수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)을 컴퓨터를 이용하여 자동으로 생성할 때 입체영상매칭(stereo matching) 연산은 많은 수행시간이 소요된다. 매칭연산은 일반적으로 상관계수(correlation)에 의한 방법이 사용되고 있으며, 매칭점 분포가 균등한 지역기반방식(area-based method)이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 지형을 식별하여 매칭연산에서 검색영역(search area)과 기준윈도우(mask window)의 크기를 조정하여 효율적인 매칭을 수행하는 방안을 제시하였다. 영상을 분할하기 위하여 경계보호평활화 필터(edge-preserving smoothing filter)를 사용하여 전처리를 수행하였으며, 필터를 거친 영상에 대해서 영역성장 알고리듬을 적용하였다. 분할된 영역은 MRF(Markov Random Field) 모델에 의한 식별과정을 통하여 산악, 평야, 수계지역으로 식별된다. 영상매칭은 예비시차(predicted parallex) 계산과 상세매칭(fine matching)의 두 단계를 거치며, 예비시차를 이용하여 상세매칭단계에서 검색영역의 위치를 결정한다. 검색영역과 기준윈도우의 크기는 화소에 대한 지형식별정보에 의해 결정된다. 주변화소와 시차가 유사한 평야지역과 수계지역의 검색영역을 축소함으로서 매칭연산시간을 단축시켰다. 대전-금산지역의 $10km{\times}10km(1024{\times}1024)$ 영상을 4개 사용하여 실험한 결과 지형식별정보를 이용하지 않았을 경우보다 영상매칭 수행시간이 $25%{\times}35%$정도 단축시킬 수 있음을 보였다.
본 논문은 저해상도의 깊이맵을 고해상도의 깊이맵으로 변환하는 새로운 방법인 거리 변환 기반의 양측 업샘플링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이맵의 거리변환 값에 따라 공간 도메인 가중치 함수를 조절하기 때문에 에지의 선명도를 유지하면서 깊이맵의 해상도를 증가시킨다. 이를 위해, 제안하는 방법은 거리 변환 단계, 공간 가중치 조절 단계, 영상 보간 단계를 거친다. 다양한 실험 깊이 맵을 통한 실험에서 제안하는 방법이 기존의 양측 업샘플링 방법보다 출력 깊이맵의 화질 관점에서 성능이 좋아짐을 확인했다.
압축센싱은 성긴 (sparse) 신호에 대해 Nyquist rate 미만의 샘플링으로도 신호 획득이 가능하다는 것을 수학적으로 증명한 새로운 개념이다. 그동안 영상분야 압축센싱을 위한 수많은 복원 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 낮은 측정률 하에서는 복원 화질 측면에서 아직 개선할 점이 많다. 일례로, 자연 영상의 압축센싱 복원 화질 향상을 위해, 영상과 관련한 사전 정보들로부터 정규화 식을 도출하여 복원에 적용해 볼 수 있을 것이다. 따라서, 본 논문에서는 Dantzig selector 및 평활 필터(가우시안 필터 및 nonlocal 평균 필터)기반의 평활 잔차 오류 정규화 방법을 제안한다. 또한, 복원 영상의 객체 및 배경에서 발생하는 edge 정보를 우수하게 보전하는 것으로 알려진 Total variation 기반 최소화 알고리즘에 적용하여 복원 영상의 화질을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 구조는 잔차신호의 평활화를 활용한다는 측면에서 새로운 압축센싱 복원 방식이라고 할 수 있다. 실험 결과, 제안방법은 기존 방법들에 비해 객관적 및 주관적 화질 측면에서 더 높은 성능 향상을 보여주었으며, 특히 기존 Bayesian 압축센싱 복원 방식과 비교 시 최대 9.14 dB 성능이 향상되었다.
