본 연구에서는 웨이블릿 변환과 경계선 검출 필터를 이용하여 초음파영상의 다해상도 분해를 한 후 경계선 검출 필터링을 통해 초음파 영상의 화질을 개선하는 방안을 제안하였다. 제안된 방법에서는 잡음을 줄이고 에 지를 강화하기 위해 웨이블릿 변환된 영상으로부터 얻어진 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 단계적으로 영역별 선택계수 조정과 방향성을 고려한 에지 필터링을 수행하였다. 이를 통해 반점영역의 픽셀은 웨이블릿 계수를 줄여 에지를 제외한 영역에서 선택적 저역통과 필터링 효과를 만들고, 에지에서는 접선 방향으로 평활 화를 하여 연속성을 향상시키고, 법선 방향으로는 세선화를 하여 contrast를 높였다. 실험을 통해 단일해상도에 서 비선형적 이방성의 확산모델을 이용한 필터링 방법과 웨이블릿 수축구조를 이용한 필터링 방법에 대해 비 교하였다.

Temporal and spatial variabilities of chlorophyll a (Chl-a) in the northern East China Sea (ECS) are described, using both 8-day composite images of the SeaWiFS (Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor) and in-situ data investigated in August and September during 2000-2005. Ocean color imagery showed that Chl-a concentrations on the continental shelf within the 50 m depth in the ECS were above 10 times higher than those of the Kuroshio area throughout the year. Higher concentrations (above 5 mg/m3) of yearly mean Chl-a were observed along the western part of the shelf near the coast of China. The standard deviation also showed the characteristics of the spatial variability near 122-124°E, where the western region of the East China Sea was grater than that of the eastern region. Particularly the significant concentration of Chl-a, up to 9 mg/m3, was found at the western part of 125°E in the in-situ data of 2002. The higher Chl-a concentrations of in-situ data were consistent with low salinity waters of below 30 psu. It means that there were the close relationship between the horizontal distribution of Chl-a and low salinity water.

본 논문에서는 CT(Computed Tomography)와 MRI(Magnetic Resonance Imaging)을 이용하여 획득한 2 차원의 복부영상을 영역분할, 문턱치법 등의 전처리과정을 거쳐 3차원영상을 생성하는 방법을 제시함으 로써 가상내시경(Virtual Endoscopy)에 응용하고자 한다. 3차원영상 가시화 방법으로는 개인용 컴퓨터에 서 이용되는 범용의 그래픽가속기를 이용하여 빠른 속도로 렌더링을 할 수 있는 장점을 가지는 표면볼 륨기법을 이용하였다. 여기에 이용한 알고리즘은 계산량이적은 Marching Cubes 이다. 그리고 워크스테션 이나 전용의 프로그램이 없더라도 웹 브라우저 상에서 실행되는 가상현실모델링언어(VRML, Virtual Reality Modeling Language)양식의 3차원 영상을 생성하는 방법을 제시한다. CT의 3차원 영상 파일의 노 드 수와 삼각형 수 및 크기는 각각 85,367, 174,150, 10,124이었고, MRI의 3차원 영상 파일의 노드 수와 삼각형 수 및 크기는 각각 34,029, 67,824, 3,804이었다.

