본 연구에서는 캘리브레이션 박스와 같은 사전에 약속된 물체를 사용하지 않고 일반적인 환경(unstructured environment)의 컬러 스테레오 영상으로부터 특징점을 찾고, 특징점 사이의 대응관계를 사용자 개입 없이 파악하는 방법에 대해 소개한다. 또한 찾은 대응관계를 이용해 스테레오 카메라 사이의 에피폴라 기하학(epipolar geometry) 관계를 계산하여 셀프 캘리브레이션에 이용한다. 이와 유사한 연구는 많이 진행되어 왔으나 대부분의 연구가 흑백 영상에서 진행되어 왔다. 본 연구에서는 컬러 이미지의 속성을 이용해 흑백 영상을 이용할 때보다 외부 환경의 변화에 강인하며, 정밀한 대응 관계를 찾을 수 있음을 실험을 통해 보인다.
이 연구는 영화에서 음악과 영상의 심화된 관계를 모색하기 위해 두 미디어가 갖고 있는 공통점을 찾아 어떻게 결합되고 그에 따른 효과는 무엇인지 살펴본다. 음악을 영상에 종속되는 미디어로 여기는 기존 관점의 한계를 뛰어넘어, 두 미디어 사이의 심화된 관계를 조명하기 위해 영화 <인터스텔라>를 분석한다. 영화에서는 '반복 구조'의 동일한 속성을 공유하여 음악과 영상을 결합했으며, 이것은 영화의 주제 및 스토리에 대한 전달력을 높이고 시 청각적 자극을 극대화하며 몰입감을 형성한다. 즉, 대등한 위치에서 결합된 영상과 음악은 서로에게 끼치는 영향력이 크기 때문에 상호의존적 관계 수립에 대한 가능성을 긍정적으로 고찰할 수 있는 토대를 마련한다.
의료영상에 대한 영상정보와 진단정보를 공유하는 환경으로 사용되는 의료영상 시스템은 효과적인 진단 보조 도구로 활용된다. 대규모 의료기관과 협력기관들은 통합 의료정보 시스템이 구축되어 영상정보와 진단정보를 공유할 수 있다. 그러나 통합 의료정보 시스템은 단순히 정보의 저장과 전송만을 제공한다. 이러한 문제점을 해결하고 진단 활동의 효율성을 높이기 위해서는 의료영상 분석 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안한 관계기법은 속성 생성을 위해 의료영상을 분석하고, 본 기법 하에 의료영상은 여러 개의 객체로 분할되며, 의료영상 속성들은 분할된 영상에서 추출된다. 추출된 속성들은 의료영상 분석을 위해 관계기법에 적용된다. 몇 가지 실험 결과를 통해 제안 기법의 효과를 확인하였다.
위성영상의 분류는 원격탐사의 가장 기본적인 분야이다. 위성영상분리도 위성영상의 분류에 있어 영상 정확도 향상에 매우 효율적이라 할 수 있다. 영상분류를 향상시키기 위해서 분리도의 특성을 파악하여 분류의 정확도와의 상관관계를 분석하였다. 영상은 영상마다의 분리도를 비교, 분석하기 위해 IKONOS 영상, SPOT 5 영상, Landsat IM 영상을 1m의 해상도로 리샘플링하였다. 본 연구에서 위성영상별로 클래스 분리도를 측정한 결과 분리도 값이 대체로 $1,600{\sim}2,000$으로 높게 나타났다.
본 연구는 동영상 학습에서 텍스트와 이미지 제시방식이 학습자의 학습몰입, 학습만족, 학업성취에 미치는 차이를 분석하였다. 이때 텍스트 제시방식은 2~3단어로 구성된 짧은 문장형태와 키워드형태로 구분하였고, 이미지 제시방식은 상세정보와 관계정보를 모두 표현하는 이미지와 관계정보만을 표현하는 이미지로 구분하였다. 실험연구를 위해 중국 형태대학교 1학년 167명을 텍스트와 이미지 제시방식에 따른 4가지 유형의 동영상 집단에 무선배정한 후 학습하게 하였다. 분석하기 위해 SPSS 25.0을 사용하여 다변량분산분석(MANOVA)을 실시하였다. 연구결과, 짧은 문장형태로 텍스트가 제시된 동영상을 학습한 집단이 키워드 형태의 텍스트가 제시된 동영상을 학습한 집단보다 학습몰입, 학습만족, 학업성취가 통계적으로 유의하게 높았다. 둘째, 상세정보와 관계정보를 모두 표현하는 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단이 관계정보만 표현하는 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단보다 학습몰입, 학습만족, 학업성취가 통계적으로 유의하게 높았다. 짧은 문장형태의 텍스트와 관계정보만 표현한 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단의 종속변인 평균이 가장 높았다. 반면에, 키워드 형태의 텍스트와 관계정보만 표현한 이미지가 제시된 동영상을 학습한 집단의 종속변인 평균이 가장 낮았다. 이러한 결과는 교수자 내레이션이 포함된 동영상을 설계할 때 이미지와 텍스트의 제시할 때 시사점을 준다.
