한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.157-160
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2001
영상검지기에서 차량 탐지를 위해 사용하는 방법은 배경차이(Background Differencing), 장면차이(Frame Differencing), 공간차이(Spatial Differencing), 밝기값 비교(Gray-Level Comparison) 등이 있다. 이 방법들중에서 배경차이 방법은 기준이 되는 배경영상과 입력영상의 차를 구해 차량을 탐지하는데 대부분의 영상검지기에서 채택 되어 사용되는 방법이다. 배경차이 방법에서 가장 중요한 것은 매번 기준이 되는 배경영상을 정확하게 구하는 것 인데, 영상내 차량의 흐름이 원활하다면 어느 배경생성 방법을 사용해도 좋은 결과를 얻을 수 있지만 차량의 정체 가 심하거나 장기간 지속되면 좋은 배경을 생성하기가 어렵다 특히 교차로의 경우 진행중인 차량 및 신호 대기중 인 차량이 통시에 존재하므로 배경생성에 더욱 어려움을 겪게된다. 이상에서 제시된 세 가지 배경생성 방법을 고속도로와 교차로에서 적용시켜 각 배경영상 생성 방법을 비교 분석한다.
목 적 : 폐암의 정위적체부방사선치료시 실제 적용하고 있는 최대강도투사(MIP) 영상과 호흡위상별(0~90%)영상에서 3차원적으로 재구성된 선량 분포 차이를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 정위적체부방사선치료를 시행한 비소세포성 폐암(NSCLC) 환자 5명을 대상으로 4차원 전산화단층영상을 시행하여 10개의 호흡위상별 영상을 획득한 후 최대강도투사 영상을 재구성하여 각 호흡위상별 치료계획을 수립하였고, 2차원 이온전리함과 선량분석프로그램 COMPASS(IBA dosimetry, Schwarzenbruck, Germany)을 이용하여 3차원적으로 재구성된 선량분포를 측정하였다. 이를 이용하여 치료계획 선량분포와 실제 측정 선량분포의 일치성 여부 및 최대강도투사 영상과 호흡위상별 영상에서 선량 분포의 차이를 정량적으로 비교 분석하였다. 결 과 : 최대강도투사 영상 및 호흡위상별 영상에서의 선량분포의 일치성을 알아보기 위한 감마분석 통과율은 대상 환자 모두 99%이상으로 평가기준을 만족 시켰으며, 각각의 환자들에 대한 최대강도투사 영상과 호흡위상별 영상에서 재구성된 선량의 HI(Homogeneity Index) 차이의 평균은 -0.03~0.04로 크지 않았으며, PTV(Planning Target Volume)의 Dmax 차이는 평균 3.30 cGy, 척수는 평균 40 cGy, 양측 폐, 우폐, 좌폐의 $V_{20}$, $V_{10}$, $V_5$ 차이는 평균 -0.04~2.32% 차이를 나타내었다. 또한 모든 환자에 대한 최대강도투사 영상과 호흡위상별 영상에서 재구성된 선량의 HI 차이의 평균은 -0.03~0.03로 크지 않았으며, PTV의 Dmax 차이의 평균은 10% 영상에서 가장 차이가 작았고, 70% 영상에서 가장 큰 차이를 나타내었다. 척수의 Dmax차이의 평균은 50% 영상에서 가장 차이가 작았고, 0% 영상에서 가장 큰 차이를 나타내었다. 폐 $V_{20}$, $V_{10}$, $V_5$의 차이의 평균은 호흡위상별로 일정한 경향성을 나타내지 않았다. 결 론 : 본 연구를 통해 최대강도투사 영상과 각 호흡위상별 영상에서 측정되어 3차원적으로 재구성된 선량분포차이는 일정한 경향을 나타내지는 않았지만 특정 호흡위상에서 선량 분포 차이가 상이한 경우를 볼 수 있었다. 종양의 위치 및 호흡 움직임이 유사한 대상환자군을 선정하여 체계적인 연구를 통해 데이터화 하게 되면 폐와 같이 움직임이 큰 장기의 정위적체부방사선치료시 특정 호흡위상에서 획득한 영상에서의 치료계획이 실제 치료에 적용되어야 하는지에 대한 적합성 여부를 판단 할 수 있을 것이라고 사료된다.
서로 다른 색상의 조명환경에서 촬영된 영상으로부터 동일 객체를 자동으로 검출하기 위하여 객체의 색상 비교가 요구된다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 영상들에서 비교 대상 객체들의 색상을 비교 분석하기 위하여, 조명 차이 요소를 제거하고, 입력영상을 목표 조명영상으로 변환하기 위한 색 보정 기법을 제안한다. 제안 색상 보정 기법은 촬영전에 색상 팔렛트를 이용하여 조명색상 정보를 분석하여 각 조명간 RGB 색상 요소별 차이를 전처리 단계에서 계산한다. 각 조명환경에서 촬영한 영상에 대해, 미리 계산된 조명간 차이값을 입력되는 각 영상화소값에 반영함으로써 영상의 색상을 보정한다. 실험에서, 서로 다른 색상의 조명 조건에서 촬영된 두 영상에 대하여 하나의 영상을 기준 영상으로 선정하고, 다른 하나의 영상에 제안 보정처리를 수행한다. 보정 전후 영상과 기준 영상과의 가시적인 비교 방법과 히스토그램 비교에 의하여 제안 보정 기법의 성능을 평가한다.
