• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.375-384
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• 2016

본 논문에서는 스테레오 영상과 스테레오 영상 바깥 시점의 위성 영상 그리고 상응하는 깊이 영상이 입력으로 주어질 때 이 입력 영상들을 압축에 적합한 포맷으로 변환하고 활용하여 중간시점 영상을 합성하는 새로운 기법을 제안한다. 송출 단에서 깊이 영상들은 하나의 global 영상으로, 위성영상은 시점 이동 시에 발생하는 프레임 밖의 영역 및 가려짐 영역과 같은 홀 영역에만 해당하는 residual 영상으로 변환 후에 데이터 량을 줄이기 위하여 다운샘플링하고 주시점의 스테레오 영상과 더불어 HEVC 코덱으로 부호화 한 후 전송한다. 수신 단에서 복호화된 각 입력 영상들을 이용하여 스테레오 영상 간 그리고 스테레오 영상과 위성 영상간의 중간시점 영상을 합성한다. 실험을 통하여 제안한 포맷을 이용하여 합성한 중간 시점 영상을 MVD(Multiview Video plus Depth) 포맷을 이용하여 합성한 중간 시점 영상과 비교했을 때 전송하는 데이터의 비트율(bit-rate) 대비 객관적 그리고 주관적 화질이 뛰어남을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.295-302
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• 2022

희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_2호
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• pp.961-973
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• 2020

본 논문에서는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 영상융합 기법을 제안하고자 하였다. 딥러닝 구조의 성능을 향상시키기 위하여, CNN 기법에서 대표적인 합성곱(convolution) 방법으로 알려진 팽창된 합성곱(dilated convolution) 모델을 활용하여 모델의 깊이와 복잡성을 증대시키고자 하였다. 팽창된 합성곱을 기반으로 하여 학습과정에서의 효율을 향상시키기 위하여 잔차 네트워크(residual network)도 활용하였다. 또한, 본 연구에서는 모델학습을 위하여 전통적인 L1 노름(norm) 기반의 손실함수와 함께, 공간 상관도를 활용하였다. 본 연구에서는 전정색 영상만을 이용하거나 전정색 영상과 다중분광 영상을 모두 활용하여 구조에 적용한 DRNet을 개발하여 실험을 수행하였다. KOMPSAT-3A를 활용한 전정색 영상과 다중분광 영상을 이용한 DRNet은 융합영상의 분광특성에 과적합되는 결과를 나타냈으며, 전정색 영상만을 이용한 DRNet이 기존 기법들과 비교하여 융합영상의 공간적 특성을 효과적으로 반영함을 확인하였다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제22권4호
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• pp.483-490
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• 2005

CCD 영상센서의 경우 포화 상태를 초과하는 막대한 양의 광자가 조사될 때 $Si-SiO_2$ 접합 면에서 전하가 포획될 순 있으며 이 접합 면에 남아 있는 전하와 관련되어 잔존영상이 보일 수 있다. 이러한 잔존영상은 특히 전면조사 방식의 CCD에서 일어난다. 이 현상이 정밀 측광에 영향을 줄 수 있음에도 불구하고 잔존영상에 대한 정량적인 분석과 보고간 국내에서는 찾아보기 힘들었다. 이에 본 연구에서는 전면조사 방식의 CCD를 사용하는 레몬산천문대 관측자료의 암전자화면에서 잔존영상을 확인하고 잔존영상이 관측에 미칠 수 있는 영향을 분석해 보았다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권12A호
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• pp.2092-2099
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• 2001

스테레오 영상을 이용하여 3차원 영상 시스템을 구성할 때 많은 양의 정보량이 발생하게 된다. 이 정보량을 줄이기 위해 스테레오 영상에 존재하는 영상간의 과잉정보(redundancy)를 줄임으로써 효율적으로 압축하는 방법이 많이 이용되어 왔다. 본 논문에서는 입체 영상 시스템 중 원 영상과 오타영상(residual image)에 대한 효율적인 압축방법을 주로 연구하였으며 기준영상과 오타영상에 대해 저 비트에서도 양질의 영상품질을 얻을 수 있는 제로트리 기법을 이용하여 새로운 기법을 제안하였다. 제로트리 기법을 이용할 경우 압축 성능과 효율이 좋은 반면, 계산량이 증가한다는 단점이 있는데 이것을 보완하기 위해 변이추정 방법은 ADLS 방식을 적용하였다. 웨이블릿을 기반으로 하는 제로트리 기법을 이용하여 영상의 압축 효율을 향상시킴으로써 제한된 대역폭 내에서 높은 영상품질을 보존 할 수 있다는 것을 실험을 통하여 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권11C호
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• pp.1066-1070
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• 2006

본 논문에서는 H.264 동영상 표준 부호화 방식을 이용한 압축 동영상의 성능 향상을 위한 잔여신호 필터에 대해 제안한다. 영상 획득 과정에서 발생된 첨가 노이즈에 의해 훼손된 동영상은 고주파 성분의 존재로 인하여 시각적으로 불편한 현상과 압축 효율의 저하를 초래한다. 제안된 필터 과정에서는 국부 통계적 특성과 양자화 매개변수 및 주어진 양자화 스텝 사이즈를 이용하여 노이즈 성분을 제거하고 시각적인 효과와 압축 효율을 높이고자 했다. 또한 노이즈에 대한 매개변수를 H.264 동영상 표준 부호화 방식의 변환과 양자화 과정을 통해 잔여신호 필터의 계산량을 줄이기 위해 적용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과로부터 확인할 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권10호
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• pp.45-52
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• 2021

