본 논문에서는 디지털 카메라를 통해 얻어진 자동차 영상으로부터 이산코사인변환 (Discrete Cosin Transform : DCT) 과 코렐레이션(Correlation)를 이용한 자동차번호판 영역추출방법을 제안한다. 번호판은 문자와 문자의 배경으로 이루어져 있고 번호판 영역이 직사각현으로 되어있다는 특징을 이용하여 자동차영상을 DCT처리하여 수직, 수평성분만을 추출한 후 이 수직, 수평 성분을 가지는 영상에서 코릴레이션(Correlation)을 이용하여 번호판영역을 추출한다. 추출된 번호판영역은 투영 히스토그램(Histogram)에 의해서 번호판영역내에 있는 문자들을 분리한다. 기존의 방법과 비교하여 날씨가 흐리거나 너무 밝거나 밤에 찍은 영상들에 대해서도 우수한 번호판영상을 추출할 수 있었다.
본 논문에서는 차량 영상의 수평 및 수직 명암 값 변화 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 원형 패턴 벡터를 이용하여 번호판 내용을 인식하는 알고리즘에 관해 기술하였다. 제안된 알고리즘에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 다른 영역보다 밀집도가 높다는 특성을 이용하여 수평 및 수직 명암도 변화값을 구하여 차량영상에서 번호판 영역을 추출하며 상당히 어둡거나 밝게 입력된 영상에도 동일한 인식 성능을 얻기 위하여 밝기 보정을 수행한다. 또한, 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성을 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 계산 속도가 훨씬 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이, 또한 잡음에 크게 영향을 받지 않으면서 번호판 추출이 정확하여 실시간 처리의 가능성을 제시하였을 뿐만 아니라 번호판 영역이 불투명하거나 불규칙한 조명 상태에서도 검출이 가능하였다.
본 논문에서는 저해상도 영상에서 번호판 인식 성능 향상을 위해 번호판 검출 기술과 초해상도 복원 기술의 융합 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 번호판 검출 부분은 구조적 패턴 특징을 기반으로 하였으며, 초해상도 부분은 칼만 필터 기반 순차적 데이터 방법으로 구성된다. 제안한 융합 방법은 입력 영상에서 번호판 검출 여부에 따라 (i) 전체 영상에 대한 초해상도 복원 과정을 거친 후 고해상도 번호판 영상을 얻는 방법과, (ii) 번호판 검출 후 검출된 번호판 영역에 대해 초해상도 복원을 수행하여 고해상도 번호판 영상을 얻는 방법으로 나뉜다. 다양한 환경에서의 모의 실험을 통해 제안된 융합 방법의효용성을 입증하였다. 다양한 환경에서의 모의 실험을 통해 제안된 융합 방법의 효용성을 입증하였다.
목적 : 고감도 형광판과 필름을 이용하여 실시간으로 선량을 측정하여 IMRT 선량분포를 검증하는데 사용하는 가능성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 본 연구에서 개발한 물팬텀은 지름 25cm 아크릴 원통과 원통의 중앙부분에 삽입되는 고감도 형광판으로 구성되어 있다. 이를 사용하여 dose linearity correction factor를 구하기 위해 dmax 지점에서 6MV x-ray를 고감도형광판에 조사하여 blurring correction factor를 구하였다. CCD를 이용하여 고감도 형광판에서 나오는 영상을 수집하였다. 고감도 형광판에서 수집한 영상의 x축 profile은 RTP에서 얻은 profile과 비교하였고, 이온전리함으로 scanning한 데이터를 이용하여 고감도 형광판과 물에서 빛에 의한 산란선 때문에 발생하는 blurring effect를 교정하였다. 