본 논문은 서포터 생성 기법으로 형태학적 기하학 연산을 대신하여 층 단면 영상에 형태학적 영상 처리를 적용함으로 서포터를 생성하는 방법을 제안하였다. 기하학적 연산 비용은 일반적으로 형태에 의존적이지만 본 방법은 영상 내의 형태에 무관하게 적용된다. 돌출부에 대한 외부 서포터 영역을 얻는 방법으로 2개의 층 단면 영상에 대한 형태학적 영상 처리 방법 및 처리 과정의 예를 보였다. 내부 서포터 영역에 대하여 하나의 층 단면으로부터 침식과 열림을 통해 얻는 과정을 나타내었다. 그리고 이러한 서포터 영역을 얻고 서포터 구조를 통한 서포터를 생성하였다. 이어서 제작한 DLP 프린터에 서포터 구조를 가진 조형물을 제작하였다. 또, 서포터 형태에 따라 조형되는 소재의 특성이 조형에 주는 변화를 통해 소재에 따른 개별적인 서포터 구조를 통한 서포터 생성 방법의 필요성을 확인하였다.
본 논문은 교통 안전 표지판 인식에 적용이 가능한 새로운 영상의 특징 정보 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 인간의 인식 시스템에서 이용하는 기본 특징인 색과 형태정보를 이용하여 영상 인식에 적용한다. 색 정보의 추출은 RGB성분의 히스토그램 분포를 이용하고 형태 정보의 추출은 기하학적인 형태 정보 추출 방법과 모멘트를 이용한다. 본 논문은 유사 영상 검색을 위한 새로운 특징 정보 추출 방법과 간단한 특징 정보 표현 그리고 계산량의 감소 효과를 얻었다.
사출성형된 고분자 블렌드의 형태학적 상구조를 실험 및 이론적인 방법으로 연구하였다. 실험적인 연구로서, 형태학적 상구조에 미치는 사출속도, 사출온도 효과를 조사하였다. 이를 통하여 고분자 블렌드로 제조된 사출성형품에서 두께 위치에 따른 형태학적 상구조 변화를 뚜렷하게 관찰할 수 있었으며, 사출성형품 표면에 분산상이 가늘고 길게 변형되어있는 스킨층, 그안 쪽에 분산상이 다소 크고 변형이 되어있는 서브스킨층 및 사출성형품의 중심에 위치하고 분산상의 변형이 전혀 없는 코어영역이 존재함을 알 수 있었다. 실험적인 연구 결과를 토대로 고분자 블렌드의 사출과정에서 형성되는 형태학적 상구조를 예측하는 계산 알고리듬을 제시하였다. 상업화된 사출성형 해석용 프로그램에서 얻은 유동장 정보와 유동장에서 분산상의 거동에 관한 이론 및 실험식을 조합하여 사출성형된 고분자 블렌드의 형태학적 상구조를 예측할 수 있었다. 제시된 계산 알고리듬으로 사출온도 및 사출속도에 의한 형태학적 상구조의 변화를 잘 예측할 수 있었다.
본 논문은 얼굴에서 왼쪽 눈, 오른쪽 눈, 입, 코의 위치를 검출하고 POSIT(Pose from Orthography and Scaling with ITterations) 알고리즘을 이용하여 3차원 객체의 위치와 방향을 알아내는 방법을 제안한다. 왼쪽, 오른쪽 눈을 검출하는 단계에서는 사람의 얼굴에서 눈이 가지는 위상학적 특징과 형태학적 특징을 이용한다. 위상학적 특징을 기반으로 눈의 대략적인 위치를 구하고 형태학적인 특징을 이용하여 눈동자를 검출한다. 4개의 특징점 검출 후 POSTIT를 이용하여 얼굴의 회전 정도를 찾아 눈의 시선 방향을 찾았다.