디지털 영상처리 기술은 영상의 압축, 인식 그리고 복원 등 많은 분야에서 연구가 진행되고 있다. 그러나 여전히 영상의 획득, 저장 및 전송하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있다. 일반적으로 영상에 첨가되는 대표적인 잡음으로는 가우시안 잡음, 임펄스 잡음, 가우시안 및 임펄스 잡음이 중첩된 복합잡음 등이 있으며, 이러한 복합잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 에지를 보존하고 복합잡음을 제거하기 위하여, 잡음 판단을 거친 후, 화소집합의 메디안값 및 평균값에 의해 적응 가중치를 설정하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
잡음 제거는 디지털 영상처리 과정에서 필수적으로 이루어지며, 다양한 분야에서 그 목적과 환경에 맞는 알고리즘을 개발하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 임펄스 잡음 제거 방법들은 영상의 에지 성분 및 고주파 성분의 잡음 제거에 다소 미흡한 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 고주파 성분을 보존하기 위해 잡음 판단에 따른 잡음 밀도에 따라 마스크의 범위를 확장하였다. 선택된 마스크는 임펄스 잡음을 제외한 내부 화소의 메디안 값과 표준편차를 기준으로 화소 범위가 설정된다. 그리고 화소 범위에 존재하는 화소는 거리에 따른 가중치를 적용하여 최종 출력 계산에 사용하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 영상의 에지 부분 및 고주파 성분이 많은 영역에서 잡음 제거성능이 우수하였으며, 시뮬레이션을 통해 성능을 비교하였다.
GF(Guided Filtering)는 영상에 존재하는 에지 정보를 보존하면서 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 대표적인 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 GF를 이용하여 다시기 KOMPSAT-3 위성영상에 대한 무감독 변화 탐지 기법을 수행하고, 이에 대한 성능을 평가하고자 하였다. GF를 변화탐지에 활용하기 위하여, GF를 기반으로 교차융합영상을 생성하였으며, 생성된 교차융합영상에 CVA(Change Vector Analysis) 기법을 적용하여 변화 지역을 추정하고자 하였다. KOMPSAT-3 위성영상을 이용한 실험결과, 본 연구에서 제안한 기법이 기존의 영상융합 기법을 기반으로 하는 CVA 결과들과 비교하여 효과적으로 변화지역을 탐지하는 데에 활용할 수 있음을 확인하였다.
영상에 포함된 잡음은 영상의 화질 및 압축효율을 저하시킨다. 이러한 잡음을 영상의 에지 성분을 보존하면서 제거하기 위해 다양한 비정적(nonstationary) 영상 모델에 근거한 잡음제거 알고리듬이 제안되었다. 하지만, 기존의 비정적 영상 모델에서는 연산량의 부담을 덜기 위해 각 화소들 사이에 상관관계(correlation)가 없다고 가정하여 영상의 미세한 정보들이 필터링에 의하여 훼손된다. 본 논문에서는 영상의 비정적 상관관계를 고려하면서도 계산적으로 효율적인 적응적 잡음제거 알고리듬을 제안한다. 이를 위해 영상신호는 비정적 평균을 가지며, 각기 다른 형태의 정적(stationary) 상관관계를 가지는 부분 영상으로 분리된다고 가정된다. 제안된 영상 모델에서 유도되는 공분산(covariance) 행렬의 특수한 구조를 이용하여 계산적으로 효율적인 FFT에 기반한 적응적 선형최소자승오차 필터를 유도한다. 제안된 영상 모델의 정당성과 알고리듬의 효율성을 실험적으로 확인한다.
본 연구의 목적은 디지털 방사선 흉부영상의 개선을 위한 영상처리방법을 제안하고 임상적 유용성을 평가하는 것이다. 흉부영상의 edge를 보존하면서 산란성 노이즈 제거를 위한 비선형의 반복 필터가 고안되었다. 영상의 다이나믹 레인지 (dynamic_range)의 조절이 이루어 졌으며, 해부학적 영역과 주변픽셀과의 호환성을 바탕으로 적응적 영상증강이 이루어졌다. 종격동 영역에서의 영상증강과 더불어, 폐 영역에서의 혈관조직, 기관지, 폐 조직 등이 적절하게 증강되었다. 3명의 판독의에 의한 임상평가가 이루어 졌으며, PA 영상에서는 11개, 그리고 Lateral 영상에서는 9개의 해부학적 영역이 면밀하게 관찰되었다. 각각 100장의 영상들이 ITU (International Telecommunication Union) recommendation 500에 따라 평가되어졌으며, 그 결과는 good과 adequate중간인 3.4의 평균치를 보였다. 이는 제안한 영상처리의 임상적 유용성이 최소한 양호함 이상의 가치가 있음을 의미한다. 유용한 해부학적 정보의 손실을 방지하기 위해, 영상표시장치와 인간의 인지계를 고려하면서 영상개선이 이루어졌다. 디지털 방사선기기의 등장으로 진단의 정확성을 향상시키기 위한 지속적인 영상 개선연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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