본 논문에서는 곡률을 이용한 3차원 영상의 에지 기반 표면 분할 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 표면 분할의 중요한 특징 요소인 에지 검출의 과정에서 3차원 영상의 깊이 정보를 스캔라인별로 2차 곡선으로 근사화하고, 각 곡선의 구분점에 대하여 곡률 계산을 적용하여 에지를 결정한 후, 영역을 그룹화 한다. 기존의 알고리즘은 jump 에지와 crease 에지로 구분하는 다른 처리 과정으로 에지를 검출하고, 특히 crease 에지에 대해서 면 방향의 불연속정도를 결정하는데 어려움이 많았다. 제안한 알고리즘은 기하학적인 접근방법으로 근사화된 곡률 계산을 이용한 단일 처리 과정의 적용과 곡률의 불연속정도를 결정하는데 보다 용이한 방법을 제시한다. 이러한 효율적인 에지 검출을 기반으로 여러 가지 3차원 영상에 대한 실험을 통하여 제안한 방법의 성능이 기존의 방법보다 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 영상을 구성하는 픽셀 정보의 비선형 분포 특성을 이용하여 공간 영역에서 워터마크를 삽입하는 새로운 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법의 기본 원리는 원 영상을 일정한 단위의 블록으로 분할하면 분할된 블록 내 픽셀들은 서로 상관성이 없이 비선형적 특성를 가진다는 것을 이용하는 것이다. 즉 비선형 특성이 강한 블록은 영상 정보의 변화가 많기 때문에 정보의 변화에 따른 인간의 시각적 차이는 크지 않고, 비선형 특성이 약한 블록은 영상 정보의 변화가 적지만 미소한 정보의 변화는 시각적 차이를 쉽게 느끼게 된다. 따라서 원 영상에 워터마크를 삽입하기 위해 분할된 블록 내 픽셀 변화량이 많으면 워터마크를 강하게 삽입하고, 반면에 픽셀 변화량이 적으면 워터마크를 약하게 삽입하여 비선형적으로 워터마크킹을 하였다. 실험적 결과를 통해 워터마크가 삽입된 영상은 다양한 영상 처리의 공격에 대해 강인성을 유지시킬 수 있어 소유권 주장을 보다 명확히 할 수 있음을 증명하였다.
열 영상은 온도에 따라 방출하는 에너지의 차이를 나타낸 영상이다. 주야간 사용이 가능하기 때문에 군사적인 용도로 많이 활용되고 있으나, 열 영상은 물체의 경계가 불명확하고 흐릿하게 표현되는 경우가 많으며 화염 등의 열기로 인해 경계부분이 변질되는 단점이 있다. 따라서, 열 영상을 이용하여 표적의 종류를 분류할 때 정확하게 분할된 경계선을 이용할 경우 효과적으로 분류 할 수 있지만, 물체의 경계가 잘못 추출되는 경우 분류의 정확도가 크게 감소한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 표적 영상의 분할 신뢰도에 따라 형태특징과 지역특징의 분류결과를 융합하는 계층적 분류기법을 제안하였으며, 연속 영상 기반으로 분류 결과를 갱신하는 기법을 새롭게 제안하여 차량 표적 분류 정확도를 개선하였다. 제안하는 방법은 실제 군용 표적 4종(전차, 장갑차, 상용차, 군용트럭)이 있는 다양한 자세의 열 영상 20,000장 이상을 이용하여 성능을 검증하였으며, 우수한 성능의 기존 방법 대비 정확도 개선에 효과가 있음을 확인하였다.
TFT-LCD 패널을 저해상도로 획득한 영상은 불균일한 휘도 분포와 노이즈 신호, 그리고 결함 신호로 구성되어 있다. 불균일한 휘도 분포와 노이즈로 인해 결함 신호를 분할하기 어려우며 이를 위해 다양한 분할 방법이 개발되고 있다. 본 논문에서는 공간영역 상에서 Eikvil et al.'s에 의해 제안되어진 크기가 다른 두 개의 창을 두고 각 창의 평균을 계산하고 그 값의 차이를 이용하는 방법을 이용하여 TFT-LCD 패널 이미지 상에 존재하는 결함의 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 하지만 이 방법은 창의 크기에 의해 검출 가능한 결함영역의 크기가 제한되어 큰 결함영역을 분할하기 위해서는 창을 키워야 하므로 효율적이지 못한 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기위해 멀티스케일(Multi-scale)을 이용하고, 각 스케일에서 검출 가능한 결함 크기를 제한함으로써 다양한 크기의 결함 영역을 분할 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 성능을 검증하기위해 다양한 크기의 결함 영역을 만들어 분할되어진 결과와 실제 결함이 존재하는 TFT-LCD 패널 이미지의 분할 결과들을 통해 실제 적용 가능한 알고리즘임을 보인다.
심장 질환을 예방하기 위해서는 정기적인 검진을 통해 심장 기능을 분석하고 관찰하는 것이 중요하다. 정기적인 검진에서 심장 기능은 심장을 촬영한 후에 관측자가 이를 수작업을 통하여 처리하여 혈류량과 심박구출률 등을 분석함으로서 이루어지나, 시간도 오래 걸리며 관측자에 따른 변이성이 문제가 된다. 본 논문에서는 심장 단축 자기공명영상에서 좌심실 영역을 분할하는 자동화된 알고리즘을 제안한다. 코일 위치에 따른 왜곡을 보정하고, K-평균 클러스터링 기법을 이용하여 좌심실 내부를 분할한다. 영상의 왜곡 및 잡음에 의하여 발생하는 분할 오류는 그래프 탐색 기법을 적용하여 수정하였다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 38명의 지원자 그룹에 대하여 혈류량과 심박구출률을 계산하였고, 전문가에 의한 수동윤곽검출 결과와 GE MASS 소프트웨어와 비교하였다. 결과에 따르면 제안한 알고리즘의 수동윤곽검출과 혈류량의 차이는 평균적으로 이완기에 6.2mL${\pm}$5.6 및 수축기에 2.9mL${\pm}$3.0, 심박구출률의 차이는 2.1%${\pm}$1.5로 높은 정확성을 보였다. 특히 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘에서 발생하던 사용자 간섭률을 최소화하여 자동화 성능을 향상하였다.
