영상을 획득 또는 전송하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 이러한 영상에 첨가되는 잡음을 제거하기 위한 연구가 공간 영역에서 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음을 제거하기 위해 잡음의 종류에 따라 처리하는 스위칭 필터를 제안하였다. 잡음 판단을 통해 국부 마스크의 중심화소가 AWGN에 훼손된 경우, 국부 마스크의 표준편차에 임계값을 적용하여 가중치 마스크의 가중치를 다르게 적용하여 처리하고, salt and pepper 잡음에 훼손된 경우, 국부 마스크를 네 방향으로 세분하여 각 방향의 salt and pepper 잡음이 가장 적은 방향에 대해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 필터 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PSNR을 사용하여 기존의 방법들과 제안한 필터 알고리즘을 각각 비교하였다.
영상의 좋고 나쁨을 나타낼 때는 대조도, 해상도, 잡음 그리고 Artifact 등을 정량적으로 측정하거나 기준이 되는 영상과 정성적으로 비교하게 된다. 이 중에서 Artifact는 영상의 해부학적 진단에 오류를 범하게 하여 엉뚱한 병리학적 해석을 내리게 하거나 해석이 불가능하게 하기도 하므로 적절한 규명을 하여 그 원인을 제거하는 등, 응당한 조치를 취해 최상의 화질을 유지하기 위한 노력을 기울여야한다. MR 영상에서 Artifact는 기하학적 늘림(stretch), 주름(wrinkle), 왜곡(distortion), 허상(ghost), 줄(line), 눈잡음(snow noise), 신호의 증감 등과 같은 다양한 현상으로 나타나며 이들은 영상을 해석할 때 오류를 범하는 원인이 된다. Artifact의 발생원인으로는 MR 장치의 기능장애, 부적절한 영상기법의 구사, 또는 MR 영상의 고유한 성질에 기인하기도 한다. MR Artifacts의 근본적인 이해를 위해서는 MRI의 물리적 원리와 장비에 관한 이해가 필요하다. 이렇게 MR Artifact는 여러 가지 인자들이 복합적인 관계를 가지고 나타나기 때문에 분류하기가 쉽지 않지만 전형적인 양상과 원인 그리고 그에 대한 여러 가지 대책을 살펴보고자 한다.
현재 에지 검출은 여러 분야에서 사용되고 있으며, 대부분의 영상처리의 전처리 과정 및 영상처리에 있어서 필수불가결한 기술이다. 이에 따라 관련 연구가 끊임없이 진행되어 오고 있다. 이러한 에지는 영상의 물체에 대한 크기, 방향, 위치 등의 중요한 영상 요소를 가지고 있다. 이를 검출하기 위한 여러 방법들이 제안되어 왔으며, 그 중 대표적인 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 복합잡음이 첨가된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 국부 마스크의 크기와 위치에 따라 요소에 대한 중앙값 및 평균값을 이용한 에지 검출 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 실시간 처리에 적합한 효율적인 동영상 객체 분할 알고리즘을 제시한다. 제안된 동영상 객체 분할 알고리즘은 임계치 적용과 지역적 워터쉐드 알고리즘을 복합적으로 적용하였다. 첫째로 임계치 분할방법을 사용하여 초기 객체 마스크를 구성하였고 이러한 초기객체 마스크는 현재영상에서의 영역분할을 위한 입력으로 들어가게 된다. 최종적으로 지역적인 워터쉐드 분할방법을 초기 객체영역의 불명확한 지역에서만 다시 수행하여 최종적인 객체영역을 획득하여 기존 방식에 비해 분할시간을 줄였으며 분할성능을 높였다. 본 논문에서는 잡음환경에서 객체를 추출하기위해 복합적인 분할방식에 초점을 두었다. 이러한 복합적인 분할방법을 사용함으로써 객체 마스크 추출성능의 향상과 수행시간절약을 가져올 수 있었다.
본 논문에서는 computer-aided analysis 의 일환으로 X-ray 심혈관 조영도를 이용하여 관상동맥의 구조를 보여주는 방법에 대해 제시하고자 한다. 관상동맥 폐색증 환자들에게 시술되는 스텐트 삽입 시술이나 관상동맥 우회로 시술을 할 때에는 X-ray 의 조영 영상이 매우 중요한 시술의 기준이 되고 있으며, 조영 영상에서 혈관을 빠르고 정확하게 인식하는 것은 시술의 필수 조건이다. 이러한 시술중의 혈관구조 인식을 돕기 위하여 본 논문에서는 심혈관 조영 영상으로부터 관상동맥의 골격을 추출하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 혈관 구조 추출을 위하여 3 단계 알고리즘을 제시한다. 첫번째 단계에서는 조영도에서 잡음을 제거하기 위하여 동질영역을 블러링할 수 있는 speckle reducing anisotropic diffusion 을 이용한 이미지 필터링을 수행한다. 이 필터링은 영상내 잡음을 제거하고 혈관의 경계선을 강화하여 정확한 영상인식을 가능하게 한다. 두번째 단계에서는 영상 내에서 보여지는 주요 혈관을 분할하는 것이다. 이 영상분할에는 canny edge detection 과 개선된 영역확장법(adaptive region growing)을 동시에 이용하는 복합적 분할기법이 수행된다. 세번째 단계에서는 형태학적 기법(Morphology)을 이용하여 분할결과의 부족한 부분을 보완하고 골격화를 수행하여 정확한 혈관 구조를 추출해낸다. 실험을 위해서는 정상인의 관상동맥 영상 뿐 아니라 혈관이 가늘어지는 폐색이 관찰되는 환자의 영상에 대해서도 실험하였다. 또한 논문에서 제시한 알고리즘에 대한 검증을 위하여 실험 결과들은 의료진의 감수를 거쳤다.
