정합, 비교. 분류 지문의 처리에 있어 지문 영상의 품질은 처리 결과의 정확성에 직결되므로. 지문 영상의 품질을 측정하는 방법과 함께 좋지 않은 품질의 영상을 개선하기 위한 다양한 방법이 연구되었으며, 또한 지문 영상의 상태에 영향을 적게 받는 지문 처리 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 지문 영상의 상태를 통한 영상의 품질 측정 방법과, 그를 통한 지문 처리의 정확도의 변화를 측정하였다. 지문 품질 측정은 지문 영상에서 융선의 윤곽과 방향을 통해서 표준적인 지문 영상의 기준에 부합하는가를 검사함으로써 지문의 입력 상태를 측정하여 부적합한 지문 영상을 제외한다. 지문 정합은 특징점 분석을 통한 하우스도프 거리를 측정하였다. 실험 결과 나쁜 품질의 지문이 제외된 집합은 원 집합과 비교하여 일치 지문과 비일치 지문의 집합 사이에 약 1.7의 거리 증가가 있었다.
본 논문에서는 3 차원 영상시스템의 성능향상을 위한 깊이영상의 여러 후처리 필터들의 성능을 비교 실험한다. 성능비교를 위해 현재 3D-ATM 에 쓰이고 있는 dilation 필터와, 경계값 보존에 탁월한 성능을 보이는 bilateral 필터, 그리고 깊이영상의 특성을 이용한 depth boundary reconstruction 필터를 선정하였다. 본 논문에서는 위 제시한 필터들의 특징에 대하여 소개하고, 이들 필터들이 3 차원 영상 시스템의 깊이영상에 적용되었을 때 어느정도 성능향상을 보이는지 비교 분석한다.
뇌 MR 영상의 분석을 통해 질환을 자동적으로 진단하고 판별을 하기 위한 전처리 과정으로 정상인의 MR 영상 모델과 현재 고려되어지는 대상 영상과의 비교 작업이 요구된다. 이를 통해 보다 정확한 질병에 대한 근거를 제시함으로서 진단이 가능하게 된다. 이러한 비교 작업을 위해 우선적으로 해결해야 하는 것이 현재 대상 영상이 정상인의 MR 영상 시리즈 중 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별해야 한다. 실질적으로 뇌 MR 시리즈는 영상의 특징에 따라 크게 몇 개의 그룹으로 분류된다. 그루핑 결과 뇌척수액이 존재하는 그룹은 또 다시 4 종류의 세부분류로 나누어지는데, 본 논문에서는 이 뇌 척수액의 모양에 따라 분류하는 알고리즘을 소개한다.
뇌 MR 영상에서 질환을 자동적으로 진단하고 판별하는 작업은 정상인의 뇌 영상과의 비교를 통해서 가능하다. 정상인과의 뇌 영상 비교를 통하여 보다 정확하게 질병에 대한 근거를 제시할 수가 있기 때문에 이러한 접근 방법들이 여러 의료영상 연구 분야에서 시도되고 있다. 정상인의 뇌 영상과의 비교를 위해서는 우선적으로 해결되어야 하는 것이 현재의 대상 영상이 정상인 뇌의 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별하는 문제이다. 따라서 본 연구는 이러한 뇌 매핑에 사용될 수 있는 특징들을 추출하기 위한 것으로, 뇌 매핑에 사용되는 특징들을 추출하기 위해서 뇌 MR 영상으로부터 대리영역, 뇌영역, 뇌척수액영역 그리고 눈영역을 분할한 후 이들의 윤곽선, 최소사각형과 각 영역들의 픽셀 정보들을 찾아낸다. 이는 추후 연구할 뇌 매핑을 위한 대분류에 사용될 수 있다.
