최근엔 대부분의 PET-CT영상의 감쇠보정은 많은 강점을 가지고 있는 CT를 기반으로 사용하고 있다. 하지만 CT 검사때 metal artifact가 발생하게 된다면, PET 영상에서 영향을 주게 된다. 이에 본 논문에서는 감쇠보정 영상의 count와 비감쇠보정 영상의 count의 비를 통하여 보정계수($e^{-{\mu}x}$)을 구하였고 이를 통해 측정 SUV에 대입하여 실제 SUV를 추정하는 방법에 대하여 고찰해보았다. 실험장비로는 본원에서 사용하고 있는 Biograph mCT S(40)_SIMENS을 촬영 장비로 이용하였고, phantom은 micro phantom을 사용하였다. 팬텀 실험방법은 micro phantom에 metal artifact를 발생시켜 촬영한 뒤 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상으로 재구성하였다. 그리고 SIMENS 사의 Sygo.via VA11A 프로그램을 이용 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상의 count를 측정하고 이를 통해 보정계수를 구하여 Metal artifact 발생 부위와 Metal artifact 발생 직전 부위의 보정계수를 비교 분석해 보았다. 임상영상에서는 본원에 내원한 환자 10명($66{\pm}15$세)의 데이터를 이용하여 여러 장기의 평균 보정계수를 계산하였고, Metal artifact가 발생한 연부조직의 보정계수와 metal artifact가 발생하기 직전의 연부조직의 보정계수를 비교 분석하였다. 분석결과 phantom 실험에서는 밝은 artifact 부분에서의 보정 계수는 Metal artifact가 발생하지 않은 부분에서의 보정계수보다 평균 12%증가 되게 나타났다. 어두운 artifact 부분에서의 보정계수는 발생하지 않은 부분에서의 보정계수보다 6% 감소 되게 나타났다. 또한 phantom 실험결과 본 논문에서 사용한 식을 이용한 추정 SUV가 실제 SUV와 유의미한 차이가 없다는 것을 확인 할 수 있었다. 임상영상에서는 normal 장기의 보정계수를 계산 하였고, 이를 이용한 각 장기의 평균 보정계수를 계산하여 그래프를 작성하였다. 그리고 이 결과 값을 통해 CT number가 큰 조직 일수록 보정계수도 커지는 상호 비례 관계를 확인 할 수 있었다. 또한 metal artifact시 밝은 artifact 부분의 연부조직 보정계수는 metal artifact가 발생 하지 않은 연부조직 보정계수에 비해 평균 20% 증가, 그리고 어두운 artifact 부분은 10% 감소된 것으로 나타났다. 그래프로 작성한 soft tissue 평균값과 비교 하였을 때는 metal artifact가 발생 하지 않은 연부조직에 비해 밝은 artifact 부위는 평균 19% 증가 어두운 artifact 부위는 평균 9% 감소 된 것으로 나타났다. 즉 경우에 따라 각 개인의 보정계수를 계산 할 필요 없이 그래프로 작성한 평균값을 간편하게 활용 할 수 있을 것으로 사료된다. 이와 같이 실험결과로 보아 본 논문에서 제시하였던 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상에서의 count의 비를 통해 metal artifact가 발생하지 않는 부위의 보정계수와 발생한 부위의 보정계수를 구하고, 이를 활용하여 측정 SUV에 대입하여 실제 SUV를 추정하는 방법 역시 metal artifact 발생 부위의 더 정확한 정량분석 위하여 고려 해볼 수 있는 대안이 될 수 있을 것이라 사료 된다.
광범위한 지역을 관측하기 위한 많은 종류의 위성들이 발사되어 지구를 관측하고 있다. 이러한 위성들은 영상정보 이외에 천체력 자료, RPC 계수 등과 같은 위성궤도와 관련 정보들을 제공하고 있다. 위성에서 제공하는 이러한 궤도정보를 활용할 경우 영상의 가하보정에 요구되는 기준점을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 RADARSAT-l SAR 위성영상을 대상으로 동일궤도에서 촬영된 다중 위성영상들의 효과적인 기하보정을 위하여 기준영상에서 단일기준점 및 천제력자료를 활용하여 위성궤도를 모델링하고, 이를 기반으로 동일궤도상에서 취득된 인접영상의 기하보정기법을 기술하였다. 정확도 평가를 위해서 본 연구에서 제시한 기법으로 생성된 기하보정영상을 Erdas Imagine에서 처리한 기하보정영상과 비교하여 정확도를 평가하였다.
