본 논문에서는 복합 컬러모델과 얼굴특정 정보를 이용하여 실시간으로 얼굴영역을 검출 추적하고 기울어진 얼굴영상을 보정하는 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 YCbCr과 YIQ 컬러모텔을 사용하여 얼굴 후보영역을 검출하였다. 얼굴 후보영역에서 수평 수직 투영기법을 사용하여 얼굴을 검출하고 하우스도르프 정합 방법을 사용하여 얼굴을 추적하였다. 또한 검출된 얼굴영상으로부터 눈 특징자의 기울기 정보를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 실험결과 제안한 알고리즘이 주위환경 변화가 있는 실시간 얼굴검출과 추적 및 기울어진 얼굴인식에 강인하였다. 실험에서는 110개의 테스트 얼굴 영상을 사용하여 좋은 성능결과를 얻었다. 실험결과 얼굴검출과 얼굴추적율은 각각 92.27%와 92.70%를 나타내었고 얼굴 정보들로부터 90.0%의 얼굴인식율을 얻었다.
$180^{\circ}$ 이상의 영역을 획득하는 어안렌즈(fish-eye lens)는 최소의 카메라로 최대 시야각을 확보할 수 있는 장점으로 인해 차량 장착 시도가 늘고 있다. 운전자에게 현실감 있는 영상을 제공하고 센서로 이용하기 위해서는 캘리브레이션을 통해 방사왜곡(radial distortion)에 따른 기하학적인 왜곡 보정이 필요하다. 그런데 차량용 어안렌즈의 경우, 대각선 어안렌즈로 일반 원상 어안렌즈로 촬영한 둥근 화상의 바깥둘레에 내접하는 부분을 잘라낸 직사각형 영상과 같으며, 수직, 수평 화각에 따라 왜곡이 비대칭구조로 설계되었다. 본 논문에서는, 영상의 특징점(feature points)을 이용하여 차량용 어안렌즈에 적합한 카메라 모델 및 캘리브레이션 기법을 소개한다. 캘리브레이션한 결과, 제안한 방법은 화각이 다른 차량용 어안렌즈에도 적용 가능하다.
조석 주기 동안에 시간에 따라 위치가 변하는 수륙 경계선은 조간대 지형을 측정하는 보조 자료로 활용될 수 있다. 즉 밀물 시 연속적으로 촬영된 영상으로부터 추출된 수륙경계선의 표고는 해수면 변화 자료를 이용하여 등심선으로 이용할 수 있으며 등심선의 수평거리는 영상 기하보정 처리를 통하여 정량적인 값으로 변환할 수 있다. 이러한 관측 기술을 서해안의 대이작도 큰풀안 백사장에 적용하였다. 조간대에서의 자연적인 수위변화를 이용하는 영상 관측 기법은 정확도가 높으며 또한 시간과 경제적인 측면에서 유리하다. 이러한 기술은 3차원 수조에서 연안지형 변화를 연구하는 물리모형 실험에서 시간별 지형 변화를 관측하는데 효과적으로 사용될 수 있다.
SPECT/CT는 SPECT와 CT를 결합하여 감약에 의한 왜곡된 영상을 CT의 감쇠보정을 이용하여 구현할 수 있는 장점이 있다. 감쇠보정을 이용한 SPECT/CT 영상은 우수한 의료 영상 정보를 제공하며 정확한 영상을 비교 및 판독할 수 있어서 영상의 진단적 가치가 높은 것으로 평가된다. 이 연구에서는 phantom 실험 및 환자의 영상을 이용하여 CT 감쇠보정 전후의 차이를 살펴보고자 한다. 2012년 7월부터 9월까지 본원 핵의학과에서 검사를 시행한 환자와 phantom을 이용하여 영상의 대조도와 공간분해능, 심근의 관류 점수를 연구하였다. NEMA IEC, Jaszczak phantom으로 영상의 대조도, triple line phantom으로 영상의 공간분해능, anthropomorphic torso phantom을 사용하여 심근의 관류 점수를 평가하였다. 또한 환자들의 검사 영상을 통하여 CT 감쇠보정 전후를 핵의학 전공의 3명, 5년 이상 근무한 방사선사 5명의 blind test를 통하여 영상을 평가해 보았다. IEC phantom에서 각 구별로 CT 감쇠보정 전후의 대조도 분석 결과 감쇠보정 전보다 최소 33.6%, 최대 89.8% 향상되었고, Jaszczak phantom의 경우 대조도가 최소 9.9%, 최대 27.8%, triple line phantom에서 수평의 경우 분해능이 4.4%, 수직의 경우 분해능이 4.6%로 평균 약 4.5%, anthropomorphic torso phantom의 경우 심근 하벽에서의 관류 점수가 29.4%로 향상된 것을 알 수 있었다. 그리고 환자를 대상으로 한 실험에서는 $^{131}I$, bone SPECT/CT의 blind test 결과 감쇠보정 후 영상의 질이 향상되었음을 알 수 있었다. CT 감쇠보정을 통한 SPECT/CT 영상의 질을 평가한 결과 SPECT 영상에서 대조도와 공간분해능이 향상됨을 알 수 있었다. 따라서 CT를 이용한 감쇠보정은 병소의 해부학적 위치를 정확히 검출할 수 있고, 보다 나은 영상을 기대할 수 있을 것으로 사료된다.
