구면 파노라마 영상에서는 심한 구면 왜곡으로 인하여 기존의 평면 패턴의 탐색 방법인 SURF가 올바르게 작동되지 않는다. 평면 패턴은 구면 영상에서 왜곡되어 나타나므로 구면 파노라마 영상에서의 패턴 탐색 및 다른 텍스처로의 대치는 평면 영상의 경우와 다르게 처리되어야 한다. 본 논문에서는 구면 파노라마 영상을 큐브맵 영상으로 변환하고 구면 왜곡이 제거된 평면 영상에서 SURF를 사용하여 패턴을 탐색하고 해당 평면 텍스처를 대치한 후 다시 구면 파노라마 영상으로 변환하는 구면 파노라마 영상에서의 평면 대치 방법을 제안한다.
핀홀 카메라 모델을 가정하는 기존 영상처리 기술의 평면 대 평면 간 기하 변환은 구면 파노라마 영상에서의 픽셀 좌표에는 적용될 수 없다. 본 논문에서는 구면 파노라마 영상과 평면 영상의 특징점정합 쌍이 주어졌을 때 두 영상에 포함된 평면 기하 변환 관계를 추정하는 방법을 제안한다. 정합된 특징점들로부터 평면 패턴의 위도 변화, 경도 변화, 회전 변화, 크기 변화 인자를 모두 구하여 기하 변환을 추정하는 것이 본 논문에서 제안하는 방법의 목적이다. 평면 영상을 구면 파노라마 영상에 투영하게 될 경우 두 번의 비선형 좌표계 변환이 포함되어 기하 변환식이 복잡하다. 제안하는 방법은 좌표 변환뿐만 아니라 변환에 내재된 각 인자들을 모두 알아낼 수 있는 것이 장점이다. 실험 결과 제안하는 방법은 약 1%의 오차 수준에서 기하 변환을 추정하였고 위도 및 회전 등 주요 변형 요인에 영향을 거의 받지 않았다.
본 논문에서는 구면 영상에서 영역 분할 정보를 사용하여 바닥 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 평면 영상에서의 Watershed 영역 분할 방법을 수정하여 구면 영상의 영역 분할에 적용할 수 있도록 하였다. 영역들을 분할한 뒤 가정된 바닥 영역 픽셀의 색상과 질감을 그 외의 영역들과 비교하여 바닥 영역을 검출한다. 구면 파노라마 영상에서는 구면 왜곡으로 인하여 평면에서의 바닥 검출 방법을 그대로 적용할 수 없다. 구면 왜곡을 고려한 바닥 영역 검출을 위하여 바닥 영역의 외곽선을 검출하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서 지상물이 없는 경우와 있는 경우의 모두에서 적절하게 바닥 영역을 검출할 수 있는 결과를 보였다.
Soliman, M.A.;H.Abdel-All, Nassar;Hussien, R.A.;Shaker, Taha Youssef
Korean Journal of Mathematics
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제26권3호
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pp.425-437
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2018
In this paper, we linked the motion of spherical images with the motion of their curves. Surfaces generated by the evolution of spherical image of a space curve are constructed. Also geometric proprieties of these surfaces are obtained.
영상 인식 기술은 평면 영상에 대해서 많이 연구되고 그 성능 또한 발전하고 있다. 그러나 평면 영상이 아닌 구면 파노라마 영상과 다양한 환경에서 주어지는 특수한 형태의 영상에 대한 인식은 평면과 다르게 기하학적인 왜곡으로 인해서 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 평면 영상의 인식 기술에서 최근 각광받는 훈련을 통한 신경망 인식 기법이 구면 파노라마 영상의 인식에서도 쓰일 수 있음을 보인다. 또한 구면 영상에 대한 기존 신경망 모델의 인식률을 높이기 위해서 큐브맵 변환을 활용하는 방법을 제시한다.
평면 대 평면 간 기하 변환에 기반을 두는 기존 영상처리 기술들은 구면 파노라마 영상에서의 픽셀 좌표에는 적용될 수 없다. 본 논문에서는 평면 영상을 전제로 개발된 표본 기반 영상 인페인팅 기술을 구면 파노라마 영상에 적용할 수 있는 방법을 제안한다. 구면 영상에서 위도에 따라 다른 표본을 추출하는 방법을 이용하여 평면 영상에서의 표본 기반 인페인팅을 구면 파노라마 영상에서도 동일하게 사용할 수 있도록 하는 것이 본 논문에서 제안하는 방법의 목적이다. 기존의 표본 기반 영상 인페인팅은 정사각형 표본을 그대로 사용하기 때문에 좌표계가 다른 구면 파노라마 영상에서는 사용할 수 없다. 본 논문에서는 구면 파노라마 영상의 위도에 따른 각기 다른 모양의 표본을 취득한 후 이를 정사각형으로 균일화하는 방법을 사용한다. 이후 균일화된 표본을 이용하여 표본 기반 영상 인페인팅을 수행하는 방법으로 영상을 복원한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법은 구면 파노라마 영상에서 표본 기반 영상 인페인팅을 성공적으로 수행함을 확인하였다.