투과전자현미경(transmission electron microscopy)에서 특정 투사각에서 획득한 2차원으로의 투사 영상의 열을 사용하여 세포와 같은 물질의 3차원 구조를 복원한다. 이때 전처리 과정으로 2차원 투사 영상의 정확한 영상 정렬과 밝기 보정이 필요하다. 본 논문에서는 기준점(fiducial marker)을 사용한 정렬 방법을 이용하여 영상열을 정렬하고, 수십 장의 영상들의 상이한 밝기 특성을 일정하게 보정하는 방법을 제시하였다. 영상의 투과율 모델에 근거하여, 영상의 주변부의 밝기 정보를 사용하여 각 영상의 조명을 일정한 값으로 조정하고 투사각에 따라 대상의 밝기가 일정하게 변동하도록 밝기 보정을 수행하는 알고리듬을 제시하였으며, 실제 투과전자현미경으로부터 얻은 영상열을 사용하여 밝기 보정 알고리듬의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 모바일 폰 카메라의 적용을 위한 자동백색보정(Auto White Balance, AWB) 기능 중에서 단색영상에 대한 탈색 현상과 색상의 왜곡을 막기 위한 단색영상 검출 알고리즘을 제안하였다. 기존의 자동백색보정 기능은 복합영상의 경우에는 정상적으로 자동백색보정이 수행되었지만, 입력영상이 단색이거나 단색이 상당량 포함되어 있는 영상이 입력되는 경우에는 해당 색상이 탈색되거나, 입력영상의 색상 성분에 의해서 자동백색보정의 결과가 왜곡된 색상으로 나타나는 문제점이 발생하였다. 본 논문에서는 자동백색보정 수행 시 상기 단색영상에 대한문제 점을 해결하기 위하여 입력 영상의 색상정보에 대한 히스토그램 데이터를 이용한 단색영상 검출 알고리즘을 개발 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 자동백색보정 기능에 추가적으로 적용된다면 더욱 향상된 기능의 자동 백색보정이 수행될 수 있을 것이라 기대한다.
최근 유비쿼터스 환경에서 프로젝터를 기반으로 사용자가 원하는 위치에 영상을 제공하는 유비쿼터스 디스플레이 연구가 진행 중이다. 프로젝터는 투사방향에 따라 영상의 왜곡이 발생함으로써, 프로젝터 기반의 유비쿼터스 디스플레이는 왜곡된 영상을 보정하는 것이 매우 중요하다. 영상 보정을 위한 기존 연구는 특정마커를 설치하거나 특정 패턴의 영상을 투사하는 등의 선행 작업을 통해 기하보정을 수행한다. 이 방법들은 투사방향이 변화될 때마다 선행 작업을 요구하므로 실시간 기하보정을 수행할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문은 특정마커나 카메라와 같은 별도의 장치 없이도 투사되는 방향에 따라 영상의 왜곡 정도를 예측하여 실시간으로 보정된 영상을 제공하는 기하보정 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 특정 보정장치를 사용하지 않고 보정함으로써, 약 27fps의 빠른 처리속도를 가진다. 또한 상용 리모컨을 사용하여 프로젝터의 투사방향을 쉽게 제어하는 편리한 인터페이스를 제공한다.
