2차원 QR 코드는 1차원 바코드의 데이터 용량 문제를 극복하였고, 방향성, 오류 정정, 데이터 복원력 등의 장점이 있다. 특히 2차원 바코드 인식에서 주요 이슈는 인식 속도와 정확성이다. 따라서 본 논문에서는 바코드 영역을 검출하기 위한 알고리즘을 제안하며, 제안 방법은 영상 내 관심 영역의 위치를 검출하기 위해 모폴로지 기법을 기반으로 한다. 세부적인 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 모폴로지 닫힘(close) 연산을 통해 입력 이미지에서 QR Code의 바코드 영역을 검출한다. 둘째, 경계선 검출을 통해 바코드 영역의 외곽선들을 검출한다. 셋째, 검출된 네 개의 외곽 교차점인 네 점을 추출한 후 역 투시변환을 통하여 2차원 바코드의 정사각형 모양으로 정규화 한다. 결과적으로 본 논문의 연구결과는 다양한 조명상태이나 영상에 강한 왜곡이 있는 경우에도 좋은 성능을 나타내며, 영역 검출율은 94.8%, 인식률은 92.3%로 기존연구들보다 안정된 바코드 검출 및 인식 성능을 보여주고 있다.
본 논문에서는 저비용으로 생성할 수 있는 무인항공기 기반의 포인트 클라우드를 사용하여 평면성 분석을 통해 지면과 건물 영역을 분리하고 자동으로 건물 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 다섯 단계로 구성된다. 첫 단계에서는 입력되는 포인트 클라우드의 평면성을 분석하여 포인트 클라우드를 구성하는 평면들을 추출하였다. 두 번째 단계에서는 추출된 평면들을 분석하여 지표면에 해당하는 평면을 찾고 포인트 클라우드에서 해당 평면 기준으로 포인트들을 제거하였다. 세 번째 단계에서는 지표면이 제거된 포인트 클라우드를 정사 투영하여 영상을 제작하였다. 네 번째 단계에서는 정사 투영된 영상에서 각각의 객체의 외곽선을 추출하고 외곽선의 넓이와 넓이, 길이 비율을 이용하여 건물 불인정 영역을 제거하였다. 마지막 단계에서는 건물의 지표면 높이와 건물의 높이를 이용하여 건물의 외곽점을 구성하고 3D 건물 모델을 생성하였다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 무인항공기 영상을 이용해 제작된 포인트 클라우드를 사용하였으며, 실험을 통해 제안 기법을 통해 무인항공기 기반 포인트 클라우드에서 자동으로 건물의 3D 모델이 생성 가능함을 확인하였다.
제안된 연구에서는 조영제를 사용한 복부 CT 영상에 대한 특성을 분석함으로써 간에 대한 자동추출을 시행하였다. 영상에 나타난 명암값을 지형적 고도정보로 해석하는 침수실험에 근거하여 영역을 분리하였고 임계값에 의하여 장기 내부의 국부최대점들을 제거함으로써 장기에 해당하는 부분들을 합병하였다. 임계값은 장기를 구성하는 각 명암값의 비율에 의하여 생성된 메쉬영상으로부터 결정되었고 간과 노이즈 영역의 분리에 사용되었다. 장기의 외곽선추출을 위해서는 장기의 전반적인 형태를 나타내는 템플리트를 생성한 후 이진 영상에서 서브트랙션하는 방법을 사용하였다. 템플리트의 생성과정에서는 처리시간이 긴 기존의 오프닝 방법을 사용하지 않고 8-연결성에 의한 방법을 사용함으로써 처리속도를 단축하였다. 추출된 장기의 면적을 토대로 체적계산을 시행하였고 동물실험을 통하여 임상 실험치를 제시하였다.
