일반적으로 디지털 영상에 대한 기존 워터마킹 기법은 기하학적인 왜곡에 허약하다. 본 논문에서는 기하학적인 왜곡에 강건한 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마킹 기법은 워터마크의 생성단계 워터마크 삽입단계, 워터마크 추출 단계로 구성된다. 워터마크 생성단계에서는 시각적으로 구별이 가능한 그레이 영상을 워터마크로 사용하며, 워터마크 삽입 단계에서는 원 영상을 콤플렉스 웨이블릿 변환하여 위상 정보에 워터마크를 삽입한다. 그리고 워터마크 추출 단계에서는 워터마크된 영상으로부터 계층적으로 워터마크를 추출하여 자기 상관관계 비교에 의해 워터마크를 추출한다. 실험 결과를 통하여 이동, 크기 변환, 회전과 같은 기하학적인 변형에도 워터마크가 추출되는 것을 볼 수 있다.
영상 이해는 컴퓨터 비전의 가장 높은 수준의 처리 기법이다. 영상을 이해하기 위해서는 위치 정보, 물체 존재정보와 같은 기본 컨텍스트들을 추출하는 것이 중요하다. 그러나 실내 환경의 영상 정보는 카메라의 흔들림이나 각도, 빛의 상태에 따라 불확실해지기 때문에 이러한 불확실함에 강인한 영상 인식 기법이 필요하다. 동적 베이지안 네트워크(DBN)는 이러한 불확실한 정보의 처리에 강인하며 장소와 물체의 관계등 고수준의 컨텍스트를 모델링하는데 좋은 성능을 보이는 확률 모델이다. 또한 DBN은 이전 상태를 추론에 활용할 수 있으므로 장소 인식과 같은 컨텍스트의 추출에 좋다. 본 연구에서는 불확실한 실내 환경 영상으로부터 영상 전처리를 통해 특징값을 추출하고, 회전이나 크기 변화에 강인한 물체인식기법인 크기불변 특징 변환기법(SIFT)을 이용하여 물체 존재정보를 추출하여 고수준 컨텍스트가 모델링된 DBN 추론으로 장소 및 물체를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 대학 실내 환경에서의 실험으로 DBN을 이용한 영상 인식기법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 웨이블릿 변환의 고주파수 에너지와 형태학적 필터링을 이용하여 분할된 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 계층적인 검색 시스템을 제안한다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해 객체의 형태 정보와 질감(texture) 방향성 및 칼라 정보를 이용한다. 본 논문에서는 객체의 형태 정보의 추출을 위하여 사용자의 질의(query)영상에서 객체의 윤곽선의 편각차분 변동율에 의한 형태 특징 벡터를 추출하고 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)의 Contrast를 질감 특징으로 추출한다. 이들 두 특징을 이용하여 1차 분류 과정을 거치고 2차 검사에서는 보다 정확한 검색을 수행하기 위하여 1차로 분류된 후보영상들에 대하여 세부 정보인 칼라 정보를 기반으로 유사도를 측정함으로써 유사한 칼라와 형태를 가지는 영상뿐만 아니라 칼라가 다른 유사한 영상에도 효율적인 검색 성능을 보였다.
본 연구에서는 조영증강 의료 초음파 영상에서 효과적인 병변 탐색을 위한 방법론을 고찰한다. 병변 영상을 포함하는 ROI 추출을 위하여 조영효과의 전이 형태에 대한 단계 분할 기법과 동적 프로젝션 데이터의 분석 기법을 제안한다. 프레임간 유사도 척도의 분석을 통하여 비정상 프레임을 제거한 후 조영제의 도달시간(AT: Arrival Time)과 확산구간을 추출하여 탐색 대상 데이터의 양을 감소시킨다. 대상구간에서 초음파 영상의 수평방향 및 수직방향 프로젝션 데이터에 대한 동적 특성을 분석함으로써 후보영역을 추출하며 마이크로 버블의 추출, 조영효과의 증가속도 및 비율 등의 요소를 고려하여 ROI 를 선별하고 그 형태를 재조정한다. 부수적으로, 대상영역에서의 각 픽셀정보에 대하여 명도변화곡선(TIC) 특성분석을 통하여 영상을 재구성하고 병변영상의 형태와 윤곽선을 추출하게 된다.
본 논문에서는 콘크리트 표면 균열 영상에서 균열의 특징들을 추출하기 위하여, 영상 처리 기법을 개선하여 균열의 특징(길이,폭,방향)들을 자동으로 추출 및 분석 할 수 있는 기법을 제안한다. 기존의 영상 처리 기법에서는 비교적 잡음이 적고 균열이 적은 영상을 대상으로 균열을 추출하는 알고리즘을 제시하였기 때문에 많은 잡음과 균열을 가지는 영상에 대해서는 균열 검출 성능이 떨어지는 경향이 있다. 따라서, 본 논문에서 제안한 균열 추출 및 분석 알고리즘은 컬러 영상에서 Histogram Stretching 기법을 적용하여 영상의 콘트라스트 특성을 향상 시킨 후, Robert 연산자를 다시 적용해 균열을 강조하고, 강조된 균열을 Multiple 연산을 이용하여 밝기 차이를 크게 한 후, 개선된 적응 이진화기법을 이용하여 균열의 후보 영역을 추출한다. 추출된 균열 후보 영역을 형상 분석과 위치 및 방향분석을 이용하여 잡음을 제거하고 균열의 특징을 분석한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 균열 검출 성능이 기존의 방법보다 본 논문에서 제안한 방법이 더 우수함을 확인하였다.