Landsat 7은 SLC의 기계적 결함으로 인해 2003년 5월 31일 이후로 SLC-off 상태에서 영상을 취득하고 있으며, 이로 인해 Landsat 7 영상을 활용하기 위해서는 추가적인 보정작업이 필요하다. 본 연구에서는 SLC-off 영상을 보정할 수 있는 Gapfill 함수를 이용하여 Landsat 7 SLC-off 영상을 보정하고, 비슷한 시기의 Landsat 5 영상과 비교하였다. 기준영상 없이 SLC-off 영상을 복원하여 보정영상을 제작함으로써 SLC-off로 인한 누락 영역의 화소가 대부분 복원되었으며, 부자연스러운 노이즈가 없는 영상을 얻을 수 있었다. 또한 보정영상의 토지피복분류를 수행하고, 기준영상을 이용한 분류결과와 비교를 통해 기준영상 없이 보정된 SLC-off 영상의 활용 가능성을 제시할 수 있었다. Landsat 7 SLC-off 보정영상은 주기적인 Landsat 영상의 취득이 어려운 여건을 개선할 수 있을 것이며, 대규모 지역의 변화탐지 및 영상분류는 물론 소규모 구름 등과 같이 국지적으로 발생한 영상 손실의 복원이 가능할 것이다.
항공관측으로 얻어지는 디지털 영상은 지리정보로써의 가치를 가지기 위해서는 정밀하게 정사보정되어야 한다. 항공영상의 자동 정사보정을 위해 카메라와 함께 설치된 GPS/INS (Global Positioning System/Inertial Navigation System) 자료와 LIDAR (LIght Detection And Ranging) 지표고도 자료를 이용하였다. 본 연구에서 635개 항공영상이 생산되고 LIDAR 자료는 정사보정에 적용하기 위하여 격자영상 형태로 변환되었다. 영상 전체적으로 일정한 명도를 가지기 위해서, flat field 수정을 영상에 적용하였다. 영상은 내부방위와 GPS/INS를 이용한 외부방위를 계산하여 기하보정되고, LIDAR 지표고도 영상을 이용하여 정사보정되었다. 정사보정의 정도는 임의의 5개 영상과 LIDAR 반사강도 영상에서 50개 지상기준점을 수집하여 검증되었다. 검정된 결과로써 RMSE (Root Mean Square Error)는 화소 해상도의 단지 2배에 해당하는 0.387 m를 도출하였다. 높은 정도를 가진 자동 항공영상 정사보정 방법은 항공영상 산업에 적용 가능할 것이다.
본 논문에서는 특징점 기반 색상보정을 이용한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 보인다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 이용하였다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하였고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법으로 추정하였다. 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정했다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 올랐고 Bit rate는 14% 정도 절감되는 효과를 확인 하였다.
2002년 5월 촬영이 시작된 SPOTS 영상은 공간해상도가 2.5mX2.5m로 고해상도이면서도 촬영폭이 광역적이어서 다양한 활용이 가능하다. SPOT5영상을 보다 유용하게 활용하기 위해서는 단순 기하보정 보다는 높은 정확도를 얻을 수 있는 정사보정이 요구된다. 보정영상의 정확도에 영향을 미치는 요소로는 지형, GCP, DEM등이 있다. 본 연구에서는 다른 조건들은 동일하게 하고, 자료 구축에 많은 시간이 소요되는 DEM(수치표고모델)의 축척만을 달리하여 보정 영상의 정확도를 비교하였다. 그 결과 DEM의 축척 변화가 보정 영상에 미치는 영향은 미비한 것으로 나타났다. 따라서 작업의 효율성을 고려할 경우에 소축척의 DEM을 사용하는 것이 바람직하다.
그래픽스 분야에서 다양한 재질을 사실감 있게 표현하려는 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 다양한 재질의 반사특성을 측정하는 방법들이 시도되고 있고 이때 광디텍터로 디지털카메라를 이용하면서 HDR 영상으로부터 광량을 추정한다. 그러나, 디지털카메라는 분광광도계와 달리 컬러보정이 필요하며 이로부터 생성된 HDR 영상 역시 컬러가 보정되어야 한다. 본 연구에서는 일반적으로 HDR 영상을 생성하기 전에 LDR 영상들의 컬러를 보정하는 방법의 문제점을 제시하고, 직접적으로 HDR 영상의 컬러를 보정하는 HDR-레벨 컬러보정 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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