영상분할은 그 결과가 영상의 해석에 있어 매우 중요한 영향을 미치게 되며, 영상 처리의 필수 불가결한 단계이다. 이처럼 영상분할은 그 중요성이 높은 반면에 기존의 영상분할 방법들은 객체 내 픽셀 값의 변화가 심하거나, 객체와 배경과의 경계가 불분명한 경우 영역 분할의 문제를 가져 오게 된다. 이는 다수의 객체들이 서로 인접하여 구성되었을 때 빈번하게 발생하는데, 본 논문은 이러한 다수의 객체들이 원형 성분을 가진 객체들로 이루어 졌을 때 원형객체의 기하학적 정보를 이용하여 단일 객체로 분할하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 원형객체 분할 알고리즘은 총 4단계로 나누어진다. 그 중 첫단계는 인접한 원형객체의 외곽선 추출을 위한 단계, 두 번째 단계는 앞서 추출된 외곽선 정보를 이용하여 분할 후보점을 추출하는 단계, 세 번째 단계는 분할 후보점을 이용하여 대표 원들을 계산하는 단계, 끝으로 네 번째 단계는 계산된 대표 원들의 확장과 축소를 통하여 겹쳐지는 픽셀들을 기록해 이를 직선으로 연결하는 단계이다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해, 본 알고리즘과 목적이 가장 유사한 대표 세포 영상분할 알고리즘 3개와 비교하였고, 평가 방법은 분할된 영역의 개수 차와 내부 분할선의 비교 평가로 이루어졌다. 실험 결과, 가장 좋았던 Yan에 비해 개수 차는 16.7%, 내부 분할선의 정확도 평가는 21.8% 높은 것으로 나타났다.
사람의 손동작은 오랫동안 하나의 언어역할을 하는 통신 수단으로 사용되어 왔다. 이러한 손동작 중에서 가장 체계를 갖춘 수화는 청각장애인이 일반인과 일상 대화를 할 수 있도록 도와주는 주요한 통신 수단이다. 하지만 건청인들의 대부분이 습득하고 있지 않아 청각장애인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 원활하게 하기 위해 색상 정보와 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 실시간 수화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화상 카메라를 통해 얻어진 실시간 영상에서 YCbCr 컬러 공간에서 색차 정보에 해당하는 Cb, Cr 정보를 각각 추출한 후, 이진화한 영상과 원본 영상에서 마스크를 통한 에지를 추출한 이진화 영상에 대해 논리연산을 통해 두 손의 위치와 외곽을 추출한다. 추출된 각 정보를 조합하여 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 객체의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 객체의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 퍼지 클러스터링 기법 중의 FCM 알고리즘을 적용하여 수화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상카메라를 통해 얻어진 실시간 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 두 손 영역의 추출에 효과적이고 수화 인식에 있어서 가능성을 확인하였다.
본 논문은 수동센서인 항공카메라와 능동센서인 레이저스캐너의 상호 보완적인 특징을 이용하여 지표면에 존재하는 다양한 지형지물 중 건물을 자동으로 추출하는 알고리즘에 대한 연구이다 제안하는 건물추출 알고리즘은 처리 단계별로 사용되는 데이터의 형태에 따라 point level process, polygon level process, parameter space level process의 세 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계인 point level process에서는 LIDAR의 점 데이터에서 과대오차를 제거하고 건물후보점들을 추출하여 같은 특성을 갖는 점들을 모아 폴리곤을 제작한다 두 번째 단계에서는 면적조건과 circularity를 이용하여 수목 폴리곤을 제거하고, 건물 폴리곤 사이의 포함관계를 정립한다. 마지막 단계에서는 이전 단계의 최종 건물 폴리곤을 공선조건식을 이용하여 항공사진 위에 투영하고 모폴로지 필터링을 통해 탐색영역을 제한한 후, Hough 변환의 파라미터 공간에서 다양한 가정과 제약조건을 이용하여 건물의 외곽선을 추출한다. 제안된 알고리즘에 의해 자동으로 추출된 건물 외곽선의 정확도를 검증하기 위하여 건물 모서리점의 3차원 좌표를 결정하였고, 이를 수치사진측량시스템에서 관측한 결과와 비교하였다. 실험결과 각 건물 모서리점의 평균제곱근오차는 X, Y, Z 각 방향으로 $\pm$8.1cm, $\pm$24.7cm, $\pm$35.9cm로 나타났다.
