중저해상도 광학영상의 순간시야각(instantaneous filed of view -IFOV)에 포함되는 공간에는 반사특성이 상이한 두 개 이상의 지표물이 존재하는 경우가 대부분이다. 영상분류와 같은 기존의 영상처리기법에서는 하나의 화소가 단일의 지표물을 대표한다는 가정에서 접근하였으나, 최근 화소의 혼합정도를 세분하는 분광혼합분석(spectral mixture analysis)기법이 개발되고 있다. 분광혼합분석법을 이용하여 혼합된 화소에 포함된 지표물을 분해(unmixing) 하고 그 효과를 분석하고자 하여 경기도 광릉국립수목원의 시험림 지역을 대상으로 Landsat-7 ETM+영상을 이용하여 선형혼합 모델을 적용하였고, 그 결과 각각의 화소를 6개의 End-member의 혼합비로 구분하였다. Endmember의 비율을 나타낸 영상을 분석하여 점유비율에 따른 활엽수와 침엽수의 구분을 할 수 있었고, 각 임상별의 특징도 얻을 수 있었다. 특히 침엽수의 경우 그림자의 효과가 높다는 특성도 파악 할 수 있었다. 분광혼합분석법은 기존의 전통 분류방법과는 달리 다양한 산림의 정보를 추출해 낼 수 있다.
홍수시 하천의 유속을 효율적이고 안전하게 측정할 수 있는 방법의 하나로 제시된 것이 표면 영상 유속 측정법이다. 일반적인 표면영상유속계(SIV)는 두장의 정지영상에서 영상 조각을 잘라낸 뒤 여기에 상호상관법을 적용하여 유속을 산정한다. 이 방법은 짧은 시간간격의 유속분포 측정에 매우 효율적이다. 그러나 장시간의 평균 유속장을 산정하는 데는 많은 시간이 소요되며, 순간 유속장을 산정하기 때문에 흐름 조건이나 촬영 조건에 따라 생기는 잡음이나 불확실성의 영향을 많이 받게 된다. 이를 개선하고자 개발된 방법이 시공간 영상을 이용하여 일정 시간동안의 유속의 평균을 한번에 산정하는 시공간영상유속계측법(STIV)이다. 시공간영상유속계측법 중의 하나인 휘도경사텐서법은 일정 시간동안의 시공간 영상을 한 번에 분석하기 때문에, 유속 산정 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 장점이 있다. 그러나 이 방법은 하천의 일방향 유속만을 계산할 수 있기 때문에 구조물 주변이나 만곡이 있는 경우의 2차원 흐름 측정은 불가능하다는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해서 본 연구에서는 상호상관법을 이용하여 2차원적으로 시공간 영상을 분석하는 방법(상호상관 시공간영상유속계측법)을 개발하였다. 이 방법은 시공간영상에서 시간축 방향으로 상관분석을 통해 영상변위를 산정하는 방법이다. 기존의 시공간영상분석기법 중 하나인 휘도경사텐서법이 주흐름 방향만 분석이 가능하였던 데 비하여, 상호상관 시공간 영상분석법은 2차원 유속분포 측정이 가능하고, 시간적인 평균을 취하기 때문에, 공간 해상도가 높으며, 전체적인 유속 분석시간이 매우 짧아지는 장점이 있다. 또한 공동 흐름에 대한 인공 영상을 이용한 오차 분석결과 최대 10% 이내, 평균적으로 5% 이하의 오차를 보여 상당히 정확하게 2차원 유속분포 측정이 가능한 것으로 나타났다.
연속 계조도 영상을 이진 영상(하프톤 영상)으로 변환하는 하프톤 기법중 대표적인 두 방법은 순차적 디더법과 오차 확산법이 있다. 이 중에서 오차확산법은 예리한 하프톤 영상을 얻기위한 우수한 하프톤 기법으로 잘 알려져 있다. 그러나 알고리듬에 기인하는 여러 인공잡음들이 발생하므로 이를 개선하기 위한 방법으로 최적의 필터 계수를 얻기 위한 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 연속 계조도 입력 영상과 하프톤 영상사이의 양자화 오차를 영상에 적응적이며 최적으로 확산시키기 위해 양자화 오차를 초기 가능성의 퍼지 부분 집합으로 정의하였다. 이러한 퍼지 부분 집합의 중심화소에 대해 이웃한 화소의 오차 가능성을 고려한 후 FAM 규칙을 이용하여 각각 화소들의 오차 가능성을 영상에 따라 적응적으로 갱신하였으며 이를 원영상에 더하여 다시 양자화 과정을 번복하는 퍼지 이완 알고리듬을 이용한 오차 확산법을 제안하였다. 제안한 방법을 이용하여 얻은 결과를 최적 필터 계수를 구하기 위한 기존의 방법의 결과 영상과 비교 분석하였다.
