본 논문은 기존 경계 추출 방법의 문제점인 임계치 선정 문제와 평활화로 말미암아 경계에서 발생할 수 있는 흐림 현상을 제거할 수 있는 방법을 제안함을 목적으로 한다. 이를 위해 $3{\times}3$ 창내에서 화상이 가질 수 있는 구조 특징을 세 부류의 화상 구조로 정의해 놓고 주어진 영상에 톨이론을 적용하여 해당 영역들이 어느 화상 구조에 속하는지를 파악한다. 화상 구조의 파악이 끝난 후 해당 영역이 잡음 영역이면 잡음 제거를, 경계선에 해당 되면 경계선을 추출한다. 이 때 경계 영역에 잡음이 들어 간 경우이면 잡음을 제거 하면서 동시에 경계선을 추출한다. 제안한 방법의 실험 결과 본 방법은 임계치 선정 없이 경계를 추출할 수 있었으며 경계 영역에서의 흐림현상도 효과적으로 제거할 수 있음을 알 수 있었다.
인간은 초점정보를 이용하여 단안만으로도 공간의 깊이를 지각할 수 있다. 이것은 한 번에 하나의 대상물에만 초점을 맞출 수 있고 그 외의 부분은 흐림 현상을 유도함으로써 이루어진다. 이는 초점이 맞는 대상물체로부터 멀어지면 멀어질수록 흐림 현상이 강해지는 원리를 이용한 것으로 주파수 성분의 변화량에 대한 연산과 깊은 관련이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 인간의 시각 시스템의 요소 중 하나인 초점정보를 모방하여 초점거리가 다른 각각의 이미지들에 각각의 가중치를 부여하였다. 그리고 각 이미지들을 일정 블록으로 각각 분할하여 초점이 가장 잘 맞는 블록을 찾아내어 하나의 이미지로 통합하였다. 이때 각 영역은 자신이 속했던 이미지의 가중치를 따르게 한다. 각 이미지에서 가장 포커스 수치가 높은 영역을 찾기 위한 방법으로 주파수 영역 기반 처리와 공간 영역 기반 처리를 결합 하였다. 주파수 기반으로는 FFT(Fast Fourier Transform)에서 고주파 부분의 영역을 뽑아내어 포커스수치를 계산하였으며, 공간 영역 처리 기반으로는 이웃픽셀과의 차이가 임계값이하인 것을 제외한 영역을 뽑아내어 저주파 영역의 연산을 제거하는 방법과 단순히 Laplacian measure만을 사용하여 저주파까지도 포함한 방법의 두 가지를 적용하였다. 최종적으로 3개의 포커스 측정값을 결합시켜 포커스 수치를 계산한 후 각 블록의 가중치에 맞게 하나의 이미지로 통합하여 상대적 깊이지도를 생성하였다.
영상 블러 제거(deblurring)는 피사체의 움직임, 카메라의 흔들림, 초점의 흐림 등으로 인해 촬영 도중 발생한 영상 블러(blur)를 제거하는 것을 목표로 한다. 최근 스마트폰이 보급되며 휴대용 디지털카메라를 들고 다니는 것이 일상인 시대가 오면서 영상 블러 제거 기술은 그 필요성을 점점 더해가고 있다. 기존의 영상 블러 제거 기술들은 전통적인 최적화 기법을 활용하여 연구되어 오다가 최근에는 딥러닝이 주목받으며 합성곱 신경망 기반의 블러 제거 방법들이 활발하게 제안되고 있다. 하지만 많은 방법들이 성능에 먼저 초점을 맞추어 개발되어 알고리즘의 속도로 인하여 현실에서 실시간 활용이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는여러 신경망 설계 기법을 활용하여 HD 영상에서도 30 FPS 이상의 실시간 구동이 가능한 딥러닝 기반 블러 제거 알고리즘을 설계하여 이를 제안한다. 또한 학습 및 추론 과정을 개선하여 속도에 별다른 영향 없이 신경망의 성능을 높이고 동시에 성능에 별다른 영향없이 신경망의 속도를 높였다. 이를 통해 최종적으로 1280×720 해상도에서 초당 33.74장의 프레임을 처리하며 실시간 동작이 가능함을 보여주었고 GoPro 데이터 세트를 기준으로 PSNR 29.79, SSIM 0.9287의 속도 대비 우수한 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 지역 특성에 기반한 주파수 영역에서의 비선형 외삽법을 통한 영상 복원 기법을 제안한다. 기존의 비선형 외삽법은 객체의 경계 부분에서 링잉(ringing) 현상이 발생한다는 단점이 있다. 제안된 영상 복원 기법은 기존의 단점을 보완하기 위해 영상의 지역적 특징을 고려하는 적응적 복원 기법을 도입하였다. 즉, 열화된 영상을 일정 크기의 블록으로 나누고, 각 블록의 특성을 파악하여 단순한 영상을 포함한 블록, 한 개의 경계를 포함한 블록, 그리고 복잡한 영상을 포함한 블록으로 구분한다. 각 블록의 특징에 따라 적응적인 비선형 외삽법을 적용하여 영상을 복원한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 방법보다 주관적, 객관적 관점에서 향상된 화질을 갖는 것을 알 수 있다.
