본 논문에서는 볼륨데이타에서의 레이블링(labeling)을 위한 알고리즘을 제안하고자한다. 3차원 볼륨은 2차원 슬라이스 데이타의 연속으로 보고 각 슬라이스의 레이블링 정보를 바탕으로 하는 SIL(Slice Information based Labeling)방법을 제안한다. 이는 기존의 알고리즘에 비해 효율적인 메모리 사용이 가능하고 분석하고자 하는 데이타의 특성에 맞는 2차원 레이블링과의 조합이 가능한 장점이 있다. 기존 알고리즘과 제안하는 방법을 3차원 세포영상에서 비교하여 보았으며, SIL을 2차원 레이블링 CCCL(Contour based Connected Component Labeling)과 함께 볼륨데이타에 적용하여 본 결과 기존의 알고리즘 보다 약 2배 빠른 성능을 보였다. 다양한 3차원 레이블링 방법 중 적용되는 영상에 따라 각기 다른 결과를 얻었지만, 3차원 세포영상의 분석에서는 SIL 방법이 우수하다는 결론을 얻었다.
본 논문에서는 데이타 의존성과 벡터왜곡척도를 이용하여 개선된 칼라영상을 복호화하였다. 프랙탈칼라영상의 복원방법은 Zhang과 Po의 벡터왜곡척도를 이용한 RGB 칼라 성분간의 상관관계를 고려하여 부호화한 압축파일을 사용하여 수렴 될 복원영상을 부호화시 만들어진 변환표의 정보를 바탕으로 참조된 정 의 역 부분이 기존의 독립적인 반복변환에 의해 수렴되었고 참조되지 않은 부분의 정의역은 데이타의존성을 갖는 영역으로 이미 수렴된 부분에 존재하므로 마지막 반복변환시 한번만에 복호화가 가능하다. 데이타의존성 부분이 차지 하는 만큼 복호화 과정에서 불필요한 계산량이 제거되었고, R영역에서 검색한 데이타 의존영역을 G,B영역에 그대로 사용하여 고속복호화가 가능하였다.
기존의 프랙탈 영상복원은 모든 치역 블럭에 대해 반복축소변환을 수행하므로 복원시 많은 계산량이 요구되었다. 이를 개선하기 위해 각 치역 블럭마다 반복축소변환이 필요한 영역과 필요하지 않은 영역으로 구분하는 방법이 제시된 바 있다. 반복축소변환이 필요 없는 영역을 데이타 의존영역이라 하고, 데이타 의존영역이 확장될수록 반복축소변환 영역은 줄어든다. 그래서 본 논문에서는 정의역 블록의 탐색 영역을 치역과 비슷한 영역으로 제한하여, 정의역 블럭이 더 많이 중복되도록 부호화하여 데이타 의존영역을 최대화 즉, 반복축소변환 영역을 최소화한다. 반복축소변환 영역이 최소가 되는 정의역을 정의역 최소화 기법으로 정의한다. 그래서 정의역 최소화 기법을 이용하여 프랙탈 영상 복원시 화질에 거의 영향을 미치지 않고, 반복축소변환에 필요한 계산량을 감소시켜 고속 복원이 가능하다.
본 논문에서는 TFT-LCD에 사용되는 편광 필름(polarized film)의 제작 과정 중 최종 단계에서 수행되는 필름의 결함 검출 및 결함 유형을 판정하기 위한 필름 결함 검출 시스템(Film Defect Inspection System: FDIS)을 설계하고 이를 구현하였다. 제안한 시스템은 영상 세그멘테이션 기법을 이용하여 편광 필름 영상으로부터 결함을 검출하였고, 검출된 결함의 영상을 분석하여 결함 유형을 판정할 수 있도록 설계되었다. 결함 유형의 판정은 결함 영역의 형태적 특성 및 질감(texture) 등의 특징을 추출하여 템플리트(template) 데이타베이스에 저장된 기준(reference) 결함 영상과 비교함으로써 수행된다. FDIS를 이용한 실험 결과, 테스트 영상에서 모든 결함 영역을 빠른 시간 안에 (평균 0.64초), 정확히 검출하였으며(Precision 1.0, Recall 1.0), 결함 유형을 판정하는 실험에서도 평균 Precision 0.96, Recall 0.95로 정확도가 매우 높은 것을 관찰할 수 있었다. 또한 회전 변형을 적용한 경우의 결함 유형 검출 실험에서도 평균 Precision 0.95, Recall 0.89로 제안한 기법이 회전 변환에 대하여 견고함을 보여 주었다.
동영상 데이타는 2차원의 이미지가 시간에 따라 변화하는 3차원의 데이타로 볼 수 있으며, 동영상 내에 등장하는 객체 등의 컨텐츠를 효율적으로 검색하고 브라우징 하는데 복잡한 기술이 필요하다. 본 논문에서는 메타데이터가 포함된 동영상을 모바일 환경에서 효과적으로 브리우징 할 수 있는 기법을 제안한다. 대규모 메타데이터의 효율적 전송을 고려한 저장 구조 및 전송 방법을 개선하여 불필요한 네트워크 트래픽을 줄임으로서 네트워크 대역폭의 제약이 큰 모바일 환경에서도 어려움 없이 사용자 참여형의 동영상 스트리밍 서비스를 제공할 수 있는 기법을 제시한다.