최근 수년간 의료영상분야는 국내외적으로 급격한 발전을 거듭하고 있다. 특히 자기공명영상장치 (Magnetic Resonance Imaging), X-ray CT(Computed Tomography)와 단층촬영장치는 인체내부를 비침습적(non-invasive)으로 영상화함으로써 해부학적인 질병진단에 많은 장점을 가지고 있다. 이와같은 단층영상 재구성에는 역매트릭스법(matrix inversion). 반복재구성법(interative method), 역투영 법(back-projection), 2차원 Fourier 변환법(2D FFT), 중첩재구성법(Filtered back-projection) 등의 다양한 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 X-ray CT에서의 단층영상재구성 기법 중 널리 사용되고 있는 Filtered Back Projection 기법의 연산순서도와 연산량을 분석하고 이를 시뮬레이션을 통하여 확인하고 실시간 영상재구성을 위하여 범용 Digital Signal Processor의 병렬처리시스템 구성에 기반된 최적 Architecture를 선정하고자 한다.
신호처리 분야에서 미지의 신호원 분리에 주로 응용되는 독립 성분 분석법을 이용하여 얼굴인식을 할 수 있는 한 방식을 제안하였다. 하나의 얼굴영상 자체가 통계적으로 서로 독립인 어떤 미지의 특징영상의 합으로 표현될 수 있다고 가정하고 이 특징영상을 독립성분분석을 이용하여 구한 후, 새로운 얼굴이나 변화된 얼굴을 특징영상의 공간에 투영시켜 투영된 성분을 기준 얼굴영상과 비교하는 방법으로 인식을 수행하였다. 변화가 심한 여러 얼굴영상으로 구성된 데이터베이스(한 사람 당 10개씩의 변화된 400개의 얼굴 영상)에 대해 얼굴인식 실험을 수행하였고 또한 주성분 분석에 기초한 고유얼굴을 이용한 인식률과 비교 분석하였다. 제안된 방식은 주성분 분석법에 비해 높은 인식률을 제공하며, 특히 입력 얼굴 영상에 첨가되는 랜덤 잡음에 대단히 강한 특성을 갖는다.
본 논문에서는 원영상 영역내 포함된 우성의 에지에 대한 구체적 정보를 이용하기 위하여 Haar 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출한다. 추출된 에지영상에 얼굴영역을 검출하기위해 이진화된 영상에 설정된 임계값을 통하여 얻은 이진영상으로부터 얼굴영역을 검출하기 위하여 얼굴의 일반적인 구조적 정보와 처리시간이 빠른 수평, 수직히스토그램 분석법을 이용하였다. 얼굴영역을 분리한 영상에 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용하여 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.
선형혼합분광분석(LSU, Linear Spectral Unmixing) 모델은 위성 영상의 한 화소 값이 공간 내에 포함된 다양한 지표 대상물의 반사에너지가 혼합된 결과로 나타난다는 가정을 통해 화소이하(Sub-Pixel) 단위의 영상 분석을 수행하는 알고리즘의 한 형태이다. 분석의 결과는 한 화소에 존재하는 순수 대상물(Endmember)의 비율로 나타나며, 최소제곱법을 이용하여 결과를 도출하는 것이 일반적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, 최소제곱법을 이용한 선형혼합분광분석모델은 기본적인 가정을 만족시키지 못하며, Endmember를 사용자가 임의로 지정해야 하기 때문에 영상 분석에 많은 어려움이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 무감독으로 추출된 Endmember를 이용한 제약선형분광혼합분석(Constrained Linear Spectral Unmixing) 모델을 본 연구를 통해 제안하고자 한다. 결과를 통해, 무감독 제약선형분광혼합분석 모델은 선형분광혼합분석 모델에 비해 각각의 Endmember에 대하여 제약조건을 만족하는 점유비율(Abundance) 정보를 제공하였으나, 비슷한 Endmember를 중복 추출할 수 있는 가능성도 지니고 있음을 확인할 수 있었다.
