KOMPSAT-2 위성영상은 공간해상도가 우수한 1-m급 전정색 영상과, 상대적으로 분광해상도가 우수한 4-m급 다중분광 영상을 동시 취득하는 다중 센서이다. 영상융합기법의 적용을 통해 1-m급 고해상도 다중분광 영상의 취득이 가능하며, 이것은 1-m급에서 식별 가능한 객체들을 분류하고 변화 탐지하는데 활용될 수 있다. 본 연구는 IHS (Intensity-Hue-Saturation) 융합 기법의 I (Intensity) 와 $\delta$ 값을 조정함으로써 새로운 융합기법을 제안하였으며, 육안분석과 상관계수를 가지고 다른 융합기법들과 비교분석하였다. 실험 결과, 제안된 기법의 융합영상은 원본 다중분광영상과 가장 높은 상관계수를 나타내었으며, 상관계수가 유사한 웨이브릿 융합 또는 고대역 필터링과의 육안분석에서 확연히 우수한 공간 선명도를 나타내는 것으로 평가되었다.
우천시 도로에 내린 비로 인해 도로 표면에 수막현상이 일어나서 맑은 날의 도로 보다 제동력이 떨어져 빗길 사고가 빈번하게 발생한다. 이러한 빗길의 주의정보를 포함한 안전운전을 위해 운전자에게 도로 상황 안내판에 도로의 상황 및 기후정보를 제공하고 있다. 그러나 이러한 안내 정보는 국부적이고 세부적인 도로상태 정보를 제공하지 못하고 범용적이다. 이에 본 논문에서는 도로에 설치되어 있는 CCVT의 영상을 활용하여 도로 표면의 영상을 비교하여 안전운전을 저해하는 요소를 영상으로 판별하는 메커니즘을 제안한다. 영상 비교는 평상시 맑은 날의 도로 영상을 원본 영상으로 활용하여 우천시 발생하는 도로의 상태를 상황별로 나누어 판별하여 조기에 운전자에게 주의 정보를 제공하여 안전운전을 할 수 있도록 하였다.
본 연구는 교정 진단 및 치료 계획에 어려움을 줄 수 있는 측두 하악 관절 장애 증상을 보이는 환자의 cone beam computed tomography (CBCT) 영상과 파노라마 영상을 비교하여 파노라마 영상의 유용성을 알아보고자 하였다. 2008년 6월부터 2008년 11월까지 측두 하악 관절 부위의 이상 증상으로 치과 의원에 내원한 환자를 대상으로 임상 진단과 파노라마 촬영을 시행 후 CBCT로 촬영한 106명, 212개 관절을 대상으로 영상의 결과를 비교하였다. 2명의 치과의사가 하악 과두의 골변화의 양상을 관찰하여 정상(normal), 편평화(flattening), 골경화(sclerosis), 골증식체(osteophyte), 침식(erosion)으로 나누었다. 그 결과로 첫째, 검사자간 신뢰도에서 파노라마(weighted kappa: 0.714), CBCT (weighted kappa: 0.727) 각각의 영상 진단 일치도가 높았다. 둘째, CBCT 영상에 대한 파노라마 영상의 A 검사자의 민감도는 82.4%, 특이도는 58.1%였으며 B 검사자는 각각 84.3%, 61.5%였다. 셋째, 파노라마 영상과 CBCT 영상이 5% 유의수준에서 두 영상 간 판독이 동일하지 않았다. 이상의 결과는 파노라마 영상이 CBCT 영상과 비교할 때 비교적 높은 80% 이상의 민감도를 보여 측두 하악 관절 골 변화의 일차적인 진단수단으로 임상적으로 유용하게 사용될 수 있다는 것과 측두 하악 관절의 골 변화가 파노라마 영상에서 불분명한 경우 CBCT를 사용하였을 때 더욱 정밀한 진단이 될 수 있다는 것을 보여주었다.
방사선 치료시 치료계획과 실제 치료가 정확히 일치하고 있는 지를 확인하기 위해 수행하는 모의치료 영상과 포탈 영상과의 비교, 분석은 방사선 치료의 정확도를 보장하기 위한 중요한 과정이다. 본 연구에서는 이와 같은 모의치료 영상과 포탈 영상의 비교 및 오차의 정량적 분석을 위해 영상정합 방법의 하나인 챔퍼 매칭 알고리즘을 적용한 분석 프로그램을 개발하여 그 정확성과 타당성을 분석하였다. 가상의 포탈 영상을 사용하여 분석 알고리즘의 정확도를 분석한 결과, 이동에서 평균 0.64 mm, 회전에서 평균 0.32 $^{\circ}$, 스케일에서 평균 1.61% 이내의 오차를 보여 그 정확성을 입증하였고, 인체 모사 팬텀을 대상으로 한 실제 포탈 영상에서도 이동에서 평균 1.55 mm, 회전에서 평균 0.80 $^{\circ}$, 스케일에서 1.72% 이내의 오차를 보여, 본 연구에서 개발한 분석 프로그램의 타당성을 검증하였다. 본 연구를 통해 모의치료 영상과 포탈 영상의 비교, 분석에 있어 챔퍼 매칭 알고리즘을 적용할 수 있음을 확인하였으며, 개발한 분석 프로그램은 필름을 기반으로 한 모의치료 영상과 포탈 영상의 비교와 오차의 정량적 분석에 효율적으로 사용 될 수 있을 것으로 사료된다.
