산란선을 흡수하여 보다 선명한 x선 영상을 얻기 위하여 산란방지 그리드를 사용하여 투사영상을 얻는데, 이때 그리드로 인한 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 회전된 그리드를 사용하여 투사영상을 얻어서 그리드 왜곡을 제거하는 방법에서, 보다 효율적인 그리드 왜곡 제거를 위한 최적의 그리드 각도를 얻기 위한 min-max 최적화 방법을 제시하였고, 몇 가지 예를 통하여 최적의 그리드 각도를 구하였으며, 실제 x선 영상에 적용하여 그 성능을 비교해 보았다.
산란선을 흡수하여 보다 선명한 x선 영상을 얻기 위하여 산란방지 그리드를 사용하여 투사영상을 얻는데, 이때 그리드로 인한 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 회전된 그리드를 사용하여 그리드 왜곡의 제거가 용이하도록 x선 디지털 영상을 얻는 방법에 있어서 기존의 왜곡 성분의 중심주파수를 가장자리로 보내는 경우를 보다 심도 있게 분석하여 확장된 결과를 도출하였으며, min-max 개념에서 주어진 그리드 밀도에 대하여 최적화하는 방법을 제시하였다. 또한 실질적으로 사용가능한 그리드 밀도에 대하여 적절한 그리드 각도를 제시하고 그러한 그리드를 사용하여 획득한 x선 디지털 영상에서 그리드 왜곡이 용이한 알고리듬을 제안하고 그 성능을 비교해보았는데, 원영상의 해상도를 어느 정도 유지하면서 그리드 왜곡을 줄일 수 있었다.
산란선을 흡수하여 보다 선명한 x선 영상을 얻기 위하여 산란방지 그리드를 사용하여 투사영상을 얻는데, 이때 그리드 패턴으로 인한 왜곡이 발생하며, 디지털 필터를 사용하여 제거할 필요가 있다. 그런데 x선에 대하여 과하게 노출되어 영상디텍터에서 포화된 영상이 형성되는 경우에는 그리드 왜곡의 제거가 잘되지 않는다. 본 논문에서는, 보다 효율적으로 그리드 왜곡을 제거하기 위하여 x선 영상 형성에서 노출량에 따른 특성을 포화 현상까지 포함하여 분석하였다. 포화가 되기 시작하면 그리드 왜곡 성분의 최대 크기가 오히려 줄어들고 대역폭은 넓어지는 특성을 관찰할 수 있었다. 또한 왜곡 성분의 중요신호대역폭 (significant-signal bandwidth)을 측정하여 필터의 대역폭을 결정하여 그리드 왜곡을 효율적으로 줄일 수 있는 적응 필터링 알고리듬을 제안하였다. 실제 x선 디지털 영상에 대한 실험을 통하여 제안한 알고리듬이 효율적으로 그리드 왜곡을 제거할 수 있음을 확인하였다.
자동차를 위한 전방향(omni-directional) 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. AVM(Around View Monitoring) 시스템에서 그리드 패턴의 코너를 검출하기 위해서는 먼저, 광각 카메라에서 획득한 비선형적인 방사 왜곡을 가진 영상의 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 이후에 왜곡이 보정된 영상 내부의 그리드 패턴 각 코너들을 자동으로 검출하기 위해서 Sub-Pixel, 허프 변환 등의 여러 가지 방법이 있으며 현재 출시된 AVM 시스템에 직선이나 교점 및 코너 검출을 위해 사용되고 있다. 본 논문에서는 왜곡 보정 영상을 입력 영상으로 받아 그리드 패턴의 코너를 자동으로 검출하는 프로그램을 설계한다. 제안하는 코너 검출 방법을 직접 구현하여 성능을 평가함으로써 AVM 시스템에서 코너를 검출하는 부분에 적용시킬 수 있음을 보인다.
산란선을 흡수하여 보다 선명한 x선 영상을 얻기 위하여 산란방지 그리드를 사용하여 투사영상을 얻는데, 이때 그리드로 인한 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 회전된 그리드를 사용하여 투사영상을 얻고 단순한 1차원 저역필터를 영상의 공간영역에서 각 축으로 별도로 적용하여 그리드 왜곡을 효율적으로 제거하는 방법을 제안하고 그 성능을 고찰해 보았다. 제안한 방법은 왜곡 주파수를 별도로 예측할 필요 없이, 회전된 그리드를 사용하여 획득한 영상에 단순한 1차원 필터를 주파수영역이 아닌 공간영역에서 적용하므로 매우 단순하여 쉽게 구현이 가능하며 빠른 계산 속도를 가지는 장점을 가지고 있으면서 그 성능은 주파수영역에서 2차원 필터를 적용한 경우와 유사하다.
