Image display is the last step of imaging chain in which the diagnostic information is transformed into perceivable intensities and transformed to observer's eye-brain system. In this process, a certain part of information may be efficiently transfered and another part may be inefficiently transfered leading to information loss. In this study, the visual perceptual properties of image display on CRT monitor has been investigated. Psychophysical experiment of target image detection has been performed using CRT monitor for various background grey levels, and the threshold difference grey levels required for visual discrimination have been predicted by computer simulation with visual model.
In this paper, a wavelet image compression method using human visually estimated quantizer is proposed. The quantizer has three components. These are constructed by using effects of frequency band, background luminance, and spatial masking. The first quantization factor is a fixed constant value for each band. The second factor is calculated by averaging four wavelet coefficients in the lowest frequency band. The third factor is determined by the difference between wavelet coefficients in the lowest frequency band. Arithmetic coding is used for encoding quantized wavelet coefficients. Coefficients in the lowest band are transmitted without loss. Therefore the compressed image is decompressed by using three quantization factors which can be calculated in the receiver. Compared with previous image compression methods which adopted human visual system, the proposed method shows improved results with less computational cost.
교통정보는 크게 지점정보와 공간정보로 나눌 수 있다. 지점정보는 한 지점에서의 차량의 유무 판정을 통해 얻을 수 있는 정보이며, 공간정보는 일정 공간을 관찰해야만 얻을 수 있는 고급 교통정보이다. 영상처리를 이용해 공간정보를 측정하기 위해서는 차량의 전역 추적을 필요로 하는데 전역 추적에 기반한 영상검지기는 비디오 입력, 차량 탐지, 차량 추적, 교통정보 측정의 네 부분으로 나눌 수 있다. 기존의 연구들은 비디오 입력시 자동 아이리스를 사용하여 급격한 밝기변화에 대응치 못하는 단점이 있고 차량 탐지시 기존의 배경생성 방법들은 정체가 심한 교차로에서 매우 좋지 않은 결과를 보인다. 또한 대부분의 연구에서 교통정보 측정을 지점 정보로만 국한하였다. 본 연구에서는 자동 아이리스의 단점 개선을 위해 사용자 제어 아이리스 방법을 제안하였고, 복잡한 교차로에서도 배경생성을 견고히 할 수 있는 장면차이 기반 배경생성 방법을 제안하였다. 또한 통행량/시간/속도는 물론 대기행렬 길이, 회전/직진 교통류의 공간 교통정보를 측정하는 방법을 제안하였고 실제 실험을 해 본 결과 95%∼100%의 정확도를 보였다.
양전자 방출 단층촬영은 세포의 생화학적 변화에 따른 방사성의약품의 집적 정도를 영상화함으로서 암을 조기에 진단할 수 있는 검사방법으로 알려져 있다. 이러한 집적 정도는 여러 가지 원인에 따라 발생될 수 있는 것으로 $^{18}F$-FDG 주사량, 종양의 크기, 혈중 포도당 농도 등이 있다. 본 연구에서는 집적방사능과 2D와 3D 영상 획득이 방사능 농도(kBq/mL)에 미치는 영향에 대하여 평가하고자 한다. GE Discovery STe 16 PET/CT에서 1994 NEMA PET phantom을 이용하였으며, 배후방사능과 열소의 방사능 농도비가 1:2, 1:4, 1:8, 1:10, 1:20, 1:30 표준이 되도록 하여 2D와 3D로 영상을 획득하였다. 재구성 방법으로 2D와 3D 모두에서 반복연산법으로 반복횟수 2회, 부분집합 20을 적용하였다. 그리고 CT 감쇠보정법과 획득 시간은 10분으로 설정하였다. 또한 영상분석은 열소의 중심과 배후방사능에 동일한 관심영역을 설정 한 후 각 부분의 방사능 농도를 측정하여 비교 분석하였다. 설정된 관심영역의 배후방사능과 열소의 방사능 농도 비는 2D에서 1:1.93, 1:3.86, 1:7.79, 1:8.04, 1:18.72, 1:26.90, 3D는 1:1.95, 1:3.71, 1:7.10, 1:7.49, 1:15.10, 1:23.24 값을 얻었다. 또한 표준 방사능 농도비를 기준으로 한 백분율 차이(% Difference)는 2D에서 3.50%, 3.47%, 8.12%, 8.02%, 10.58%, 11.06%로 최소 3.47%에서 최대 11.06% 차이가 있고 3D는 3.66%, 4.80%, 8.38%, 23.92%, 23.86%, 22.69%로 최소 3.66%에서 최대 23.92%까지의 차이를 나타냈다. 방사능 농도가 증가할수록 실제 집적된 방사능 농도의 차이가 커짐을 알 수 있으며, 2D가 3D보다 평균 약 10.6% 높게 집적되어 방사능 농도 변화에 영향을 적게 받는 것으로 나타났다. 따라서 임상환자의 추적 검사에서 영상 획득 방법을 변화할 시 정확한 정량 평가를 위해서 이점을 고려하여 적용하여야 한다.
