본 연구에서는 포터블 형 X-ray 발생장치를 제작하였고, 제작된 발생장치로부터 영상증배관을 이용하여 실시간 영상획득시스템 구축하였다. 획득된 영상으로부터 인공관절 위치가 초기 영상과 차이가 있는지를 검증할 수 있는 실시간 위치오차검증 시스템을 개발하였다. 패턴 매칭 기법을 이용하여 간단히 기준영상에서 관심영역 부위의 템플릿영상을 추출하여 비교하고 싶은 비교영상과 비교하여 본 결과 500-1000점 사이의 유사도를 수치로 표시하여 유사정도를 알 수 있었고, x, y 위치와 차이가 나는 각도를 표시해 줌으로써 실시간 위치오차검증이 가능함을 알 수 있었다. 본 시스템은 포터블형이며, 자체 차폐시설을 갖추고 있다. 조사장치의 출력도 1kw의 소형으로 제작되어 이동형으로 사용할 수 있으며, 산업용의 비파괴분야 및 의료기관이 없는 외진 곳에서 발생된 응급환자의 경우 손, 발과 같은 작은 부위의 진단용 분야 등에 활용할 수 있는 유효성을 보여주었다.
이 연구는 산업현장에서 구조물의 용접부 검사를 디지털 방사선을 이용한 비파괴검사를 효과적으로 수행할 수 있도록 디지털 방사선의 밝기 교정과 중첩 영상에 따른 신호 대 잡음 비와 기본 공간 분해능을 비교분석 하였다. 평판형 용접 시험편을 대상으로 75Se 방사선원을 사용하였고 촬영 전 밝기 교정과 영상 중첩을 세분화하여 총 130장의 영상을 획득하였다. 연구 결과, 밝기 교정의 수와 영상 중첩의 수가 증가할수록 신호 대 잡음 비가 향상됨을 확인하였다. 기본 공간 분해능은 촬영된 영상 모두 기준치를 만족하였다. 산란 방사선을 대비한 납 차폐를 설치 후 촬영한 영상을 비교하여 신호 대 잡음 비가 비슷함을 확인하였다. 영상 중첩이 증가할수록 신호 대 잡음 비가 증가하지만, 방사선의 노출시간이 증가하면서 작업자의 피폭 및 작업 효율에 영향을 미치기 때문에 적절한 촬영기법을 강구 한다면 좋은 상질의 디지털 방사선 영상을 획득 할 수 있을 것으로 사료된다.
영상에서의 경계선추출은 영상의 강도의 변화를 이용한 경계영역의 가시화 기법이므로 gray level 영상이 가지는 강도를 이용하여 에지를 찾을 수 있다. 뇌 영상에는 MRI 영상과 같이 해부학적인 정보가 큰 영상과, PET 영상같이 perfusion으로 분석해야 할 영상이 있는데 그 경계가 뚜렷한 MRI 영상과 달리 PET 뇌 영상은 영상의 특성상 경계영역의 구분이 모호한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 영상의 특성에 따라 뇌 영상에서 영상 강도에 대해 등분할을 한 후 vectorgram에서 magnitude의 영역을 선택하여 영상을 분할 하였다. 그리고 PET 와 MRI영상과 현미경 영상에 대한 결과를 비교하였다. Vertcrgram은 에지정보를 가지는 영상에 대해 벡터요소를 그래프화 한 것으로 방향성에 대한 평가를 통해 영역 분할을 하였다. 이러한 PET 영상의 2차원 분할 방법은 3차원 PET 영상 분석에 응용될 수 있을 것이다.
본 논문은 움직임이나 장면에 제약되지 않는 카메라로부터 획득한 여러장의 디지털 영상을 한장의 통힙된 영상으로 자동적으로 모자이킹 하는 방법에 대해 기술한다. 우선 영상을 세그멘테이션과 레이블링으로 영상의 영역을 분할하고, 특징 점을 찾는다. 같은 영역으로 분할된 곳의 특징점을 각각의 그룹으로 하고 영역안의 특징점을 hausdorff distance를 이용영상을 비교하여 대응점을 구한 후 비선형 이승오차 최적화 알고리즘을 이용해 최적의 변환 행렬로 하나의 영상을 자동적으로 구성하는 과정에 대해서 기술한다.
본 논문에서는 깊이영상의 특징을 이용하여 깊이영상에 보다 적합한 움직임 예측방법에 대한 방식을 제안한다. 기존 컬러영상 기반으로 제안되었던 대부분의 움직임 예측 방법들이 깊이영상에 적용할 경우 local minimum 에 빠지게 되어 이에 따른 압축 성능 저하가 있음을 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점들이 깊이영상의 오브젝트 경계 영역에서 나타나게 됨을 분석하며, 이러한 문제점을 해결하기 위해 깊이영상의 경계 영역에 대해 feature matching 방식을 이용한 full search 방식을 제안한다. 실험적인 결과는 제안방식이 기존 full search 방식과 비교하여 성능은 비슷하게 유지한 채 복잡도를 크게 개선할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 영상의 다양한 특징 정보 중에서 모양 특징을 이용한 영상 검색 시스템 을 제안한다. 모양 특징을 추출하기 위한 과정은 Chain Code를 이용 경계면의 좌표와 깊이를 구하는 과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출 과정 그리고 영역의 넓이를 구하는 과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면 가지 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율 등을 특징 정보로 이용한다. 각 질의 영상들의 특징 정보와 데이터베이스에 저장된 영상들의 특징 정보들을 비교하여 유사도 순위에 따라 후보영상들이 검색된다. 실험 대상으로는 170개의 폐곡선을 이루는 이진 도형 영상에 대한 검색 실험을 실시하였으며, 실험 결과 평균 Recall/Precision이 0.65/0.81을 보임으로써 제안된 방법이 유용함을 보였다.
본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.
본 논문에서는 감시 장소의 기준 영상과 현재 영상의 블록별 특징 값만을 비교하여 영상을 검출하고 이 영상을 모바일 클라이언트로 전송하기 위해서 WAP 풀 기반 영상전송 방법을 사용하여 WIPI SDK로 구현함으로써 감시 영상의 변환과 전송을 실시간으로 구현할 수 있었다. 또한, 소형 화상 카메라를 이용하여 PC상에서 구현할 수 있도록 함으로써 저렴한 비용으로 시스템 구축이 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 잘못된 인쇄로 인한 문서상의 잡영이 생기거나 문자 훼손이 있는 문서영상을 복원 하고자 한다. 제안하는 방법은 문서영상을 스캐너로 읽어들여 잡영을 제거 한 뒤 훼손된 숫자 영상에 대해서 프로젝션을 이용하여 숫자 열을 낱낱의 숫자로 분할한다. 각각의 숫자에 대해서 크기가 일정하도록 정규화를 시킨 다음, Backpropagation을 이용하여 훼손된 숫자를 학습하였다. 학습시킨 다음 원 영상과 훼손된 영상을 각 픽셀단위로 비교하여 4-방향 마스크를 이용하여 원래의 숫자 영상으로 복원하도록 한다.
최근 압축감도 부호화라는 새로운 기술의 개발로 인하여 기존보다 더 빠른 검사시간에 자기공명영상 검사가 가능하게 되었다. 감도 부호화를 이용한 터보 스핀 에코 확산강조 자기공명영상과 비교하였을 때, 압축감도 부호화를 사용한 확산강조영상에서 영상평가와 자기공명 신호 분석을 통해 적절한 영상품질을 유지하면서, 검사시간을 줄 일수 있어 확산강조영상에서에 유용하게 사용되리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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