표면영상유속계측법(Surface Image Velocimeter; SIV)은 영상분석기법의 일종으로 하천 표면의 유동을 영상저장장치로 기록하고 연속되는 이미지상의 입자이동을 계산하여 유속을 산정하는 방법이다. 그러나 표면영상유속계를 활용한 유속분석과정에서 현장 상황에 따라 많은 오차 요인들이 있을 수 있기 때문에 계산한 유속 산정 결과를 그대로 사용하면 정확도가 낮아질 수 있다. 특히 야간 영상과 같은 영상의 화질이 떨어지는 경우에는 유속 산정 결과를 필터링해서 사용해야 한다. 이는 순간 유속장을 분석하는 과정에서 획득된 이미지에 따라 분석된 유속벡터가 평균 유속보다 과다하게 크거나 상관계수 값이 너무 작은 경우가 포함되기 때문이다. 이 연구에서는 제주도 외도천 외도정수장에서 2013년 5월 27일 집중호우에 의한 유출 발생 주 야간 유출영상자료를 획득하여 표면영상유속계(SIV)와 ADCP를 활용하여 유량을 분석하고, 동시에 고정식 전자파 표면유속계인 Kalesto 관측 유량과 비교 분석하였다. 비교과정에서 제주도는 댐방류량과 같은 유량의 참값이 없으므로 각각 관측기기의 상대적인 비교를 하여 경향성을 분석하였다. 분석결과 주간유출영상은 상관계수가 0.6~0.7범위에 해당하는 유속이 전체 59개의 유속벡터 중 6.8%로 나타났으며, 0.7~0.8범위가 13.6%, 0.8~0.9범위가 18.6%, 0.9~1.0범위가 61.0%의 퍼센트를 나타났다. 야간유출영상을 주간유출영상과 비교해보면 0.6~0.7범위에 해당하는 상관계수가 6.8% 높게 분석되었으며, 반대로 0.9~1.0범위에 해당하는 상관계수는 17% 낮게 분석되었다. 이와 같은 결과는 야간유출영상이 주간유출영상에 비해 영상의 질이 떨어짐을 나타내며 표면영상유속계를 적용하여 유량을 산정하는 과정에서 획득되는 영상에 따라 상관계수에 대한 합리적인 필터링 과정이 필요하다.
최근 도심지역이 급변하고 고해상도 위성영상의 보급이 증가함에 따라 고해상도 위성영상을 이용한 수치표고모델과 정사영상 생성에 관한 연구가 활발해 지고 있다. 본 연구에서는 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD, KOMPSAT2 위성영상을 이용하여 DEM 과 정사영상을 생성하였으며 USGS DTED 와 기준점을 이용하여 결과의 정확도를 비교 분석하였다. 보다 정확한 DEM 생성을 위해 자동 피라미드 알고리즘을 적용하고 영상 정합시 에피폴라 기하학을 적용하였다. 정사 영상 생성시 DTED 높이값을 이용하여 보정을 수행하였으며 생성 속도를 높이기 위하여 리샘플링 그리드를 적용하였다. 본 연구에서 DEM 과 정사영상 생성시 QUICKBIRD 와 SPOT5 의 경우 영상의 용량이 매우 커 메모리 부족문제와 알고리즘 수행 속도 저하가 발생함을 확인하였다. 이를 개선하기 위하여 DEM 생성시 정합 후보점의 개수를 줄이는 알고리즘을 고안하여 기존에 메모리 문제로 생성하지 못했던 QUICKBIRD와 SPOT5 의 DEM 을 생성하였으며 정사 영상 생성시 리샘플링 그리드를 적용하여 고해상도 정상영상 생성 속도 개선에 상당한 효과를 가져왔다. 그러나 고해상도 위성 영상의 용량이 점점 커져감에 따라 이러한 메모리 문제와 처리 속도 저하에 관한 문제는 추후 계속적으로 연구되어야 할 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서 생성한 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD DEM 의 정확도를 USGS DTED 와 비교한 결과 13${\sim}$15 m 정도의 RMS 높이 오차가 산출되었으며 생성된 IKONOS, QUICKBIRD, KOMPSAT2 정사영상을 기준점과 비교한 결과 3 m 정도의 거리오차가 산출되었음을 확인하였다.
