본 논문에서는 이진 영상에서 일부 정보가 손실된 경우에 히스토그램을 분석하여 구간을 분할한 후, 오츠 이진화와 퍼지 이진화 기법을 적용하여 원 영상을 이진화 한 후에 홉필드 네트워크를 적용하여 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 그레이 영상에서 히스토그램을 분석하여 픽셀 값의 변화의 폭이 큰 부분들을 분석하여 구간들을 분할하고 변화의 폭이 큰 부분의 지점에 속하는 영역은 오츠 이진화 기법을 적용하여 이진화하고 그 외의 구간들은 퍼지 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화 한다. 그리고 이진화 된 영상을 홉필드 네트워크를 적용하여 학습한다. 실험 영상에 정보 손실이 발생한 영상을 대상으로 제안된 방법을 적용한 결과, 대부분의 정보 손실이 있는 영상에서 모두 복원되는 것을 확인하였다.
광원 및 조명이 미약한 환경에서 획득된 저조도 영상은 인지적 및 색 왜곡적 측면에서 취약점을 가진다. 영상의 색 복원을 위한 연구인 색 항등성 기법은 저조도 환경에 적합하지 않기 때문에 저조도 영상을 대상으로 적용할 경우에는 좋은 성능을 내지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 저조도 영상의 색 복원을 위한 톤 매핑 및 색 항등성 기법에 대해 분석한다. 톤 매핑 기법은 저조도 영상의 밝기를 개선해 색 항등성 기법의 적용을 가능하도록 하기 위해 사용되며, 이후 다양한 색 항등성 기법을 밝기 조절된 저조도 영상에 적용해 색 복원에 적합 여부를 판단한다.
본 연구의 목적은 태양 코로나 구조를 분석하기에 적합한 영상처리 기법을 찾는 것이다. 이를 위하여 우리는 IDL(Interactive Data Language)에 내장된 여러 가지 영상처리방법을 SOHO EIT 영상에 적용하였다. 우리는 영상처리를 위하여 단일 영상처리 방법과 2단계 영상 처리 방법을 사용하였다. 단일 영상처리 방법으로 히스토그램 평활화(Equalization), 주파수 필터링, 경계선 강화기법(Sobel, Robert) 등을 사용하였다. 2단계 영상처리 방법은 단일 영상 처리 방법에서 효과적이었던 방법들을 두 가지 이상 순차적으로 적용하는 것이다. 본 연구를 통하여 우리는 2단계 영상처리 방법(예, 저주파 필터 + Sobel + 히스토그램 평활화)이 단일 영상처리 방법 보다 코로나 루프 구조를 잘 보여주는 것을 확인하였다. 이 연구 결과가 태양 코로나 구조 연구에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 중심이동과 국부기저영상을 이용한 동작인식 기법을 제안하였다. 여기서 중심이동은 1차 모멘트 평형에 기반을 둔 것으로 위치나 크기 변화에 강건한 동작영상을 얻기 위함이고, 국부기저영상의 추출은 독립성분분석 기법에 기반을 둔 것으로 각 동작들마다에 포함된 통계적으로 독립인 동작특징들의 집합을 얻기 위함이다. 특히 국부기저영상을 빠르게 추출하기 위해 뉴우턴(Newton)법의 고정점 알고리즘에 기반을 둔 독립성분분석을 이용하였다. 제안된 기법을 240*215 픽셀의 160(1명*10종류*16동작)개 동물표현의 수화 동작영상을 대상으로 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 척도들을 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 제안된 기법은 국부고유영상을 이용한 방법과 중심이동을 거치지 않는 국부기저영상을 이용하는 기법보다 각각 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
Yongmin Chang;Yoo, Done-Sik;Kim, Tae-Hun;Kim, Yong-Joo;Kang, Duk-Sik;Robert B. Clarkson
한국의학물리학회지:의학물리
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제10권1호
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pp.23-32
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1999
자기공명영상과 relaxogram 기법을 통합적으로 운용하는 새로운 기법을 도입하여 인체나 생체에서의 지방성분을 연구하는데 매우 우수한 기법을 개발하고자 하였다. 본 기법을 검증하기 위하여 미리 성분비를 알고 있는 phantom들을 제작하여 자기공명영상과 역 라플라스 변환에 기초한 CONTIN 기법을 적용하였다. phantom 들은 근육내에 미세한 형태로 존재하는 지질을 모방하도록 제작하였으며 정확한 분석을 위해 400 MHz NMR 장비를 이용하여 혼합된 두 물질의 양성자 스핀 밀도의 차이를 먼저 분석하여 성분비 계산시 보정인자로 사용하였다. 자기공명영상은 스핀반향기법을 사용하여 반복시간 (TR)을 달리하며 45개의 영상을 획득하였고 얻어진 영상들은 CONTIN 기법을 사용하여 분석하였다. 분석 결과로 얻어진 relaxogram 으로부터 스핀이완시간의 분포 및 상대적인 성분비를 계산하였다. 스핀밀도의 차이를 보정한 후의 실제 성분비와 본 기법으로부터 계산된 성분비는 $\pm$7% 오차내에서 서로 잘 일치하는 결과를 보였다. 결론적으로 자기공명영상과 relaxogram 기법을 통합적으로 운용하는 경우 자기공명영상의 대조도만으로는 분석이 불가능한 미 세 지질의 함량 및 분포를 매우 우수한 정확도를 가지고 분석할 수 있을 것으로 사료된다.