전방 추돌 경보 시스템(FCWS) 및 차선 이탈 경보 시스템(LDWS)에서 차선 및 객체 검출을 위한 관심영역은 차도영역으로 설정되어야 한다. 분수계 분할(watershed segmentation)방법은 차도영역을 분리하기에 효과적인 알고리즘이다. 이 알고리즘은 초기 seed에 속해있는 watershed line과 국부 최소값에 따라서 분할 결과가 다르게 나타나는데 차도 seed에 그 이외의 영역이나 차량이 포함될 경우에 차도 이외의 부분이 차도영역으로 포함되어 분할된다. 이런 문제점을 보완하기 위해 도로 환경에 따라 차도 seed를 적응적으로 변경해야 한다. 그 방법으로 영상을 여러 개의 관심영역으로 분할하여 차선을 검출하고 자기차선을 잇는 직선을 초기 seed로 설정한다. 설정된 seed에 차량이 검출되면 seed 위치를 조정하고 조정된 위치에서 차선을 지나지 않는다면 차선을 지나도록 seed의 크기를 조정하여 최종적인 seed를 결정한다. 최종적으로 결정된 seed를 통해서 도로환경에 따라 적응적으로 차도영역을 검출을 가능하게 한다.
본 논문은 무인감시 시스템의 특성상 조명 상태의 변화나 카메라의 흔들림과 같은 환경의 변화에 적응할 수 있도록 연속된 세 프레임간의 차영상를 이용하는 방법을 적용하여 움직임 정보를 추출하고, 영역의 분할 및 특징점 추출을 수행한 후에, 인공 신경회로망 기법을 적용하여 이동표적을 추적한다. 추적시에는 추출된 각각의 표적간의 데이터 연결을 움직임 정보의 특징점들을 이용, 레이블링하여 각각의 표적을 연결시켜 추적의 성능을 높였다.
본 논문에서 제안하는 방법은 영상에서 중심 객체를 추출하기 위해 에지와 색상 정보에서 추출한 특집 지도와 배경의 영향을 줄이기 위친 창조 지도(reference map)를 제안한 것이 특징이다. 특징 지도는 다른 영역과 현저하게 구분되는 영역을 검출하기 위해서 영상의 특징 값(feature)들을 이용해서 구성한 영상이라고 할 수 있다. 그리고 창조 지도는 배경의 영향을 최소화하면서, 객체가 존재할 확률이 높은 부분을 나타내는 지도이다. 제안하는 방법은 밝기 차 정보를 가지고 있는 에지와 YCbCr 컬러모델과 HSV 컬러모델의 색상 성분을 특징 값으로 사용한다. 이들 특징 값을 이용해서 특징 지도를 구성하는 방법으로 영상 내 색상 차에 의해서 나타나는 경계부분을 구하는 방법을 사용한다. 이 방법을 사용하여 에지 지도와 두 개의 색상 지도의 3가지 특징 지도를 생성한다. 다음으로, 영상 배경의 영향을 줄이기 위해 참조 지도를 구한다. 구해진 참조 지도와 특징 지도들을 이용해서 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결함 지도로부터 다각형의 객체 후보 영역을 구하고, 객체 후보 영역에 영상분할을 적용하여 중심 객체를 추출한다. 실험에 사용된 영상들은 Corel DB를 사용하였으며, 실험결과로써 precision은 84.3%, recall은 81.3%의 성능을 보인다.
기존의 문자 영역 추출 방법은 전체 영상으로부터 컬러 영역 분할이나 프레임 차 방법을 이용하였다. 이들 방법은 휴리스틱에 많이 의존하므로 추출하려는 문자의 사전 정보를 가지고 있어야한다는 점과 구현에 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 휴리스틱한 부분을 줄이고 알고리즘을 단순화한 방법을 제안하고자 한다 문자의 지형학적 특징점을 추출하고 이 점들을 MST(Minimum Spanning Tree)를 형성하여 문자의 후보 영역을 추출한다. 문자 영역을 후보 영역의 검증을 통하여 추출한다. 실험 결과 문자의 후보 영역 추출율은 100%이었으며 최종 문자 영역 추출율은 98.2%이었다. 또한 복잡한 영상에서 존재하는 문자 영역도 잘 추출됨을 볼 수 있다.
본 논문에서는 움직임 보상 차영상 ( motion compensated difference image; MCDI)을 대역 분할한 뒤, 움직임 정보를 이용하여 에너지가 큰 부분만을 선택하여 적응적으로 벡터 양자화를 행함으로써 효율적으로 동영상을 부호화 할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 MCDI의 특성들을 고려하여 에너지가 낮은 부분은 부호화를 행하지 않고, 에너지가 높은 부분에 대하여서만 움직임 벡터의 크기에 따라 클래스를 분류한 뒤 각 클래스에 맞는 코드북을 설계하여 벡터 양자화를 행한다. 이를 위해서는 부호화 되는 에너지가 높은 부분에 대한 정보와 클래스 부분에 대한 정보가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 부가 정보의 양을 움직임 벡터를 이용하여 최소화함으로써 비트율을 크게 줄이면서도 우수한 화질의 복원 영상을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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