• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.147-159
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• 2013

의료영상 분야에서 볼륨 가시화가 광범위 하게 이용되고 있다. 3차원 영상의 적용으로 환자 진단을 위해 높은 품질의 영상이 요구되고 있고, 그에 따라 정확하게 구현할 수 있는 볼륨 가시화 기법이 연구되고 있다. 하지만 3차원 영상을 구현할 때 이산적인 값을 가진 볼륨 데이터를 이용하여 볼륨 가시화를 하므로 에일리어싱 현상이 나타나게 된다. 이런 현상을 없애기 위해서는 표본 값을 많게 하는 과표본화 방법이 있다. 과표본을 위해 사용하는 기법 중에서 캐트멀-롬 스플라인 방법이 있다. 이 기법은 계산이 쉽고 주어진 제어점들을 지나기 때문에 비교적 정확한 보간값을 구하지만 화소 값의 변화도가 큰 부분에서는 오버슈트나 언더슈트가 생겨 기존의 값과 오차가 생기게 된다. 본 논문에서는 캐트멀-롬 스플라인 보간법에 가우시안 함수를 이용하여 화소 값의 변화도에 따른 장력조정으로 보간값의 가중치를 조절하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 영상을 보간하였을 때 오버슈트 현상이 줄어들고 원 영상과의 최대신호대 잡음비를 비교할 때도 우수한 결과를 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.77-80
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• 2009

3차원 영상 처리 기술과 3차원 디스플레이의 발전은 3차원 영상 시장의 빠른 발전을 가져왔고 차세대 방송 기술로 큰 관심을 받고 있다. 하지만 3차원 영상은 시청할 때 눈의 피로, 어지럼증과 같은 현상이 일어날 수 있으며, 왜곡된 3차원 영상이 인체에 해로운 영향을 미칠 수도 있다. 이는 3차원 영상 산업의 활성화를 위해서 가장 시급히 해결되어야 할 문제이다. 현재 3차원 디스플레이는 스테레오 방식과 함께 1view 1depth 다시점 방식이 개발되었다. 특히 1view 1depth 다시점 디스플레이에서 깊이 영상의 공간적/시간적으로 복잡한 정도는 피로감을 일으키는 주요 요소이며 이는 1view 1depth 영상을 통해 직접 연구할 수 있다. 본 논문에서는 1view 1depth 디스플레이에서 주관적인 피로도와 큰 상관도를 가지는 깊이 영상의 특성 측정 방법을 제안한다. 1view 1depth 디스플레이에서 view 영상은 양호한 화질을 가정하였으며 피로감에 큰 영향을 미치는 깊이 영상 정보만 사용하여 공간적, 시간적인 특성을 분석한다. 공간적 복잡도는 각 프레임에 대하여 깊이 영상 내 화소 값의 분산 값을 취하여 공간적으로 깊이 값의 분포와 구조의 복잡한 정도를 측정하고, 시간적 복잡도는 연속적인 프레임에 대하여 동일한 화소위치에서 화소 값 차이의 분산 값을 사용한다. 또한 공간적/시간적 평균값의 측정하여 피로감에 영향을 주는 요인으로 사용하였다. 결과적으로 측정한 값들을 바탕으로 주관적인 피로도 평가와 유사성을 가지도록 모델링하여 3차원 영상의 피로도를 예측한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1-12
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• 2009

올바른 피부색 검출은 사람의 얼굴 검출 및 동작 분석에서 매우 중요한 전처리과정에 속한다. 피부 검출은 일반적으로 화소의 칼라 공간을 Non-RGB로 변형하고, 피부색의 조명 요소를 제거한 다음 피부색 분포 모델에 의해 Skin과 Non-Skin으로 분류하는 3단계로 진행된다. 이는 피부색 검출이 칼라 공간, 조명 요소의 존재 여부, 피부 모델링 방법에 따라 수행 성능에 많은 영향을 받기 때문이다. 본 연구에서는 조명 조건에 따라 피부색 모델의 범위에 차이가 있다는 사실에 기초하여 다양한 조명 조건과 복잡한 배경을 가진 영상에서 효과적으로 다인종의 피부색을 분류해내 기 위한 3차원 피부색 모델을 제시하고자 한다. 제안된 피부색 모델은 화소의 칼라 공간을 YCbCr공간으로 변형하고, 각 요소(Y, Cb, Cr) 값에 의한 3차원 피부색 모델을 형성한다. 다인종의 피부색을 함께 분할하기 위해 인종(백인, 흑인, 황인)별 피부색 모델을 먼저 생성한 후 각각의 모델에서 피부색 확률에 따라 결합한 다인종을 위한 통합 모델을 생성하였다. 또한 우리는 적은 양의 훈련 데이터로 피부색 영역을 올바르게 검출할 수 있도록 여러 단계의 피부색 영역을 설정하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.304-310
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• 2009