유도초음파는 구조물의 장거리 탐상에 널리 사용되고 있으며 탐촉자의 중심주파수와 판의 두께에 따라 유도 초음파의 군속도가 바뀌는 어려움으로 인하여 최근에 많은 연구자들에 의해 유도초음파를 이용한 판과 같은 구조물 진단에 토모그래피 영상화기법에 관심을 기울이고 있다. 기존에 개발된 영상화 기법으로는 Delay and Sum영상화 기법이 있으며, 수 년간 판 구조물 영상화 기법의 알고리즘으로 이용되었다. MVDR(Minimum Variance Distortionless Response) 영상화 기법은 초음파의 산란특성을 고려한 영상화 기법으로써, 빔의 특성이 영상화 알고리즘에 적용되어 Delay and Sum 영상화 기법보다 향상된 영상을 판구조물에 존재하는 홀 결함 영상을 통해 비교 분석하였다.
본 연구에서는 영상레이다 (SAR)의 영상품질 분석 변수 및 확장 보간법, 배경레벨 제거 기법 등의 분석 기법을 정의하고 이를 바탕으로 SAR 영상품질 분석 툴을 개발하였다. 개발된 SAR 영상품질 분석 툴은 크게 점 표적 분석 (PTA) 모듈, 분산 표적 분석 (DTA) 모듈, 모호성 분석 (AMA) 모듈, NESZ 분석 (NESZA) 모듈, 총 4개의 주요 모듈로 구성된다. 개발 툴은 SAR 제품 파일 포맷에서 다양한 시스템 파라미터 추출하고, 이를 바탕으로 임펄스 응답 특성, 방사 성능, 모호성 등의 SAR 영상 품질 변수를 계산한다.
컴퓨터를 활용하여 사진영상을 얻는 기술은 여러 분야에서 많은 응용이 이루어지고 있는데, 그 중에서도 광선추적기법은 가장 많이 쓰이면서도 현실감 있는 사진영상을 얻는 음영처리 기법중의 하나이다. 하지만 영상이 복잡해짐에 따라 컴퓨터로 처리하는 시간도 그만큼 많이 소요되는데 슈퍼컴퓨터 상에서 병렬처리기법을 적용함으로써 처리시간을 상당히 줄일 수가 있다. 본 논문에서는 IBM RS/6000 SP 슈퍼컴퓨터를 활용하여 순차적 광선추적 알고리즘을 메시지 교환방식을 통한 병렬처리 기법으로 성능분석을 하고자 하였다. 실험을 위해서 슈퍼컴퓨터의 노드수를 최대 16개까지 증가시켜 가면서 복잡한 영상에 대해 병렬 광선추적 알고리즘의 성능분석을 하였고, 메시지 교환방식 중에서 블락킹 통신과 비블락킹 통신에 대해서 그 성능을 각각 비교하였다.
캡술내시경은 식도부터 항문까지 소화기관 전체를 한번에 촬영할 수 있는 의료기기로, 한번의 검사에 평균 8~12 시간 정도의 길이와 5만장 이상의 프레임으로 구성된 영상을 생성한다. 그러나 생성된 영상에 대한 분석은 수작업으로 진행되고 있어, 캡술내시경 영상 분석 자동화에 대한 기술적인 수요가 높아지고 있는 추세이다. 이를 위해, 캡슐내시경 영상 분석에 대한 많은 연구가 진행되고 있는데, 본 연구에서는 그 중에서도 폴립 영상에 대한 검출 자동화 연구에 주목하였다. 폴립이란 위장관 내에서 발견될 수 있는 융기성 병변으로, 많은 연구에서 기계학습 혹은 딥러닝 방식을 적용하여 이를 검출하기 위한 연구를 수행하였다. 그러나 캡슐내시경 영상의 특성상, 병번이 있는 영상이 굉장히 적기 때문에 일반적인 딥러닝 방식의 적용으로 좋은 성능을 내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 폴립 검출 컨볼루션 신경망 설계를 위한 멀티 스케일에 대한 원형 검출기법을 결합하여 폴립이 의심되는 영역을 추출해주는 특징 추출 기법으로, 수집한 데이터 150장에 대한 실험한 결과 약 82%의 성능을 보였다.
중저해상도 광학영상의 순간시야각(instantaneous filed of view -IFOV)에 포함되는 공간에는 반사특성이 상이한 두 개 이상의 지표물이 존재하는 경우가 대부분이다. 영상분류와 같은 기존의 영상처리기법에서는 하나의 화소가 단일의 지표물을 대표한다는 가정에서 접근하였으나, 최근 화소의 혼합정도를 세분하는 분광혼합분석(spectral mixture analysis)기법이 개발되고 있다. 분광혼합분석법을 이용하여 혼합된 화소에 포함된 지표물을 분해(unmixing) 하고 그 효과를 분석하고자 하여 경기도 광릉국립수목원의 시험림 지역을 대상으로 Landsat-7 ETM+영상을 이용하여 선형혼합 모델을 적용하였고, 그 결과 각각의 화소를 6개의 End-member의 혼합비로 구분하였다. Endmember의 비율을 나타낸 영상을 분석하여 점유비율에 따른 활엽수와 침엽수의 구분을 할 수 있었고, 각 임상별의 특징도 얻을 수 있었다. 특히 침엽수의 경우 그림자의 효과가 높다는 특성도 파악 할 수 있었다. 분광혼합분석법은 기존의 전통 분류방법과는 달리 다양한 산림의 정보를 추출해 낼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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