여기서 계산된 blurring effect factor를 고감도 형광판에서 수집된 영상에 적용하였다. 결과 : CCD 카메라는 형광판의 전 영역을 감지할 수 있고, 조사시간은 형광판의 중첩된 영상의 선량에 비례하였다. 물팬텀에서 형광판의 blurring effect 는 가우시안 분포로 표현할 수 있었다. 또한 Deconvolution kernel은 원통 팬텀에서 지름 $\pm$5cm 이내의 범위에 위치하였고, 따라서 형광판 영상으로부터의 실제 선량분 포를 뽑아낼 수 있었다. RTP 에서 계산된 선량분포와 blurring correction factor로 교정한 후 중첩시켜 얻은 고감도 형광판 영상의 선량분포는 일치하였다. 결론 : 정기적인 IMRT 선량 검증에 대한 실시간 선량측정 방법이 개발되었다. 고감도 형광판 영상과 CCD 카메라를 사용한 물팬텀으로, IMRT 치료계획에 대한 선량분포를 검증할 수 있는 가능성을 보였다.비의 회전에 의한 오차 보정, 필름의 광학적 밀도에 관한 보정 등 여러 가지 계통적 오차들에 대한 보정들이 선량분포 확인과정의 이해와 그 기준마련에 도움이 되겠지만 우리가 다룬 원점 불일치에 비해서 상대적으로 무시할 수 있었다. 마지막으로 선량분포 확인의 최종목표인 3 차원 선량분포 확인의 실제 적용을 위한 연구가 최적화 알고리듬을 이용하여 실험 중에 있다.\times$5cm, 10$\times$10cm, 15$\times$l5cm, 20$\times$20cm인 경우, 측정하여 얻은 PSF가 0.8%, 0.2%, 0.4%, 0.2%로 약간 높지만, 두 값은 매우 유사한 것으로 나타났다. 그리고, 기존의 BSF를 이용해 구한 TAR과 BJR 25에서 권고하는 PSF를 이용해 구한 TAR을 비교한 결과 field size 에 따라 약 1%-1.5% 정도로 BSF를 이용하여 구한 TAR보다 PSF를 이용하여 구한 TAR이 1.3% 정도 높게 나타났지만, 이것은 두 값의 절대적인 차이일 뿐, 실제로는 PSF를 이용하여 구한 TAR이 측정해서 구한 TAR과는 매우 유사한 값을 보여주고 있다. 결론 : 기존의 BSF를 이용해 구한 TAR과 PSF를 이용해 구한 TAR을 비교하였을 때, 약 1.3% 정도 높게 내고 있지만, 기존의 TAR보다는 PSF를 이용해 구한 TAR이 BJR 25와 잘 일치하고 있으므로 Co-60 원격치료용 방사선 조사장치를 사용할 경우 BSF보다는 PSF를 사용하는 것이 타당한 것으로 사료된다.tokines의 변화는 비록 통계학적인 차이는 없지만 비타민 C를 사용한 환자의 cytokines이 모두 사용하지 않은 환자에 비해 감소하였음을 보였다. 비타민 C는 부작용이 거의 없는 안전한 약으로서 말기 암 환자에서 비타민 C사용은 임상 증상을 호전시키는 데 도움
임상에서 자주 접하게 되는 추간판탈출증 중 분리추간판은 추간판의 성분이 원래의 수질핵과 완전히 분리되는 특별한 경우를 의미한다. 이러한 분리추간판은 척추관 내부뿐만 아니라 외부에도 위치할 수 있으며, 주변 구조물에 압력을 가하거나 신경 경로를 압박하게 되고 이로 인해 다양한 임상 증상을 유발할 수 있다. 특히 경막 내에 위치한 분리추간판의 경우, 경막절개술을 통해서만 병변을 식별할 수 있다. 따라서 수술 전에 분리추간판의 정확한 위치와 범위를 파악하는 것은 수술 계획을 세우는 데 중요하다. 자기공명영상에서 분리추간판은 초기에는 모체 추간판과 유사한 신호강도를 보이지만 이후 독립적인 퇴행 변화를 거치며 신호강도가 달라질 수 있다. 또한 대부분의 분리추간판 조각은 염증 반응의 결과로 인해 인접한 혈관발생과 육아조직의 형성 정도에 따라 다양한 정도의 주변 조영증강을 보일 수 있다. 이종설에서는 분리추간판의 다양한 영상 소견과 위치를 소개하여 환자에게 정확한 진단과 적절한 치료 방향을 제시하는 데 도움이 되고자 한다.