현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 개발되고 있다. 하지만 안개가 끼거나 비가 오는 날 또는 방중에 촬영한 RGB 영상은 흐리거나 잘 보이지 않아 높지 않은 객체 탐지 결과를 보여줄 수 있다. 열 적외선 영상은 열 센서로 인해 만들어지든 영상으로 RGB 영상에 비해 기상조건이나 촬영 시간대에 상관없이 취득 될 수 있다. 본 논문에서는 RGB 영상과 열 적외선 영상을 기반으로 객체 탐지 알고리즘을 수행하고 각 영상에 따른 객체 탐지 성능을 비교한다. 야간에 취득한 RGB 영상과 열 적외선 영상에 객체 탐지를 수행하였으며, 열 적외선 영상 기반 결과가 RGB 영상 기반일 때 보다 더 높은 정확도를 보여주었다. 추가적으로 밤 시간대의 RGB 영상과 열 적외선 영상을 선정하여 객체 탐지 네트워크를 튜닝하였으며, fine-tuned 네트워크를 이용하여 객체 탐지한 실험 결과 역시 열 적외선 영상이 RGB 영상보다 더 높은 객체 탐지 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
영상검색은 문자위주의 검색을 한계로, 그 내용에 기반 한 특징벡터를 이용하여 검색을 수행한다. 특징벡터간의 거리를 계산하고 그 값들에 순위를 매긴다. 이렇게 얻어진 순위 값들을 가지고 사용된 검색방법의 유효성을 검사하는데 Recall/Precision 방법이 이용되고 있다. 질의영상과 같은 군에 속하는 영상이 얼마나 검출되었는지를 검출된 영상에 기반하여 계산하거나, 영상 군에 기반하여 계산하는 방법들이다. 그러나, 검출되는 순위값의 범위를 정하고, 그 범위 내에 속하는 만족하는 값의 개수를 세는 방법을 이용한다. 따라서 주어진 두 샘플의 전체적인 경향을 비교하지는 못한다. 본 연구에서는 순위를 이용하여 비교하고자 하는 두 샘플의 순위들을 결합하여 순위를 매기고 각 샘플들에 매겨진 순위값들의 평균과 분산을 이용하여 각 샘플들을 전체적으로 비교할 수 있다.
최근 산업이 발달함에 따라 영상처리 기술이 산업에 많이 응용되고 있으며, 특히 비젼 어플리케이 션과 여러 멀티미디어 어플리케이션 분야에서, 주어진 영상에서 원하는 물체에 대한 위치정보를 빠른 시간으로 검출하는 방법에 관한 연구가 많이 진행되고 있다 특히 CCD카메라로부터 얻어진 영상 정보를 이용하여 물체의 위치정보와 물체의 패턴 분류 및 특징 추출 등 여러 가지로 응용하고 있다. 물체의 위치를 검출함에 있어서 최근까지의 방법들은 원하는 물체를 찾기 위하여 영상의 모든 부분을 비교 영역으로 정하여 물체를 찾는 방법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 주어진 영상에서 물체를 찾기 위해 모든 부분을 비교하지 않고, 유전자 알고리즘과 칼라 히스토그램 인터섹션을 이용하여 물체의 대략의 위치를 찾고 그 주변에서 인접 색 히스토그램으로 물체를 정교하게 찾는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 인접 색 히스토그램과 칼라 히스토그램으로 단순히 영상의 모든 영역을 비교하는 방법에 비해 비교 횟수를 크게 줄이면서 원하는 물체의 위치를 정확히 찾을 수 있음을 알수 있었다.
영상분석의 한 분야로서 에지 검출을 이용하는 많은 분야가 있다. 영상의 에지는 입력 영상에 대한 많은 정보를 제공해 준다. 본 논문에서는 입력영상에 대한 에지검출을 통한 윤곽선 추출을 하여 각각의 픽셀에 대한 에지검출 결과값을 비교하였다. 입력영상으로는 얼굴이미지를 사용하였으며 서로 다른 이미지에 대한 Sobel Filter의 검출의 결과 데이터를 각 픽셀마다 비교함으로써 원영상에 대한 동일인임을 판단하는 기준을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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