The technical development and practical applications of big-data for health is one hot topic under the banner of big-data. Big-data medical image fusion is one of key problems. A new fusion approach with coding based on Spherical Coordinate Domain (SCD) in Wireless Sensor Network (WSN) for big-data medical image is proposed in this paper. In this approach, the three high-frequency coefficients in wavelet domain of medical image are pre-processed. This pre-processing strategy can reduce the redundant ratio of big-data medical image. Firstly, the high-frequency coefficients are transformed to the spherical coordinate domain to reduce the correlation in the same scale. Then, a multi-scale model product (MSMP) is used to control the shrinkage function so as to make the small wavelet coefficients and some noise removed. The high-frequency parts in spherical coordinate domain are coded by improved SPIHT algorithm. Finally, based on the multi-scale edge of medical image, it can be fused and reconstructed. Experimental results indicate the novel approach is effective and very useful for transmission of big-data medical image(especially, in the wireless environment).
PACS의 도입에 발맞추어 시작된 digital 의료영상은 현재 방사선 진단 및 치료 영역에서 일반화되었으며 특히 진단영역에서는 눈부신 발전을 거듭하고 있다. 치료영역에서의 digital image 구현은 상대적으로 느린 성장과정을 거쳐 오늘에 이르고 있다. 본 논문은 이러한 analog에서 digital로 변화하는 흐름을 인식하여 정도관리(Quality Assurance) 업무 중 mechanical check 부분을 digital image base 업무로 대체하여 수행하고, 기존의 육면체 또는 사각형틀의 개념을 탈피한 구형(球形)의 Spherical mechanical check device(SMCD) 고안하여 그 실용성을 실험하였다. Source(target)에서 image detecter 간의 거리가 항상 일정하고, Spherical mechanical check device(SMCD)의 중심까지 거리가 일정하다면 어느 방향에서 SMCD를 exposure하더라도 그 크기는 항상 일정하게 영상으로 표현 될 것이다. 이를 위해 정확한 반구(半球)를 2개 정밀 제작하여 그것을 합쳤을 때 정원(正圓)의 구(球)가 되도록 하였다. 이를 이용하여 radiation field와 light field의 일치도, radiation field 크기의 정확도($(5{\times}5,\;10{\times}10,\;15{\times}15\;cm)$), Collimator field 크기의 정확도($5{\times}5,\;10{\times}10,\;15{\times}15\;cm$), Gantry rotation isocenter check, Collimator rotation isocenter check, Room laser accuracy check, Collimator rotation angle check와 Couch rotation angle check 등 기존의 mechanical check를 digital image를 이용하여 실행할 수 있었으며, 기존의 Flat 또는 정육면체 형태의 mechanical check device로는 쉽게 하기 힘든 non-coplanar field에 적용되는 Gantry와 Couch가 동시에 rotation되었을 때 그 isocenter의 일치도를 real time으로 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 변수화된 영상 보정을 통한 전방향 영상 (Omni-directional image) 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 모든 방향의 영상을 포함하고 영상 합성 시에 발생하는 왜곡과 에러를 최소화하는 전방향 영상을 생성하기 위해, 원형 좌표계를 기반으로 평면 영상을 원형 영상으로 변환한다. 카메라로 획득한 각각의 영상은 카메라의 시스템과 외부 환경 조건에 따라 발생하는 비그네이팅 효과와 조명 변화를 포함하고 있으므로, 최적의 비그네이팅 및 조명 변수를 추출하여 자연스러운 전방향 영상 생성을 위한 영상 보정 과정을 수행한다. 실험 결과에서는 제안한 방법에 따라 생성된 전방향 영상을 확인하고 비그네이팅 효과 및 조명 변화를 고려하지 않은 방법과 제안한 방법의 성능을 비교, 분석하여 제안한 방법이 $1{\sim}4dB$ 정도 더 효과적임을 보인다.
In the present work, the image processing technique for measurement of drop sizes has been improved. Firstly, the local processing concept was adopted in addition to the global processing technique to take account of non-uniformity of the illumination intensity ; thereby, basically, the measurement error can be reduced. Also, the unfocussed image of drops can be eliminated more precisely since the elimination process is based on the local normalized contrast. Secondly the algorithms to process the partially detected or overlapped drop images and the non-spherical drop images were developed. Finally, the improved algorithm was tested by using an artificially prepared image-frame, where the partial or overlapped particles and the non-spherical particles are mixed with the normal spherical ones (with their true size-distributions known a priori). The results showed that both the recognition rate of the number of particles and the measurement accuracy were improved prominently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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