본 논문에서는 U-Net 기반의 semantic segmentation 방법에서 정확도를 개선하기 위한 Atrous Residual U-Net (AR-UNet)을 제안하였다. U-Net은 의료 영상 분석, 자율주행 자동차, 원격 감지 영상 등의 분야에서 주로 사용된다. 기존 U-Net은 인코더 부분에서 컨볼루션 계층 수가 적어 추출되는 특징이 부족하다. 추출된 특징은 객체의 범주를 분류하는 데 필수적이며, 부족할 경우 분할 정확도를 저하시키는 문제를 초래한다. 따라서 이 문제를 개선하기 위해 인코더에 residual learning과 ASPP를 활용한 AR-UNet을 제안하였다. Residual learning은 특징 추출 능력을 개선하고, 연속적인 컨볼루션으로 발생하는 특징 손실과 기울기 소실 문제 방지에 효과적이다. 또한 ASPP는 특징맵의 해상도를 줄이지 않고 추가적인 특징 추출이 가능하다. 실험은 Cityscapes 데이터셋으로 AR-UNet의 효과를 검증하였다. 실험 결과는 AR-UNet이 기존 U-Net과 비교하여 향상된 분할 결과를 보였다. 이를 통해 AR-UNet은 정확도가 중요한 여러 응용 분야의 발전에 기여할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.47-53
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• 2010

본 논문은 동영상에서 실시간 얼굴검출을 위하여 Residual Image 검출과 색상정보를 이용한 얼굴검출 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 동영상에서 빠른 처리 속도와 높은 얼굴 검출율을 나타냈으며 기울어진 얼굴영상에 대한 보정작업을 통하여 검출 에러율을 줄였다. 실시간으로 전송된 동영상에서 검출의 대상이 되는 정지영상을 추출한다. 추출된 영상은 기울어진 얼굴검출을 위한 window회전 알고리즘을 사용하고 이렇게 보정된 영상은 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 AdaBoost알고리즘을 사용하여 실시간으로 얼굴이 검출된 영상을 획득하게 된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권3호
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• pp.145-153
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• 2012

본 연구에서는 호흡에 의한 표적의 움직임 모사가 가능한 팬톰을 이용, 나선형 4DCT 영상에서 발생되는 위상 내 모션 아티팩트(residual motion artifact)의 경향을 분석했으며, 그 특성 및 원인 분석을 위한 이론적 모델을 제시하였다. 표적의 움직임은 SI 방향의 1차원 사인파형을 적용하였으며, 주기는 4s로 고정, 진폭은 10, 20, 30 mm로 변화를 주었다. 표적의 움직임과 동조를 이루는 호흡신호를 얻은 후 이를 기반으로 최대흡기(Inhale peak, 0%)로부터 10% 위상간격(phase bin)으로 재분류하여 총 10개의 4DCT 영상을 재구성하였다. 각각의 진폭(10, 20, 30 mm)별로 획득된 총 30 사례의 영상은 RTP 시스템(CorePLAN, SC&J)에서 분석을 수행하였으며, 경계설정 시 오류를 줄이기 위해 contour window를 고정 값으로 설정한 후 SI 방향의 표적 지름변화를 측정하여 왜곡 정도를 평가 하였다. 각 위상 별 표적의 지름 변화를 측정한 결과 일정한 변화 경향을 확인할 수 있었다. 3 사례(10, 20, 30 mm) 모두 50% 위상(phase) 영상에서 비교적 작은 지름 변화가 관찰 되었는데 10 mm 진폭에서는 정지 영상 대비 변화가 없었고, 20 mm 진폭에서는 0.1 cm (5%)의 변화, 30 mm 진폭에서는 0.1 cm (5%) 변화를 확인할 수 있었다. 반면 30% 위상(phase) 또는 80% 위상 영상에서는 다른 위상 영상에 비해 표적 지름의 변화가 비교적 크게 나타남을 확인할 수 있었다. 10 mm 진폭에서는 정지 영상대비 최대 0.2 cm (10%) 지름 변화가 나타났고 20 mm 진폭에서는 최대 0.7 cm (35%)의 변화, 30 mm 진폭에서는 최대 0.9 cm (45%)의 지름 변화가 나타났다. 이상의 실측결과를 이론모델의 시뮬레이션 결과와 비교해 봤을 때 변화의 양적인 측면에서는 다소 차이가 발생되었지만 변화의 경향성을 확인하는 측면에서는 의미 있는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 규칙적인 1차원 표적 움직임(sine motion)이 적용된 나선형 4DCT 영상에서도 위상 내 움직임에 의한 표적 지름변화가 발생될 수 있음을 확인했고 각 위상(phase)에서의 영상왜곡 정도가 위상 내 움직임의 속도에 비례함을 증명할 수 있었다. 또한 이상의 실측 결과를 이론모델에 적용하여 분석함으로써 위상 내 모션 아티팩트(residual motion artifact)의 발생원인 및 경향성 분석에 직관적 이해를 도울 수 있었고 이론모델에 기초한 분석 프로그램을 개발하여 특정 CT 파라미터(parameter) 상에서 영상왜곡을 줄이기 위한 최적의 위상(phase) 선택에 도움을 줄 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권4B호
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• pp.763-770
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• 2000

본 논문에서는 시차보상 방법에 의해 추출된 오차 영상을 대역간 및 대역내의 상관관계를 고려한 웨이브릿 변환을 이용함으로써 압축 부호화 하는 새로운 스테레오 영상압축 알고리즘을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 영상 압축 부호화 방식은 기존의 압축 알고리즘인 EPIC, EPWIC, JPEG등과 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 비교분석을 통해 모두 향상된 영상 압축률을 나타냈으며, PSNR경우도 EPWIC에 비해 3.5dB 향상된 30.5dB로 나타났다. 또한 본 논문에서 제시된 방법으로 압축 전송된 영상으로부터 충분한 입체감을 갖는 스테레오 영상을 재현할 수 있었다.