최근 3차원 도시 모델의 활용이 증가하고 있다. 본 논문에서는 단일 고해상도 위성영상으로부터 3차원 도시 모델을 생성하는 연구를 수행하였다. 3차원 도심 모델은 크게 인공지물 정보와 지형정보가 필요하다. 본 연구에서 인공지물 정보는 단일 고해상도 위성영상으로부터 건물의 그림자를 이용한 방법으로 추출하였으며, 지형정보는 기존에 구축된 수치지도로부터 수치표고자료를 생성하여 적용하였다.
본 연구는 웨이블릿 변환을 통하여 객체 영상에서 질감 특징 값을 추출하고, 신경망을 계층적으로 구성하여 분류하는 방법을 제안한다. 기존의 신경망을 이용한 영상의 분류는 단일 신경망을 이용하는 것이 대부분이었다. 하지만 단일 신경망은 분류하고자 하는 클래스의 수가 많거나 분류하고자 하는 대상이 유사한 입력패턴을 가질 경우 학습시간이 오래 걸리고, 인식률이 크게 떨어지는 문제를 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 효과적인 객체 영상 분류를 위해서 여러 개의 단일 신경망을 계층적으로 결합하는 방법을 제안한다. 실험결과 분류 대상 클래스가 증가함에도 불구하고 단일 신경망에 비해 학습시간이 단축되고, 높은 인식률을 보여주었다.
단일 카메라로 회전하는 물체의 영상을 획득한 후, 그 영상을 분석하여 3차원으로 복구하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 물체의 회전과 단 하나의 카메라를 이용하는 방법이기에 기존의 스테레오 영상을 이용하는 방법에 비해 차이를 둘 수 있다. 회전하는 물체에는 회전축과 동일한 방향의 스캔라인을 형성시키고, 이 스캔라인을 적절한 측면에서 하나의 카메라를 이용해 영상으로 획득하여 스캔라인의 굴곡과 이 스캔라인에 인접한 화소의 컬러 정보를 이용하여 3차원의 물체를 재건한다. 이 방법은 3차원의 정보를 얻음에 있어 물체의 회전에 의존하기에 한 방향에서 얻어진 두 스테레오 영상의 정합과 각 방향에서 얻어진 영상을 정합 시킬 때 발생될 수 있는 스테레오 비전의 오류를 피할 수 있다.
본 논문은 조영제를 사용하지 않은 정상인의 신장의 추출에 관한 연구로서 복구 CT 영상의 특성을 파악하고 신장부분을 분석함으로서 신장의 자동적인 추출을 시행하였다. 처리과정에서 기준값에 의한 이진영상에서 각 장기의 서로 다른 화소분포의 특징을 이용하여 장기추출을 시행하였고 템플리트를 이용한 서브트랙션과 채우기 과정을 거쳐 단일 슬라이스에서 신장을 추출한 후 추출된 신장영상의 슬라이스들을 겹친 영상을 생성하여 단일 슬라이스 내에서 제거되지 못한 노이즈들을 제거하였다.
도핑 되지 않은 반 절연 LEC GaAs내의 EL2와 얕은 준위 분포를 영상화하기 위해 대역단 적외선 영상 기법을 활용했다. 대역단 적외선 투사 매핑에 근거한 본 기법은 분석 속도가 빠르고 비파괴적인 방법이다. EL2 흡수 영상이 콘트라스트 반전되는 대역단 부근에 대한 정량적인 해석은 아직 보고되지 않고 있다. 본 논문은 대역단 부근에서 영상의 특정 부분(cell, wall)에 대한 포토퀀칭 메커니즘의 스펙트럼-, 공간- 및 온도- 종속성을 논하고 있다. 결함 부분별(EL2w, EL2b)로 포토퀀칭 개시점이 다른 것은 불순물 종류의 차이로 인한 서로 다른 전기적 작용에 기인한 것으로 해석할 수 있다. 전위(dislocation) 밀도가 높은 곳에서는 EL2b 밀도는 약간 적은 반면 EL2w 밀도는 보다 많다는 것을 정량적 해석으로부터 확인 했다.
지상사진측량 방법에 의한 도면 작성은 다소의 번거로운 입체영상의 획득 과정과 고가의 해석기기를 바탕으로 한 도화 과정을 필요로 한다. 이에, 본 연구에서는 이러한 영상 해석 과정을 탈피하여 보다 용이한 방법으로 영상을 획득하고 처리하여 대상물에 대한 도면을 작성하고자 하였다. 이를 위해, 단-사진 정사투영 영상을 생성하기 위한 기하보정 시스템을 구축하고 건축물을 대상으로 다양한 워핑 기법을 적용하여 보정 영상들의 성과를 비교·분석하였다. 이로서, 단-사진 기하보정의 수행성을 평가할 수 있었으며 다양한 비-지형 측정 분야에 이의 활용을 기대한다.
