기존 영상감시 시스템의 물체 탐지 알고리즘은 주로 배경 모델링 기법을 기반으로 하고 있다. 이 기법은 차영상 기법보다는 성능이 뛰어나기는 하지만 여전히 정지 카메라에서만 활용이 가능하고, 주변 환경에 따라 알고리즘 상의 많은 임계값을 현재 상황에 맞춰 일일이 조절해 주어야 한다는 한계점이 있다. 따라서 이 논문에서는 배경모델링 기법을 사용하지 않고 입력되는 영상의 Color 정보를 이용하여 영상 내에 있는 여러 대상을 직접 판단하여 관심 있는 물체를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 먼저 현재의 영상을 하나의 물체로 추정되는 영역이 하나의 영역으로 구분되어지게 간단하게 분할해낸다 그리고 나누어진 영역마다 대표 Color 값을 계산하여 미리 학습된 데이터를 기준으로 Support Vector Domain Description (SVDD) 알고리즘을 사용하여 구별해내고 그 결과를 바탕으로 영역이 무엇인지를 판별해낸다. 이 방법은 정지되어 있는 카메라뿐만 아니라 움직이는 카메라 상에서도 사용되어질 수 있으며 알고리즘 상에서 사용되는 임계값의 종류가 적기 때문에 많은 상황에서 일반적으로 쓰일 수 있다.
본 논문은 보행중인 시각장애인에 장착된 카메라로부터 획득한 영상에서 보도와 차도 영역을 구분하기 위한 영역분할 기법과 질감 특징추출 기법에 대해 제안한다. 허프 변환 알고리즘을 이용한 라인검출을 통해 도로 경계선을 검출하고, 분할된 영역을 원근에 따라 3단계의 레벨로 구분한다. 그리고 분할된 영역들의 질감 특징성분을 추출함으로써 보도와 차도영역으로 분리한다. 보도블록이 가지는 복잡하고 다양한 특성의 패턴과 차도의 균일한 질감을 가진 영역의 특성을 비교하기 위하여 회전에 강건한 LBP, GLCM 질감 특징성분들을 이용함으로써 두 영역을 구분하였다. 제안된 방법은 주간과 야간 영상에 대해 실험한 결과 조도의 변화에 강건하게 영역을 분리할 수 있었고, 또한 보행자와 장애물이 많은 영상에서도 회전이나 폐색에 관계없이 영역 분리가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 기울기와 밝기값 분포 정보를 고려하여 전립선 객체를 분할하는 방법을 제안한다. 제안방법은 네 단계로 이루어진다. 첫째, 일정 간격으로 방사선을 생성한다. 이 때, 방사선의 시작 위치와 길이를 산정함으로써 잡음의 영향을 최소화 한다. 둘째, 방사선에서 얻은 프로파일을 기울기 기준으로 경계점 후보들을 정렬하고 정렬 된 순서에 따라 우선순위를 부여한다. 셋째, 기울기 우선순위와 자기값 분포를 사용하여 경계점을 추출한다. 마지막으로 경계점 추출 오류를 줄이기 위하여 추출된 경계점을 B-스플라인 보간으로 보정한다. 정확성 평가를 위하여 전문가가 수동 분할한 결과와 본 제안방법을 적용하여 얻은 결과간 평균거리차이 측정과 중복지역비율 측정을 수행한다. 실험결과 평균거리차이는 1.09mm, 표준편차는 $\pm0.20mm$로 측정되었고, 중복지역비율은 92%로 측정되었다.
