개발하여 적용하고, 에지 피라미드 구조를 탐색에 T입하여 실시간에 근접하는 시간 복잡도를 달성한다. 제안된 방법들은 실제 영상에 적용하여 신뢰성을 검증한다