자동차를 위한 전방향(omni-directional) 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 사용되고 있다. AVM(Around View Monitoring) 시스템에서 그리드 패턴의 코너를 검출하기 위해서는 광각 카메라에서 획득한 비선형적인 방사 왜곡을 가진 영상의 왜곡 보정 작업을 수행한 후 왜곡이 보정된 영상 내부의 그리드 패턴 각 코너들을 자동으로 검출하여야 한다. 기존 AVM 시스템에 사용되는 직선과 코너 검출 방법에는 Sub-Pixel, 허프 변환 등이 있으나, Sub-Pixel 방법은 자동검출이 어렵고, 허프변환은 정확도에 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 왜곡 보정 영상을 입력 영상으로 받아 그리드 패턴의 코너를 자동으로 정확하게 검출하는 방법을 설계하고 구현하여 성능을 평가함으로써 AVM 시스템에서 코너를 검출하는 부분에 적용시킬 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 왜곡율이 큰 광각 렌즈가 부착된 CCD 카메라를 위한 왜곡 영상의 간단한 자동 보정 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 보정 목표물(Calibration Target)인 왜곡 그리드(Grid) 영상과 왜곡되지 않은 표준 그리드 영상에서 매칭되는 교차점들 사이의 관계를 3차 와핑(Warping) 식으로 모델링하고, 모델링한 식으로부터 보정 계수를 추출한다. 실험은 방사 왜곡이 심한 광각 CCD 컬러 카메라로부터 얻어진 투시가 강하게 들어있는 입력 영상을 가지고 수행하였다. 제안한 방법은 왜곡 영상의 보정율이 평균 영상오차와 최대 영상오차 영역에 대하여 모두 95 퍼센트 이상을 유지하므로 보정의 정확도가 기존 방법 보다 우수하며, 렌즈의 종류나 왜곡의 형태에 관계없이 포괄적으로 적용이 가능한 것으로 나타났다.
X-ray 진단에서 그리드 하드웨어의 사용은 산란선에 의한 영상의 왜곡을 보정할 수 있는 장점이 있는 반면, 반복되는 라인 형태의 그리드 아티팩트를 발생시키는 부작용을 수반한다. 본 논문에서는 이러한 그리드 라인을 제거하는 방법론으로서 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform)을 사용 하는 기법을 제안한다. X-ray 영상에서 그리드 라인의 특성은 피사체의 형태와 영상의 영역에 따라 서로 다른 특성을 갖는다. 이에 본 연구에서는 동적으로 재구성되는 분할 구조를 기반으로 DCT 변환을 적용하고 개별 영역별로 필터전달함수를 최적화하는 방법을 채택하였다. 추출된 주파수 영역 데이터에 대하여 그리드 라인의 대역을 검출하는 알고리즘을 제안하였으며, 필터전달함수로 Kaiser윈도우와 Butterworth 필터를 조합한 형태의 밴드스톱필러(BSF: band stop filter)를 구현하였다. 또한 블로킹 현상을 개선하기 위하여 다중 영상으로부터 경계선 부분의 픽셀값을 결정하는 방법론을 제안하였다. 제안된 이론에 대하여 실제 영상을 사용한 실험결과로부터 그 타당성을 평가하였다.
방사선 진단에서 산란선 보정 그리드의 사용은 굴절되는 신호에 의한 영상의 왜곡을 방지할 수 있는 장점이 있는 반면, X-ray 영상에서 그리드 아티팩트를 발생시키는 부작용을 수반한다. 본 논문에서는 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform)을 사용하여, 그리드 라인을 개선하는 기법을 제안한다. X-ray 영상에서 그리드 라인은 피사체의 형태와 영상의 영역에 따라 서로 다른 특성을 보인다. 이러한 점을 해결하기 위하여 동적 분할 구조를 기반으로 DCT 변환을 적용하고, 개별 분할별로 적합한 필터전달함수를 설계하였다. 세부적으로 주파수 영역 데이터에 대하여 그리드 라인의 대역을 검출하는 알고리즘을 제안하였으며, 필터전달함수로 Kaiser 윈도우와 Butterworth 필터를 조합한 형태의 밴드스톱필터(BSF: band stop filter)를 구현하였다. 또한 블로킹 현상을 개선하기 위하여 다중구조의 영상으로부터 픽셀값을 결정하는 방법론을 제시하였다. 총 140개의 실제 X-ray 영상을 사용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 평가하였다.
본 논문의 연구 목적은 대동여지도의 평면기하 정확성에 대한 GIS적 접근을 통해 대동여지도의 도법과 축척에 대한 하나의 해답을 제시하는 것이다. MapAnalyst를 활용한 분석은 크게 전역적 분석과 국지적 분석으로 나뉘어 수행되었다. 전역적 분석의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 대동여지도의 전역적 축척은 대략1:158,000~1:162,000 정도인 것으로 분석되었다. 둘째, 회전각은 $2{\sim}3^{\circ}$ 정도인 것으로 드러났는데, 정거원통도법이 가장 작은 회전 왜곡도를 보여주었다. 셋째, 위치 정확도의 측면에서 대동여지도의 도법은 정형원통 도법에 가장 근접한 것으로 드러났다. 정형원통 도법과 정거방위 도법에 대해 국지적 분석이 실시되었는데, 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 전위 벡터와 왜곡 그리드 지도를 살펴본 결과, 가장 왜곡이 심한 곳은 북부 국경 지역으로 나타났다. 둘째, 축척 등치선을 살펴본 결과, 서울을 중심으로 한 중부 지역에서 1:170,000~1:175,000 정도의 축척이 나타나고, 그것으로부터 남북 방향으로 멀어질수록 보다 대축척으로 표현되며, 동서 말단부에서는 보다 소축척으로 표현되어 있다. 셋째, 회전 등치선을 살펴본 결과, 중강진을 중심으로 서부는 서쪽으로 심대하게 회전해 있고, 동부는 동쪽으로 심대하게 회전해 있는 것으로 드러났다. 시론적 연구의 한계를 벗어나기 위해서는 통제 지점 수의 증대, 투영법에 대한 보다 정확한 추정, 국지적 분석을 위한 방법론적 진보 등이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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