본 논문은 수리형태학적 분석을 통한 계단응답 추출 및 반복적 정칙화 방법을 이용한 점확산함수 추정 방법을 제안한다. 제안된 점확산함수 추정 기법은 입력 영상의 윤곽을 추출하기 위하여 캐니 에지 추출법을 사용하고, 윤곽에 대한 수리형태학적 분석을 위해서 Hit-or-Miss 변환을 통해 추정 조건을 만족하는 수평 및 수직 에지를 추출한다. 이렇게 추출된 에지들을 평탄화 및 정규화 시켜서 최적의 계단응답으로 만들고, 반복적 정칙화 방법을 통해 점확산함수를 추정하는 과정을 보인다. 또한 추정된 점확산함수를 사용하여 영상 복원한 결과를 보인다. 제안하는 점확산함수 추정 방법은 기계적 초점 렌즈를 사용하지 않는 디지털 자동초점 시스템에 적용하여 디지털 입력 장치의 부가가치를 높이는데 기여할 수 있다.
점확산 함수(point spread function; PSF)의 정확한 추정은 복원결과가 원 영상에 얼마나 근접할 수 있는가를 결정한다는 점에서 영상처리의 중요한 연구 주제중의 하나가 된다. 본 논문에서는 PSF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하고, 이를 영상복원에 적용한 후 이를 기반으로 디지털 자동초점시스템을 제안한다. 초점불안전 열화시스템을 구현하기 위한 과정은 두 단계로 구성되어 있는데, 즉 입력 영상에서 에지분류를 통한 PSF 추정과, 이를 이용한 영상복원이다. 보다 구체적으로, 입력 영상에 특정 에지가 있는 임의의 크기의 블록을 선정해부면, 그 블록으로부터 자동으로 에지방향이 기저영상을 이용해서 구해지며 확산원의 크기를 추정하여 1차원 단위 계단응답과 영역을 구하여 평균한 후, 2차원 등방성 PSF를 추정한다. 마지막으로 추정된 PSF를 사용하여 복원을 수행함으로써 초점이 맞는 영상을 구한다.
본 논문은 디지털 자동초점을 위한 등방성 점확산함수 추정에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 영상의 윤곽에서 방향을 판단하고 방향에 따라 윤곽 프로파일을 수집한다. 수집한 윤곽 프로파일을 평균하여 계단응답을 만들고 등방성 점확산함수의 특징을 이용하여 점확산함수를 추정한다. 실험을 통해 열화된 영상에서 제안하는 알고리듬으로 점확산함수를 추정하는 과정을 보이고 정확성을 증명한다.
눈동자 추적 기술은 사용자의 의도를 이해하기 위해 눈 움직임을 탐지한다. 이 기술은 최근 점차적으로 발전하였으며 현재에는 여러 경우에 사용될 수 있다. 예를 들어, 장애인이 눈으로 컴퓨터를 사용하게 할 수 있다. 이 논문은 장애인을 위한 눈 추적 시스템 설계 원리, 구체적 적용 사항, 일반적으로 어떻게 적용되고 있는지에 대해 설명한다. 그리고 이를 구현하기 위한 눈동자 자동 추적 알고리즘을 제시한다. 자동 적용 알고리즘은 자동 초점으로 명확한 눈의 이미지를 잡기 위해 렌즈의 움직임을 조정하는 신호 피드백에 기반을 둔다. 이 CCD 카메라 자동 초점 기법은 외부 환경 빛의 강도 변화에 자동 적응하는 기능을 가진다. 이것은 수동 조절의 문제점을 피하고 조절의 정확성에 향상을 가져온다.
점확산 함수(point spread function: PSF)의 정확한 주정은 복원결과가 원 영상에 얼마나 근접할 수 있는가를 결정한다는 점에서 영상처리의 중요한 연구 주체중의 하나가 된다. 본 논문에서는 PSF를 추정하기 위한 새로운 알로리즘을 제안하고, 이를 영상복원에 적용한 후 이를 기반으로 완전 디지털 자동초점 시스템을 제안한다. 자동초점시스템을 구현하기 위한 과정은 두 단계로 구성되어 있는데, 즉 에지 분류을 통한 PSF측정과, 이를 이용한 영상복원이다. 보다 구체적으로, 입력 영상을 다수의 소 영상 혹은 블록으로 분할한 뒤, 에지를 포함하고 있는 블록들로부터 단위계단응답을 구하여 평균한 후, 2차원 등방성 PSF를 추정한다. 마지막으로 추정된 PSF를 사용하여 영상복원을 수행함으로써 맞는 영상을 구한다.
In this paper we propose a sub-pixel point spread function (PSF) estimation method for a fully digital auto-focusing system. We assume that the amount of out-of-focus is the same along the concentric circle. In order to estimate the accurate PSF, sub-pixel information is considered in the proposed PSF estimation procedure. The feasibility of the proposed algorithm is experimentally demonstrated.