T1, T2강조영상, FLAIR (fluid attenuated inversion recovery) 영상기법은 뇌 MRI의 가장 기본적인 영상기법들이다. T1강조영상은 짧은 TR과 짧은 TE를 이용한 스핀에코 기법으로서 조직의 T1이완시간의 차이를 신호 차이로 반영하는 기법이다. 짧은 TR을 사용하면 조직 간에 종축 자기화의 회복 정도가 크게 차이나게 되며 이를 신호에 반영하는 것이다. T2강조영상은 긴 TR과 긴 TE를 이용한 스핀에코 기법으로서 조직의 T2이완시간의 차이를 신호 차이로 반영하는 기법이다. 긴 TE을 사용하면 조직 간에 횡축 자기화의 붕괴가 크게 차이나게 되며 이를 신호에 반영하는 것이다. FLAIR는 180도 반전펄스를 먼저 가하는 반전회복 (inversion recovery) 기법의 일종으로서 뇌척수액의 신호를 억제하기 위하여 2500 msec 정도의 반전시간을 적용한다.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.178-182
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2000
본 연구의 목적은 실험실에서 퇴적물의 다분광반사 특성과 물성을 측정하고 이를 위성 영상에 적용하여 영상에서 나타나는 퇴적물의 분광차이의 원인을 해석하고, 위성영상에서의 퇴적물의 분류 가능성을 연구하는데 있다. 연구에서는 Landsat TM위성 영상과 350~2500nm 파장대역에 대한 퇴적물 시료의 분광측정 자료를 사용하였으며, 기존의 조사 자료를 토대로 TM 영상에서 퇴적물을 분류한 후, 현장에서 시료를 채취하여 입도 분류를 실시하였다. 퇴적물의 입도와 함수비에 따른 분광특성변화를 검증하였으며, 입도와 함수비에 대한 회귀식을 구하여 이를 영상에 적용 분류하였다. 분석 결과 다분광자료 측정시 퇴적물입도에 따른 분광차이는 미약하였으며 이를 TM 자료로 재구성하였을 때는 분광특성을 구분할 수 없었다. 퇴적물의 분류는 TM Band 4, 5, 7을 이용한 회귀식을 적용할 때 비교적 정확하게 나타났으나, 영상에서 퇴적물의 분광 차이는 입도 크기가 직접적인 요인이 아니라 입도에 의한 함수비 및 유기물 함량의 차이에 기인한 것으로 해석된다.
멀티미디어 콘텐츠는 디지털 데이터의 특성상 수정과 복제가 쉽고, 이에 따라 불법 유통과 위 변조 등의 문제가 발생할 수 있으므로 콘텐츠 보안의 중요성이 높아지고 있고 가역 워터마킹 방법은 하나의 솔루션이다. 본 논문에서는 JPEG 압축 표준에서 사용할 수 있는 가역 워터마킹 기법을 제안한다. JPEG 압축 과정 중 비손실 과정에서 유지되는 양자화 DCT 블록 데이터에 대하여 인접 블록의 계수간 차이값의 히스토그램을 계산하고, 히스토그램 쉬프팅을 통하여 가역 워터마크를 삽입한다. 디코딩 과정에서 영상에 삽입된 워터마크를 추출함과 동시에 원본 JPEG 표준 영상의 품질을 복원한다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 다양한 영상을 대상으로 영상 품질과 압축률을 평가하였다. 삽입된 영상의 PSNR과 압축률은 32.33dB과 89.69%로, 표준 JPEG 압축된 영상 대비 각 3.24dB의 PSNR 차이와 2.58%의 압축률 차이를 보였다.
