비활성 영역이란 특정 영상을 표현하기 위해 유효하지 않은 화소 값으로 채워지는 영역을 의미한다. 일반적으로 원본 영상의 형태가 사각형 형태가 아닌 경우 이를 사각형 형태로 변환하는 과정에서 주로 발생하며, 특히 3D 영상을 2D로 표현할 때 자주 발생한다. 이러한 비활성 영역은 압축 효율을 크게 저하시키기 때문에, 활성 영역과 비활성 영역의 경계 부분에 필터링 기술 등을 적용해 해결해 왔다. 하지만 일반적인 필터링 적용 기술은 영상의 특성을 적절하게 반영하지 못할 가능성이 크다. 제안하는 기법에서는 영상의 특성과 압축 과정을 고려한 강화학습을 통한 패딩을 진행하였다. 실험결과 제안한 기법이 기존 기법보다 평균 3.4% 성능이 향상됨을 확인할 수 있다.
최근 2D 영상을 3D로 변환하는 2D-to-3D 변환기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 지금까지는 영화나 애니메이션 등의 자연영상을 3D변환하는 것에 초점이 맞추어져 있었다. 그러나 텍스트, 이미지, 로고, 아이콘등이 혼재 되어 있는 윈도우영상의 경우, 이러한 3D변환기술을 적용하는데 어려움이 있다. 특히 텍스트는 동일한 깊이를 얻지 못하면 깨짐, 흔들림 등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 먼저 자연영상과 윈도우영상의 분류를 수행하고 윈도우영상일 경우에 텍스트나 배경을 제외하고 이미지 영역만을 검출하는 방법을 제안한다. 검출된 영역에 대해서 3D변환을 각자 수행하고 나머지 영역은 변환하지 않음으로써 상기 문제점을 해결할 수 있다. 실험에서는 10,000장 이상의 실험영상을 테스트하였다. 실험결과로는 윈도우영상의 검출률이 97%을 얻었고, 윈도우영상의 영상영역의 검출률은 87%이다.
본 연구는 MRI를 이용한 기능검사 시 rectangular FOV를 적용하더라도 기능을 정량화한 대표 값은 차이가 없다는 것을 증명함으로써, FOV 불일치로 인해 발생되는 문제점을 개선하고자 하였다. 연구방법은 대표적인 기능 검사로 뇌졸증의 진단에 널리 사용되고 있는 확산강조영상 검사를 이용하여, 주파수부호화 방향의 FOV 변화에 따른 ADC 값의 변화 여부를 비교평가 하였다. 연구결과, 주파수부호화 방향의 FOV가 변화함에 따라 ADC값은 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았으며, 사후분석 결과도 유의수준 0.05에 대한 부집단이 모두 1개 밖에 존재하지 않아 FOV 변화에 따른 ADC 값의 차이가 없음을 알 수 있었다. 결론적으로 MRI를 이용한 기능 영상에서 rectangular FOV를 적용하더라도 기능을 정량화한 대표 값에는 차이가 없으므로, FOV 불일치로 인해 수반되는 공간왜곡이나 mismatching의 문제점을 개선할 수 있다.
본 논문에서는 영상 속 인물을 탐지하고 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제안하며, 이 방법은 2가지 작업으로 구성한다. 첫째, 서로 다른 두 명의 인물을 구분하여 프레임 내 인물의 얼굴 위치를 탐지한다. 빠른 탐지를 위해 영상 내 물체를 실시간으로 검출하는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 얼굴의 위치를 탐지하고 객체탐지상자로 나타낸다. 둘째, 객체탐지상자를 바탕으로 정확한 얼굴 면적을 검출하기 위해 3가지 영상처리 방법을 제시한다. 각 방법은 검출 도형으로 추정한 영역에서 추출한 HSV 값을 이용하여 인물의 얼굴 영역을 검출하였으며 검출 도형의 크기와 모양을 바꾸어 각 방법의 정확도를 비교하였다. 각 얼굴 검출 방법은 신뢰성 검증을 위해 비교 데이터와 영상처리 데이터로 비교 및 분석하였다. 그 결과 원형, 직사각형, 분할 직사각형 방법 중 분할된 직사각형 방법을 사용했을 때 87%로 가장 높은 정확도를 달성하였다.
도로 영상에서 차량 영역을 분할하는 차량 영역 분할(vehicle segmentation) 문제는 지능형 교통 시스템을 비롯한 다양한 응용 분야들에서 중요하게 사용되는 기본 연산(fundamental operation)이다. 본 연구에서는 야외의 도로 상에 설치된 CCD카메라에서 촬영된 정지 영상으로부터 차량 영역을 찾아내는 효율적인 방법을 제안한다 제안하는 방법은 입력되는 영상들을 격자 단위로 분할하여 각 격자에서의 에지 검출 결과를 대표하는 특징값(feature value)들을 통계적으로 분석한 후, 이를 바탕으로 최적해를 구한다. 전처리 과정에서는 다양한 외부 환경에서 촬영한 배경 영상들에 대해서 각 격자에서의 특징값들을 통계 처리한다. 입력된 차량 영상에서는 각 격자의 특징값이 배경 영상의 대응되는 격자에서의 특징값과 통계적으로 얼마나 오차를 보이냐에 따라, 배경 영역인지 차량 영역인지를 판단한다. 격자 별로 차량 영역에 해당하는 지를 판정한 뒤, 이 결과에 동적 프로그래밍(dynamic Programming) 기법을 이용하여 차량을 포함하는 최적의 직사각형 영역을 찾아낸다. 본 논문에서 제안하는 방법은 통계 처리와 전역 탐색 기법을 사용하므로 휴리스틱에 주로 의존하는 기존 연구들에 비해 좀더 체계적이다. 또한, 배경 영상에 대한 통계 처리는 흐리거나 맑은 등의 날씨 변화 및 바람이나 진동에 의한 카메라의 흔들림과 같은 다양한 외부 요인들이 가져올 수 있는 노이즈나 오차에 대해서도 높은 신뢰성을 보여준다. 제안하는 방법을 구현한 프로토타입 시스템은 $1280\times960$ 크기의 차량 영상들을 장당 평균 0.150초의 수행 시간에 처리하였으며, 총 270장의 다양한 노이즈를 가지는 차량 영상들에 대해 $97.03\%$의 성공률을 보였다.