본 논문에서는 4S-Van에 의하여 수집된 동영상으로부터 공간정보, 특히 도로 표지판을 구축하고 갱신할 수 있는 변화탐지 기술에 대하여 소개한다. 4S-Van은 차량의 위치/자세정보와 영상을 동기화하여 취득하고 이로부터 공간객체의 위치정보를 구축하는 시스템이다. 4S-Van에서 취득한 영상으로부터 표지판을 구축하고 갱신하는 작업은 수동 입력에 의한 많은 시간을 필요로 하며, 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 영상으로부터 표지판 정보를 구축 및 갱신할 때 수동 입력을 최소화하기 위한 방법을 제안하고 시스템을 구축한 결과를 제시한다. 4S-Van 데이터로부터 객체의 위치를 결정하는 사진측량기술과 영상처리기술을 결합하여 공간객체를 인식할 수 있는 기술을 제안하였으며, 새로 취득된 동영상에서 객체의 변화를 탐지함으로써 해당객체의 정보만을 새로 구축할 수 있도록 하였다. 개발된 시스템은 표지판 정보의 효율적 구축과 갱신을 지원할 수 있다.
본 논문에서는 블럽을 사용해서 다수의 자동차 후면의 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 번호판의 문자와 배경사이의 명암도 차이를 이용하여, 입력 영상의 모든 블럽을 찾고, 찾아낸 블럽을 둘러싸는 최소의 사각형들을 구한다. 이 사각형들 중에서 일련의 경향성을 갖는 블럽 그룹을 찾는다. 찾아난 블럽 그룹이 자동차 번호판인지 아닌지를 SVM을 이용하여 확인한다. 적응적 이진화를 제외한 전처리작업을 하지 않았음에도 불구하고 번호판 검출률은 매우 높았으며, 번호판을 검출하는데 걸리는 시간도 길지 않았다.
유도초음파는 구조물의 장거리 탐상에 널리 사용되고 있으며 탐촉자의 중심주파수와 판의 두께에 따라 유도 초음파의 군속도가 바뀌는 어려움으로 인하여 최근에 많은 연구자들에 의해 유도초음파를 이용한 판과 같은 구조물 진단에 토모그래피 영상화기법에 관심을 기울이고 있다. 기존에 개발된 영상화 기법으로는 Delay and Sum영상화 기법이 있으며, 수 년간 판 구조물 영상화 기법의 알고리즘으로 이용되었다. MVDR(Minimum Variance Distortionless Response) 영상화 기법은 초음파의 산란특성을 고려한 영상화 기법으로써, 빔의 특성이 영상화 알고리즘에 적용되어 Delay and Sum 영상화 기법보다 향상된 영상을 판구조물에 존재하는 홀 결함 영상을 통해 비교 분석하였다.
본 논문에서는 획득한 차량 영상에서, 차량 번호판의 후보영역을 동적으로 할당하여 번호판을 추출하고, 이중 템플릿 매칭을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다. 차량 번호판 영역은 다른 영역에 비해 영상의 밀도값이 높다는 것을 근거로, 후보영역을 투영하여 추출된 영상의 밀도값과 기준밀도값을 비교하여 차이가 임계값 이하를 만족한 때 차량 번호판 영역으로 추출하고 만족하지 않을 때는 다음 후보영역을 투영하여 차량 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판 영역에서 문자와 숫자영역으로 분할된 입럭패턴과 표준패턴을 흑화소로 1차 매칭하고, 이 중 유사도가 높은 표준패턴과 다시 백화소로 2차 매칭하는 이중 템플릿 매칭으로 인식하였다.
이 논문은 우리나라 차량 영상에서 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 우리나라 번호판은 하단에 네개의 숫자를 포함하고 있으므로, 네 개의 숫자를 찾으면 번호판을 추출 할 수 있다. 제안하는 방법은 입력된 영상에서 숫자의 가능성을 가진 연결 요소를 검출하고 이들을 군집화 한다. 군집화 된 연결요소들을 바탕으로 숫자 네개(4-digits) 후보를 생성한다. 4-digits 후보들을 인식하여 숫자의 가능성을 측정하고, 적합도로 변환한다. 후보영역 중 적합도가 가장 높은 영역을 번호판 영역으로 추출한다. 적합도는 Perfect Metrics 방법으로 측정하였다. 제안하는 방법을 주간 영상 4600장과 야간 영상 264장으로 테스트 한 결과 각각 97.23%, 95.45%의 검출률과 0.09%, 0.11%의 오검출률을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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