본 논문에서는 전송하고자 하는 원영상 대신에 전혀 다른 영상을 전송하여 원영상 정보를 보호하는 스테가노그래피(steganography) 기법을 제안한다. 전송할 영상의 자연스러움을 잃어버리지 않으면서 원영상을 복구할 수 있는 차영상 정보를 LSB(Least Significant Bit)에 담고, 픽셀간의 위치 관계를 무작위로 섞어 줌으로써, 원영상을 보호하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 우선 원영상과 전송할 영상 (cover image)의 차영상을 생성하고, 각 픽셀의 차이값을 큰 범위로 양자화하여 차영상의 데이터 크기를 줄인다. 그리고, 각 픽셀의 차이값을 전송할 영상의 4 픽셀에 걸쳐서 하위 2bit 에 나누어 담는다. 8bit 영상에서 하위 2 bit 를 다루기 때문에, 각 채널 밝기값의 최대 차이값은 3 으로 설정되어 자연스럽게 영상을 생성할 수 있다. 끝으로 신호의 보호를 위하여 차영상의 픽셀과 전송할 영상의 픽셀간의 대응위치를 무작위 순열로 변환하여 외부에서 쉽게 복원할 수 없도록 한다. 이러한 스테가노그래피 제안 기법을 통하여 원영상 대신에 커버 영상을 전송함으로써, 자연스러운 정보전송이 가능하며, 외부의 감시와 복원에 안전한 정보보호 기능이 강화될 수 있다. 여러 영상에 대한 실험을 통한 제안 기법에 의하면, 전송되는 커버 영상이 자연스럽기 때문에 외부에서 정보가 숨겨진 사실을 느끼지 못하며, 송수신 장치에 내장된 무작위 순열을 통하여 외부에서는 원영상 정보를 복구하는 것도 매우 어렵게 되어 있음을 확인하였다. 본 제안 기법은 군사통신이나 중요한 정보를 다루는 기관에서의 정보 전달 및 정보보호 시스템에서 사용될 수 있다.
이 연구의 목적은 영상의 화소 간 분석(voxel-based analysis)을 이용하여 자화율 가중 영상(SWI)에 나타난 위상 마스킹의 효과를 알아보는 것이었다. 20명의 정상 노인에서 SWI 영상의 정보를 획득하기 위하여 3차원 경사자장 에코 시퀀스를 이용하여 영상을 얻었다. SWI 영상에서의 위상 마스킹의 효과를 관찰하기 위해 원래의 경사자장 크기(magnitude) 영상에 위상 영상을 2번 곱한 SWI2 영상, 4번 곱한 SWI4 영상, 영상 내 정맥 혈관을 강조한 양의 위상 마스크 SWI 영상 (PSWI), 그리고 조직 부분을 강조한 음의 위상 마스크 SWI 영상(NSWI)을 만들었다. paired t-test를 이용한 PSWI와 NSWI간 신호강도의 차이, SWI2와 SWI4간의 신호강도의 차이, 그리고 경사자장 크기영상 영상과 위상 마스킹에서 얻은 SWI 영상의 신호강도의 차이를 voxel-based 분석으로 수행하였다. 신호 강도 차이는 magnitude과 SWI4 영상 간의 차이가 magnitude과 SWI2 영상 간의 차이보다 더 크게 나왔다. 또한, 신호강도 차이는 magnitude과 PSWI 영상 간의 차이가 magnitude과 NSWI보다 더 많았다. 그리고 NSWI2와 NSWI4간의 신호강도 차이가 PSWI2와 PSWI4간의 신호강도 차이 보다 더 크게 나타났으며, 그리고 NSWI4와 PSWI4간의 신호강도 차이가 NSWI2와 PSWI2간의 신호강도 차이보다 더 크게 나타났다. 위 실험은 화소 간 분석을 통한 SWI 영상 연구가 뇌 전체의 자화율 효과를 볼 때 매우 유용할 것이라는 사실뿐만 아니라, 각기 다른 위상 마스킹 방법을 응용함으로써 선택적으로 정맥 혈관 대비, 혹은 뇌 조직 대비를 강조할 수 있다는 사실을 입증하였다. 그러므로, 자화율 가중 영상의 화소 간 분석은 많은 임상 예에 적용될 수 있을 것이다.
OSMI/KOMPSAT-I 위성의 Level-0 영상자료의 줄무늬 제거에 대한 연구가 수행되었다. 이 줄무늬 원인은 크게 2가지로 구분되었다. 하나는 96 pixel CCD의 전반부와 후반부에 따라 얻어지는 신호크기 차이 있으며, 다른 하나는 pixel간의 감도의 차이가 있는 것으로 나타났다. 문제는 각 영상자료마다 이들의 보정계수가 일치하지 못하여 매 영상으로부터 새로운 보정계수가 필요하다는 것이다. 줄무늬 제거의 근본적인 접근은 바로 2가지 문제를 해결하는 방향으로 접근하였다. 즉, 첫 번째 문제인 전후반부의 CCD pixel에서 얻어지는 신호의 크기 차이가 감도의 차이인지 아니면 upset 값의 차이인지가 규명되었고, 동시에 각 센서 pixel의 감도 역시 신호의 세기에 따라 감도가 다른 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 모든 줄무늬 보정 정보를 매 영상마다 독립적으로 얻게 하여 OSMI 위성영상의 질을 보다 높일 수 있었다.
VR영상은 하나의 카메라가 아닌 여러 대의 카메라로 촬영한 영상을 이어 붙여 만든다. 각각의 카메라로 촬영된 영상은 FOV에서 광원이 서로 다르기 때문에 각 영상의 밝기는 서로 일치하지 않는다. 이러한 밝기 차이는 각 영상을 하나의 VR 영상으로 스티칭 하였을 때 더욱 이질적으로 느껴진다. 본 논문에서는 각각의 카메라 영상이 서로 다른 광원에 의하여 밝기 차이가 발생하였을 때 이를 보상하기 위한 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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