본 연구는 디지털방사선장비에서 자동노출제어장치 사용 시 초점-검출기간의 거리, 관전압, 구리필터의 조합을 이용해 환자의 피폭을 감소하고자 시행 하였다. 경추, 요추측면검사, 두개골 전후검사법을 대상으로 관전 압은 60~100 kV, 초점-검출기간의 거리는 100~200 cm으로 변화시키고 구리필터를 추가하면서 입사선량을 측정하고 영상을 평가하였다. 입사선량은 경추측면검사에서 90 kV, 0.3 mmCu, 200 cm일 경우에 0.06 mGy, 요추측면검사에서는 100 kV, 0.3 mmCu, 200 cm일 경우 0.40 mGy, 두개골전후검사에서는 90 kV, 0.3 mmCu, 140 cm일 경우 0.24 mGy로 가장 낮았다. 입사선량은 0.1 mmCu, 150 cm, 70 kV (경추측면검사), 81 kV (요추측면검사)로 변화 시켰을 경우에 가장 큰 폭으로 감소했다. 초점-검출기간의 거리가 늘어날수록 영상의 확대가 줄었고 180 cm 이상에서는 차이가 적었다. 두개골전후검사에서는 80 kV, 0.1 mmCu, 120 cm으로 변화했을 경우에 입사선량이 가장 많이 감소했다. 따라서 자동노출제어장치를 사용할 시 영상의 품질을 고려한 범위에서 최대한 높은 관전압을 사용하고 초점-검출기간의 거리는 검사실의 구조, 방사선사의 신체조건을 감안하여 선 검사대(Wall)에서는 150~200 cm, 누운 검사대(Table)에서는 120~140 cm으로 늘리고 0.1~0.3 mm Cu의 부가필터를 적절히 조합하여 사용하는 것이 영상의 왜곡 방지와 입사선량을 감소시켜 환자의 피폭을 줄일 수 있을 것이다.
일반적으로 자동분류는 학습문서의 개수에 영향을 받는다고 알려져 있지만 실제로 학습문서의 수가 텍스트 자동분류에 어떻게 영향을 주는지 입증한 연구는 거의 없었다. 본 연구에서는 학습문서 수가 자동분류에 어떤 영향을 주는지 알아보기 위해 최근에 개발된 편차기반 분류방법을 중심으로 다른 분류 알고리즘과 비교하는데 초점을 두었다. 실험결과, 편차기반 분류모델은 학습문서의 수가 총 21개(7개 장르)인 상황에서 정확도가 0.8로 베이지안이나 지지벡터기계보다 우수하게 나타났다. 이것은 편차기반 분류모델이 장르내의 주제정보를 이용하여 학습하기 때문에 학습문서의 수가 적더라도 다른 학습방법보다 좋은 자질 선택 능력을 갖는다는 것을 입증한 것이다.
본 논문에서는 기울기 기반 빠른 정상점 탐색 방법론을 제시하고 시뮬레이션 결과를 제시한다. 제안하는 방법론은 유한 구간에서 단봉 그래프를 가지는 함수의 정상점(최대치)을 최대한 적은 수의 함수값을 참조하여 찾는 문제에 대한 솔루션으로, 대표적인 적용분야로는 자동초점이 있다. 우리는 정상점 탐색을 위해 주기적 탐색, 기울기 기반 탐색, 상세 탐색과 같이 세가지 탐색 전략을 통해 정상점을 찾는다. 노이즈가 첨가된 가우시안 함수를 발생시켜 시뮬레이션 한 결과 대략 8번탐색 횟수와 1.04의 오차를 보임을 알 수 있었다.
피에조소자를 구동하여 자동카메라의 초점을 자동으로 제어하는 시스템에서 피에조를 구동하는 집적회로를 설계하였다. 가공된 피에조에 변위를 만들기 위해서는 고전압 DC가 필요하다. 휴대형기기에서 사용하는 3[V]~4.2[V]정도의 낮은 전원전압을 약 80[V]로 승압하여 피에조 구동전압으로 제공하는 한편 입력되는 1[Vp-p]의 제어신호를 -20[V]에서 +80[V]까지 조절되도록 설계하였다. 또한 IC 외부에 적용되는 소자가 최소가 되도록 하여 시스템의 전체 크기를 줄일 수 있도록 하였다. 제어용 프로세서로 IIC(Inter-IC) 인터페이스를 적용하기 위하여 구동회로 내부에 IIC 인터페이스 디지털 로직을 내장하였는데, 이는 제품의 검증, 양산시 양품판정을 쉽게 해주는 장점이 있다. 제작공정은 AMIS 사의 I2T100 2P_3M 공정을 사용하였는데 0.6[um], 100[V]급 BCD공정이며, 6INCH 웨이퍼를 사용하였다. 전원전압 3.6[V], 소비전력은 약 40[mW]정도이다. 칩 사이즈는 1600*1500 [$um^2$]이며, 칩을 소형패키지에 내장하여 조립하였기 때문에 휴대형기기에 적용이 편리하게 되어있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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