]일반적으로 기존의 동영상 처리 방법들은 처리 대상 동영상 데이터의 메타 데이터 정보에 기반한다. 하지만, 동영상 데이터의 메타 데이터 정보는 해당 동영상의 상세한 의미적인 정보까지 표현하는데는 한계를 갖는다. 따라서, 메타 데이터 정보에 기반한 동영상 처리 기술은 다양한 동영상 정보를 보다 효율적으로 처리하는데 한계를 갖는다. 본 논문에서는 다양한 동영상 정보들을 효율적으로 분류하기 위한 방법으로 영상 정보에 기반한 직접 분류 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 영상 분류 방법에서는 관리자가 기준으로 제시한 동영상에 대한 마이닝을 수행하여 해당 동영상의 특성정보를 추출하여 동영상 분류의 기준이 되는 동영상 특성정보 프로파일을 생성한다. 이어서, 분류 대상 동영상들에 대해서 각 동영상을 기준 동영상의 특성정보 프로파일과 비교하여 유사성을 분석하고, 이론 기준으로 각 동영상을 분류한다. 또한, 분류 과정에서의 수행 속도를 향상 시키기 위한 방법으로 통합 프로과일 생성 및 비교 기법을 제시하며, 동영상 분류 과정에서의 정확도를 높이기 위한 가중치 기반 비교 방법을 제시한다. 끝으로 다양한 동영상 데이터를 활용한 유사도 비교 실험을 통해 제안된 방법의 효율성을 검증한다.
하천의 정밀한 유량관측은 수자원의 확보 및 효율적인 관리에 가장 기본적으로 수행되어야 하며 하천유량측정에 사용되는 기존의 방법으로는 유속계를 이용하여 평수기 때의 유속을 관측하는 방법과 홍수기시에 봉부자를 이용한 관측방법이 널리 이용되어 왔다. 하지만 기존의 관측방법은 경제성 및 효율성면에서 뒤떨어지기 때문에 새로운 측정방법을 개발하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 한국수자원공사에서 개발된 전자파표면유속계를 이용하여 홍수유량을 관측하는 방법과 영상처리기술을 이용하여 관측하는 방법들이 다양하게 이용되고 있으며 본 연구에서는 표면영상유속계(SIV, Surface Image Velocimertry)를 이용하여 유량을 관측하였으며 동시에 전자파표면 유속계를 이용하여 관측된 값과 비교 분석하였다. 표면영상유속계(SIV, Surface Image Velocimertry)는 동영상 카메라를 이용하여 강이나 하천의 표면 유동을 촬영하고, 영상을 초당 30프레임으로 분석하여 변위를 구한다음 영상들의 시간 간격을 이용하여 최종적으로 표면 유속을 구하는 방법이다. 여기에 표면 유속과 평균 유속의 관계(노영신, 2005)를 이용하고, 하천 횡단면을 적용하여 유량을 산정하는 기법이다. SIV 기법을 이용하여 제주도 한천유역에 적용하여 전자파표면유속계의 관측 값과 비교한 결과 2~3m/s의 유속 분포를 보이고 있으며 통상적으로 관측된 홍수 유출시의 유속과 근사한 값을 보이고 있다. 향후 다양한 유출 사상에 대하여 SIV 기법을 적용하여 검증하고 동시에 다양한 유량 관측 기법과 비교 검토한다면 제주도의 체계적인 유량 관측 기술을 확립할 수 있을 것으로 판단된다.
Mid-Infrared (MIR) 영상은 화산 활동 및 산불로 인한 재난관측, 지표물질 관측, 해수 온도 측정과 같은 분야들에서 사용되고 있다. 그러나 MIR영역은 지표의 복사율과 대기의 영향으로 인한 변화가 매우 심하고, 낮 영상의 경우 태양 복사량에 의한 영향도 고려해야 하는 어려움이 있다. 따라서 단일밴드인 MIR영상을 이용하여 표면온도를 얻기 위해서는 영상이 취득된 시간과 장소에서 관측된 태양 복사량 및 여러 가지 대기 변수가 필요하다. 본 연구의 목적은 기존의 MIR 영상 연구가 다중밴드를 기반으로 한 것과 달리 단일 밴드의 영상을 이용하여 표면온도를 측정하는데 있다. 이를 위하여 MODIS MIR 영상을 대상으로 MODTRAN을 사용하여 MIR 영역의 대기보정 기법을 적용 한 뒤 복사전달 모델을 이용하여 지표의 복사량을 측정하였다. 획득된 지표온도 영상의 정밀도를 측정하기 위해서 기존의 온도 알고리즘인 split-window algorithm에 의해 얻어진 해수온도 영상과의 비교를 통하여 오차 원인에 대해 분석을 실시하였다. 그 결과 낮 영상의 경우 -4.19${\pm}$1.19$^{\circ}C$ 정도의 온도 차가 났으며, 밤 영상의 경우 0.5$^{\pm}C$0.39$^{\circ}C$ 정도로 비교적 좋은 결과를 보였다. 이는 낮 영상의 경우 지표의 복사율에 대한 온도의 민감도가 매우 높기 때문에 높은 오차가 발생하지만, 밤 영상의 경우 태양빛에 의한 영향이 없으므로 좋은 결과를 나타내기 때문이다. 따라서 단일밴드 MIR영상을 이용한 지표온도 추정 시 대기에 의한 영향보다 지표 복사율에 의한 영향이 높다고 추정할 수 있다.
