스마트폰 카메라로 생성한 문서 이미지는 촬영 방법에 따라 일반 스캐너에 비해 회전 왜곡과 원근 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 MSER-b 통해 조명에 영향을 적게 받는 이미지를 생성하고 텍스트 이미지의 특성을 고려한 텍스트 영역 윤곽선 검출 기법을 제안하고 이를 통해 왜곡된 문서 이미지를 보정하여 프린터 품질의 이미지로 복원하였다. 그리고 제안한 기법의 성능 평가를 위해 현재 서비스되고 있는 타사의 제품과 비교하였으며, 다양한 왜곡에 대하여 효과적으로 처리가 가능함을 실험을 통해 보였다.
대하천 사업 이후 국내에서 경험하지 못한 대규모 다기능 보가 설치되었으며, 이로 인해 기존 하천에 서식하던 어류들의 군집, 이동 및 환경의 변화가 발생할 수 있으며, 산란을 위해 상류로 이동하거나 하류로 이동하려는 어류들에게는 상당히 큰 문제를 야기할 수 있다. 이러한 문제점들을 최소화하기 위해 다기능 보에는 대규모 어도가 설치되었으며, 다양한 흐름해석 모형을 이용하여 어도의 유인효율평가에 대한 연구가 이루어지고 있으나 이를 검증할 수 있는 실험적 연구는 부족한 실정이다. 어도의 유인효율평가에 있어 어도입구부 유속장 측정이 중요하다. 하지만 어도 입구부에 대한 접근성은 용이하지 못 할 뿐만 아니라, 기존에 사용하던 ADCP 장비로는 유속장 측정에 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 드론영상을 활용한 LS-PIV기법과 GPS전자부자를 활용할 필요가 있다고 판단하였고, GPS전자부자를 어도 입구부에서 일정시간 유하시키는 동시에 드론영상촬영을 활용해 LS-PIV기법을 적용하여 유속을 측정하였다. 그 결과 LS-PIV기법을 적용한 실험이 주 흐름영역에서 안정적인 결과를 보였다. 본 실험 결과를 통해 새로운 유속 계측 방안을 보여줌으로써 접근성 및 안전성에 대한 효율적인 실험계측 방법을 제시하리라 사료된다.
국내외 기상이변으로 인한 하천허용유량의 초과가 많이 일어나고 있다. 이때 사람이 직접 도섭으로 하천의 정보 대한 정보를 취득하기 어렵기 때문에 간접적인 방법으로의 정보취득이 중요시 되어야 한다. 그에 따른 방법으로 주입식의 표면부자를 활용한 방법이나, PIV 기법을 활용한 표면영상유속계측법을 이용한 유속측정방법 등이 있다. 하지만 이런 표면영상유속계측법은 영상의 변위가 커지게 되어 시간간격 설정에 대한 어려움 등이 있고, 표면부자법의 경우 표면 유속을 대변 할 수 있을지에 대한 분석연구가 필요하다. 따라서 이러한 표면 영상 유속계측법과 표면부자의 수표면 유속 측정 능력 등을 분석하여 GPS 전자부자의 활용성을 확인해 보고자 하였다. Lab-Scale 수로에서 GPS전자부자를 입자로 활용하여 주입 후 흘러가는 부분을 영상촬영하고, LS-PIV 기법을 활용하여 분석한 후 검증이 된 전자유속계 (FlowTracker)의 데이터를 참값으로 비교 분석하였다. LS-PIV 기법을 통해서 GPS 전자부자의 표면 유속 측정 능력을 잘 검증해낸다면, 유속측정에 용이하고 접근성 및 안정성까지 확보할 수 있다. 더 나아가 홍수 시 사용뿐만 아니라, ADCP나 ADV로 측정이 불가능한 저수심·저유속의 중소하천에서도 적용할 수 있다. GPS전자부자의 지속적인 연구는 향후 하천 측정 시스템에 많은 도움을 줄 것으로 사료된다.
다중센서 위성영상 간 통합 분석 및 융합과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 다중센서 영상 간 정합이 선행되어야 한다. 대표적인 정합 기법으로는 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 같은 알고리즘이 존재한다. 그러나, 광학영상과 SAR (Synthetic Aperture Radar)영상은 취득 시 센서 자세와 방사 특성의 상이함으로 영상 간 분광적인 특성이 비선형성을 이뤄 기존 기법을 적용하기에 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 특징기반 정합기법인 SAR-SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 형상 서술자 벡터 DLSS (Dense Local Self-Similarity)를 결합하여 개선된 영상 정합기법을 제안하였다. 본 실험 지역은 대전 일대에서 촬영된 KOMPSAT-2 영상과 Cosmo-SkyMed 영상을 이용하여 실험하였다. 제안 기법을 비교평가하기 위해 특징점 및 정합쌍 추출에 대해 대표적인 기존 기법인 SIFT와 SAR-SIFT를 이용하였다. 실험 결과를 통해 제안 기법은 기존 기법들과 다르게 두 실험 지역에서 참정합쌍을 추출하였다. 또한 추출된 정합쌍을 통한 정합 결과 정성적으로 우수하게 정합되었으며, 정량적으로도 두 실험 지역에서 각각 RMSE (Root Mean Square Error) 1.66 m, 2.65 m로 우수한 정합 결과를 보였다.