내용 기반 영상 검색(CBIR)은 영상 내용의 특성 기술을 이용하여 영상을 저장하고 검색하는 기법이다. 좀더 정확한 영상 검색을 지원하기 위하여 영상 내용을 좀 더 효과적으로 기술할 수 있는 특성의 개발이 필요하게 되었다. 현재 주로 사용되고 있는 낮은 레벨의 색상, 질감, 형태 등의 특성은 인간의 인지와 직접적으로 연관이 되지 않으며, 여러 개의 객체가 포함되어 있는 영상은 잘 기술하지 못한다는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 영상 검색 분야의 연구는 높은 레벨의 특성에 대한 연구로 진행되게 되었다. 높은 레벨의 특성은 좀 더 인간의 인지와 유사한 형식으로 영상을 기술하며, 대표적인 특성으로는 객체간의 위치 관계 표현 등이 있다. 하지만 객체간의 위치 관계 표현에 대한 이전의 연구들은 회전된 영상은 검색하지 못한다는 단점이 있다. 하지만 회전 불변(rotation invariant)은 정확한 영상 검색을 위한 특성 기술에 있어 중요하다. 본 논문에서는 객체간의 위치 관계를 효과적으로 표현하기 위한 높은 레벨의 특성인 8AB(8 Angular Bin)라는 새로운 기법을 제안한다. 8AB 기법은 회전 불변을 지원한다. 제안한 기법을 이용한 유사도 계산 및 검색 기법 역시 제안되었다. 또한 본 논문에서는 검색 시간을 단축하기 위한 검색 공간 축소 기법을 제안하였다. 이러한 기법들을 이용하여 실제 데이타와 합성 데이타를 사용한 실험을 행하여 제안된 기법의 유효성 및 검색 공간 축소 기법의 성능을 보였다.
임계값을 이용한 영상 분할은 대표적인 영상 분할 기법으로 Otsu의 임계값 결정법, Fuzzy 엔트로피를 이용한 H&W의 기법 및 Clustering을 이용한 Kwon의 기법 등 많은 방법이 있다. 대부분의 임계값 결정 기법은 영상에서 얻어진 빈도수 히스토그램의 분석을 통해서 임계값을 결정한다. 특히 Otsu의 임계값 결정 기법은 빈도수 히스토그램의 분산을 최대화하는 방법으로 임계값을 결정하는 빈도수 히스토그램에 기반한 대표적 기법이다. 하지만 영상 기술이 발전함에 따라서 하나의 임계값으로부터 영상을 이진화 하는 기법은 효용성이 떨어지고 있다. 따라서 다중의 임계값을 결정하는 효과적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 그레이 레벨간의 관계성을 파악하고 이러한 관계성으로부터 다중의 임계값을 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 효용성은 모의실험에서 다중 임계값을 사용한 분할영상을 통해서 보인다.
척추의 MR촬영은 두부 다음으로 흔하게 시행되고 있는데, 척추의 해부학 적 구조물들은 일반적으로 널리 알려져 있고 이해하기가 쉽기 때문에 척추의 MR영상을 분석하는데 큰 어려움이 없을 수 있다. 관절부위를 포함한 근골격계 MR영상에서는 MR ar디facts가 병변을 관찰하는데 장애를 초래하여 위양성 혹은 위음성의 결과를 나타낼 수 있기 때문에 빈번히 언급되고 있다. 척추 MR영상을 판독하는 데는 다른 근골격계 영상에 비하여 artifact의 빈도 나 정도는 작지만, 의외로 많은 pitfall이나 ar디fact들이 관찰된다. 척추 MR 영상의 pitall과 artifact에 대한 정확한 인지와 이해가 필요한 이유는 MR영상에서 병변이 관찰되지 않거나 정상조직이 병변처럼 관찰될 수 있고, 또 병변의 특정을 잘못 판단할 수 있기 때문에 artifact를 교정하거나 최소화시키고, 방지할 수 있는 방법들을 사용하여 더욱 정확한 척추 MR영상의 결과를 얻는데 있다. 지면 관계상 모든 종류의 MR artifact를 언급하기 보다는 척추 MRI를 판독하면서 병변과 혼동을 주는 MR artifacts를 먼저 살펴보고, 진단적 오류를 범할 수 있는 pitfall들에 대하여 알아보도록 하겠다. 여기에서는 편의상 MR 촬영과 관계된 artifact들만을 artifact라고 하고 MR artifact와 직접적으로 연관이 없으면서 위양성이나 위음성을 초래할 수 있는 pitfall이나 variant를 pitfall로 묵어서 설명하겠다.
본 논문에서는 실린더 파노라믹 영상을 생성하기 위한 효율적인 알고리즘을 제시한다. 먼저 영상 정렬 시 실린더와 영상간의 관계를 이용한 영상의 중심으로부터 같은 거리에 있는 영상 스트립을 비교하는 효율적인 영상 정렬 알고리즘을 기술하고, 원과 원에 접하는 다각형간의 관계를 이용하여 이분법으로부터 초점거리를 정확하게 추정하는 방법을 설명한다. 본논문에서 제안하는 알고리즘은 카메라 운동에 대한 제약점은 있지만, 빠르고 간단하기 때문에 실제 응용에서 효과적으로 사용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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