CORONA는 미국이 1960년에서 1972년까지 냉전시대 관심지역에 대한 첩보영상을 취득하기 위하여 운영한 영상취득시스템으로 1995년 일반에 자료가 공개됨에 따라 과거의 고해상도 영상자료를 이용할 수 있는 길이 열리게 되었다. 그러나 현재까지 CORONA 영상처리를 위한 모듈을 제공하는 원격탐측 소프트웨어가 개발되어 있지 않기 때문에 CORONA 영상을 이용하여 수치표고모형이나 정사영상을 제작하기 위해서는 적절한 모델링 방법이 필요하다. CORONA 영상은 파노라마 영상으로 필름 가장자리로 갈수록 왜곡이 많이 생기며 사진기 지표가 없고 위성의 궤도와 위치, 자세, 속도, IMC(Image Motion Compensation)에 대한 자세한 자료를 제공하지 않는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 지형복원을 위하여 지상기준점을 이용하는 2가지 모델링 방법을 이용하였다. 첫 번째는 파노라마 왜곡과 촬영 비행체 이동에 의한 왜곡, IMC에 의한 왜곡을 보정하는 모형식을 구성하여 이용하였으며, 두 번째는 위성과 센서에 대한 정보를 필요로 하지 않는 다항식비례모형(RFM; Rational Function Model)을 이용하였다. 대상지역은 서울지역의 입체영상으로 대략 $33km{\times}26km$ 지역이다. 영상은 지상해상도 약 2.7m로 스캐닝하였고 1:1000 수치지도를 통해 20개의 기준점과 36개의 검사점을 관측하였다. 검사점의 위치정확도를 평가해 본 결과 첫 번째 방법은 수평방향으로 평균 3.9m(X), 2.8m(Y)의 오차를 보였으며 표고의 경우 4.2m의 오차를 보여주었다. 두 번째 방법은 수평방향으로 평균 3.2m(X), 2.8m(Y)의 오차를 보였으며 표고의 경우 5.5m의 오차를 보여주었다. 지형복원 정확도를 검증하기 위하여 첫 번째 방법을 이용하여 대상지역 중 일부인 서울 남산지역에 대해 정사영상과 10m간격의 DEM을 제작하였으며 1:1000 수치지도를 통해 제작된 DEM과 비교한 결과 총 43990개 격자점의 표고 차이는 평균 5.98m였다.
본 논문에서는 스테레오스코픽 3D 동영상에서 왼쪽과 오른쪽 영상 사이의 프레임 동기가 맞지 않아 시청에 어려움을 주는 문제를 해결하기 위해 두 영상에서 물체의 움직임에 따른 시간적 프레임 차분 영상을 이용한 동기화 방법을 제안한다. 먼저, 스테레오 조정(rectification) 과정을 통해 수직 시차를 보정한 왼쪽과 오른쪽 입력 동영상에서 시간적 프레임 차분 영상을 구하고, 두 차분 영상들에 대한 수평 방향 프로파일을 계산한다. 그 다음, 두 수평 프로파일의 절대 오차에 대한 평균 (mean of absolute difference(MAD))을 계산하여 그 값이 최소가 되는 프레임 조합을 찾아 스테레오스코픽 3D 동영상의 동기를 맞출 수 있도록 하였다. 실험결과, 두 영상의 프레임 동기가 맞는 프레임 조합에서 최소 MAD 값을 기록하여 제안 방법을 통해 스테레오스코픽 3D 동영상에서의 프레임 동기화가 가능하며, 제안 방법이 가우시안 잡음이나 H.264/AVC를 이용한 동영상 압축에 대해서도 강인함을 갖고 있음을 알 수 있다.
일방향 파동방정식(one-way wave equation)을 이용한 참반사 보정은 거꿀 참반사 보정(reverse time migration)에 비해서는 계산시간의 효율성을 향상시킬 수 있고 파선이론에 기초한 참반사 보정에 비해서는 상대적으로 정확한 영상화를 수행할 수 있다는 장점이 있다. 이 연구에서는 이러한 일방향 파동방정식을 이용하는 참반사 보정 알고리즘 중 Generalized-Screen (GS) 전파자를 이용하여 이방성 매질 중 횡적등방성(Vertical Transversely Isotropy, VTI) 매질에 적용가능한 겹쌓기 전 심도 참반사 보정(PreStack Depth Migration, PSDM) 모듈을 개발하였다. GS 전파자는 위상막(phase screen) 참반사 보정의 얇은 막(thin slab) 전파자에서 수직느리기항(vertical slowness)의 Taylor 급수 전개 시 고차항을 고려했기 때문에 수평적 속도변화가 크거나 급격한 경사를 지니는 구조에 대해서도 정확한 영상을 얻을 수 있다. 개발된 GS 참반사 보정 모듈을 검증하기 위해서 VTI 매질에 적용되는 전파자(GSVTI propagator)를 고차항의 차수에 따라 분석한 결과 차수가 증가할수록 넓은 각으로 전파하는 파동장의 정확도가 향상되었다. 그리고 수치모형실험을 통해서 이방성 매질에서 얻은 합성탄성파탐사 자료에 본 연구에서 개발된 이방성 GS 참반사 보정과 등방성 GS 참반사 보정을 각각 적용한 결과 이방성 GS 참반사 보정이 급경사나 이방성이 강한 지역에서의 구조에 대해 더욱 정확한 영상을 제공하는 것을 확인할 수 있었다.