목적 : Echo planar image (EPn와 다론 MR 영상기법에서 2시간 이내의 초급성 출혈의 발견율의 차이를 비교해 보고자 한다. 대상 및 방법 : 인위적으로 뇌출혈을 유발시킨 백서 10마리를 대상으로 EP1, 급속 스핀에코 (FSE) T2 강조영상, Fluid attenuated inversion recovery (FLAIR) 영상, 스펀에코 (SE) Tl 강조영상과 Tl 강조 Gradient echo (GE) 영상을 이용하여, 뇌출혈을 일으킨 2시간 후에 MR 촬영을 하였다. 추가적으로 3마리는 출혈 30분 후에, 6마리는 1시간 후에 각각 EPI와 FSE T2 강조영상을 얻었다. 얻어진 영상에 대한 주관적인 시각적 평가를 하기위하여 세명의 방사선과 의사가 출혈 병변이 어느 MR 영상 기법에서 제일 잘 보이는지를 평가하였다. 정량적인 평가 로는 병변-정상 뇌설질의 대조잡음비(contrast-to-noise ratio, CNR)를 측정하였다. 통계처리는 Wilcoxon-Ranks test를 이용하였다. 결과 : 시각적 평가에서 출혈 병변이 높은 신호강도로 나타난 EP1, FLAIR, FSE T2 영상 중 EPI 영상이 특히 높은 신호강도로 나타나 제일 쉽게 병변이 구별되었다. 정량적인 평가에서 출혈 병 변-정상 뇌설질의 CNR은 EPI와 FLAIR 영상에서 다른 세 영상기법에 비해 통계적으로 유의하게 우월하였다 (p<0.01). 그러나 EPI와 FLAIR 영상간의 CNR은 동계적으로 유의한 차이가 없었다 (p>0.10). 추가적으로 출혈 30분과 1l시간 후 촬영한 모두에서 EPI영상과 FSE T2 강조 영상은 정상에 비해 높은 신호강도를 보여 병변의 구별이 가능하였다. 결론 : 백서에서 유발시킨 초급성기 뇌출혈의 여러 기법의 MR 영상 중 EPI 영상이 영상획득 시간이 가장 빠르면서 시각적 평가와 정량적 평가에서 출혈의 발견율이 가장 높아 출혈의 선속한 진단에 유용할 것으로 생각된다.
봉와양폐(Honeycomb)는 직경 2~10mm 정도의 크기가 같지 않은 낭포(Cyst)가 경계가 명확한 섬유질(Fibrosis)로 이루어진 벽에 둘러싸여 밀집된 형태로 이루어져 있다. 봉와양폐가 발견될 경우 급성악화의 발생 빈도가 높으며 따라서 봉와양폐의 관찰 여부와 측정은 임상에서 중요한 지표가 된다. 따라서 본 논문에서는 봉와양폐 영역의 정량적 측정을 위하여 봉와양폐의 특징을 이용한 형태학적 기법과 군집성 평가 기법을 통해 자동 구획 방법을 제안하였다. 첫 번째로 영상의 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 필터링을 적용하고, 모폴로지 기법 중 팽창 기법을 이용하여 폐 영역을 구획하였다. 두번째로, 주변 8방향 검사를 통해 봉와양폐를 구성하는 낭포의 후보군을 찾고, 영역 확장과 외곽선 검사를 통해 비 낭포들을 제거하였다. 마지막으로 군집화 검사를 통해 최종적으로 봉와양폐를 구획하였다. 제안한 방법은 80장의 고해상도 컴퓨터 단층촬영 영상에서 실험한 결과, 89.4%의 민감도와, 72.2%의 양성 예측도를 보였다.
최근 지능형 교통 시스템을 다양한 상황 및 환경에 적용하려는 시도가 증가함에 따라, 다수의 지능형 교통 시스템에서 사용되고 있는 차량 번호판 인식 과정이 입력영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도와 관계없이 정확하게 이루어질 필요성이 있다. 본 논문에서는 현행 번호판의 규격정보를 활용하여 오검출된 번호판 후보 영역의 제거 및 번호판 내 글자추출을 수행하고, 한글 특성을 고려한 글자인식을 수행하는 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 입력영상에서 검출한 번호판 후보 영역들에 대해서 기울기 보정을 수행한 후, 후보 영역 내 글자로 판명되는 객체의 위치 및 형태 정보를 번호판 규격정보와 비교 검증하는 과정을 거쳐 오검출된 번호판 영역을 제거한다. 또한 글자추출 단계에서는 영역 내 밝기 변화를 고려한 이진화를 수행한 뒤, 번호판 규격정보 및 번호판 영역의 종횡비, 배경색, 투영정보 등을 종합적으로 활용하여 번호판 영역 내 글자를 정확하게 추출한다. 그리고 번호판 영역 내 글자들 중 오인식률이 높은 한글의 인식에 있어서, 형태적 유사성으로 그룹을 나눈 뒤, 주요 특징점들을 토대로 계층을 좁혀 나가는 super-class 개념을 적용하여 한글 인식을 수행한다. 성능 검증을 위해 다양한 배경에서 촬영된 영상에 대해서 실험을 수행한 결과 제안하는 번호판 인식 시스템이 영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도의 변화에 강인한 것을 확인할 수 있었다.
