• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.103-110
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• 2015

본 논문에서는 번짐 영상의 외곽선 복원을 위한 1/4 선택 필터를 제안한다. 일반적인 열화 제거 방법들은 연산량이 많아 수행시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. 따라서 속도 향상을 위해서 1/4 선택 필터를 새롭게 제안하고, 1/4 선택 필터를 이용한 번짐 영상의 외곽선 복원 방법을 제안한다. 1/4 선택 필터는 영상의 외곽선을 복원하는 기능이 있으나 세밀한 부분을 잃어버리는 단점이 있다. 이를 보완하기 위하여 영상의 주요 외곽선은 1/4 선택 필터로 복원하고 영상의 세밀한 정보는 DOG(Difference of Gaussian) 필터를 이용하여 복원하는 번짐 현상 제거 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 번짐 영상에서 외곽선을 빠르고 효과적으로 복원함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.895-897
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• 2004

3차원 모델 재구성 방법 중 하나는 평행한 2차원 영상위의 외곽선들을 이용하여 본래의 기하정보를 복원하는 것이다. 표면 재구성 과정은 크게 대응관계 결정, 타일화, 분기처리로 이루어진다. 단순한 외곽선의 쌍인 경우에는 간단한 방법으로 기하정보를 생성할 수 있으나, 하나의 외곽선이 인접 슬라이스의 여러 외곽선으로 분기되는 경우는 처리가 쉽지 않다. 본 논문에서는 분기가 있는 복잡한 외곽선의 쌍으로부터 본래의 형상을 재구성하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 외곽선의 각 정점에 대응하는 인접 외곽선의 최단거리 정점들을 찾아서 기본영역을 타일화 하고 남은 부분(클레프트)들은 대응하는 잔여 정점들의 중점을 찾아 타일화 한다. 이렇게 함으로써 여러 개로 분기된 외곽선을 본래의 형상으로 재구성 할 수 있으며 이를 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.45-46
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• 2013

본 논문에서는 깊이 영상과 컬러 영상의 매칭을 통한 강인한 전경 객체 영역화 기법을 제안한다. 기존의 컬러 영상 기반 객체 영역화 알고리즘은 배경과 객체의 색상이 유사한 경우 정확한 객체 영역화가 어렵다. 깊이 영상을 이용하면 이러한 오 검출을 줄일 수 있지만, 깊이 영상 취득 장비의 오류로 인하여 검출되는 객체 외곽선이 컬러 영상에 비해 세밀하지 못한 단점이 있다. 따라서, 깊이 영상의 외곽선을 비교적 세밀한 컬러 영상의 외곽선에 매칭시킨다. 아울러, 서로 다른 센서에서 취득한 두 영상을 매칭하기 위하여, 정규화된 상호연관성(normalized cross correlation)을 유사도 척도로 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘이 전경 객체 영역화의 오 검출을 줄이며, 동시에 객체 외곽선을 충실히 복원함을 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.366-371
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• 2006

퓨리에 시리즈를 사용하면 이미지의 외곽선 특성을 표현할 수 있다. 이미지의 퓨리에 계수를 추출하기 위해서는 우선 이미지를 구성하는 주요 오브젝트를 표현하는 곡선을 추출한다. 이러한 곡선은 오브젝트의 특정 중심점에서 외곽선을 따라 일회전하면서 그 거리를 좌표상에 표시함으로써 얻을 수 있다. 기존의 퓨리에 계수를 추출하는 방법들은 추출된 계수를 이용하여 해당 곡선을 복원했을 때 원래의 곡선에 존재하던 상세한 특성을 표현하지 못한다는 단점이 있으며 이는 결국 이미지로부터 추출한 곡선을 사용하여 이미지를 검색할 때 정확도를 상당히 떨어뜨리게 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 Binary Range Reduction (BRR) 알고리즘을 제안한다. BRR 알고리즘은 원래의 곡선과 퓨리에 계수를 통해서 복원된 곡선간의 차이를 줄이기 위해서 전체의 곡선을 통해서 하나의 퓨리에 계수 세트를 추출하지 않고, 복원된 곡선이 원래의 곡선과 차이가 일정 크기 이상 나지 않도록 퓨리에 계수를 추출하는 구간을 나누어가며 퓨리에 계수를 추출한다. 이렇게 추출된 다수의 퓨리에 계수 세트를 통해서 복원된 곡선을 사용하여 이미지들 간의 유사도를 비교한다. 실험을 통하여 BRR 알고리즘을 사용하여 곡선에서 추출한 퓨리에 계수로 복원한 곡선이 원래 곡선의 특성을 정확하게 표현하고 있음을 보였고, 퓨리에 계수와 BRR알고리즘을 이미지 검색에 적용하였을 때, 높은 검색 결과를 얻을 수 있음을 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.31-40
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• 2017

