인공위성영상을 이용한 해양정보 추출을 위하여 SAR 위성영상을 이용한 해수유동 정보 추출을 연구하였다. SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상의 도플러 쉬프트 정보를 이용한 해수유동 정보 추출은 적용기술의 근본적 한계로 인하여 실제 유속이 아니라 위성궤도의 법선방향에 대한 유속장도만을 제시하는 문제가 있다. 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 위성영상 촬영과 동일한 시간에 동일한 해역에서 해수유동을 관측하고, 관측된 해수유동 정보를 이용하여 위성영상에서 추출된 해수유동 정보를 보완 검증하였다. 위성영상 추출 해수유동정보의 위성궤도 법선방향 유속강도는 관측된 해수유동 유향분포도에 근거하여 실제 해수유동 유향에 맞게 보정될 수 있었으며, 보정된 해수유동 정보는 실제 해수유동 분포를 잘 반영할 수 있었다.

The purpose of this study was to examine whether there were any changes in motor skills, motor knowledge, and participation level in two different groups that were given feedback based on the results of descriptive visual evaluation and through the verbal

본 논문에서는 입력된 스테레오 영상으로부터 상호관련 있는 견실한 소실점추출 기법을 제안한다. 기존 의 소실점 추출기법들은 단일 영상에 적용하는 방법으로 이를 스테레오 영상에 적용하면 영상 간에 상호관련성이 적은 소실점을 추출하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안한 방법은 입력된 스테레오 영상을 허프 공간으로 변환하고 이 공간상에서 각 영상의 기하특징들을 정합하여 두 영상의 상호관련 있는 기하정보를 추출하도록 하였다. 또한 추출된 기하정보들에 대해서 적절한 범위 내에서 정보를 선택하도록 하여 계산량을 줄였다. 실험을 통해 제안한 방식이 스테레오 영상에서 기존의 소실점 추출 방식에 비해 두 영상사이에 상호관련 있는 기하정보를 얻을 수 있으며, 이 기하정보로부터 보다 견실한 소실점을 추출함을 결과를 통해 알 수 있었다.

C. Harris와 M. Stephens에 의하여 제안된 Harris 모서리 검출기는 영상처리 분야에서 널리 사용되고 있는 특징추출 알고리즘이다. Harris 모서리 검출기는 지역적 신호의 상호관계를 기반으로 회전과 비율, 조명 및 영상의 잡음에 대하여 매우 강력한 검출 성능을 보여준다. 하지만 검출된 모서리들은 독립된 점이 아니라 영역형태로 출력되기 때문에 특징점으로 사용하기에 무리가 있으므로 각 영상의 상태와 여러 환경변수가 고려된 후처리가 필수적으로 필요하다. 이런 문제점은 영상 정합 환경에서 치명적인 오류를 유발할 수 있으므로 본 논문에서는 영상의 상태와 환경의 변화에도 모범적인 특징점을 추출할 수 있도록 모서리의 단일응답특성, 통계적 분포 및 분할기반 문턱치화를 포함한 새로운 모서리 검출 방식을 제안한다.

본 논문에서는 투영공간변환기법을 이용하여 초고속 DSP camera 기반의 multi-head형 3차원 레이저 스캐너로부터 정확한 3차원 영상을 추출하는 방법을 제안하였다. 실험결과 투영공간변환기법을 적용할 경우 레이저 기반 3차원 스캐너에서 실제 좌표축과 영상 좌표축 사이의 차이에 기인한 비선형 왜곡을 현저하게 감소시켜 registration과 merging후 전신스캐너의 출력 영상의 질이 현저하게 개선될 수 있음을 밝혔다.