소나 영상에서 수중 물체의 검출과 분류는 도전적인 과제이다. 본 논문에서는 소나 영상과 영상처리기법을 이용하여 해저의 물체를 식별하는 시스템을 제안한다. 수중 물체의 식별 과정은 수중 물체 후보 영역 검출과 물체 식별의 두 단계로 구성된다. 영상 정합(image registration) 기법을 이용하여 수중 물체 후보 영역을 검출하고, 기존에 획득된 기준 배경 영상과 현재 스캔된 영상 사이의 공통된 특징점을 검출하여 정합한 후, 두 영상의 차 영상(difference image)을 구하여 검출한다. 검출된 물체는 고유벡터와 고유값을 특징으로 사용하여 데이터베이스내의 패턴과 가장 유사한 패턴으로 분류한다. 제안하는 수중 물체 식별 시스템은 최단 소행 항로(Q route) 확보와 같은 응용에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
In order to solve the problem of uncovered background region due to the region-due to the region-based motion estimation, this paper presents a new method which generates the uncovered region memory using motion estimation and shows the application of the algorithm for very low bit rate video coding. The proposed algorithm can be briefly described as follows it detects the changed region by using the information of FD(frame difference) and segmentation, and then as for only that region the backward motion estimation without transmission of shape information is done. Therefore, from only motion information the uncovered background region memory is generated and updated. The contents stored in the uncovered background region memory are referred whenever the uncovered region comes into existence. The regions with large prediction error are transformed and coded by using DCT. As results of simulation, the proposed algorithm shows the superior improvement in the subjective and objective image quality due to the remarkable reduction of transmission bits for prediction error.
객체 중심점에서 움직임을 추정하여 빠르게 이동하는 객체의 윤곽선을 추적 할 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 방사상 표현(radial representation) 방식을 적용하여 객체 중심점에서만 블록정합 (block matching) 알고리듬으로 움직임을 추정하여 적은 계산량으로 객체 움직임을 추정함으로써 객체 윤곽선을 추적하였다. 객체의 움직임을 추정함으로써 프레임 간 객체의 움직임이 객체 중심에서 윤곽까지 거리 이상 빠르게 이동하는 객체도 추적할 수 있다. 에너지 수렴 과정에서 기울기 영상과 차영상(difference image)을 에너지 함수로 함께 사용함으로 복잡한 배경 등에도 강건하도록 하였다. 실험 결과 움직임이 빠른 객체와 복잡한 배경 속의 객체도 실시간으로 강건하게 추적함을 확인하였다.
평판 디스플레이(FPD)의 결함 검출은 패널 영상의 불균일한 휘도 변화로 인해 정확한 결함 검출이 어렵다. 본 논문은 FPD 패널 영상의 휘도변화를 B-스플라인 표면으로 근사화하고, 이로부터 다양한 결함을 검출하는 방법을 제안한다. B-스플라인 표면 근사화시 잡음 및 결함에 해당하는 고주파 부분을 제외하고, 불균일 휘도 변화에 해당하는 배경부분만으로 구성하기 위해, 웨이브릿 변환 후 저주파대역만을 이용한다. 이는 B-스프라인 표면 근사화의 단점인 시간 소모를 획기적으로 줄일 뿐 아니라, 정확성을 향상시키는 결과를 가져온다. 최소의 부대역에서 근사화된 영상은 웨이브릿 합성 과정을 거쳐 원영상의 크기로 재구성되고, 원 영상에서 이를 뺀 차영상이 바로 불균일 휘도의 배경을 보상한 평평한 영상이 된다. 따라서 결과 영상에 단순 문턱치를 이용하여 결함 영역을 쉽게 검출할 수 있으며, 거짓 결함을 제거하기 위해 블랍 해석이 후처리로서 수행된다 또한 인라인 시스템에 적용하기 위해 웨이브릿 변환을 리프팅 기반의 알고리즘으로 구현하여 필름 같은 대용량의 데이터를 고속으로 처리할 수 있게 함으로써, 처리 시간을 크게 감소 시켰다.
최근 딥러닝 환경의 확산으로 인하여 데이터셋 생성의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 효율적인 데이터셋 생성을 위하여 객체의 회전 영상을 촬영하고 해당 영상에서의 객체 추적을 수행하는 방법을 설계하고 구현하고자 한다. 본 논문에서 구현하는 방법은 객체의 여러 각도를 촬영하기 위하여 객체를 회전시켜 영상 데이터를 획득하고 해당 영상에서의 배경 제거 및 차분 영상 처리 기법을 통하여 객체를 검출하고 추적하여 라벨링을 수행하여 사용자가 현재 프레임에서의 객체 추적 결과를 모니터링할 수 있도록 화면으로 보여주며, 추후 데이터셋으로 활용하기 위하여 이미지 내에서의 객체 위치 데이터를 반환하도록 구현하였다.
본 연구에서는 실제 야외 환경에서 얻어지는 영상열에서 차영상 기법을 이용하여 침입자를 감지하는 보안 시스템에서 필요한 참고영상 갱신 방안을 제안한다. 제안된 방법은 선별적 참고영상 갱신방법의 영역판별 오류에 의한 영향을 미디언 필터링(Median Filtering)을 이용하여 최소화하였다. 먼저, 연속적으로 들어오는 입력영상과 참고영상의 차영상을 얻어 상향조정된 임계치를 이용하여 이동물체 영역이 제거된 선별적인 임시영상을 생성한다. 그리고 조명의 변화나 이동물체의 외곽에 반응하는 배경물체의 오류를 제거하기 위해 미디언 필터링을 수행함으로써 불규칙적으로 발생하는 밝기변화에 적응할 수 있게 한다. 제안된 방법을 실제 야외 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과 기존의 참고영상 갱신방법보다 주위 잡음과 무관한 참고영상을 생성한 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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