본 논문은 bi-modality와 근접성(adjacency)을 고려하여 멤버쉽 값(membership value)을 결정하는 퍼지 임계화(fuzzy thresholding)에 기반한 FLIR(forward-looking infrared) 영상에서의 표적 추출 방법을 제안한다. Bi-modality는 국부 영역의 화소값 분포를 이용한 것으로 화소가 표적 부분으로 분류되는 정도를 나타내고, Adjacency는 각 화소가 표적 영역으로 부터 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 척도이다. 이 두 가지 척도를 이용하여 멤버쉽 값을 계산한 후, 퍼지 임계화 방법으로 표적을 추출한다. 제안한 표적 추출 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 실제 전차의 FLIR 영상을 이용하여 기존의 분할 방법과 비교한다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 우수한 분할 성능을 보임을 증명한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권7호
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• pp.674-682
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• 2005

본 논문에서는 다중분광 영상의 분류를 위하여 퍼지 G-K(Gustafson- Kessel) 알고리즘과 PCM 알고리즘을 융합한 분류방법을 제안하였다. 제안된 방법은 학습데이타를 이용하여 퍼지 G-K 알고리즘을 수행한 후 그 결과를 이용하여 PCM 알고리즘을 수행한다 PCM 알고리즘과 퍼지 G-K 알고리즘 분류결과를 비교하여 그 결과가 일치하면 해당 항목으로 분류항목을 결정한다. 일치하지 않는 화소는 PCM 알고리즘의 평균내부거리 안쪽에 있는 화소들을 새로운 학습데이타로 하여 베이시안 최대우도 분류를 수행하여 분류항목을 결정한다. 평균내부거리 안쪽에 있는 화소 데이타는 정규분포형태를 보여준다. 다차원 다중분광 영상인 IKONOS와 LANDSAT TM 위성영상을 이용하여 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한 결과 퍼지 G-K 알고리즘과 PCM 알고리즘 그리고 전통적인 분류 방법인 최대우도 분류 알고리즘보다 전체 정확도가 더 높은 결과를 얻을 수 있었다

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권4호
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• pp.373-379
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• 2016

복잡한 불균질성을 가지는 뼈의 경우 물성치 분포를 B-스플라인 볼륨 함수를 이용해 표현하는 것이 적합하다고 알려져 있다. 물성치 분포에 대한 B-스플라인 볼륨 함수는 CT 영상의 각 화소값들을 보간하여 얻을 수 있다. 그러나 뼈의 CT 영상 데이터는 3차원이며 크기가 매우 크기 때문에 보간 시간이 오래 걸리며, 많은 컴퓨터 메모리가 필요하다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 영상이 가지는 화소 간격의 균일성 및 B-스플라인 기저 함수의 특징을 이용해 B-스플라인 볼륨 보간 문제를 단순화 시킨다. 이는 결과적으로 계산 시간 및 메모리 사용량을 줄여준다. 검증을 위해, 제안한 방법을 컴퓨터 프로그램으로 구현하였으며, 실험을 통해 계산 시간이 줄어든 것을 확인하였다.

• 한국광학회지
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• 제12권1호
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• pp.61-66
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• 2001

두께가 얇은 기록매질을 사용하는 디스크형 홀로그래픽 메모리에서 비초점 Fourier aus 홀로그램을 저장할 때 홀로그램 당면적 저장밀도 및 기록 면에서의 빔세기분포 등을 조사하였다. 정확한 Fourier 면 홀로그램을 기록할때에는 2진 데이터를 표현하는 공간 광 변조기의 화소 피치가 클수록 면적 저장 밀도가 증가하지만, 비초점 Fourier 면 홀로그램을 저장할 때에는 면적 저장밀도를 최대로 하는 최적의 화소 피치가 존재함을 보였다. 일반적으로 홀로그램당 면적 저장밀도를 높이기 위해서는 데이터 영상을 집속하는 Fourier 변환 렌즈의 f/#가 가급적 작아야 한다. 이 경우 기록면에서의 빔세기 분포뿐만 아니라 기록면적이 비초점율에 따라 매우 민감하게 변하게 된다. 따라서 정확한 Fourier 면 홀로그램을 기록한다. 할지라도 최대의 면적 저장밀도를 얻기 위해서는 매질의 두께에 따른 비초점율의 영향을 고려해야 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.141-146
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• 2002

