본 논문에서는 4 m 길이의 핵연료 집합체를 지지하는 스페이서 그리드 외관의 이상 상태를 자동으로 검출하기 위한 영상처리 알고리즘에 대해 기술한다. 원자로 가동 중에는 중성자 조사와 고온 고압 냉각수의 열 유동에 의한 물리적 작용으로 정방 격자구조로 되어 있는 연료봉이 늘어나거나 휘어져 연료봉 틈새 간격이 좁아지고 냉각수의 원활한 유동이 방해를 받게 됨에 따라 연료봉을 지지하는 스페이서 그리드의 변형이 초래될 수 있다. 스페이서 그리드 간격의 변화를 자동으로 추출하는 영상처리 알고리즘을 개발하여 스페이서 그리드의 이상 상태를 자동으로 인식할 수 있게 하였다. 실험 영상으로는 스웨덴 Ahlberg 사의 4면 검사장치에 의해 수행된 경수로형 핵연료 집합체의 검사 동영상을 이용하였다.
일반적으로 얼굴 추적 시 움직임에 강건한 Lucas-Kanade 추적 방법이 많이 사용된다. 그러나 얼굴이 회전되었을 경우, 정확한 얼굴 영역 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Lucas-Kanade 추적 방법에 평가함수를 도입하여 회전에 강건한 자동 얼굴 영역 검출 및 추적 방법을 제안하였다. 얼굴영역은 색상정보를 이용하여 자동으로 추출하였으며, Harris 코너 추출 알고리즘으로 특징점을 추출하였다. 폐색된 특징점을 구분하기위하여 특징점마다 기존 특징점과 새로운 특징점과의 차이 값을 계산한다. 만약, 특징점이 폐색되었을 경우, 잡음을 제거하기 위하여 제거하며 특징점의 개수가 일정 임계값 이하일 경우, 얼굴 영역을 다시 검출하였다. 실험결과를 통하여 얼굴 영역이 회전되었을 경우, 기존의 Lucas-Kanade 추적 방법보다 더 좋은 결과를 확인하였다.
자동 결함 검사 시스템 (AVI - Automated Vision Inspection Systems)은 디지털 영상을 통하여 표면의 결함을 자동으로 검출해 주는 시스템이다. 일반적으로 AVI 시스템의 성능은 한도 결함 검출력으로 판별한다. 한도 결함이란 결함 신호가 배경신호와 매우 유사하여 명확히 결함을 검출하기 어렵다. 본 논문에서는 신호대잡음비 (SNR - Signal to Noise Ratio)를 개선할 수 있는 전처리 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 인간 시각 시스템 (HVS - Hunman Visual System) 원리를 기반으로 하였으며 이를 RLC (Run Length Code)로 구현하였다. 실험결과 제안된 전처리 기법은 한도 결함 영상에 대해 SNR이 두 배 이상 개선되는 효과를 보였으며 이를 이용하면 AVI 시스템의 검출성능 향상을 기대할 수 있다.
최근 도시의 도로시설물 관리에 대한 중요성이 증대됨에 따라 보다 정확한 시설물의 데이터베이스 정보가 요구되고 있다. 본 연구에서는 효율적인 도로시설물 DB 구축에 필요한 교통표지를 자동으로 검출하는 방법을 제안하였다. 검출 방법은 영상에서 특정 교통표지를 인식하여 자동으로 검출한 후 시설물의 중심위치를 찾는 순서로 진행하였다. 최종적으로 검출된 교통표지의 위치 정확도를 평가하기 위해서, 실제 측량한 좌표값과 연구를 통해 교통표지의 좌표값을 비교하였다. 교통표지 인식과 검출 과정에서는 OPEN CV를 이용한 코딩을 통해 컴퓨터 비젼 기술을 이용하였으며, 검출된 교통표지의 정확한 위치 계산은 사진측량 기술을 이용하였다. 다양한 종류의 도로표지판 중에서 원형 교통표지판(주차금지)과 삼각형 교통표지판(횡단보도)을 선택하여 진행하였다. 제안한 연구를 통해 산출된 좌표값과 실제 측량된 좌표값의 차이는 원형 교통표지판이 약 50cm, 삼각형 교통표지판이 약 60cm의 오차값으로 나타났다. 이러한 결과는 만족할 만한 결과는 아니지만 교통표지의 위치를 찾기에는 무리가 없을 것으로 판단된다.