본 논문에서는 인간의 피부색에 대한 선호색 영역을 실험을 통해 결정하고, 입력 영상에서 인간의 피부색을 선호색으로 사상하는 방법을 제안하였다. 선호색 실험은 색 변환이 가능한 프로그램을 이용하여 각 관찰자들에 대한 선호색 영역을 결정하고, 이것을 실제 얼굴 모양의 패치에 적용하여 선호색 실험을 부가적으로 수행함으로써 보다 효과적으로 선호색 영역을 결정하였다. 선호색 사상 알고리즘은 크게 입력 영상에서 피부색 영역을 추출하는 과정과 추출된 피부색 영상을 선호색으로 변환하는 과정으로 구성되며, 피부색 영역을 추출하기 위한 방법으로 피부색이 포함된 여러 영상의 색상 분포 특성을 작성하여 이를 분석함으로써 통계적으로 피부색 영역을 결정하였다. 선호색으로의 사상 과정은 입력 영상의 피부색 영역에서 밝기 분포 특성을 분석하여 평균 밝기값을 계산하고 그 범위를 판단하여 대표 밝기값을 적용한 다음, 색상과 채도 히스토그램을 바탕으로 대표 색상값과 대표 채도값을 지정하고, 그 값을 선호색 실험을 통해 얻은 각 밝기 단계별 선호 색상값과 선호 채도값으로 변환함으로써 선호색 사상을 수행하였다. 그 결과 보다 부드럽고 자연스러운 선호색 영상을 획득할 수 있었다.

The display technology on the retina is the key role in inspecting the condition of the patients. Especially, silt lamp biomicroscope is one of the important tools to inspect the patient's retina, because the slit lamp biomicroscope, the workhorse for ophthalmic diagnosis and treatment, is far more ubiquitous, and is now often equipped with video attachments to permit image capture for documentation, storage, and transmission. In many cases, image quality may be, in part, attributable to a narrow field of view and specular reflections arising from the cornea and sclera. In this paper, we have real time extraction of the feature of retina image portion and then edges of blood vessel in retina images are detected. Based on the edges of the retina images, every image is assembled for more wide image. The developed algorithms allowed for highly accurate alignment and blending of partially overlapping slit lamp biomicroscopic fundus images to generate a seamless, high quality and wide field image. Therefore we verified the possibility that video image were acquisition and processing algorithms for mosaicking and enhancement of slit lamp biomicroscopic fundus images. The improved quality and wide field of view may confer for inexpensive, real time photo-documentation of retina abnormalities.

본 논문에서는 RST 공격에 강인성을 갖도록 하기위해 이진 원형 패턴을 사용하는 영상 정규화 기반 워터마킹 방법을 제안한다. 기존의 정규화 기반 워터마킹 방법은 영상에서 무게중심과 중심 모멘트를 구하고 이를 이용하여 영상을 표준 형태(standard form)인 정규 영상으로 변환하고 여기에 워터마크를 삽입하는 방법이다. 그러나 일반적으로 회전(rotation), 크기변화(scaling), 천이(translation)에 기인하는 RST 공격은 영상의 가장자리 영역이 잘리는 경계효과를 수반하게 되며, 이로 인하여 영상 정규화 파라미터 값이 틀려지게 되어 워터마크를 검출할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 외각 부분을 제외하고 영상의 내부 영역만을 이용해 영상을 정규화 한다. 영상의 내부 영역을 추출하기 위해 어떠한 공격에도 변하지 않는 불변의 이진 원형 패턴을 이용하고, 이진 원형 패턴에서 계산된 모멘트 값을 정규화에 이용하는 방법을 제시한다. 실험 결과 이진 원형 패턴을 사용하는 제안 방법이 기존 영상 정규화 방법보다 RST 공격에 우수한 성능을 나타내었다.

본 논문에서는 MPEG-7 시각 기술자를 조합하고, 유사도 수행에서 초기 중요도 가중치를 고려한 관심영역(ROI: Region-Of-Interest) 기반의 의료 영상 검색 기법을 제안한다. 의료 영상에서 의미 없는 배경 부분을 제거하고, 영역 추출의 처리 시간을 줄이는 관심 윈도우(AW: Attention Window)를 생성하여 관심 영역 분할을 수행한다. 또한 인간 시각에 부합하도록 검색 성능을 향상시키기 위하여 유사도를 비교하는 영역에 대한 초기 가중치를 설정하여 특징 벡터 거리를 계산하였다. 실험에서 제안된 기법은 의료 영상을 효과적으로 찾아내며, 조합된 특징과 가중치를 이용한 유사도 측정으로 검색 성능이 향상됨을 보여준다.