• Spatial Information Research
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• 제18권3호
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• pp.73-83
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• 2010

본 연구는 정지장면의 연속영상간 각 픽셀위치에서 일어나는 통계적 특성을 활용하여 영상을 분할하는 기법을 제안한다. 공간정보의 획득과 분석에서 디지털 영상 처리 기법의 활용은 아주 중요한 의미를 가진다. 특히 디지털 영상의 영역 구분을 위해 다양한 영상 분할(image segmentation) 기법들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 선행 연구한 연속프레임 영상의 분광학적 특성 분석의 결과를 바탕으로 연속 프레임 간 Randomness를 활용한 이미지 분할 방법을 제안하였다. 우선 연속 프레임 간 각 화소에 통계학적인 분석 방법을 적용하여 각 화소의 평균과 표준편차 값을 구하고, 이를 통하여 대상 영상에서 가장 신뢰할 만한 화소들을 찾아 씨앗 점(seed point)을 결정하였다. 그리고 이 씨앗 점들을 시작으로 이웃 화소 간 T-test를 실시하였으며, 이를 기반으로 영역 성장(region growing)의 개념을 적용하여 영상을 분할 할 수 있는 기법을 연구하였다. 제안방식의 성능을 검증하기 위하여 실험을 통하여 기존의 방식과 비교분석을 수행하였다. 이러한 실험의 결과 영상분할에서 영상의 단일 프레임을 활용한 것보다 연속 프레임을 활용한 경우가 유리함을 확인 할 수 있었다.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권2호
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• pp.13-19
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• 1998

가산잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 Filter Algorithm 중 Mean Filter Algorithm은 화소들의 묶음을 산술평균한 값을 화소로 삼는다. 그러나 산술평균은 화소간의 편차를 고려하지 않으므로 편차가 심한 화소-윤곽선이 훼손되고, 화소들에 포함되지 않은 값이 화소로 채택될수 있다. 이를 보완한 Median Filter Algorithm은 화소들의 묶음을 정렬하여 중앙값을 화소로 삼아 편차가 심한 화소를 보존하고, 화소들에 포함되지 않은 값이 화소로 선택되는 오류를 방지한다. 그러나 Median Filter Algorithm은 화소들의 묶음을 정렬하고, 중위수를 구하는데 소모되는 시간이 Mean Filter Algorithm의 화소들의 평균을 구하는 시간보다 상대적으로 많이 소모되고, 잡음이 화소로 선택될 오류가 발생한다. 이러한 단점을 보완한 Fast Median Filter Algorithm을 제안한다. Fast Median Filter Algorithm은 훼손영상을 전체집합으로, 국부영상을 부분집합 1, 2로 두어 Median Filter Algorithm보다 효율적으로 화소들을 정렬한다. 시험결과는 IBM 기종(80586)에서 구동되었으며 기존의 Filter Algorithm들과 비교분석한 결과 Mean Filter Algorithm과 대등한 속도와 Median Filter Algorithm의 결과영상을 얻음으로서 Fast Median Filter Algorithm의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권3호
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• pp.16-22
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• 2007

H.264에서 움직임 예측은 전체 부호화 시간의 큰 비중을 차지함으로써 실시간 적용을 위해서 반드시 개선되어야할 부분이다. 이런 문제점 개선을 위해 제안된 알고리즘들의 대부분은 부호화에서 실시간 적용에 문제되는 시간을 줄이고자 전체 검색의 화질을 목표로 빠른 검색 알고리즘을 제안해 왔으며 부 화소관련 알고리즘도 이와 같다. 본 논문은 이런 알고리즘들의 접근과는 다르게 움직임 영상별 부호화된 움직임 예측을 분석하여 이를 바탕으로 현재 매크로 블록의 정수 화소 움직임 벡터와 이미 부호화된 주변 3개 움직임 벡터를 이용하여 부 화소 탐색 진행 여부를 결정하는 것을 제안한다. 또한 분석된 움직임 벡터의 수평/수직 방향성을 이용, 부 화소에서의 수평/수직 방향만의 탐색을 제안하고 위의 두 제안 사항에 대한 적용 결과를 보여 준다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권1호
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• pp.25-34
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• 2013