본 논문은 역필터링을 이용하여 이동에 의해 흐려진 영상을 복원하는 기법에 관한 논문이다. 적절한 역필터를 설계하기 위하여 저하과정(Degradation Process)을 정확히 모델링하여 그의 역특성을 갖는 필터를 구해내야 한다. 고속으로 이동하는 물체의 영상은 Blurring되는데, 이것은 수학적으로 시간에 대한 영상의 적분으로 모델링될 수 있으며, 공간좌표상 방향성 방형 윈도우(Rectangular Window)를 상승(Convolution)하는 것으로 분석된다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 이를 분석하여, 이동방향을 고려한 역 Sinc 함수 특성을 갖는 필터를 이용하여 흐려진 영상을 복원하는 기법을 연구한다.
본 연구에서는 목자판과 수면이 포함되어 있는 시차를 가진 두 영상에 대해 직사각형 검사영역을 설정하고 그 상관계수를 분석하여 수면을 판단하는 새로운 수면인식 기법을 제안하였다. 상관계수의 수직적인 값들로부터 임계치, 첨두값, 기울기, 분산비 등 4가지 방법을 이용하여 수면의 위치를 판정하였다. 흔들림 등으로 인해 두 영상의 위치가 불일치하여 생기는 문제를 제거하기 위해 추가로 영상의 흔들림을 보정하는 알고리즘과 통계적 필터링 기법을 적용하였다. 저수시에 촬영한 28개 지점의 영상에 개발한 수면 인식 방법을 적용하였다. 이 방법으로 계산한 수면은 목측 수면과의 평균상대오차가 3.4~5.7 cm 정도로 나타났다. 수면의 요동이 있을 경우, 이 방법은 기존 방법을 보완하여 영상수위계의 수위 측정성능을 높이는데 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 사각형 특징 기반 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안한 알고리즘은 특징 생성, 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출의 세 단계로 구성된다. 특징 생성은 제안된 5개의 사각형 특징으로 특징 집합을 구성하며, SAT(Summed-Area Tables)를 이용하여 특징 값을 효율적으로 계산한다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 분류기를 계층적으로 생성한다. 또한 중요한 얼굴 패턴은 다음 레벨에 반복적으로 적용함으로써 우수한 검출 성능을 가진다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 사각형 특징 기반 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 또한 얼굴 영역을 검출한 영역을 인식의 입력 영상으로 사용하여 PCA와 KNN 알고리즘을 이용하여 기존의 매칭 방법인 Point to point 방법이 아닌 Class to Class 방식을 이용하여 인식률을 향상시켰다.
본 논문에서는 MPEG-4 FGS (fine granular scalability) 영상부호화 기법 중에서, 수신측의 주관적 화질을 향상시키기 위한 기법인 선택적 향상 (SE: selective enhancement) 기법이 갖는 추가 비트율의 증가 문제를 효과적으로 해결하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 RSE기법은 기존의 FGS SE기법의 향상계층에서 발생하는 비트량 증가 문제를 효과적으로 해결하기 위해서 다음과 같은 새로운 알고리즘에 기반 한다. 첫째, 매크로블록 기즌으로 선택하는 기존의 SE기법을 사각영역 (rectangular region) 기준으로 선택하는 SE기법 (RSE)으로 변경한다. 이렇게 함으로써 SE기법의 적용대상의 표현이 화면별로 간편하게 서술되어 비트율을 줄일 수 있다. 둘째, 비트평면 (bit-plane)부호화의 대상을 제한하는 제한형 비트평면 주사 (CBS. constrained bit-plane scanning) 기법을 적용한다. 이렇게 함으로써 SE기법에서 발생하는 비트평면의 개수 증가 및 ALL-ZERO 심볼의 증가로 인한 비트율 증가 문제를 해결할 수 있다. 모의실험을 통해, 기존의 표준 SE기법에 비해 제안된 RSE기법의 부호화 효율과 수신측 영상의 화질이 향상됨을 확인한다.
초고속 자기공명 영상 기법의 일종인 나선 주사 영상의 재구성을 위하여 k-공간에서 극좌표와 직각 좌표계를 기초로한 재구성방법들을 분석하였다. 나선 주사 영상의 재구성은 나선 궤적상에서 측정된 데이터를 극좌표나 직각 좌표계로 변환시키기 위하여 보간 기술들이 사용된다. 나선주사 영상의 다양한 재구성 알고리즘들을 시험하여 보았고, 재구성된 영상의 질을 비교하였다. 본 연구진이 제안한 투영 영역에서 dc-offset보정을 한 향상된 재구성 알고리즘이 시뮬레이션을 통하여 가장 우수한 것으로 나타났다. 또한, 기존의 재구성 방법들에서 나타났던 영상 artifact도 제안된 방법에서는 완전히 사라짐을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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