목 적: 영상유도를 통한 6DoF Couch의 이동 정확성의 검증을 위해 QA Set을 제작하였고, 그 유용성을 평가하였다. 대상 및 방법: 6DoF Couch와 CBCT가 설치된 두 대의 선형가속기를 대상으로 하였으며, 자체 제작한 YCC QA Set을 이용하여 수평수직(Translation; TX, TY, TZ)과 회전(Rotation, Pitch; RX, Roll; RY, Yaw; RZ) 여섯방향의 Off-Set 값이 설정된 Penta-Guide Phantom의 CBCT영상을 각각 15회에 걸쳐 획득하였다. 이를 통해 기준영상(Reference Image)과 보정영상(Registration Image)을 비교하였으며, 보정된 6DoF Couch의 이동정확성을 실측하여 오차를 분석하였다. 결 과: 기준영상과 보정영상의 Air Cavity에 해당하는 Pixel들은 모두 30에서 66 사이에 포함되어 보정정확도가 높게 나타났다. 6DoF Couch의 Off-set의 보정 결과 값과 실측치의 비교에서 수평수직방향의 오차는 TX방향은 $0.25{\pm}.18mm$ TY방향은 $0.25{\pm}.25mm$ TZ방향에서 $0.36{\pm}.2mm$로 나타났다. 그리고 회전방향의 오차는 RX방향은 $0.18{\pm}.08^{\circ}$ RY방향은 $0.26{\pm}.09^{\circ}$ RZ방향에서 $0.11{\pm}.08^{\circ}$로서, 임의의 값에 대하여 정확하게 보정되었다. 결 론: YCC QA Set을 이용해 매우 간단한 방법으로 6DoF Couch의 수평수직방향뿐 아니라 회전방향의 오차에 대한 검증을 할 수 있었으며, 이는 6DoF Couch의 Daily IGRT QA를 수행함에 있어서 유용할 것이라 사료된다.
본 연구에서는 컨테이너 엑스선 검색기의 노후화, 검출 감지기(Sensor) 불량으로 발생되는 검색영상의 잡음(Noise)을 줄이기 위한 알고리즘을 제시고 MATLAB 툴박스에 이를 적용하여 컨테이너 검색영상의 화질(Image Quality)을 개선하고자 하였다. 검색영상은 일반적인 컨테이너 검색기 작동 점검을 위한 일일 점검영상을 활용하였으며 일일점검영상의 수평 영상과 수직 영상을 기준으로 잡음(Noise)을 디지털 방사선 영상에서 가장 기본으로 사용되는 잡음평가 방법인 제곱평균제곱근(Root Mean Square; RMS)으로 평가하였다. 또한 개선된 알고리즘을 실제 컨테이너검색영상에 적용하여 일일 점검영상과 실제 컨테이너 검색영상의 화질을 평가하였다. 그 결과 제곱평균제곱근이 일일 점검영상에서는 수평 영상에서 원본 영상 대비 평균 13.5%, 수직 영상에서는 원본 영상 대비 평균 18.2% 가 낮은 결과치를 나타내었다. 또한 실제 컨테이너 검색영상에서는 수평 영상에서 원본 영상 대비 평균 13.4%, 수직 영상에서는 원본 영상 대비 19.1%가 낮은 결과치를 나타내었다. 이는 영상의 화질개선을 객관적, 시각적으로 확인할 수 있었으며 관세청의 컨테이너 검색영상 판독 업무에 큰 도움이 될 것이라 사료된다.
세라믹 소재 영상에서 결함 영역이 다른 영역보다 명암도가 밝게 나타나는 정보를 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 Blurring 기법을 적용하여 미세 잡음을 제거한다. 미세 잡음이 제거된 ROI 영역에서 Median Filter기법을 적용하여 임펄스 잡음을 제거한다. 임펄스 잡음이 제거된 영역에서 Prewit Mask을 적용하여 수평과 수직 에지를 검출하고 검출된 에지에 윤곽선 추적 기법을 적용하여 결함 영역의 경계를 보정한다. 보정된 영상에서 Blob Labeling 기법을 적용하여 최종적으로 결함 영역을 추출한다. 제안된 방법을 8mm와 10mm 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 제안된 검출 방법의 검출 성능이 개선된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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