본 논문은 현실감 여는 실시간 영상 기반 환경 탐색을 위해 영상 분할 기반 환경 모델링에 의한 시점 변경이 가능한 환경 탐색, 다중 환경 맵을 이용한 환경 모델의 통합 및 확장에 의한 환경 탐색 방법들을 제안한다. 영상 분할 환경 모델링 방법은 환경 맵에 적용하기 용이하며 환경의 특성에 따른 깊이값 추출 방법으로 손쉽게 환경 모델링이 가능하다. 또한, 시점이 이동되고 시차를 갖는 환경의 표현이 가능하다. 그러나, 환경 맵의 단일 해상도에 의해 발생하는 영상의 흐림 현상과 가리움에 의해 환경 맵에서 없는 정보가 나타날시 발생하는 구성된 3차원 환경 모델의 늘어짐 현상이나 정보의 부족으로 인한 영상의 구멍이 발생한다. 이러한 문제를 제거하기 위해서는 다중 환경맵에 바탕을 둔 3차원 환경 모델의 재구성이 필요하다. 본 연구에서는 세밀한 환경 모델링을 통한 시차 표현과 주변 환경의 자유로운 확장을 위해 대응선 기반 환경 모델 통합 방법을 사용한다. 다중 환경맵에 의한 환경 모델링 방법은 최적의 해상도를 갖는 상세한 환경 모델을 생성할 수가 있어 시점이 자유로운 고화질의 탐색 영상 생성이 가능하다.
영상의 디컨벌루션은 보통 감시 시스템에서 모션 블러 (motion blur)나 초점이 맞지 않아 발생하는 블러 (out-of-focus blur) 문제를 줄이기 위해 전처리 과정에서 사용된다. 본 논문에서는 유전 프로그래밍 (Genetic Programming, GP)에 기반한 새로운 블라인드 영상 디컨벌루션 필터링 방법을 제안한다. GP 진화 과정을 통해 영상 복원을 위한 수학적 표현이 만들어지는데, 이것은 블러 영상의 특징들 사이의 관계를 최적으로 조합하여 원래 화소 값을 복원할 수 있는 추정자 함수가 된다. 이를 위해, 먼저 각 화소의 작은 이웃으로부터 특징 벡터를 만들고 추정자 함수를 학습시키는데, 이러한 GP 진화 과정을 통해 지정한 적합성 기준에 따라 유용한 정보들이 자동으로 조합된다. 개발된 함수는 훼손된 영상의 각 화소에 적용하여 원래의 화소 값을 복원하게 된다. 개발된 함수는 다양한 방법으로 훼손된 영상에 적용하여 실험하였는데, 실험 결과 제안된 방법이 기존 알고리즘에 비해 좋은 결과를 나타내는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 디지털 단층합성 엑스선 영상의 화질특성을 개선하기 위해 TV-압축센싱 기반 영상복원 기법을 제안한다. 제안된 영상복원 기법의 유효성을 검증하기 위해 우선 관련 영상복원 알고리즘을 구현하였으며, 이를 이용하여 관련 시뮬레이션 및 실험을 함께 수행하였다. 실험을 위해 일반 x-선관($90kV_p$, 6 mAs), CMOS형 평판형 검출기($198{\mu}m$ 픽셀크기)로 구성된 실험장치를 구성하였으며, 제한된 각도 $60^{\circ}$도에서 $2^{\circ}$ 간격으로 총 51장의 투상영상을 획득하고 제안된 알고리즘으로 영상복원을 수행한 후 필터링 역투사법(FBP)을 사용하여 디지털 단층합성 영상을 구현하였다. 본 연구에서 수행된 결과에 의하면, 제안된 영상복원 기법은 일반 엑스선 영상 및 디지털 단층합성 영상의 흐린 영상화질을 선명하게 개선하고 또한 디지털 단층합성 영상의 깊이 분해능을 향상시키는 이점이 있음을 확인함으로써 기존 디지털 단층합성 영상의 화질을 크게 개선할 수 있을 것으로 전망된다.
