3D 레이저 스캐너는 대상물에 대한 많은 양의 데이터를 빠른 시간 내에 취득할 수 있는 효과적인 방법으로 최근 측량, 변위측정, 대상물의 3차원 데이터 생성, 실내공간정보 구축, BIM (Building Information Model) 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 활용을 위해서는 정합과정을 거쳐 많은 측점에서 취득한 데이터를 통일된 좌표체계를 가진 하나의 데이터로 만드는 과정이 필요하다. 따라서 정합 방법에 따른 점군데이터의 정확도에 대한 분석적 연구가 필요하다 이에 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 통해 취득되는 점군데이터의 정합방법에 따른 정확도를 분석하고자 하였다. 3D 레이저 스캐너를 통해 연구대상지의 점군데이터를 취득하고, 자료처리를 통해 ICP (Iterative Closest Point) 와 형상정합 방법에 의해 점군데이터를 정합하였으며, 토털스테이션 측량성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. 정확도 평가 결과 ICP와 형상정합 방법은 각각 토털스테이션 성과와 0.002~0.005m, 0.002~0.009m의 차이를 나타내었다. 각각의 정합 방법은 실험결과 모두 0.01m 미만의 편차를 나타내어 1:1,000 수치지형도의 허용정확도를 만족하였으며, ICP 및 형상정합을 이용한 점군데이터의 정합이 공간정보 구축에 충분히 활용 가능함을 제시하였다. 향후 형상정합 방법에 의한 점군데이터의 정합은 3D 레이저 스캐너를 활용한 공간정보 구축 과정에서 타겟의 설치를 줄임으로써 생산성 향상에 기여할 것이다.
3차원 정보의 올바른 정합을 위해서 3차원 정보 자신 뿐만이 아니라 3차원 정보와 연관된 영상 정보를 이용한다. 먼저 영상의 정합을 수행함에 있어 서로 다른 두 영상간에 상관 윈도우를 씌워 상관계수를 계산하여 최적 정합점을 탐색한다. 본 논문에서는 카메라의 서로 다른 관점으로 인한 상관위도우의 뒤틀림을 3차원 초기 변환 행렬을 이용하여 보정하는 방법을 제안하고, 이에 의해 3차원 변환된 상관 윈도우를 정합에 이용함으로서 상관계수의 정확도를 급격히 향상시킨다. 그 결과로 개선된 특징점 정합 결과로부터 영상 전반에 걸친 3차원 특징점 정합을 통해 이와 대응하는 3차원 정보의 정확한 정합 결과를 얻는다.
스테레오 정합을 통해 산출되는 초기 시차 영상의 정합 정확도는 고주파 및 잡음 성분에 의해 감소될 수 있다. 또한, 폐색 및 질감이 없는 영역에서 잘못된 정합 결과가 산출됨으로 인해 정합 정확도가 감소될 수 있다. 정합 정확도를 향상시키기 위해 시차 정제에 관한 선행 연구들이 수행되었지만 정제 과정을 통한 정합 정확도 성능과 처리 속도간 트레이드-오프가 존재한다. 이에 본 논문에서는 종래 시차 정제 방법 대비 향상된 처리 속도와 함께 높은 시차 정제 성능을 갖는 분리형 중앙-최댓값 필터를 제안한다. 제안하는 방법의 정제 성능 및 평균 처리 시간을 객관적으로 평가하기 위해 KITTI 2015 stereo benchmark 데이터셋을 사용하였다. 제안하는 방법의 평균 오차율은 비폐색 및 폐색 조건에서 종래 방법 대비 각각 최소 25.61% 및 23.68% 감소되었다. 또한, 제안하는 방법의 처리 속도는 종래 방법 대비 최소 13.29% 향상되었다. 따라서 제안하는 방법은 빠른 처리 속도 및 높은 정확도 성능을 요구하는 스테레오 비전 시스템에 활용될 수 있다.
본 논문은 두 장의 스테레요 영상으로부터 자동적으로 특징점 정합을 수행하도록 하는 새로운 절차의 효율적인 정합방법을 제안한다. 이를 위해 초기정합의 결과로 얻을 수 있는 유일 정합쌍을 이용한다. 즉, 본 논문에서는 초기정합의 결과로 얻어낸 유일 정합쌍의 정보를 이용하여 바로 outlier들을 제거시키므로써 초기정합의 결과가 갖는 애매성까지도 동반하여 상당량을 줄이도록 한다. 결국 애매성 제거에 대한 부담이 줄어들게 되므로 애매성 제거과정에서는 이완화 방법을 사용하지 않고 빠르게 애매성을 제거시킨다. 아울러 정합의 정확도를 높이기 위해 초기정합 후 바로 서브픽셀 정확도의 정합을 수행하며 정합의 마지막 단계에서는 추가정합을 수행하므로써 정합의 성능을 향상시킨다. 실내, 실회 스테레요 영상에 대한 다양한 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법의 특징점 정합기법이 빠르고 효율적임을 보여준다.