목적 : 뇌백질 신호억제를 위한 중간시간 반전회복(Medium Tau Inversion Recovery, MTIR)영상에서 뇌회질과 뇌배질의 대조도를 다른 기법의 MR영상과 비교해 보고 뇌피질에 이상이 있는 환자에서 MTIR영상의 유용성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법 : 2명의 정상 지원자와 뇌피질 이형성증을 포함한 뇌피질 질환이 있는 21명을 대상으로 뇌회질과 뇌백질의 신호의 차이를 관심영역에서 대조도 백분율과 대조도 잡음비로 츠정하여 MTIR영상과 여러 가지 다른 MR영상을 비교하였다. 또한 시각적으로 병변이 뚜렷함, 새로운 병변의 발견여부를 시각적으로 비교 평가하였다. 결과 : MTIR영상은 다른 MR영상에 비해 대조도 백분율, 대조도 잡음비가 높아 뇌회질과 뇌백질의 신호의 차이가 가장 뚜렷하였다. 신경이주이상을 포함한 21명의 뇌피질 환자에서는 MTIR영상에서 다른 영상보다 병변이 뚜려사고 병변의 묘사(delineation)을 증가 시켰으나 새로운 병변은 발견하지 못해다. 결론 : MTIR영상은 뇌회질과 뇌백질의 대조도를 증가시키는 영상 기법이며 뇌피질을 침범한 질환을 특히 뇌피질 이형성증의 병변을 매우 잘 나타냈다. 기존의 T1강조영상 또는 3D-MPRAG에서 뇌피질-백질의 구별이 어려운 경우에는 보완적으로 이용가치가 있는 영상기법으로 생각된다.
본 논문에서는 영상에 포함된 중심 객체를 추출하는 방법에 대해 제시한다. 중심 객체는 촬영의 중심이 되어 영상의 중앙 부분에 비교적 큰 면적을 차지하는 객체로 정의하는데 영상 내용에 대한 중요한 정보를 제공한다. 중심 객체 추출을 위해 우선 입력 영상에 대해 해상도를 줄여가며 영상 분할하고 분할된 결과에 대해 계층적 영역 병합을 수행함으로써 객체가 많은 수의 영역으로 세분화되어 영상 분할되는 것을 방지할 수 있도록 하였다. 분할된 각 영역은 영상의 경계와 접하는 경계 영역과 그 외의 비경계 영역으로 분류하였다. 비경계 영역은 중심 객체에 해당될 가능성이 있는 영역으로써, 이들 중에서 영상 중심 부근에서 가장 큰 크기를 차지하는 영역이 핵심객체영역으로 선택된다. 또한 경계 영역 중에서 영상의 네 모서리에 인접하는 영역은 핵심배경영역으로 선택되어 핵심객체영역과 함께 중심 객체 추출에 이용된다. 각 비경계 영역은 핵심 배경영역및 핵심객체영역과 칼라 분포 유사도출 비교하여 배경영역과 전경영역으로 분류된다. 핵심객체영역 및 핵심객체영역과 연결성을 가지는 전경영역이 최종 중심 객체로 선택된다. 본 논문에서 제안된 방법은 비교적 복잡한 배경을 갖는 영상에 대해서도 어느 정도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
영상 보간법은 영상의 크기 변환에서 나타나는 새로운 좌표의 화소의 값을 결정하는 방법이다. 영상 콘텐츠가 대용량화되면서 고속으로 개선된 결과 영상을 생성할 수 있는 영상 보간법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 영상 해상도 개선을 위한 고속 다중 혼합영상 보간법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상의 4개의 부영상으로부터 12개의 예상되는 부족분을 추정하고, 추정된 부족분과 입력 영상을 결합한 후 보간 함수를 거쳐서 결과 영상을 생성한다. 제안하는 방법은 비교 방법들보다 PSNR에서 최대 1.9dB, SSIM에서 최대 0.052 개선된 결과를 나타내었으며, 주관적 화질 비교에서도 우위에 있음을 실험을 통해서 알 수 있었다. 알고리즘의 동작속도 비교를 통해서 기존의 방법들보다 최소 3배 이상 빠르게 동작하는 것을 알 수 있었다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선을 위한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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