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.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.137-144
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• 2010

DSLR 카메라를 이용하여 획득한 지상 디지털 영상자료는 지상 사진 측량, 공간모델링에 활용할 수 있다. 지상 디지털 영상에서 각 화소의 명암도는 영상을 결정하는 가장 중요한 매개변수(parameter)이다. 따라서 좀 더 명확한 명암도의 수치 자료를 획득하고 활용하기 위하여 디지털 카메라의 분광학적 특성과 파라미터를 추정해볼 필요가 있다. 본 연구에서는 Sony DSC-F828 DSLR 카메라로 연속촬영(프레임속도 0.38초)을 통하여 얻은 7장의 같은 디지털 컬러 사진으로부터 각각 RGB 밴드의 명암도 값을 추출하여 프레임 간 화소별 명암도 차이를 확인하고, 각 컬러 밴드에 대한 각 화소의 통계학적인 분석을 통하여 분광학적인 특성의 프레임별, 화소별, 밴드별 변화와 그에 따른 상관관계에 대하여 추정해 보는 것을 목적으로 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.533-542
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• 2008

동영상에서의 배경제거는 다양한 실시간 머신 비젼 응용에서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 이러한 배경제거를 위한 육각화소 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 일반적으로 육각형 샘플링 영상은 양자화 오차가 적으며, 이웃화소의 연결성 정의를 크게 개선한다고 알려져 있는데, 제안된 방법은 비매개변수형 배경제거 방법의 하나인 지역적 이진패턴 기반 알고리즘에 이러한 육각 샘플링 영상을 적용하는 것을 특징으로 한다. 이를 통해, 지역적 이진패턴의 추출과정에서 필요한 쌍선형 보간을 없애고 계산량을 줄일 수 있었다. 실험을 통해 이러한 육각화소의 적용이 배경제거 분야에 매우 효율적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.359-362
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• 2004

본 논문에서는 평균내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘과 클러스터들 사이의 중첩성을 이용한 위성영상의 분류 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 클러스터의 크기에 따라 큰 클러스터에는 많은 소속정도를 작은 클러스터에는 적은 소속정도를 부여함으로 크기가 다른 클러스터가 존재하는 데이터 집합에 대해서도 분류의 효율성을 높였다. 클러스터들간의 중첩성을 이용한 평가를 통해 위성영상에 있어서 중첩되지 않은 화소는 각각의 분류항목에 포함시키고, 중첩된 화소들은 최대우도 분류를 수행한 후 각 화소에 대한 우도와 퍼지 클러스터링의 소속도를 비교 분석하여 최종 분류항목을 결정함으로서 분류를 효율적으로 할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권3호
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• pp.146-155
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• 2006

소수의 선행연구는 도시의 삶의 질을 평가하기 위해서 구역을 단위로 사회경제적인 자료와 원격탐사자료를 통합하려고 시도했다. 그러나 이러한 구역을 기반으로 한 접근방법은 한 단위구역의 모든 속성이 그 구역 내에서 균등하게 분포되어 있다고 비현실적으로 전제할 뿐만 아니라, 임의적 지역구획문제 (MAUP) 및 화소기반 환경자료와의 통합이 용이하지 않은 점과 같은 심각한 방법론적 어려움을 초래한다. 구역기반 접근방법에 대한 한 가지 대안은 기본적인 공간단위로서 화소를 이용하는 화소기반 접근방법이다. 본 연구에서는 도시의 삶의 질을 평가하기 위해서 GIS에서의 사회경제적인 자료와 원격탐사자료를 연계하기 위한 화소기반 접근방법을 제시하고자 한다. 화소기반 접근방법은 삶의 질을 평가하기 위해서 구역기반의 사회경제적인 자료를 개별 화소들로 더욱 세분화시키려고 밀도 구분도와 공간 내삽법의 원리를 이용하고, 그 세분화된 사회경제적인 자료와 원격탐사자료를 통합한다. 이러한 화소기반 접근방법은 조지아 풀톤 카운티에 대한 사례연구에서 적용되었고, 같은 사례지역에서의 구역기반 접근방법과도 비교되었다. 본 연구에서 도시의 삶의 질을 평가하기 위한 화소기반 접근방법은 구역단위의 사회경제적인 자료의 세분화를 위해서 많은 처리시간을 필요로 하지만, 미시적인 지표의 산출을 용이하게 하고 사회경제적인 자료와 원격탐사자료간의 효율적인 통합과 그러한 자료들의 시각화를 가능하게 하였다. 이러한 점에서, 본 연구는 화소기반 접근방법이 도시 분석에 있어서 새로운 데이터베이스의 구축과 분석능력의 향상에 기여할 수 있다는 가능성을 제시한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.15-28
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• 1998