최근 고해상도 위성 SAR 영상이 늘어남에 따라, 변화탐지, 영상 융합 등 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 커지고 있다. 영상 정합 결과에 대한 정량적 평가는 분석자에 의해 추출된 GCPs (Ground Control Points)를 이용한 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 널리 사용되어 왔으나, 영상정합 결과의 정확도를 자동으로 측정하는 방법에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 SAR 영상 정합의 정확도 평가지표로, 단일채널 영상의 품질 평가 알고리즘으로 개발된 FSIM (Feature Similarity) 값을 적용하는 것에 대한 타당성 분석을 수행하였다. 다양한 관측각도 및 관측방향에서 수집된 TerraSAR-X staring spotlight 자료를 분석에 사용하였다. SAR 영상의 공간 해상도에 따른 FSIM 값 변화는 매우 작은 값을 보였다. 따라서, 다양한 공간해상도의 SAR 영상 간에도 동일한 척도를 가지고 FSIM 값을 사용할 수 있다. 단일 SAR 영상을 이용하여 정합 오차에 따른 FSIM값 변화를 분석하였으며, 이 값을 기준으로 서로 다른 관측조건에서 수집된 영상 간의 정합 오차에 따른 FSIM 값 변화를 분석하였다. 서로 다른 관측각 또는 관측방향 자료 조합에서, 관측기하 차이에 의해 FSIM 값은 다소 저하되었다. 토지피복별 FSIM 값 분석 결과에서, 도심지역에서 정합오차에 따른 FSIM 값의 변화가 가장 뚜렷하게 나타났다. 따라서, FSIM 값을 이용하여 영상정합의 정확도를 판별하기 위해서는 도심지역에서 산출된 FSIM 값을 이용하는 것이 바람직하다. FSIM 값은 SAR 영상 정합 정확도에 대한 지표로 사용될 수 있는 충분한 가능성이 있는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 동적 계획법(dynamic programming)과 이미지 세그먼트(segment)를 이용한 새로운 스테레오 정합(stereo matching)기법을 제안한다. 일반적으로 동적 계획법(dynamic programming)은 빠르면서도 비교적 정확하고, 조밀(dense)한 disparity map을 얻을 수 있다. 그러나 경계(boundary)근처의 폐색지역(occlusion region)이나, 텍스쳐가 적은 모호한 영역에서는 잘못된 결과를 유도할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 먼저 이미지를 아주 작은 영역으로 분할(over-segmentation)하고, 이런 작은 영역들이 비슷한 disparity를 가질 것이라고 가정한다. 다음으로 동적 계획법(dynamic programming)을 통해 정합을 수행한다. 여기서 계산비용(cost)은 기존의 정합윈도우 안에서 세그먼트 영역을 적용한 새로운 비용함수를 사용하며, 이 새로운 비용함수를 통해 정확도를 높인다. 마지막으로 동적 계획법을 통하여 얻어진 조밀한 disparity map을 세그먼트 영역들의 시각특성(visibility)과 유사도(similarity)를 이용하여 에러를 찾아내고, 세그먼트 정합을 통해 수정함으로 정확한 disparity map을 찾아낸다.
영상정합은 원격 탐사, GIS 등과 같은 영상 활용 분야에서 매우 광범위하게 적용된다. 일반적으로 초기의 정합점 데이터들은 영상정합의 정확도를 떨어뜨리는 오정합을 포함하고 있다. 본 논문의 목적은 영상정합에서 정확도를 유지하기 위해 오정합의 탐색 및 제거를 위한 강건한 접근법을 개발하는 것이다. 본 논문은 자동으로 오정합을 탐색하기 위해 역방향 정합 유사변환, RANSAC 알고리즘을 사용하였으며 빠르고 효율적인 영상정합을 위해 중복영역의 계산, 블록기반 처리 등과 같은 전처리 단계를 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 실제 항공사진 영상쌍에 적용하여 robustness와 효율성 측면에서 그 결과를 분석하였다.