최근 3차원 세포 배양이 가능해 지면서 세포의 부피, 3차원 형태 등을 보다 정확하게 확인할 수 있게 되었다. 일반적으로 세포의 3차원 단층 정보는 공초점 현미경 또는 전자 현미경과 같은 특수한 현미경을 이용하여 관찰 해야 한다. 그러나 공초점 현미경은 일반 현미경에 비해 비용이 비싸며, 촬영 시간이 오래 걸린다. 따라서 일반적으로 사용되는 광학 현미경으로 세포의 3차원 형태복원을 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 다초점 형광 영상을 기반으로 영상의 추정된 초점 값(focus estimator value)을 이용해 세포를 3차원으로 형태 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 3차원으로 배양된 세포를 광학 현미경으로 초점을 변경 하면서 다초점 영상들을 촬영한다. 이후 영상에서 circular Hough transform을 이용하여 세포 군집의 대략적인 위치를 ROI(Region Of Interest)로 정한다. 획득한 ROI에 MSBF(Modified Sliding Band Filter)를 적용하여 ROI 내에 세포 군집의 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선을 기준으로 추정 초점 값을 구한다. 계산된 초점 값과 현미경의 NA(Numerical Aperture)을 이용하여 깊이를 고려한 세포 군집의 외곽선을 추출하고 추출된 외곽선을 통해 세포들을 3차원으로 형태 복원한다. 복원 결과는 세포 영상의 in-focus가 된 부분들을 하나로 합친 영상과 비교하여 검증한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.625-630
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• 2009

영상기반의 3차원 복원(reconstruction)에 대한 연구가 최근 좋은 결과를 많이 내고 있지만, 이는 복원의 목적이 되는 영역이 각 입력영상으로부터 미리 정확하게 추출되어있다고 가정하기 때문이다. 본 논문에서는 다시점 영상에서 세그멘트(segment)라 불리는 초기 분할된 영역을 기반으로 전경물체 추출과 3차원 복원을 EM형식으로 반복적으로 수행하는 정교한 전경물체 추출방법을 제안한다. 본 논문에서 세그멘트는 수행시간을 최소화하기 위해 사용된 3차원 복원방법인 visual hull에 의해 발생한 외곽선 오류를 보상해야 하며, 사용자의 입력을 최소화하기 위해 적은 수의 집합으로 구성되어야 한다. 이를 위해 데이터 항과 스무드 항으로 구성된 에너지 함수를 최적화할 수 있는 그래프 컷 방법을 이용하는 영상분할을 초기단계로써 수행하며, 전경물체 추출과 3차원 복원은 에너지 함수가 최적화될 때까지 반복 수행한다. 실험에서 간단한 3차원 복원 방법을 이용함에도 불구하고 전경물체의 외곽선에서 정확한 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1980-1987
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• 1999

복원 영상은 원 영상에 비해 항상 왜곡 및 잡음 요소가 첨가되는 경향이 있다. 영상 복원에서는, 변형 요소를 포함한 영상의 잡음, 또는 왜곡 정보를 교정하여 복원 영상의 품질을 향상시키고, 원 영상에 가장 근접한 값으로 표현하여야 한다. 영상 복원을 위한 공간 필터 중에서 선형 필터는 쉽게 구현될 수 있고, 가우시안 잡음 제거율이 높다는 장점이 있지만, 얼룩이나 임펄스 잡음 제거에 대해서는 좋지 않은 성능을 보이기 때문에, 이러한 단점을 보완할 수 있는 비선형 필터 알고리즘으로 본 논문에서는 적응성 다단계 최적화 필터(OAMF : optimal adaptive multistage filter)라는 영상 복원 공간 필터를 제안하였다. 적응성 다단계 최적화 필터는 영상 복원에서 필터링 시간 감소, 잡음 제거율 증가 그리고 외곽선 정보의 보존률 증가 등을 목적으로 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습법을 기반으로 적응성 다단계 필터(AMF)를 최적화 한 것이다. 본 논문에서 제시한 영상 복원 공간필터가 기존의 다른 필터들에 비해 임펄스 잡음 제거와 외곽선 정보 보존 기능, 가우시안 잡음 제거 능력 등이 향상됨을 시뮬레이션 결과로 입증하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권6호
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• pp.537-543
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• 2004

의학 영상 분야에서 인체에 대한 3차원 모델을 생성하는 데는 평행한 2차원 영상위에 있는 외곽선들로부터 원래 물체의 형상을 복원하는 방법이 일반적으로 사용된다. CT나 MR영상을 획득한 후 해부구조물에 대해서 구역화를 하면 외곽선 집합을 얻을 수 있다. 기존의 표면 재구성 알고리즘은 외곽선을 단순 정합이 가능한 부분과 클레프트(cleft)를 나누어 처리하는데, 클레프트를 처리하는 시간이 오래 걸리기 때문에 모델이 복잡할 경우 수행속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 분기(branch)가 없는 단순영역을 형태에 관계없이 한번에 타일화하고, 분기가 있는 경우에는 한 외곽선의 정점들을 대응하는 외곽선들의 정점개수와 분포를 고려하여 분할함으로써 간단하고 신속하게 타일화하는 방법을 제안한다. 이 기법을 이용하여 해부구조물의 3차원 모델을 생성하는 표면 재구성 시스템을 구현하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.484-494
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• 2018

Cho 등의 균일 모션 블러 제거 알고리듬은 영상 내 외곽선 영역을 선명하게 복원하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 한 장의 정지 영상에서 발생하는 블러 (Blur)현상을 블러된 계단형 신호를 뚜렷한 외곽선으로 복원해주는 쇼크 필터 (Shock filter)와 영상에서 특징을 추출하여 학습하는 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network: CNN)을 이용하여 선명한 영상을 복원하고 이 영상으로부터 균일 모션 (Uniform motion) 블러를 측정하여 영상 내 블러 현상을 제거하는 효과적인 알고리듬을 제안하고자 한다. 제안된 알고리듬은 쇼크 필터와 합성곱 신경망을 이용하여 선명한 영상을 복원함으로써 기존 알고리듬의 단점을 개선하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존 알고리듬에 비해 객관적 및 주관적인 평가에서 우수한 복원 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.81-89
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• 1999

통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.