본 논문에서는 MR 영상에서 중간형상정보를 이용한 활성형상모델 기반의 반월상 연골 자동 분할 기법을 제안한다. 첫째, 훈련집합 내의 형상 변형을 반영하기 위해 반월상 연골 통계형상모델을 생성한다. 둘째, 큰 변형을 갖는 반월상 연골의 견고한 분할을 위해 유사도에 따른 가중치 기법을 이용하여 중간형상정보 생성 기법을 제안한다. 마지막으로 활성형상모탤 적합을 통해 반월상 연골 자동 분할을 수행한다. 제안 방법의 평가를 위하여 육안평가와 정확성 평가 그리고 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가는 자동 분할과 반자동 분할 결과간의 평균거리차이를 측정하였고 이를 컬러맵으로 표현하였다. 실험 결과 평균거리차이는 내측 반월상 연골은 $0.54{\pm}0.16mm$, 외측 반월상 연골은 $0.73{\pm}0.39mm$으로 측정되었고, 수행시간은 평균 4.87초로 측정되었다.
Convex한 클러스터간의 최적의 거리와 Fuzzy Convex Clustering(FCC) 방법에 의한 효과적인 클러스터 결합 알고리즘을 제시하였다. 또한 두 convex한 클러스터간의 거리 측정 방법의 문제점인 정확성과 수행속도 개선하기 위하여 Support Vector Machines(SVM) 을 이용한 빠르고 정확한 거리 측정 방법을 제시하였다. 따라서 데이터의 부적절한 표현 없이 클러스터들의 개수를 크게 더 줄일 수 있었다. 본 논문에서는 제시한 알고리즘의 타당성을 위하여 여러 데이터에 대한 실험결과를 보여주므로서 제시한 알고리즘을 실제 영상 분할에 적용하여 다른 클러스터링 방법의 결과와 비교분석한다.
건축 구조물의 상대적인 변위 계측을 위하여 2메가 픽셀 Full HD(FHD) 해상도의 카메라와 디지털 영상상관(DIC, Digital Image Correlation) 플랫폼을 설계하고, 계측에 영향을 주는 영상 품질을 분석하였다. DIC 플랫폼은 Freescale사의 I.MX6를 기반으로 설계하였다. 영상 상관을 이용한 계측은 영상의 품질에 따라 계측 정밀도에 영향을 줄 수 있는데, 이러한 영상 품질 요인으로 영상의 밝기(brightness), 대조(contrast), 신호대 잡음비(SNR, Signal to Noise Ratio)를 분석하였다. 관심 영역(ROI, Region Of Interest)으로 설정한 부분에서 추출한 영상을 기준 영상으로 삼고, 일정 시간 경과 후 디지털 영상 상관(DIC)을 이용하여 기준 영상의 이동을 화소 및 부화소 단위로 추적 계산하여 변위를 측정하였다. 더불어 DIC 기반의 비접촉 원격 계측의 유효성을 파악하기 위하여 25m, 35m, 50m의 계측 거리에서, 영상 품질 요인 및 ROI 의 크기를 조정하여 측정을 하고 정밀도를 분석하였다.
본 논문은 광패턴 조사를 통한 능동형 수위 및 거리 측정 기법을 제안한다. 기존 압력식, 부자식, 초음파식, 레이더식 등의 수위측정기법과 달리 최근에는 수위측정의 정확성과 모니터링 편리성을 강조한 영상기반 수위측정기법이 활용되고 있다. 본 논문에서는 참조용 광패턴을 교각이나 제방 등에 동적으로 조사(照射)하고, 카메라 장치로부터 조사된 광패턴 영상을 실시간 분석 처리하여 자동 수위측정 및 조사(照射) 대상물까지의 거리측정을 위한 새로운 방법을 제시한다. 기존 방법이 교각에 기(旣) 부착된 수위표나 마커 인식을 위해 수동적으로 영상데이터를 분석하는 것이었다면, 본 기법은 교각 설치 환경에 대응하여 능동적으로 참조 광패턴을 생성하여 사용함으로써, 난시야(難視野) 환경 및 잡음 대응에 효과적이고, 포터블 형태로 주야간 이용이 가능하며, 별도 조명 설치를 요구하지 않는 등의 강건한 수위 측정을 지원한다. 본 실험은 실내 시험 환경을 구성하여 시뮬레이션 하였으며, 0.4-1.4m 거리 13.5-32.5cm 높이에서 수위 및 거리 측정을 수행하였다.
본 논문에서는 번호판 인식 시스템과 스테레오 카메라를 이용한 차량의 속도 측정 시스템을 제안하고 구현한다. 차량 번호판 인식의 결과로 나오는 특징점을 활용하여 스테레오 영상의 양안 차 정보를 추출하고 이를 이용하여 해당 특징점까지의 거리를 계산한다. 본 논문에서는 인접 스테레오 영상에서 계산된 특징점까지의 거리와 각 거리에 해당하는 시간 정보를 이용하여 차량의 속도를 측정한다. 제안한 속도 측정 시스템의 정확도를 확인하기 위해 테이프 스위치로 된 기준 측정 장비를 사용하여 속도를 비교하였다. 주간과 야간 2회에 걸쳐 실시한 시험 결과에서도 알 수 있듯이 구현된 스테레오 기반 속도 측정 시스템은 경찰청 기준 오차 범위를 만족하는 속도 측정 결과를 보였다.
