• 한국방사선학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.271-275
• /
• 2018

컴퓨터방사선촬영 시스템이 도입되면서 영상판은 분명 우리에게 많은 정보, 정밀한 디지털이미지 제공, 재촬영률 감소 등 상당한 이점으로 다가왔다. 컴퓨터방사선촬영 시스템의 영상판을 이용한 의료 영상 획득시 좋은 영상을 얻기 위해서는 영상판의 보관 장소 및 발광시간의 응답 특성과 잠상퇴행 현상을 인지함과 동시에 효과적인 정도관리와 화질 향상을 위해 체계적인 관리와 노력을 해야 할 것으로 판단한다. 본 연구에서는 컴퓨터방사선촬영 시스템의 영상판을 이용한 영상획득 과정에서 발생할 수 있는 자연 환경에 의한 잡음에 대하여 알아보았다. 실험 결과 시간이 지남에 따라 영상판에 잡음이 생성되며 영상의 신뢰성이 떨어지게 됨을 확인하였다. 영상판을 사용할 경우에는 4시간 이상 보관된 영상판에 대해서는 잠상소거를 반드시 실시해서 사용하고, 2회 이상 잠상소거 하는 것이 가장 좋은 방법일 것이라고 판단한다. 본 연구는 임상에서 영상판 관리 및 사용 시 정량적인 참고자료가 될 것이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.447-450
• /
• 2001

자동차 번호판 인식 시스템은 크게 세 부분으로 나뉘어 질 수 있는데 그 첫 부분이 Camera를 통해서 획득된 영상에서 번호판 영역을 추출하는 것이다. 본 논문에서는 자가용과 영업용 번호판의 배경이 모두 다른 부분과 차이를 가지고 있다는 점을 이용하여 번호판 영역 추출을 위하여 기존의 방법과 달리 Color 정보를 이용하였다. Edge 검출이나 Gray level의 변화값을 이용하지 않고 Color 정보를 이용함으로써 번호판이 구부러진 영상이나 Noise를 통해서 훼손된 영상, Contrast가 낮은 영상에도 영역 추출에 강한 성능을 나타내었다. Camera를 통해서 획득된 RGB 영상을 YCbCr Format으로 바꾸고 그 중 Cb와 Cr 정보를 이용하여 번호판 영역을 검출하고 인증과정을 거쳐서 추출된 영상이 실제로 번호판 영상인지를 확인하는 단계를 거쳤다. 실험을 통하여 주간, 야간 및 훼손되거나 Noise가 많이 발생한 영상에서도 강한 성능을 나타냄을 볼 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제14권11호
• /
• pp.355-361
• /
• 2014

본 연구의 목적은 필름/증감지 방식에서 사용된 비감도 측정 방식을 이용하여 컴퓨터 방사선영상에서 영상판의 상대적 발광량을 평가하고자 하였다. 비감도 측정을 위한 특성곡선은 균일한 알루미늄으로 구성된 11 계단의 투과도계를 이용하였다. 디지털 방사선영상을 획득하기 위한 X선 조사조건은 50 kVp, 10 mAs로 조절했다. 영상후처리 알고리즘(MUSICA)의 모든 파라메터들은 제로화하여 원본 데이터에 근사화하였고 레이저 조사분류(exposure class)는 200으로 고정하였다. 영상판의 상대적 발광량 모델링은 X선 조사후 0, 4, 8, 12, 24 시간 보관한 영상판을 이용하였다. 그 결과, 컴퓨터 방사선영상시스템의 영상판 비감도 측정에 필요한 감도점 농도는 모든 특성곡선을 상대적으로 측정하기 용이한 2000 픽셀(pixel) 값이 적합하였다. 또한 영상판의 비감도가 저하될 때 영상신호를 생성하기 위한 빛 발광량도 감소하였다. 본 연구에서 제시한 비감도 평가방법은 컴퓨터 방사선영상시스템에서 영상판의 상대적 발광량을 평가할 수 있는 기술로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
• /
• pp.318-320
• /
• 1999