본 논문에서는 키보드나 마우스와 같은 인풋 디바이스 없이 손동작만으로 컴퓨터를 조작할 수 있는 차세대 인터페이스인 에어 인터페이스를 구현하였다. 이 시스템 구현을 위해 먼저 적외선 카메라와 적외선 LED를 사용하였고, 또한 적외선의 전반사의 원리를 이용하였다. 이를 통해 획득된 적외선 영상은 다양한 영상처리 기술을 통해 손 영역을 분할, 검출하게 되고, 검출된 정보를 이용하여 다양한 메타포를 구현 하였으며, 최종적으로 개별적인 제어 이벤트에 각각 맵핑되어 컴퓨터를 제어 및 동작하는 과정을 수행하게 된다. 본 연구에서는 손 영역의 검출과 추적, 인식과정 등을 자세히 서술하였으며, 다양한 메타포도 함께 소개가 된다. 그리고 본 연구에서 사용된 기술을 더욱 발전시키면 사회 전반적으로 다양한 부분에서 적극 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 카메라로부터 획득 되어진 비디오 시퀀스로부터 다중 움직임 객체와 배경을 분할하고 시공간 정보에 기반 한 객체 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법은 3단계로 구성되어 있다. 먼저 입력 비디오 시퀀스로부터 프레임 사이의 차를 이용한 움직임 영역과 움직임이 존재하지 않는 영역을 구분하여 적응적 경계간을 추출한다. 두 번째는 참조 배경영상과 적응적 경계값을 이용하여 움직임이 존재하는 영역으로부터 개략적 객체 분할을 수행하며, 분할된 이진영상에 형태학적 영역 병합 알고리즘을 적용하여 객체 병합을 수행하였다. 마지막으로 분할된 객체에 시공간 정보를 이용하여 객체에 임의의 ID를 할당하여 추적하였다. 카메라로부터 획득되어진 비디오 시퀀스를 이용한 실험에서 객체들의 분할 및 추적의 효율성과 시스템의 유용성을 확인하였다.
MPEG과 VCEG은 차세대 비디오 부호화 표준 기술 개발를 위한 JVET(Joint Video Exploration Team)을 구성하여 현재 비디오 표준화인 HEVC 대비 높은 부호화 효율을 목표로 연구를 진행하며 CfP(Call for Proposal) 단계를 진행 중이다. JVET의 공통 플랫폼인 JEM(Joint Exploration Test Model)은 HEVC의 quad-tree 기반 블록 분할 구조를 대신하여 더 많은 유연성을 제공하는 QTBT(Quad-tree plus binary-tree)가 적용되었다. QTBT는 화면 내 부호화 효율을 높이기 위한 하나의 방법으로 휘도와 색차 신호에 대해 분할된 블록 구조를 지원한다. 이러한 방법은 채널 간 블록 분할 모양이 동일하거나 비슷한 경우에 중복되는 블록 분할 신호가 발생할 수 있는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 화면 내 부호화에서 채널 간 유사도 비교를 이용하여 적응형 색차 블록 방법을 제안한다. 제안한 방법의 실험 결과로 JEM 6.0과 비교하여 CfE(Call for Evidence) 영상에서 평균 0.28%의 Y BD-rate 감소와 함께 평균 124.5%의 부호화 복잡도 증가를 확인하였다.
인간의 시각은 색순응을 통해서 사물의 색을 광원의 색에 영향 없이 인지 할 수 있다. 반면에, 카메라는 입력 값을 그대로 기록하기 때문에, 광원에 따라 물체의 색이 다르게 나타난다. 최근에 희박성 제약조건의 비음수 행렬 분해(nonnegative matrix factorization with sparseness constraint; NMFsc)를 이용한 광원추정 방법이 제안되었다. 이 방법은 낮은 희박성 제약조건을 사용해서 광원을 추정하고, 높은 희박성 제약조건을 사용해서 반사율을 추정한다. 하지만, 희박성 제약조건의 비음수 행렬분해를 이용한 광원 추정 방법은, 영상의 전역적인 정보를 사용하므로, 영상에서 동일한 색이 넓은 영역에 존재하는 경우, 추정된 광원이 큰 오차를 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위해, 영상에서 주색도 분석과 희박성 제약조건의 비음수 행렬 분해를 이용한 광원 추정 방법을 제안하였다. 먼저 주색도를 분석하기 위해 영상을 색도 좌표계로 옮기고 색도 히스토그램을 이용하여 유사한 색도를 가지는 영역들로 영상을 분할한다. 다음으로 영상의 주색도는 분할된 영상들 중 색도의 표준편차가 가장 적은 영상의 색도로 선택한다. 마지막으로 주색도 분석 결과와 희박성 제약조건의 비음수 행렬 분해를 이용해 입력 영상에서 주색도 성분을 제거하고 최종적인 광원을 추정한다. 실제 촬영 영상에 대한 평균 각오차를 사용하여 기존의 방법과의 성능을 비교하였고, 그 결과 제안하는 방법의 평균 각 오차는 5.5를 나타내어 영상의 주 색도를 포함하여 광원을 추정한 기존 방법의 평균 각 오차 5.7 보다 우수한 성능을 나타내었다.