감마선 공간 탐지 장치는 감마선원을 스캔하여 영상화 한 후 스테레오 영상처리기술을 적용하여 탐지선원까지의 거리를 측정한다. 또한 실제 공간의 방사선원에 대한 분포 정보를 제공해 준다. 본 논문에서는 감마선 탐지장치가 3차원 공간상에서 장치로부터 선원을 찾기 위해 스캔하는 탐지 시간을 단축 시킬 수 있도록 감마선 탐지 고속화 알고리즘을 구현하였다. 그리고 감마선 조사 시험장에서 실험을 통해 그 성능을 검증하였다. 탐지시험 결과 고속 탐지를 위한 알고리즘을 적용할 경우 단일선원을 탐지할 경우 좌 우 스테레오 영상 획득 시보다 약 35% 의 탐지 시간을 단축시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 사용자에게 방사선 공간분포 정보를 효율적으로 전달하기 위한 감마선원 분포의 입체 가시화를 구현하여 방사선원에 대한 정보를 제공할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 MPEG-7 의 특징 기술자를 이용하고, 초기 중요도 가중치를 고려한 관심영역(ROI: Region-Of-Interest) 기반의 의료 영상 검색 시스템을 제안한다. 의료 영상에서 의미 없는 배경 부분을 제거하고, 영역 추출 처리 시간을 줄이는 관심 윈도우(AW: Attention Window)를 생성하여 관심 영역 세그먼테이션을 수행한다. 또한 인간 시각에 부합하는 검색 성능의 향상을 위해 특징 벡터 거리 계산에서 영역의 초기 가중치를 설정하였다. 실험에서 구현된 시스템은 의료 영상을 효과적으로 찾아내며, 조합된 특징과 가중치를 이용한 유사도 측정으로 검색 성능이 향상됨을 보여준다.
스테레오 카메라는 거리정보의 획득 이외에 대상의 부가적인 정보를 획득할 수 있는 장점이 있어 향후 지능 로봇 시스템에 필수적인 센서로 각광받고 있다. 하지만 건물의 벽면과 같이 대상 표면에 반복적인 무늬가 있는 영역, 질감도가 낮은 영역 등에서는 기존의 기법으로는 정합이 불가능하다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 2D 레이저 거리 측정기를 활용해 국소적으로 획득된 거리정보를 신뢰도 전파스테레오 정합 기법에 융합하여 정합 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 신뢰도 전파 스테레오 정합 기법의 국부-명백함수에 Quad-tree 기반 영상분할 정보를 참조하여 레이저 측정 정보를 추가하고, 영상의 과분할 정보를 참조하여 국부-적합성 함수를 계산한다. 제안한 기법을 모의 실험영상과 실영상에 적용한 결과 질감도가 낮은 영역에서도 부분적으로 거리정보를 획득할 수 있었으며, 영역분할 정보의 사용으로 깊이 정보의 불연속성이 유지되는 것을 관찰할 수 있었다.
영상정보에 기반한 교통제어시스템의 핵심요소인 교통영상에서의 차량의 위치, 대수를 측정하는 견실한 기법을 제시하였다. 제안한 기법은, 배경영상을 제거한 차 영상으로부터 국부 최적 임계값 산출기법에 의해 차량의 밝고 어두운 증거영역을 추출하고 차량의 기하학적 특정을 이용해 3개의 규칙으로 합병하는 증거추론 (Evidential reasoning)에 기반을 두었다 국부 최적 임계값 산출기법은 차량형상이 중첩되었거나 차량의 색상이 배경영상과 유사할 경우에도 치량의 밝고 어두운 증거영역의 분리를 보장한다 다양한 교통영상에 적용한 결과 카메라의 거리, 위치, 날씨 등의 동작 환경의 변화에 매우 견실한 검지 성능을 가점을 확인하였고 프레임사이의 움직임 정보를 사용하지 않았으므로 차량의 흐름이 정체되었을 경우에도 적용이 가능하다.
본 논문에서는 영상분할을 이용한 영역기반 영상검색에 관해 논하였다 불규칙한 광원에 의한 영향을 최소화할 수 있는 분 할 방법을 제안하였다 영상분할은 영역 병합을 이용하였고 병합 후보영역은 웨이브릿 변환의 고주파 대역 에너지 값을 이용하여 선정하였다 내용기반 영상 검색은 분할된 영역정보를 이용하여 수행되며 칼라와 질감 모양 특징 벡터를 구성하여 질의를 수행하였다 영역간 유사도 검사는 특징벡터간 유클리디안 거리를 측정하여 수행하였으며 다양한 형태의 자연영상을 대상으로 한 실험을 통해 본 방법의 효율성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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