본 논문에서는 디지털 카메라를 통해 얻어진 자동차 영상으로부터 이산코사인변환(Discrete Cosin Transform : DCT)를 이용한 자동차번호판 추출방법을 제안한다. 번호판은 문자와 배경으로 이루어져 있으며 번호판 내에는 문자들이 조밀하게 모여 있다는 특징과 번호판 영역이 직사각형으로 되어 있다는 것을 이용하여 DCT에 의해서 자동차영상에서 수직, 수평, 대각선 성분만을 추출한후 이 추출된 에지영상에서 코릴레이션(Correlation)을 이용하여 번호판영역을 검출하고 이 검출된 번호판영역을 투영 히스토그램(Histogram)에 의해서 날씨가 흐리거나 아주 밝거나 밤에 찍은 영상들에 대해서는 번호판 추출이 힘들었다. 그러나 제안된 본 논문은 날씨와 납과 밤에 상관없이 일관된 번호판 영상을 추출할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
• /
• pp.415-417
• /
• 2001

본 논문에서는 주차 단속의 자동화를 위해 입력된 차량 영상으로부터 번호판 영역의 복합 색상 정보와 명암 벡터를 이용하여 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 명암도 영상에서는 번호판 영역의 숫자나 문자와 배경간의 명암도 변화는 뚜렷하게 나타나고, 다른 영역에 비하여 명암벡터의 밀집도가 높다는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징을 이용하여, 번호판 영상의 하측 라인부터 명암 벡터의 부호 변화가 임계치 이상으로 나타나고, 자가용 또는 영업용 번호판 색상이 일정 수준으로 검출되는 구간을 번호판 영역으로 검출하고 이를 기준으로 대략 박스를 설정한다. 정교한 번호판 영역은 수직 소벨 에지 영상의 프로젝션으로 추출한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위하여, 다양한 시간과 장소에서 촬영되고 차량 주변의 복잡한 배경이 충분히 포함된 총 100장의 주차 단속 영상을 사용하였다. 실험 결과, 명암벡터와 색상정보를 함께 사용한 제안한 방법 이 명암벡터만을 사용한 방법에 비해 약 10% 향상된 97%의 번호판 추출률을 보였으며, 차량 종류의 자동 구분도 가능하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
• /
• pp.476-478
• /
• 1999

본 논문에서는 신경망을 이용하여 자동차 번호판을 찾는 방법을 제안한다. 신경망은 영상의 윈도우들을 분석하기 위한 필터로 사용되며 이 윈도우가 번호판을 포함하는지의 여부를 결정한다. 후 처리기는 필터링된 영상들로부터 번호판의 최종 위치를 지정한다. 신경망을 이용한 필터링 방법은 잡음이 많은 영상과 해상도가 ？은 영상을 처리할 때 유용하다. 주차장과 도로상에서 자동차 영상들을 실험한 결과 각각 96%와 92.0%의 확률로 번호판을 추출했다. 이 실험결과에서는 제안된 방법이 현실 세계의 상황에 유용함을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
• /
• pp.337-342
• /
• 2008

최근 들어 기존의 녹색 바탕 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만 아직 기존 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있다. 따라서 주차관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판을 통합한, 지능형 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 영상에서 번호판의 색상 정보를 이용하여 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판을 구분한다. 기존 차량 번호판인 경우에는 HSI 컬러 공간을 이용하여 이진화를 적용하며, 신 차량 번호판인 경우에는 블록 이진화를 적용한다. 이진화된 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거한 후, 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에 대해 Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 FCM 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 160장의 기존 차량 영상과 100장의 신 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
• /
• pp.139-141
• /
• 2014