차량검출에 관한 연구는 교통량 관측을 위해서 가장 기본적이고 필수적인 요소이다. 영상을 기반으로 한 교통 정보 시스템은 다른 방식을 이용하는 시스템들과 비교했을 때 여러가지 두드러진 장점을 가지고 있다. 하지만 일반적인 영상기반 시스템에서는 기상상태에 관해서 민감하게 반응하지 못하는 단점이 있다. 악천후가 발생하는 환경에서 영상의 노이즈는 차량의 교통정보 추출에 있어서 심각한 성능의 저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 차량검출과 함께 기상 상태에 대해 영향을 덜 받는 향상된 차량정보 추출 방식을 제안 하였다. 제안된 방법은 에지를 기반으로 추출된 차량영상으로부터 비나 눈으로 인한 악천후 때문에 생긴 영상 잡음을 제거 하는 방식으로 기존의 방식에 비해 차량검출 정확도의 오류가 감소되었다. 본 논문에서 제안한 robust 한 차량검출 방법을 기반으로 하여 차량추적, 차량계수, 차종분류, 그리고 속도측정을 수행하여 각 도로의 부하르 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련되 여러 가지 교통 정보들을 추출하는데 응용될 수 있다.
본 논문에서는 퍼지 영상처리 기법을 이용하여 손뼈의 X-Ray 영상에서 손뼈의 윤곽선을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 전 처리 단계로써 감마 상관관계를 이용하여 X-Ray 영상에서 손뼈를 제외한 피부층을 제거한다. 피부층이 제거된 영상에서 손뼈를 뚜렷하게 만들기 위해 샤프닝 기법을 사용한다. 샤프닝 기법이 적용된 영상에서 손뼈의 명암대비를 선명하게 하기 위해 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching 기법을 적용한다. 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching 기법을 적용한 영상에서 Canny Edge 기법을 적용하여 손뼈의 윤곽선을 추출한다. 제안된 추출 방법을 20개의 실험 영상을 대상으로 실험한 결과, 16개의 실험 영상에서는 손뼈의 윤곽선이 정확히 추출되었고 4개의 실험 영상에서는 손뼈의 윤곽선이 손실된 상태로 추출되었다.
최근 영상 처리를 이용한 교통 정보 추출은 기존의 물리적인 장비들에 비하여 상대적으로 간단한 설치와 적은 비용으로 다양한 정보를 추출하는 장점으로 인하여 널리 연구되고 있다. 이러한 영상을 기반으로 하는 교통정보 추출 알고리즘들은 영상에서 관심 정보인 차량을 정확히 추출하는데서 시작된다. 교통 정보를 추출하는 전단계로서 영상 내에서 움직이는 차량을 검출하기 위해 많이 사용되는 배경빼기(background subtraction) 연산 후 영상 이진화 과정에서 상당한 양의 노이즈가 발생하며, 이는 교통정보의 정확도에 영향을 미친다. 이러한 노이즈는 모든 교통정보가 도로를 주행하고 있는 차량들로부터 추출됨에도 불구하고 실제 영상에서는 비도로영역의 가로수나 행인이 차량과 함께 움직임으로 검출되기 때문에 발생한다. 이를 위해 본 연구에서는 차선정보를 이용하여 도로영역을 추출함으로써 노이즈의 상당부분을 제거할 수 있었으며, 연산의 속도도 높일 수 있었다. 또한, 연속된 영상간의 비(ratio)를 이용하여 차량으로 인한 그림자의 효과를 최소화하였다.
암은 한국에서 전체 사망률의 가장 많은 원인 중의 하나이며 이 중 간세포 암은 암에 의한 사망원인 중 성별에 관계없이 위암 다음으로 사망률이 높다. 특히 $40{\sim}60$세까지 중장년 기에서의 간암 발생률은 세계에서 가장 높은 발병률을 보이고 있으며 OECD 국가 중에서 간암 사망률로 최고 수치를 기록하고 있다. 본 논문에서는 조영증강 CT 영상에서 간암을 자동으로 추축하는 방법을 제안하여 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 유용성을 확인하고자 한다. 흉부로부터 5mm 간격으로 약 $40{\sim}50$장 정도 촬영한 조영 증강 CT 영상으로부터 늑골의 정보를 이용하여 장기들의 정보만으로 구성된 내부 영역과 늑골 및 피하지방층, 그리고 배경으로 구성된 외부 영역을 구분한다. 간 영역의 정보가 포함된 내부 영역에서 명암도와 명암의 분포도, 간의 형태 및 위치 정보, 그리고 각 슬라이드를 기준으로 이전 CT 영상과 다음 CT 영상의 정보를 이용하여 간 영역을 추출한다. 간암은 추출된 간 영역에 형태기반 보간법을 적용하여 CT 촬영시 생기는 슬라이드 사이의 5mm 공간정보를 복원한 후, 각 슬라이드를 기준으로 이전 CT 영상과 다음 CT 영상의 정보와 간암이 가지는 명암도 및 형태학적 특정 정보를 이용하여 추출한다. 제안된 간 영역 및 간암 추출 방법을 전문의가 판별한 것과 비교 분석한 결과, 전문의를 보조 할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서 효율적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 내용 기반 동영상 검색을 위한 효율적이고 자동적인 특징 추출 알고리듬을 컬러 정보와 모션 정보에 대해 제안하고, 이를 동영상 검색 시스템에 적용한다. 컬러 정보의 경우 기존의 key-frame단위의 컬러 특징 추출의 한계를 극복하고, 동영상의 컬러 히스토그램 정보와 컬러의 공간분포 정보를 반영할 수 있는 컬러 특징 추출 알고리듬을 제안한다. 그리고 모션특징은 MPEG-1 동영상 내의 모션 벡터와 컬러 정보를 조합한 컬러-모션 특징을 추출하여 사용한다. 최종적으로 추출된 특징을 이용한 검색 시스템을 구현해, 제안된 알고리듬의 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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