본 연구는 자동노출제어장치 사용 시 관전압과 감도 변화에 따른 dynamic step wedge와 히스토그램의 동적 범위 분석을 통해 검출기의 성능을 평가하는 방법을 제안하고자 하였다. 실험방법은 관전압 60, 70, 81, 90 kVp 별로 검출기 감도 S200, S400, S800, S1000에 해당하는 선질, 입사표면선량, 관전류량, 동적범위를 측정하여 검출기의 성능을 평가하고자 하였다. 그 결과 선질은 모두 합격 기준에 부합하였고, 입사표면선량과 관전류량은 감도가 높게 설정될수록 단계적으로 감소하였다. Dynamic step wedge는 관전압이 높아질수록 관찰 가능한 동적 범위도 함께 증가하였고, 또한 히스토그램은 관전압과 감도가 높게 설정될수록 양자화 이격 현상과 히스토그램 양단의 정보량이 상실되는 언더플로우와 오버플로우가 나타났다. 결론적으로 검출기가 성능 저하로 인하여 자동노출제어장치 사용 시 관전압과 감도 변화에 따른 동적 범위를 제대로 구현해내지 못한다는 것을 알 수 있었고, 검출기 성능평가 시 dynamic step wedge와 히스토그램을 통한 평가가 유용하다는 점을 알 수 있었다.
본 논문에서는 얼굴 영역을 자동으로 검출하여 실시간으로 얼굴의 특징 짐을 추적하는 방법을 제안한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴 영역을 자동으로 추출하였으며, 회전에 강건한 KLT 알고리즘을 적용하여 얼굴의 특징 점들을 추출하였다. 그리고 실시간으로 얼굴의 특징점을 추적하기 위해 Lucas-Kanade 특징 추적 알고리즘을 사용하였다. 실험결과를 통하여 회전과 움직임에 강건하게 얼굴 영역을 검출하고 추적되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 분할 영상 좌보계 (split image coordinate: SIC)를 제안하여 3차원 영상의 주요 특징 중의 하나인 유, 무한 소실점을 그 위치의 무한성이나 카메라의 보정과 관계없이 정확하게 자동 추출하였다. 제안한 방법에서는 가우시안 구 (Gaussian sphere) 기반의 기존 방법들과는 달리 영상 공간을 누적 공간으로 활용함으로써 카메라 보정이나 영상의 사전정보가 없어도 원 영상의 정보 손실 없이 소실점을 추출할 수 있고, 영상을 무한대까지 확장한 후 분할하여 재정의 함으로써 유, 무한 소실점을 모두 추출할 수 있도록 하였다. 정확한 소실점의 검출을 위하여 직선 검출 과정에서는 방향성 마스크 (mask)를 사용하였으며, 직선들의 군집화 (clustering) 과정에서는 기울기 히스토그램 방법과 수평/수직 군집화 방법을 적응적으로 적용하였다. 제안한 방법을 합성 영상 및 건축물 (man-made environment) 영상에 적용시켜 유, 무한 소실점들을 효과적이고 정확하게 찾을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 호흡에 의하여 변화하는 기도 내부 영역의 형태학적인 정보를 반영할 수 있는 EBCT를 이용한 영상 획득 기법과 이 기법을 이용하여 획득한 단층 영상으로부터 기도 내벽의 윤곽선을 자동적으로 검출하는 방법을 제안하였다. 기도의 각 준위에 대한 영상데이터들을 적용한 컴퓨터 시뮬레이션 결과들을 통하여 제안한 방법이 효과적으로 기도의 윤곽선을 검출함을 확인하였으며 시간적 변화에 따른 기도 내벽의 단면적인 변화를 볼 수 있었다. 따라서, 제안한 방법이 임상에서의 정량적 평가에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 컴퓨터 단층촬영 영상 (CT, Computed Tomography Image)에서 치열궁 (Dental Arch)을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 3차원 컴퓨터 단층촬영 영상을 입력 받고 영역 확장법을 이용하여 하악을 분할 한 후 하악의 단면에서 전체적인 치아의 영역을 분할을 한다. 치아의 영역에서 세선화 작업을 거친 후 곡선 정합법을 이용하여 최종 치열궁을 검출한다. 실험 데이터로 두개골 컴퓨터 단층 촬영 데이터를 사용하였다. 본 연구는 치과 영상 데이터로부터 파노라마 영상을 얻는데 이용 될 수 있고 치과 분야의 질병 진단 및 진찰에 이용될 것으로 기대된다.
현재 홍채 인식은 주로 수동형 영상 획득 시스템을 통한 홍채 획득이 주를 이루고 있다. 이는 장비가 고가인 점과 정확한 홍채 위치추적의 어려움 등의 문제로 인한 것이다. 본 연구에서는 24bit 칼라 영상에서 피부색 정보와 윤곽선 검출 정보를 이용한 실시간 자동 홍채 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법에서는 HSI 칼라 좌표계상에서의 얼굴 피부색 인식 외에 조명으로 인한 잡음을 제거 하였고, 배경과 사용자의 보다 정확한 영역 분리를 위하여 영상을 이진화한 후 윤곽선 영역을 다시 한 번 제거 한 후 레이블링을 실행 하였다. 또한, 보다 정확한 눈 영역 추출을 위하여 일정 크기까지의 줌을 한 후 윤곽선 검출을 사용하였다. 이러한 방법들을 통하여, 주위 환경에 영향을 덜 받으면서 보다 정확한 눈 영역을 추출 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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