3D 입체영상 변환 기술은 콘텐츠 확보의 측면에서 그 중요성이 대두되고 있다. 하지만 입체변환 기술은 매 프레임마다 모두 수작업을 거치기 때문에 다수의 인력과 오랜 작업 시간이 필요하여 생산성 문제가 발생하고 있다. 그 중 깊이영상의 외곽선을 벡터 곡선으로 그리는 작업이 수작업을 통해 이루어지고 있으며 오랜 작업시간이 걸리게 한다. 본 논문에서는 기존의 입체영상 변환 과정의 자동화율을 높이기 위한 깊이영상 양자화 및 베지어 곡선 생성 방법을 제안한다. 연속적인 깊이값을 갖는 깊이영상을 입력으로 받아 선형 또는 비선형 기반의 양자화 방법을 이용하여 깊이영상을 양자화 한다. 이 때 경계부분에 발생하는 페더를 제거하여 양자화 깊이영상의 경계를 보정한다. 양자화 깊이영상에서 같은 깊이를 잇는 등심선을 생성하고 방향 변화가 큰 지점인 굴곡점들을 추출하여 등심선을 다수의 곡선으로 구분한다. 각 곡선의 양 끝의 굴곡점과 그 사이의 중간점을 이용하여 3차 베지어 곡선의 제어 포인트를 계산한다. 같은 수행 단계를 모든 등심선에 적용하여 사용자가 미세보정하기 쉬운 3차 베지어 곡선들을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.
복잡한 인체기관의 해부학적 형태 및 상대적 관계를 파악하기 위하여 단일 볼륨에 대한가시화 뿐 아니라 다중 볼륨에 대한 가시화가 요구된다. 본 논문에서는 특정기관의 표면을 추출하여 가시화하는 선택적 렌더링 방법과 투명도 가중치 혼합 방법을 이용한 다중 볼륨렌더링 방법을 제안한다. 해부학적 형태로부터 관심부위의 표면을 추출하여 가시화하는 선택적 렌더링 방법은 분할된 외곽선으로부터 거리변환을 통하여 거리볼륨을 생성하고 이를 렌더링하는 방법으로 거리볼륨을 이용함으로써 가시화시간을 가속화시킬 수 있으며, 다중 볼륨 렌더링 방법은 투명도 가중치 혼합방법을 사용한 렌더링 방법으로 심장의 해부학적 형태와 좌심실, 우심실 간의 혼합된 렌더링 결과를 제시한다. 본 제안방법은 단일 볼륨 렌더링의 한계를 극복하여 복잡한 해부학적 형태로부터 관심부위의 형태와 상대적 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.
감시 카메라 환경에서 움직이는 객체들이 서로 근접한 경우 객체들을 개별적으로 구분하기 어렵기 때문에 근접한 객체들을 분리하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 근접 객체 구분을 위하여 외곽선 데이터를 시계열 데이터로 변환하는데 필요한 중심점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 알고리즘은 다양한 근접 패턴에 대하여 중심점을 정확히 추출할 수 있음을 확인하였다.
영상 분석을 통한 특징 추출은 객체의 인식이나 매칭, 인덱싱 등을 위해 수반되는 준비 단계로서 분야별로 다양한 방식을 통해 수행되어 왔다. 특히, 피부 영상 분석에 있어 주목할 만한 이슈는 피부의 노화 정도를 측정하는 것이다. 피부의 거칠기는 피부의 상태와 노화를 판단하는 중요한 근거의 하나이다. 본 논문에서는 피부 나이를 측정하기 위해 피부 현미경 영상에서 피부 거칠기를 평가하는 방법을 제안한다. 이를 위해 피부 현미경으로 촬영된 이미지에 이진화 및 질감 대비 향상, 노이즈 제거 등의 전처리 과정을 수행하고, Watershed 알고리즘과 외곽선 검출을 통해, 피부를 구성하는 셀들의 영역 정보를 획득한다. 이를 바탕으로 피부 거침의 변화량을 계산하여 거칠기를 정의한다. 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 다양한 연령대의 피험자로부터 피부 현미경 영상을 확보하고 실험을 통해 피부 거칠기 특징이 피험자의 연령대와 상관관계가 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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