음성 및 영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음성신호와 같은 1차원 신호에 복합적으로 중첩된 가우시안 잡음과 임펄스 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 임펄스 잡음을 제거한 후, 가우시안 잡음을 제거 하도록 구성되어져 있으며, 가우시안 잡음을 제거하기 위해 웨이브렛 계수 누적을 이용하였고, 임펄스 잡음을 제거하기 위해 원소 편차에 기반한 중간값 필터를 적용하였다. 그리고 개선 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하였으며, 객관적인 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였다.
자율 주행 자동차나 소방 로봇과 같은 시스템에서 영상을 얻을 때 다양한 요인들로 인해 잡음, 블러와 같은 열화가 발생한다. 이런 열화된 영상에 직접 영상 분류와 같은 기술을 적용하기 어려워 열화 제거가 불가피하나 이러한 시스템들은 영상의 열화를 인식할 수 없어서 열화된 영상을 복원하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 영상에 적용된 열화를 인지하지 못하는 상황에서 여러 방법들로 열화된 영상으로부터 자연스럽고 선명한 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 우리가 제안한 방법은 딥러닝 모델에 채널 어텐션 모듈과 스킵 커넥션을 사용하여 영상에 적용된 열화에 따라 복원에 필요한 채널에 높은 가중치를 적용해 복합 열화 영상의 복원을 진행한다. 이 방법은 다른 복합 열화 복원 방법에 비해 학습이 간단하고 기존의 다른 방법들에 비해 높은 복합 열화 복원 성능을 낸다.
본 연구는 방사선을 이용한 검사 시 방사선 방어용 앞치마(apron)의 성능이 좋지 못할 경우 방사선 작업종사자의 피폭이 상대적으로 높아질 수밖에 없음에 따라 영상평가 프로그램인 Image J의 최대 신호 대 잡음비 값을 측정하여 융복합 방어 성능평가와, 우수한 성능의 apron을 구비 할 수 있는 기초자료를 도출하고, 선량계 없이도 성능 평가 방법의 접근을 용이하게 하여 주기적이고 철저한 apron관리의 용이성을 확보하고자 하였다. 각각 32벌의 apron 9군데의 최대 신호 대 잡음비 값을 비교한 결과 상태가 양호한 apron의 경우 27 dB이상으로 나타났고 상태가 불량한 apron의 경우 24 dB미만으로 측정되어 각각의 성능이 뚜렷하게 구별 되는 것이 확인되었다. 통계분석결과 정규성 분포를 보여 t-test를 실시한 결과 p<0.001로 두 결과 값은 통계적으로 유의하였다. 이에 따라 방사선 작업종사자의 방사선피폭을 최대한 줄이기 위해 선량계 없이 최대 신호 대 잡음비 값 측정만으로 apron의 성능 평가가 용이하여 방사선 작업종사자 및 환자의 불필요한 피폭 관리가 용이하게 되었다.
이전의 정보화는 글이나 혹은 음성에 의존했다면, 현대사회의 정보전송은 다양한 영상 매체를 이용하여 전송하고 있다. 휴대폰과 TV, 컴퓨터는 대표적인 영상신호를 이용하는 매개체로서 현대사회를 이루는 큰 축이라고 할 수 있다. 이러한 이유로 중요성이 부각되어지는 영상 신호의 개발은 크게 압축 및 인식 그리고 복원 등 많은 부분에서 연구가 되어지고 있다. 노이즈는 이러한 신호를 이용함에 따라 필연적으로 발생되며, 발생되는 노이즈로서는 임펄스 노이즈(Impulse Noise)와 AWGN(Additive White Gaussian Noise)가 대표적이다. 이러한 노이즈를 줄이기 위하여 다양한 필터가 개발되고 있으며, 각기 그 잡음의 성향에 따라 다른 필터가 사용되어진다. 그러나 잡음은 신호에서 독립적으로 발생되어지는 것이 아니라 중첩되어 발생되어진다. 본 논문은 이러한 중첩된 잡음을 제거하고자 영상필터를 제안하였으며, 이를 기존의 다른 필터와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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