DR 시스템에서 일반X선 검사 시 환자에 의해 물리적으로 발생되는 산란X선으로 인하여 영상의 흐림 현상으로 인해 질 저하를 초래한다. 현재 임상에서는 격자를 사용하여 물리적으로 발생한 산란X선을 제거하여 영상의 대조도를 높이지만, 이로 인해 촬영조건이 증가되기 때문에 환자의 피폭선량이 증가되고 격자에 의한 아티팩트가 생길 가능성이 있다. 따라서, 본 연구에서는 가상 격자 역할을 하는 VGR (virtual grid role) 알고리즘을 사용하여 Non-grid 수준의 촬영조건을 가지고 Real-grid를 사용했을 때와 유사한 영상을 얻어내는데 목적이 있다. Real-grid 영상의 70%의 촬영조건을 가지고 획득한 Non-grid와 VGR 알고리즘 영상의 MTF, SNR, CNR을 비교한 결과 Non-grid와 GLE 알고리즘은 MTF0.5는 0.265와 0.350, MTF0.1은 0.412와 0.467로 차이가 나타났으며 SNR과 CNR도 차이가 있음을 보여줬다. 또한, VGR 알고리즘과 Real-grid 영상의 MTF, SNR, CNR을 비교한 결과 VGR 알고리즘과 Real-grid는 MTF0.5는 0.350과 0.367, MTF0.1은 0.467와 0.483으로 차이가 거의 없었으며 SNR과 CNR도 차이가 거의 없음을 보여줬다.
3D 영상을 시청하면서 느끼는 고유한 피로를 입체 시각 피로라고 부른다. 이 현상을 유발시키는 주된 요인으로 꼽히는 것은 화면시차, 상 흐림, 크로스톡 (crosstalk)의 세 가지 요인으로 알려져 있다. 이 중 화면 시차와 상 흐림은 영상 콘텐츠에 의하여 결정되며, 사용하는 디스플레이 종류에 관계없이 직접 조작할 수 있다. 그러나 크로스톡 요인은 다른 요인과는 다르게 3D 디스플레이의 물리적인 특성에 의하여 결정되는 요인이며 따라서 손쉽게 감소시키거나 제거하는 것이 불가능하다. 그러나 크로스톡이 입체 시각 피로에 미치는 영향은 자극 특성에 의하여 달라지며, 이러한 자극 특성은 조작 가능하다. 따라서 크로스톡이 입체 시각 피로에 미치는 영향을 확인하려면 크로스톡 지각에 영향을 미치는 자극 특성의 효과를 확인하여야 한다. 이런 목적을 달성하기 위하여 상대적 깊이 판단 과제를 사용하여 자극 특성 (자극과 배경의 대비, 배경 텍스쳐 밀도, 자극의 화면 시차)이 크로스톡 지각에 미치는 영향을 확인하였다. 그 결과 영상에 배경이 존재하고 자극의 화면시차가 적을 때 지각되는 크로스톡이 감소함을 시사하는 결과를 얻었다.
목적: 유발된 난시성 흐림이 정적균형을 유지시키는 다른 감각기관들에 미치는 영향을 분석하여 신체 안정성을 감소시키는 원인을 규명하고자 하였다. 방법: 평균 나이 $23.40{\pm}2.70$세의 20명을 대상으로 하였다. 근시성 단성난시를 유발하기 위해 (+)원주렌즈의 축을 양안에 $180^{\circ}$(직난시), $90^{\circ}$(도난시), 그리고 $45^{\circ}$(사난시) 방향으로 위치시켰으며, 각각의 방향에 +0.50 D, +1.00 D, +1.50 D, +2.00 D, +3.00 D, +4.00 D, 그리고 +5.00 D의 원주렌즈를 이용해 각 난시유형별로 난시성 흐림을 증가시켰다. TETRAX biofeedback system을 이용하여 각 조건에 따른 안정성 지수(ST)와 각 감각기관에 해당하는 4가지 주파수의 흔들림 강도(SP)를 측정하였다. 결과: 난시성 흐림이 커질수록 유발된 모든 난시유형에서 ST는 완전교정상태와 비교해 증가하였지만, 유발된 사난시에서만 유의한 차이를 보였다. 난시성 흐림이 증가함에 따른 ST의 증가와 각 주파수별 SP간의 상관분석결과, 유발된 사난시에서 신체 안정성을 저하시키는 원인으로 체성계(중 고주파수), 중추신경계(고주파수), 말초전정계(중 저주파수), 그리고 시각계(저주파수)의 영향 순으로 높은 상관성을 보였다. 결론: 미교정된 사난시로 인한 시각정보는 신체균형을 유지시키는 모든 감각기관의 정상적인 기능을 방해하여 신체 안정성을 감소시킬 수 있다. 따라서 최적의 난시교정은 신체균형의 불안정성을 제거시키는 중요한 요인이 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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