제안된 연구는 유방촬영영상(Mammogram)에서 종양의 추출에 관한 연구로서, 맘모그램의 특성을 파악하여 종양에 대한 자동적인 추출을 시행하였다. 종양추출을 위한 1차 추출과정에서는 정상의 유방실질로부터 종양조직을 분리하기 위하여 동질성 추출방법을 사용하였다. 2차 추출과정에서는 입력영상의 명암값을 두 단계의 지형적 고도로 해석한 이 분화영상으로 표현하여 이중원형성 검사와 화소 분포 검사를 시행하였다. 이것은 종양의 공간분포를 고려하여 두 두분의 고도에서 원형성과 화소 분포의 일관성을 검사하는 특성을 지니고 있다. 최종적인 종양의 결정은 각 후보에 대한 반구 형태의 템플리트를 생성하여 비교하는 방법을 이용하였다. 템플리트 비교방법은 종양의 형태적 특성인 공간원형성을 고려하여 종양과 후보의 순위 비교에 사용되었다. 실험 결과는 총 180장의 영상에서 종양이 포함된 89 개의 영상 가운데, 85사례의 영상에서 종양을 추출하여 95.51%의 민감도를 얻었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.275-282
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• 2006

칼라 영상을 효과적으로 검색하기 위해 칼라의 분포와 화소 간 위치 정보를 이용하여 영상을 검색하는 방법이 연구되었다. 본 논문에서는 적은 빈 개수로 칼라 분포와 화소 간 위치 정보를 효율적으로 기술하여 영상을 검색할 수 있는 기술자를 제안한다. 이는 칼라 동시발생 히스토그램의 대각성분과 비 대각성분에 가중치를 주어 에너지를 변형하고, 의미가 약한 값의 빈을 제거한 것이다. 분석을 통해 칼라 동시발생 히스토그램의 대각성분과 비 대각성분은 같은 칼라를 가지는 영역의 크기 정보와 그 영역 간의 뭉침 정보를 기술하며, 비 대각성분이 대각성분에 비해 영상검색에 더 우수한 특성을 나타낸다는 것을 확인하였다. 그래서, 비 대각성분의 가중치를 대각성분의 가중치에 비해 높게 주면 영상검색을 효과적으로 할 수 있다는 사실을 밝혔다. 64 레벨로 칼라 양자화된 RGB 칼라 좌표계에서의 실험영상에서, 가중치가 0.7에서 0.9인 제안한 기술자가 기존의 기술자에 비해 우수하게 영상을 검색함을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.183-194
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• 2009

본 논문에서는 인터넷상에 업로드되는 음란 영상물을 차단하기 위해 활동적 형태 모델(active shape model)을 이용한 유해 영상 탐지 방법을 제안한다. 본 논문에서는 활동적 형태 모델을 이용하여 가슴선의 형태를 주성분 분석(Principle Component Analysis)과 정렬을 통해서 학습하고, 각 제어점에 대응하는 화소값 분포를 학습한다. 그리고 학습된 형태와 화소값 분포를 이용하여 가슴선을 찾는다. 본 논문에서는 형태 모델의 초기 위치를 정확하게 선택하기 위해 스케일, 회전, 이동에 관한 파라미터를 추출한다. 이 정보를 획득하기 위해서 본 논문에서는 유두 부분의 위치를 찾고, 유두 위치로부터 모든 방향으로 방사하여 후보 가슴선을 찾는다. 이와 같이 검출한 가슴선 정보를 이용하여 스케일과 회전 값을 찾아 평균 형태(mean shape)를 위치시키고, 활동적 형태 모델을 반복적으로 탐색한다. 최종적으로 수렴한 형태의 제어점(landmark)과 후보 가슴선과의 거리 평균을 계산하여 유해영상의 유무를 판단한다.