본 논문은 비-스플라인(B-spline) 보간법을 이용한 영상의 변환에 대하여 논한다. 국소적인 영상의 정보나 세분화된 영상의 정보를 얻기 위해 영상의 확대 변환이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 확대 변환을 위해 선형 (linear), 큐빅 (cubic), 인근치 (nearest neighbour)등의 보간법 [2]과 비-스플라인(B-Spline) 보간법[1][3][4]을 적용하였다. 실험을 통하여 비-스플라인 보간법이 현재 많이 사용되고있는 인근치 보간법, 선형 보간법, 큐빅 보간법들 보다 상대적으로 우월한 영상의 질을 가져옴을 보였다. 결론적으로, 영상의 기하학적 변환에 있어 기존의 세 가지 보간법들 보다 비-스플라인 보간법을 사용한 경우에 더 좋은 결과를 가지며, 비-스플라인 함수의 차수가 고차로 갈수록 영상의 질이 향상됨을 알 수 있다. 렌즈 등에 의한 왜곡현상을 가지고 있는 위성 사진이나 의료 영상을 기하학적 변환을 통하여 보정하는데 비-스플라인 보간법을 적용할 수 있다.
본 논문은 그레이영상에 대해 2D 스플라인 보간법과 2D 웨이블릿 변환을 적용하여 영상모핑을 실현한 연구이다. 프레임 간 특징 점 지정에 스플라인 함수로 B-스플라인 보간법을, 생성되는 중간 영상에 웨이블릿 변환 기법을 적용하였다. 그 결과 스플라인에 의해 유동적인 곡선변형과 웨이블릿 변환에 의해 블럭킹 열화가 제거되어 중간 영상들의 자연스러운 모핑이 이뤄졌다.
Up until now, it is said that no satisfactory computer solutions have been found for synthesizing four-bar linkage based on the prescribed coupler link curve. In our study, an algorithm has been developed to improve the design synthesis of four-bar linkage automatically generating prescribed path by using B-spline interpolation. The suggested algorithm generates the desired coupler curve by using B-spline interpolation, and hence the generated curve approximates as closely as to the desired curve representing coupler link trajectory. Also, when comparing each generated polygon with the control polygon, rapid comparison by applying convex hull concept. finally, optimization process using ADS is incorporated into the algorithm based on the 5 precision point method to reduce the total optimization process time. As for examples, three different four-bar linkages were tested and the results showed the effectiveness of the algorithm.
볼륨 가시화의 샘플링 단계에서는 보통 선형 보간이 사용된다. 선형 보간은 일반적으로 좋은 화질의 영상을 생성하지만 의료영상 소프트웨어는 높은 화질의 영상이 필요하기 때문에 경우에 따라 높은 기대에 미치지 못한다. 본 연구는 샘플링 단계에서 B 스플라인을 기반으로 하는 삼차 보간을 수행한다. 기존의 B 스플라인은 제어점을 지나지 않는 근사 함수이므로, 본 연구는 제어점을 이동하여 생성된 곡선이 원래의 제어점을 지나도록 하였다. 가시화 단계에서는 속도를 향상하기 위해 빈공간 도약을 적용 가능하다. 빈공간을 파악하기 위해서는 각 블록에 대한 최대값과 최소값을 계산해야 한다. B 스플라인은 볼록포 성질이 있어서, 제어점의 값을 최대값과 최소값으로 사용할 수 있다. 그 결과로 삼차 보간 기반의 볼륨 가시화가 대화적 속도로 가능하다.
토공량 결정은 토질역학, 고속도로적용, 운송공학, 많은 측량에 자주 요구된다. 토공량 계산은 해안매립공사 같은 대규모의 토목설계나 계획에 큰 비중을 차지하므로 토공작업의 정확도를 향상시키는 것이 매우 중요하다. 이 연구에서는 3가지의 제안식(A, B, C)과 점고법 그리고 Chen 과 Lin법을 예제를 통하여 비교하였다. 그리고 주어진 3차원 자료를 스플라인 보간법을 이용하여 지형곡면을 양방향으로 보간하거나 자유경계조건에 의한 방법의 알고리즘을 제시하였다. 재래식방법의 수학적 방범은 절점에서 첨단점을 곡선화하는 일반적인 결점을 내포하고 있다. 이러한 결점을 피하기 위하여 새로운 방범의 수학적 모델로서 3차 스플라인 보간법을 적용하였다. 3차 스플라인 보간의 특성상 새로운 방법의 모형곡선은 지형단면과 부드럽게 잘 맞아떨어졌다. 이 연구의 결과 제안된 3가지의 방법의 알고리즘이 점고법, Chen과 Lin보다 더 정확한 결과를 나타내었다. 그리고 언급된 수학식에 의한 모형은 토공량 결정에 있어 최대의 정확도를 제시하는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 베이시안 초해상도 영상처리시 저해상도 영상들을 고해상도 격자에 맞게 정합해서 업샘플링(upsampling)을 하는 새로운 방식에 대해 제안한다. 제안하는 업샘플링 방식은 각 장을 따로 보간하는 방식과 달리 여러 저해상도 영상의 고주파 정보가 고해상도 영상 격자의 모든 위치에 적절히 영향을 미칠 수 있도록 여러 장의 저해상도 영상의 고주파 정보를 함께 사용하여 보간한다. 보간하는 방법은 B-스플라인 (B-Spline) 기반 비정규 리샘플링(non-uniform resampling)을 기반으로 초해상도 영상처리에 맞도록 적용한다. 실험결과를 통해 일반적으로 적용되는 0-삽입(zero-padding) 업샘플링 방식과 쌍일차 보간법(bilinear interpolation) 등을 적용할 때의 효과를 살펴보고, 제안하는 방식이 일반적인 방식을 사용하는 것에 비해 정량적, 정성적으로 고해상도 정보를 더 정확히 생성해내는 것을 확인한다.