영상분할은 영상 처리 및 패턴 인식에서 매우 어려운 전처리 과정 중 하나이다. 일반적으로는 단순하고 구현이 쉽기 때문에 OTSU의 방법이 많이 사용되고 있지만, 영상의 히스토그램이 단일 분포를 갖거나 단일 분포에 가까울 경우에는 영상 분할이 정확히 되지 못한다. 또한, 만일 표적이 영상에 비해서 소형인 경우 표적의 히스토그램 분포가 작아져서 단일 분포에 가까워진다. 본 논문에서는 소형 표적 검출을 위한 개선된 영상 분할 기법을 제안하였다. 단일 분포 히스토그램의 단점을 극복하기 위하여 배경 히스토그램의 영향을 감소시키는 기법을 적용하였으며, SNR을 높이기 위하여 지역 평균화 기법을 1D OTSU에 적용하였다. 실제 열 영상을 기반으로 실험을 수행한 결과 2D OTSU 방법에 비해서 연산 시간은 크게 줄었으며, 영상 분할 결과는 개선되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 충수염 영상 분석에 필요한 두께, 염증의 변화량 등의 자료를 객관적으로 측정할 수 있도록 하기 위해 초음파 영상에서 충수염을 추출하는 방법을 제안한다. 초음파 영상은 동일한 환경에서 영상을 촬영할 수 없기 때문에 객관적인 분석을 위해 초음파 영상을 표준화 한다. 본 논문에서 사용된 영상은 표준화된 초음파 영상을 대상으로 하였으며, 충수염 추출 과정은 표준화된 초음파 영상에서 최하단 근막을 추출한 뒤, 추출된 최하단 근막을 기준으로 충수를 추출한다. 제안된 방법을 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 충수염 추출 방법이 측정자가 직접 충수염을 추출하여 분석하는 방법보다 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다양한 정보 획득을 목적으로 설계되는 카메라의 핵심 부품인 영상센서의 종류별 동작 특성에 대해 분석하였다. 카메라의 영상센서는 기본적으로 카메라 광학계 설계에 영향을 받으며, 운용의 편이성, 획득 영상의 품질 및 사용되는 환경에 따라 적당한 영상센서가 선택되어 사용된다. 용도에 따라 탑재체에 할당된 무게 및 크기가 제한되므로, 적당한 광학계의 크기와 목표 영상 획득을 위해 센서의 화소면 크기가 결정된다. 가시광선 영역에서는 CCD(Charge Coupled Device), CMOS(complementary metal-oxide semiconductor) 및 NMOS 등의 종류별 영상센서가 사용될 수 있으며, 충분한 광량 확보를 위해서는 넓은 크기의 화소를 보유한 센서가 필요하지만, 이 경우 광학계의 크기와 무게가 증가하여 한정된 자원이 허락된 탑재체 설계에 부담이 된다. 제어단 설계시 빛의 수광 능력이 좋은 CCD 영상 센서를 사용할 경우 좀 더 복잡하고 비교적 높은 소비전력이 요구되는 전자부가 설계되며, 상대적으로 간단한 제어단이 요구되는 CMOS 센서의 경우, 빛의 수광 능력이 CCD에 비해 떨어진다는 단점이 있다. 이 논문에서는 두 가지 영상 센서의 특성 분석을 통해 영상 시스템 설계시 영상 센서 선택에 필요한 고려 사항에 대해 분석하였고, 효율적인 영상 시스템 설계 방안에 대해 서술하였다.
본 논문에서는 단일 노출 영상으로부터 다수의 가상 노출 영상을 생성하고, 그 영상을 한 장의 HDR 영상으로 합성하여 SDR 디스플레이 시스템에 개선된 화질의 영상을 보여주도록 하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 주어진 단일 노출 영상을 Retinex 이론을 적용하여 조명 성분과 반사 성분으로 분리하고, 새로운 노출 조절 알고리즘을 제안하여 다수의 가상 조명 성분과 원본 이미지의 반사 성분을 생성하며 이들을 이용하여 다수의 가상 노출 영상을 생성한다. 생성된 다수의 가상 노출 영상은 가중치 합성 함수에 의해서 암부의 세부 표현력이 개선되고 명암비가 높아져 SDR display 에서도 우수한 화질의 HDR 영상으로 변환된다. 기존에 제안된 알고리즘과 비교 실험을 통해, 본 논문에서 제안된 HDR 영상 합성 기법의 성능을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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