F-18-FDG 전신 PET을 촬영하여 분할/편평화 방법으로 감쇠보정한 전신 영상을 만들었으며 이어 SUV 매개변수 영상을 구성하여, 측정한 것을 그대로 사용한 방법과 분할/편평화 후에 감쇠보정하는 방법에 따라 SUV 추정 성능이 달라지는지 보았다. 모형실험의 결과 SUV 계산식이 적절함을 확인하였고 측정 감쇠보정 방법에 비해 분할/편평화 감쇠보정 방법을 이용하여 만든 영상이 화질이 우수하고, 구한 SUV 값은 국소스캔에 의한 SUV에 비해 측정 감쇠보정 방법은 SUV가 조금 높게, 분할/편평화 감쇠보정 방법은 조금 낮음을 알았다 환자를 대상으로 적용한 결과 분할/편평화 방법으로 감쇠보정한 전신 영상의 화질은 우수하여 판독에 적합하였다. 환자 국소 매개변수 영상과 전신 매개변수 영상에서 병소부위의 SUV는 감쇠방법에 따라 작은 차이가 있었다. 23명의 환자에서 전신 SUV는 분할/편평화 감쇠보정 방법을 사용한 경우 국소스캔에서 얻은 SUV보다 조금 낮았다. 전신SUV를 측정한 것을 그대로 사용하여 얻으면 국소스캔에서 얻은 SUV보다 조금 덜 낮았다. SUV를 측정할 때 개입하는 병변의 특성이 뚜렷한 차이를 보이는 것을 고려할 때 우리가 발견한 방법간 SUV값의 차이는 상대적으로 작아 분할/편평화 후 감쇠보정 방법을 이용한 전신 SUV 매개변수 영상에서 얻은 SUV를 국소스캔에서 측정한 SUV와 서로 바꾸어 사용하여도 좋다고 생각한다.
본 논문은 흉부 CT 영상에서 폐 흉벽에 결절 및 폐혈관이 붙어 있는 경우에도 폐 정보의 손실 없이 폐와 기관지를 분리할 수 있는 알고리즘을 제안 하였다. 마스크 영상의 활용은 폐 및 기관지 분할에서 시간 단축 및 성능을 향상 시킬 수 있었다. 또한 폐 흉벽과 밝기값이 같은 결절을 찾아 제거 하는 방법은 좌 우측폐의 외곽 영상을 2진 영상으로 변환하고, 형태학적 정보를 활용함으로써 가능 하였다. 마지막으로 제거된 부분의 외곽선 연결은 거리가 고려된 최적 화소 추가와 3차 Spline 보간법을 적용하였다. Matlab 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 기존 문제점이 보완됨을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 웨이블릿(wavelet) 변환된 영상의 압축 방법으로 사용되는 SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees)을 이용하여 워터마크를 삽입하는 방법을 제안하였다. 기존의 특정 대역에만 워터마크를 삽입하는 방법은 화질열화와 압축의 두 가지 문제점을 동시에 해결할 수 없었다. 제안된 방법은 웨이블릿 변환된 영상의 계수 값이 동일한 방향을 갖는 부대역 간에 상관관계를 갖는 점을 이용하여 특정 대역이 아닌 중요 계수에만 워터마크를 삽입하므로써 강인성과 비 가시성이 증가되도록 하였다. 워터마크의 추출은 워터마크된 영상과 PN(Pseudo Noise)코드와의 계수 차를 이용하였으며, 워터마크가 삽입된 영상의 인증을 위해 통계학적인 접근 방법을 사용하였다. 실험을 통하여 워터마크가 삽입된 영상에 대해 손실 압축, 잡음, 크로핑, 리사이즈, 콜루션의 공격을 가한 결과 평균 유사도 값이 0.987의 높은 추출율을 보여 강인성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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