표면영상유속계는 하천 표면의 영상을 분석하여 유속을 산정하는 매우 실용적이며 간편한 장비이다. 그러나, 표면영상유속계를 이용하여 유량을 산정하고자 할 경우, 하천 표면의 평면 측량 자료와 하천의 단면 측량 자료가 반드시 필요하다. 이 때문에 표면영상유속계의 간편성과 유용성에도 불구하고, 이용자들이 쉽게 이용하기 어렵다는 그릇된 인식을 줄 수 있다. 만일 효율적이고 간편하게 하천의 단면을 추정할 수 있다면, 표면영상유속계를 마치 일반적인 프로펠러 유속계처럼 쉽게 이용할 수 있을 것이다. 이 연구는 일반적인 평면 측량없이, 두 대의 비디오 카메라로 이루어진 표면 영상 유속계를 이용하여 하천 평면을 계측하는 방법을 개발하는 것이다. 이를 통하여 표면 영상 분석 과정을 반자동화할 수 있게 된다. 두 대의 카메라를 이용한 평면 측량은 사진 측량 분야이나 컴퓨터 비전 분야에서 오랫 동안 연구되어 왔다. 이 기법을 표면영상유속계에 적용함으로써 간단하게 하천의 평면 좌표를 구할 수 있도록 하였다. 두 대의 카메라에 대해서는 직접 선형 변환법을 이용하여 내부 표정과 외부 표정을 수행하여 변환의 매개 변수들을 추정하였다. 추정된 변수들과 공간 전방 교회법을 이용하여 하천의 고정된 기준점들의 좌표를 측정한다. 측정된 좌표점들은 기울어진 영상을 연직으로 사영된 평면으로 변환하는 데 이용되며, 이 과정을 통하여 번거로운 하천의 평면 측량 과정을 생략할 수 있게 되었다. 온천천에 실제 적용하여 본 결과, 결과는 아직은 만족할 만한 정도는 아니나, 보다 정밀한 카메라의 보정 등을 통하여 보다 나은 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
반도체 조립공정에서 사용되는 Pick and Placement장비는 반도체패키지를 컴퓨터 비젼을 이용하여 위치 정렬하고 Placement Tray에 적재하는 장비로서 고속,고정밀도가 요구된다. 다변량 통계적 분석방법인 주성분 분석법은 주어진 데이터에서 특징이 되는 일정한 패턴을 찾는 방법으로 영상의 차원감소를 위해 최근 많이 사용되어지고 있다. 본 논문에서는 반도체패키지의 기하학적 형태를 이용하여 위치정렬을 하도록 한 후 성능을 검증하도록 하였다. 패키지 원영상에서 밝기값의 차이에 따른 윤곽선을 인식한 후, 각 위치값들을 주성분 분석법을 이용해 직선을 추출한 방법으로 위치정렬한 결과 신뢰할만한 위치정렬 성능을 보였다.
조영증강 의료 초음파 영상에서 조영제의 확산효과에 대한 분석은 간질환과 연관된 각종 병변을 검출하고 분석하는 과정에서 매우 유용한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 초음파 영상에서 조영제의 확산 패턴을 분석하고 이를 영상화하는 방법을 제안한다. 이 과정에서 부수적으로 호흡에 의한 흔들림 현상을 보정하고 노이즈의 영향을 극복할 수 있는 방법론을 고찰한다. 호흡주기에 따른 모멘텀 요소를 고려한 ROI 추적 기법은 측정과정에서의 흔들림과 노이즈에 의한 오류를 최소화 할 수 있게 한다. 조영제의 확산 단계에 따라 서로 다른 노이즈 비율을 고려하여 동적 가중치를 할당하는 방법으로써 흔들림을 보정하였으며, 조영제의 전이 시간과 패턴을 분석하고 그 특성을 분류함으로써 간 병변 분석을 위한 효과적인 영상화기법을 구현하였다. 또한 생성된 영상에서 노이즈를 제거하고 영상을 개선하는 방법으로서 MRF 기반의 최적화 알고리즘을 적용하는 영상 개선 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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