저해상도 영상 정보들 이용하여 고해상도 영상으로 재구성하는 새로운 고해상도 복원 알고리즘을 제안한다. 제안된 고해상도 복원 알고리즘은 super 해상도 이론을 바탕으로 구성되며, super 해상도는 정합과 복원의 순차적인 단계로 구성되어있다. 본 논문에서는 다해상도 분해를 통한 웨이브렛 기저와 하위픽셀이동을 통한 정합으로 많은 데이터 처리량과 잡음을 줄여 주요정보 유지와 에러율 개선하였다. 또한 복원단계에서는 퍼지 웨이브렛 B-스플라인 보간법을 이용하여 블러링과 블록화 현상이 없는 부드러운 영상과 해상도를 얻음을 확인하였다.
The flow in the turbomachinery is very unsteady due to the stator-rotor interaction. It has been indicated that the stator-rotor interaction has three distinct causes of unsteadiness: that is, the viscous vortex shedding, wake rotor interaction and potential stator-rotor interaction. In this paper, the mechanism of unsteady potential interaction and wake interaction in the stator-rotor stage flow is numerically investigated in two-dimensional view point. The numerical technique used is the upwind scheme of Van Leer's Flux Vector Splitting(FVS) and cubic spline interpolation is applied on zonal interface. Then, the flow field of a compressor stage composed of NACA 65410 is analyzed. Flow fields are found to be simulated reasonably by this method and the sensitivity due to back-pressure variation is more stronger than rotor-velocity variation.
모든 전자 영상응용에는 고해상도 영상이 요구된다. 고해상도는 영상 안에 픽셀의 밀집도가 높음을 나타내며, 이로 인해 더 세밀하고 중요한 정보를 얻어 다양한 응용에 사용된다. 하지만 CCD 나 CMOS 카메라로 획득된 디지털 영상들은 영상인식 시스템 구현 시 많은 저해상도영상을 가지게 된다. 초해상도 기술은 이와 같은 한계를 넘어서서 영상인식시스템에 적용이 가능하다. 초해상도 기술은 다수의 영상으로부터 정보를 결합하여 해상도를 증가시키는 것으로써, 이 기술은 추정과 이동을 위한 정합알고리즘과 획득된 프레임과 현재 프레임의 가중치를 이용한 최소거리 이웃보간법으로 되어있다. 본 논문에서는 초해상도에 웨이브렛 변환 기저 함수 계수를 이용한 영상 보간 기법을 제안하고자 한다. 기존 초해상도 보간 방식 대신 웨이브렛 기저 계수를 적용한 B-스플라인 보간 함수를 이용하여, 움직이는 영상의 한 부분을 확대할 때 정확한 영상과 자연스러운 영상을 구현하기 위하여 적용하였다. 제안된 보간 알고리즘은 최소거리 이웃보간 알고리즘, bilinear 보간 알고리즘, bicubic 보간 알고리즘 적용한 확대 영상보다 우수한 결과를 얻었음을 모의실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 CT 영상에서 밝기값 분포와 기울기 정보를 고려한 방사선 추적 기반의 좌심실 내외벽 자동 분할 기법을 제안한다. 첫째, 심근 내벽 경계는 임계값 기법과 영역확장법으로 분할하고, 꼭지근을 포함하는 위하여 방사형의 방사선 추적 기법을 이용하여 분할한다. 둘째, 심근 외벽 경계는 적응적 기울기 프로파일 내에 심근의 밝기값과 최대 기울기를 갖는 점을 추출한다. 마지막으로, 타원이나 원의 형태를 유지하기 위하여 내외벽의 잘못된 경계점들을 타원방정식으로 선형 보간하고 B-스플라인을 적용하여 최종 분할된 결과를 추출한다. 제안방법의 평가를 위해 육안평가와 정확성 평가, 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가를 위하여 임상의의 수동 분할 결과와 제안 방법 분할 결과 간의 평균거리차이와 중복영역비율을 측정하였다. 실험 결과 평균거리차이는 $0.56{\pm}0.24mm$로 측정되었고, 평균 중복영역비율은 평균 $82{\pm}4.2%$로 측정되었다. 제안 방법을 적용한 수행 시간은 평균 1초로 수행을 완료하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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