본 논문에서는 영상회의를 위한 멀티미디어 하드웨어 플랫폼의 하드웨어 구조를 입출력 시스템 중심으로 제안하고, 그 구조를 대기모델로 표현하여 입출력 시스템의 동작을 분석하였으며, 영상회의 시스템의 구현을 통해 분석결과를 고찰하였다. 영상회의시에 발생되는 멀티미디어 데이타의 병목현상과 비디오 데이타의 크기, 프레임 수, 화자의 수 및 압축율의 변화에 따른 프레임의 대기 시간을 모의실험하여 실현 가능한 영상회의 수준과 문제점을 분석하였다 또 분석된 내용의 요구를 근사적으로 반영하는 입출력 시스템을 구현하고 시험하여 멀티미디어 시스템 입출력 설계시에 고려해야 할 사항들을 기술하였다.
본 논문에서는 영상회의를 위한 멀티미디어 하드웨어 구조를 입 출력 중심으로 제안 하고, 구조를 대기모델로 표현하여 시스템의 동작을 분석하였으며, 설계와구현 을 통해 분석결과를 고찰하였다. 영상회의시에 발생되는 멀티미디어 데이타의 병목 현상 과 비디오 데이타의 크기, 프레임 수, 화자의 수 및 압축율의 변화를 모의실험하여 가능한 영상회의 수준과 문제점을 분석하였다. 또 분석된 내용의 요구를 .근사적으로 반영하는 시스팀을 구현하고 시험하여 멀티미디어 시스팀 입축력 설계시에 고려해야 할 사항들을 기술하였다.
얼굴인식은 외관기반(appearance-based) 매칭기법으로 풀어야 할 문제 중의 하나이다. 그러나, 얼굴영상의 외관은 조명 변화에 매우 민감하다. 얼굴인식 성능을 향상시키기 위해서는 다양한 조명 아래에서 다양한 학습 데이타를 수집해야 하나, 실제로는 데이타 수집이 용이하지 않다. 따라서, 성능향상을 위해서 다양한 데이타를 학습시키는 것 보다 다양한 조건의 데이타를 정규화 하는 기법에 주목하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 방향성 조명 아래에서 취득한 얼굴영상을 정규화 할 수 있는 간단한 방법을 제안한다. 조명 문제는 얼굴인식 시스템에서 오류를 일으키는 가장 중요한 요인중 하나이다. 제안하는 방법을 ICR(illumination Compensation based on Multiple Linear Regression)이라 명명하였다. 본 방법에서는 다중회귀분석 모델을 사용하여 얼굴영상의 화소 밝기 갈 분포에 가장 잘 맞는 평면을 찾은 후 이 평면을 이용하여 얼굴영상을 정규화 한다. 제안하는 방법의 장점은 간단하고 실용적이며, 얼굴영상의 밝기 값 분포에 대한 평면 근사가 선형모델에 의해 수학적으로 정의된다는 점이다. 얼굴인식에서 제안하는 방법의 성능 향상을 보여주기 위해 공개 및 자체 구축 데이타 베이스에 대한 실험 결과를 제시한다. 실험 결과 두드러진 얼굴인식 성능 향상을 보여주었다.
본 논문은 스테레오 정합(stereo matching)과 마칭큐브(marching cube)알고리즘을 통합하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 여러 각도에서 획득한 영상에 대해 스테레오 정합 기술을 적용하여 3차원 형상 데이타를 획득하고 카메라 외부 파라미터를 이용하여 결합하였다. 결합된 데이타를 영상 색인을 이용하여 메쉬로 재구성한 다음 각 점에 해당하는 법선벡터를 획득하고 메쉬 평탄화(mesh smooth)의 과정을 거쳐서 데이타를 부드럽게 처리하였다. 본 논문은 3차원 메쉬 재구성에 대한 일련의 과정 및 기술을 서술하였으며, 기존의 마칭큐브 알고리즘에서 생기는 3차원 데이타의 불안정에 대한 문제를 중간 등위면(iso-surface) 알고리즘을 제안하여 개선하였다.
본 논문에서는 동일 환자에 대하여 시간차론 두고 촬영한 복부 CT 영상에서 환자의 움직임에 따른 두 영상 간 차이를 보정하기 위하여 지역적 거리전파를 이용한 자동 폐 정합 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 세 단계로 구성된다 첫 번째, 일련의 두 볼륨데이타에서 폐 경계를 추출한 후, 폐를 포함하는 최적경계볼륨을 생성하여 초기정합을 수행한다 두 번째, 초기에 촬영한 볼륨데이타에서 지역적 거리전파를 이용하여 폐 경계로부터 3차원 거리맵을 생성한다. 세 번째, 선택적 거리 측정을 통해 두 경계간에 거리차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 3명의 환자 데이타에 대하여 영상정합을 하였고, 기존의 챔퍼매칭 정합 방법과 수행속도와 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 본 제안방법은 지역적 거리전파를 사용하여 생성된 3차원 거리맵을 이용한 선택적 거리측정을 통하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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