최근 영상 기반 렌더링(image-based rendering)을 위한 새로운 접근방법으로서 광학 흐름 요소 렌더링(optical flow rendering)이 제안되었다. 이 방법은 좌우 영상 대응(stereo matching)에서 발생하는 오류와 무관하게 고품질의 영상을 생성할 수 있고 깊이 정보 비교를 통해 기존의 렌더링 방법으로 생성한 영상과 광학 흐름 요소로부터 생성한 영상을 합성할 수 있는 반면에, 한 화소 당 하나 이상의 광학 흐름 요소를 필요로하기 때문에 연산량이 많아져 영상 생성이 느려지는 단점이 있었다. 본 논문에서는 실시간 영상 생성을 위한 광학 흐름 요소 구성법과 영상 생성법을 제안한다. 각각의 광학 흐름 요소가 영상 내에서 화소들의 구간에 대응되도록 개선하여 전체 광학 흐름 요소의 수를 줄였으며, 필터링 탐색법 (filtering search)을 적용하여 전체 광학 흐름 요소를 모두 탐색하는 대신 실제로 영상 생성에 사용되는 광학 흐름 요소만을 탐색함으로써 전체 연산량을 크게 줄였다. 제안된 방법을 SGI Indigo2 Impact 워크스테이션(R10000 CPU; 128 Mbytes)상에서 구현한 결과, 초당 10장 이상의 고속 영상 생성이 가능했다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.401-408
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• 2006

영상신호의 수직축 및 수평축 화소 성분 분석을 통해서, 영상 내부에 존재하는 각 영역의 군집적 특성을 통계 및 영역적으로 처리 분류함으로써 필요한 특징을 추출할 수 있는 새로운 형태의 영역분할처리 알고리즘을 제시한다. 종래의 점처리나 면처리 방식에 비해 이 방식은 수평축과 수직축 상에서의 연속적인 선처리 방식이라고 할 수 있다. 영상을 구성하는 영역간 경계가 암시적으로 구분되어 있으나, 명시적으로는 불투명하고, 영상 특성의 분기점 또한 불명확하고 중복되어 있음으로 인하여 문턱치처리나 분기점처리로 그 영역간 특정을 분할, 추출하기가 곤란한 경우에 이 방식은 우수한 효과가 있다. 수평축 및 수직축 선처리를 통해 각 영역들의 특성들을 군집으로 처리한 다음 처리한 축과 수직 방향으로 축차적 적응진행처리한다. 그 결과 영상 내 각 영역은 화소값의 중복에도 불구하고 하나의 군집으로 자리매김하면서 군집 고유의 화소 값을 갖는다. 그리고 처리후 영상은 각 군집에 부여한 새로운 화소값으로 변환함으로 필요한 특정이 추출된다. 이 방식은 특히 영역 분할을 통해 시각적 효과를 극대화시킬 필요가 있는 경동맥 초음파 의료영상에서 우수한 결과를 보였다.