치과 방사선 검사 중 파노라마(panorama) 촬영은 왜곡현상이 발생하여 정량적인 평가 시 부정확한 결과를 야기할 수 있다. 최근 임상에 적용되고 있는 새로운 영상화 기법인 cone beam형 전산화단층촬영(이하 CBCT)은 고해상도의 영상과 위치 정보를 제공한다. 본 실험에서는 DCT-90-P IMPLAGRAPHY Dental CT system (Vatech, Korea)을 사용하여 20명의 환자를 검사하였고, 촬영조건은 관전압 85kVp, 관전류 7mA, 촬영시간은 24초이다. CBCT 데이터를 3차원 컴퓨터 프로그램을 이용하여 재구성하고, 형태 계측학적으로 평가 분석하였다. 그 결과 하악체에 기울기에 따라 변화를 주었을 때, 하악관의 직경의 왜곡이 감소하는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 피사체와 필름간의 거리가 클수록 확대가 많이 나타나고, 초점에서 벗어난 거리에 따라 영상이 차이가 있을 것으로 예상되기 때문에 재구성시 해부학적 위치의 구조에 맞게 부분적으로 알맞은 방법을 채택을 해야 하는 것으로 사료된다.
최근 디지털 항공영상은 우수한 촬영기하와 높은 공간 및 방사해상도로 인하여 대축척 지도제작에 보편적으로 활용되고 있다. 하지만 제작된 결과물에 대한 높은 정밀도와 신뢰도의 확보를 위해서는 촬영된 영상의 품질검증 작업이 선행되어야 한다. 국외에서는 영구적인 항공카메라 검정용 테스트베드를 구축하여 영상취득 시스템을 검증하는 실험적 연구가 활발히 진행되고 있다. 반면 국내에서는 아직 관련 분야에 관한 연구와 실험이 미흡하여 영상의 품질검증을 위한 실용적인 방안의 제시가 절실한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 휴대용 Siemens star 타겟을 이용하여 시각적인 방법으로 손쉽게 영상의 공간해상도를 측정하는 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에 이용된 영상은 면형 방식의 DMC, UltraCamXp와 선형방식의 ADS80 등 세 종류의 카메라로 취득하였다. 촬영된 영상에서 Siemens star 타겟을 추출하여 시각적인 방법으로 영상의 해상도를 이론적인 GSD(Ground Sample Distance)와 비교하였다. 아울러 Siemens star 타겟이 촬영된 영상의 위치와 비행방향 및 비행직각 방향에 따라 공간해상도의 변화를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과, 카메라별 촬영된 영상의 이론적 GSD는 약 6~9cm인 반면, 시각적 해상도는 이론적인 GSD에 비하여 약 1.2~1.3배 정도 크게 측정됨을 알 수 있었다.
본 연구는 특징점 기반 변위 계측 알고리즘에서 환경 변화 및 타겟의 종류에 따라 특징점 검출 성능을 비교 분석하였고, 특징점 검출 알고리즘에 따른 변위 측정정확도를 비교 분석하기 위해 진행되었다. 성능 평가를 위해 3층 전단 구조물을 설계하였으며, FHD(1920×1080)급 카메라를 활용하여 구조물의 변위 응답을 기록하였다. 촬영거리 증가와 조도 변화에 따른 성능분석을 위해 최초 촬영거리를 10m로 설정하여 10m씩 멀어지면서 최대 40m까지 실험을 수행하였으며, 두 가지 조도 환경(450lux와 120lux)을 조성하였다. 구조물에 설치된 인공 타겟과 자연 타겟(볼트연결부 및 슬래브 단면적)을 관심영역으로 설정하여 Shi-Tomasi corner, SURF, BRISK 및 KAZE 특징점 검출 알고리즘으로 특징점을 검출하였다. 특징점 검출 성능분석 결과 Shi-Tomasi corner와 KAZE 알고리즘이 타겟 종류, 조도변화 및 촬영거리 증가에 강건한 것으로 보여줬으며, 두 알고리즘을 활용한 변위 측정정확도도 가장 높은 것으로 나타났다. 하지만 자연 타겟 활용시 변위 측정정확도는 인공 타겟의 경우보다 낮아지는 것을 보여주며, 밝기 대비가 가장 낮은 슬래브 단면적을 타겟으로 활용시 비전센서 운용거리가 20m로 적용 한계성을 보여줬다. 이는 촬영거리 증가에 따라 자연 타겟의 해상도가 저하되어 특징점을 추출에 한계성을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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