스테레오 정합은 컴퓨터 비전 분야에서 활발하게 연구되고 있는 연구 주제로 서로 다른 위치에서 획득된 두 영상을 정합하여 거리 정보를 얻는 방법이다. 이 방법은 초음파나 레이저를 광원으로 거리를 측정하는 것보다 실제 응용 환경의 제약을 적게 받아 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만, 텍스쳐가 반복되거나 텍스쳐가 없는 영역 혹은 객체의 경계 부근에서 정확한 깊이 정보를 획득하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문은 일반적 총 변이와 가이드 깊이맵을 사용하여 정합 비용을 정제 방법을 사용하여 정확한 깊이 정보 획득 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 기존의 색상 영상의 텍스쳐 복사 문제를 해결하였으며, 기존의 방법에 비해 bad pixel rates 측면에서 월등한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 얼굴 영역 수술용 네비게이션을 위한 스테레오 비전과 CT 영상을 이용하여 환자-영상 간 정합(Image to patient registration) 알고리즘의 성능을 평가한다. 환자 영상 간 정합은 스테레오 비전 영상의 특징점 추출과 이를 통한 3차원 좌표 계산, 3차원 좌표와 3차원 CT 영상과의 정합 과정을 거친다. 스테레오 비전 영상에서 3가지 얼굴 특징점 추출 방법과 3가지 정합 방법을 사용하여 생성될 수 있는 5가지 조합 중 정합 정확도가 가장 높은 방법을 평가한다. 또한 머리의 회전에 따라 환자 영상 간 정합의 정확도를 비교한다. 실험을 통해 머리의 회전 각도가 약 20도의 범위 내에서 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching을 사용한 정합의 정확도가 가장 높았으며, 각도가 20도 이상일 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 사용하였을 때 정합 정확도가 높았다. 이 결과를 통해 회전각도가 20도 범위 내에서는 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching 방법을 사용하고, 20도 이상의 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 이용하는 것이 정합의 오차를 줄일 수 있다.
방사선치료 계획시 다중영상의 장점들을 활용하여 종양부위 설정의 정확도를 높일 수 있는 방법들이 연구되고 있다 본 연구에서는 다중영상의 장점들을 적절히 활용하기 위해 선행되어야 하는 영상정합과 관련하여 정확도 및 실용성 측면에서 현재 가장 많이 사용되고 있는 chamfer matching 알고리즘과 mutual information maximization 알고리즘을 분석하여 정합 대상 영상들의 특성에 따라 정확도 측면에서 더 적합한 영상정합 방법을 도출하고자 하였다. 이를 위해 다중영상 획득이 가능하게 설계, 제작한 폐 팬텀을 대상으로 CT, MRI, SPECT 영상을 획득하였고, 분석대상으로 선정된 두 정합 알고리즘을 효과적으로 구현할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 서로 다른 발현기전의 영상간 정합을 수행하여, 정합 대상 영상의 해상도 및 영상 정보 손실에 따른 정합 결과의 정확도를 분석하였다. 다중영상간 정합 결과, 두 정합 알고리즘 모두 이동거리 평균 오차 2.3 mm, 회전각도 평균 오차 $1.5^{\circ}$ 내의 결과를 보여 다중영상 정합에 있어 모두 타당성 있는 방법임을 검증할 수 있었으나, chamfer matching 방법의 경우, 낮은 해상도의 영상과 손상된 영상에서의 정합 결과는 mutual information 방법의 경우와 비교하여 상대적으로 증가된 정합 오차를 보였다. 본 연구결과, mutual information 방법은 chamfer matching 방법에서 선행되어야 하는 contour 추출과정을 필요로 하지 않고, 영상 특성에 큰 영향 없이 정확한 정합결과를 도출하여, 다중 영상간 정합 알고리즘으로 좀 더 양호한 방법임을 확인할 수 있었다.생존율은 각장 10 cm 시험구에서 98.10% 이었으며, 다른 시험구(90.95~94.76%)보다 높게 나타났다. 한편, 자연발생적으로 서식하는 원서식지와 이식지에 있어서 키조개의 성장률은 이식지가 원서식지보다 각장, 전중량, 육중량 및 패주중량이 각각 1.3배, 2.6배, 2.7배 및 4.5배씩 더 증가하였다.졌다.부의 H pylori 균체 밀도가 유의하게 감소하였다 (p<0.05). IgY정제 투여군에서 위체부의 만성 염증 활성도가 감소하는 경항을 보였다. IgY 함유 계란 투여군에서 위전정부 및 위체부의 장상피화생과 위축도는 치료전후 변화가 없었다. IgY정제 투여군의 1예에서만 치료전 위전정부에 경도의 장상피화생이 관찰되었으며 치료후 정상으로 호전되었다. 위점막 위축은 대상환자 모두에서 치료전후 변화가 없었다. 이용 가능성이 전망된다. 다소 높은 경향이었으나 유의성이 없었고, PNMTs의 발현정도는 OVX+Oil군과 OVX+E$_2$군 모두에서 부신 > SNC >시상하부 순으로 나타났다. PNMTs 발현에 미치는 estradiol의 효과로 SNc에서는 유의한 감소를, 부신에서는 유의한 증가를, 그리고 시상하부에서는 통계적 유의성은 없으나 증가하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 카테콜아민 생합성 효소들의 유전자 발현의 조절에 미치는 estrogen의 영향이 세포기원이 neural crest cell인 부신 수질은 물론 뇌의 상이한 지역간에서도 조직특이적임을 관찰하였다. 이러한 결과는 각 조직에서의 estrogen 수용체 유형의 차이, 작용 모드와 각 효소 유전자 발현 사이에 중요한 상관관계가 있음을 시사한다.아 대봉광상의 광화유체에 대한 기원과 진화과정을 두 가지로 생각할 수 있다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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