지능형 차량 시스템에 있어서 교통 표지판 검출/인식은 매우 중요한 요소들 중의 하나이다. 따라서 주행 중인 차량에서 카메라로부터 취득한 영상을 이용하여 교통 표지판을 인식하는 여러 가지 영상인식 알고리즘들이 개발되고 있다. 하지만 이러한 알고리즘은 표지판의 색상 값이 날씨와 시간에 따른 조도와 컬러의 변화에 따라 성능이 크게 변한다는 점에서 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문은 환경 변화에 강인한 교통 표지판 검출 및 인식 알고리즘을 제안한다. 구체적으로, 표지판 검출을 위하여 제안하는 알고리즘에서는 색상과 형태 정보를 이용하여 교통 표지판 후보군을 찾는다. 여러 색상 임계값에 대하여 영상 피라미드 형태를 만들고, 모든 피라미드 영상들에 대해서 인식 알고리즘을 수행함으로써 실외 빛에 변화에 강인하게 한다. 교통 표지판 후보군을 찾은 후, 후보군들을 Linear SVM을 통해 학습함으로써 교통 표지판인지 아닌지 분류해낸다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 정확하게 교통 표지판을 인식하고, 동시에 실외 빛의 변화에 상관없이 강인하게 표지판을 인식함을 보여준다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.119-127
• /
• 2000

금속판/형과스크린 계측기와 CCD 카메라를 이용한 방사선영상장치가 현재 전자포탈영상에 널리 쓰이고 있다. 이 장치의 효율적인 영상획득을 위해 계측효율이 좋고, 공간분해능력이 뛰어난 금속판/ 형과스크린 계측기의 두께를 최적화할 필요가 있었다. 이 논문에서는 금속판과 형광스크린의 두께가 계측효율과 공간분해능에 미치는 영향이 연구되었다. 이 결과는 치료 엑스선 영상장치에 쓰일 수 있는 금속판/형과스크린 계측기의 최적화된 두께를 결정하는데 쓰일 수 있다. 몬테칼로 방법을 이용하여 계산한6 MV 선형가속기에서 발생되는 엑시선의 에너지 스펙트럼을 바탕으로, 여러 가지 두께의 금속판/형광스크린에 대하여 계측효율과 공간분해능을 계산하였고, 이를 실험을 통해 검증하였다. 계측효율은 입사된 엑스선의 에너지가 형광스크린에 흡수된 비율로 계산되며, 공간분해능은 흡수된 에너지의 공간 분포를 통해 계산되었다. 계측효율은 금속판의 두께에 의해, 공간분해능은 형광스크린의 두께에 의해 결정될 수 있음을 본 연구를 통해 확인할 수 있었고, 이로써 특정이용에 관련된 금속판/형광스크린의 두께에 대한 서로 보상 (trade-off) 관계에 있음을 계산과 측정결과를 통해 확인할 수 있었고, 이로써 특정이용에 관련된 금속판/형광스크린 계측기의 최적화된 두께를 산출할 수 있게 되었다. 계산을 바탕으로 CCD를 이용한 전자포탈영상장치의 시작품을 설계 및 제작하였고 팬텀을 이용하여 영상을 얻었다. 단일 프레임 영상은 노이즈가 많으나, 프레임 평균 방법을 이용하여 영상의 질을 향상시킬 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.143-147
• /
• 1998

카메라 영상에 의한 자동차 번호판 인식시스템은 영상 획득, 번호판 추출, 전처리, 문자 분리, 문자 인식 등 크게 5자기의 핵심 부분으로 구성된다. 따라서 자동차 번호판 인식시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 이들 부분들 각각의 성능의 최적화가 필요하다. 본 연구는 자동차 번호판 인식시스템의 여러 단계 중 전처리에 해당하는 번호판 영역의 이진화에 관한 연구로서, 기존의 단일 임계치 방법과 다중 임계치 방법이 해결하지 못했던 부분을 보완하는 새로운 다중 임계치 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 다중 임계치 알고리즘(Adaptive Multi-threshold Algorithm)을 사용함으로써 gray-level 번호판 영상에 대해서 보다 깨끗한 이진 영상을 얻을 수 있었으며, 또한 이 알고리즘은 번호판 영역의 밝기값이 고르지 않은 영상에 대해서도 효율적인 알고리즘 임을 알 수 있었다.