이 논문에서는 한방 치료에서 피부에 직침된 침의 제거를 위한 침 검출 방법을 제안한다. 명암도 영상에서 형태학적 열기 연산을 이용하여 침 후보 영역이 검출되고 크기 정보 등을 이용하여 거짓 침 후보 영역이 제거된다. 각 후보영역에서 canny 에지 검출기를 사용하여 에지 점들을 찾고 이들 점들을 선분으로 근사화한다. 선분들의 방향과 선분간의 거리를 기반으로 하는 형태학적 분석을 통해 두 개의 주요 선분을 찾고 침 머리 부분을 검출한다. 119개의 침이 직침된 16개의 영상에 대한 실험 결과 97.5 %의 검출율을 얻었다.
본 논문은 병리진단지식을 활용한 조직세포 영상의 암진단을 위한 온톨로지 기반의 진단 프레임워크를 제안한다. 병리진단 분야는 환자로부터 획득한 조직셈플을 전자현미경을 이용하여 조직의 구조적 특징과 형태학적특징을 기반으로 진단을 한다. 이러한 형태의 진단은 의사의 주관적인 경험에 많이 의존하기 때문에 같은 병증에 대해서도 의사들마다 다른 진단을 하게 된다. 최근 이러한 주관적인 경험에 의한 오진을 줄이고자 주어진 조직세포 영상의 형태학적 특징들의 정량적인 수치들을 이용하는 컴퓨터 보조진단(CAD)시스템들이 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 진단 시스템의 요소기법들은 하나의 병증만을 진단하는데 활용되기 때문에 구성기술의 재사용성은 매우 떨어진다. 따라서 본 논문은 요소기술들의 재활용성을 높이고, 객관화된 병리진단을 위한 온톨로지 기반의 진단 프레임워크를 제시한다.
본 연구에서는 선천적 뇌량의 기형 판별 및 타질환에 의한 뇌량의 형태학적 변화추적을 위한 뇌량의 형태검출 및 측정 시스템을 설계, 구현하였다. 개발 시스템은 대뇌에 대한 자기공명영상의 정중시상단면을 기반으로 간단한 사용자 인터랙션을 통하여 초기 뇌량 영역을 선택하고, 영역확장법과 윤곽선 검출기법을 통하여 뇌량의 형태를 검출하였다. 또한, Witelson의 영역측정 기준에 따라, 뇌량의 영역을 7개의 영역으로 구분하고, 각 구성영역의 크기를 자동 측정함으로써, 뇌량의 형태학적 변화분석이 용이하도록 하였다.
본 논문에서는 위상차 현미경 영상 내 U87 세포의 정확한 형태학적 분류를 위한 이진 분류기 구축 방법을 제안한다. 본 방법은 Fourier descriptor 기반 세포형상 표현을 SVM 이진분류기 구축에 사용함으로써 분류 대상인 원추형과 원형세포에 대해 영상 내 세포의 위치와 회전, 크기의 변화에 대해 강인한 분류성능을 제공한다. 본 실험을 통해 polynomial 커널에서 학습된 SVM 분류기가 linear, RBF, sigmoid 에 비교하여 가장 정확한 분류 성능을 보임을 확인하였다. 본 연구는 논문상 기준인 두 종류의 세포 형태 분류기를 기반 프레임워크로 삼아 좀더 다양한 세포 형태를 분류할 수 있도록 개선된다면 악성뇌종양의 전이억제치료에 효과적인 전이행동분석에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
MRI 영상은 뇌의 해부학적 정보와 기능적인 정보를 제공하는 유용한 도구이다. MR 뇌 영상은 2차원 영상뿐만 아니라 3차원 영상도 임상적으로 중요하다. MR 영상에서 뇌영역의 추출방법으로는 형태학적인 방법, 히스토그램을 이용한 방법, 에지 정보를 이용한 방법, 지식 기반을 이용한 방법들이 있다. 본 논문에서는 region growing을 이용하여 MR 영상에서 뇌 영역을 추출하였다. 3차원 가시화를 위하여 오픈 소스인 VTK를 이용하여 Ray Casting 알고리즘으로 구현하였다. 그리고 의료영상에서 사용되는 각종 단면을 3차원 뇌 영상에서 재구성하였다. 256×256 크기의 71 뇌MR 영상 70장을 이용하여 실험하였다. 향후 연구과제로 MR 영상에서 뇌 영역추출방법과 원영상의 전처리 과정의 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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