본 논문은 유비쿼터스 의료를 위한 의료영상의 무선전송의 개발을 목적으로 한다. 컴퓨터 시스템의 발달로 인해 의료 장비와 의료 기록 체계에 대한 많은 변화가 일어났다. 그 중 병원내의 진료 및 의무 기록을 자동화하고 관리하는 HIS(Hospital Information System) 시스템과 환자에게서 촬영된 영상에 대한 관리 체계인 PACS(Picture Archiving Communication System)은 대표적인 예라할 수 있다. 이러 한 자동화된 진료 시스템은 병원 내에 있지 않을 경우 이용이 곤란하며, 응급상황이나 의사 부재시에 신속한 영상 판독이 요구되는 경우 이를 즉시 수행하기는 곤란하였다. 이러한 이동에 따른 단점을 보완 하기 위하여 각 의사마다 지급된 PDA를 사용하여 병원내의 영상 획득 장치로부터 생성된 환자 영상을 원격에서 CDMA 망을 사용하여 검토할 수 있는 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 의사 및 환자의 계 정 관리와 환자 영상을 영상획득 장치로부터 수신 받아 각 의사별로 할당하도록 하는 서버 시스템을 구 현 하였으며, PDA를 사용하여 서버에 접속하여 환자의 영상을 검토할 수 있도록 구현하였다. 개인별로 시스템 사용에 대한 인증을 위하여 PDA에서는 데이터베이스 RDA(Remote Data Access) 방식을 사용 하여 서버 데이터베이스를 엑세스하였으며, 환자 영상을 서버로부터 다운로드 하기 위하여 FTP(File Transfer Protocol)를 사용하였다. 실험 결과 한 파일의 크기가 0.37Mbyte 인 832x488*24 영상 30매를 보낸다고 가정하였을 때 약 90초 정도의 시간이 걸렸으며 이는 긴급히 또는 원격에서 영상의 수신과 검 토에 문제가 없음을 나타낸다.

본 연구의 목적은 홍수범람 시에도 침수상황의 파악이 가능한 RADARSAT SAR 영상을 이용하여 안성천 농촌유역의 홍수에 의한 침수지역을 추정하고자 하였다. 분석에 사용된 영상은 안성천유역에 1998년 8월 9일에 발생한 홍수피해시기를 중심으로 홍수 전, 직후, 후의 세 시기 영상을 선정하였다. 5m DEM을 이용하여 정사보정을 실시한 후, 세 영상의 RGB 합성방법을 실시한 결과 침수된 지역의 공간적 위치를 파악할 수 있었으며, 영상간의 연산방법인

융설 모형을 이용하여 융설 기간 동안의 하천유출량을 모의하기 위해서는 융설 관련 매개변수의 정립이 반드시 필요하다. 우리나라의 경우 관측 자료의 부족으로 인하여 적설분포면적, 적설심, 적설분포면적 감소곡선과 같은 융설 관련 매개변수의 추출이 불가능하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2003년까지의 겨울철(11월-4월) NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 한반도의 적설분포도를 추출하고 기상청의 69개소 유인지상기상관측소의 기상자료 중 최심적설심 자료

본 연구의 목적은 태풍 피해로 인한 토지피복변화가 수문변화에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 2002년 8월 31일부터 9월 1일까지 발생한 태풍 루사(1,402mm)가 강릉 남대천 유역에 미친 영향을 파악하기 위하여 2000년 9월 29일 Landsat 7 ETM+ 영상(태풍 전)과 2002년 9월 11일 Landsat 5 TM영상(태풍 후)을 선정하여 각각 토지피복도를 작성하였다. 유역유출과 하도추적에 대해 WMS HEC-1의 SCS 무차원 단위도법

본 연구에서는 지형도, 해도, Landsat TM 영상을 이용하여 아산만과 천수만 지구를 대상으로 방조제 축조 후 의 간석지 면적을 추정하였다. 지형도를 이용한 방조제 축조 후의 간석지 면적의 산정 결과는 아산만 지구와 천수 만 지구 모두 일정한 경향이 없었으며, 이는 지형도의 제작시 항공사진 촬영시간의 조위를 감안하지 않은 결과로 평가된다. 해도의 분석 결과, 아산만 지구와 천수만 지구의 방조제 준공후 연평균 간석지면적은 각각 22.2 ha/yr, 5

In general, neural networks are widely used for the category classification of multispectral images. Since the input multispectral images into neural networks we, however, low contrast images, neural networks converge very slowly and are of bad performance. To overcome this problem, we propose a new image enhancement method which consists of smoothing process, finding the main valley and enhancement process. In addition the enhanced images by the proposed method are used as the input of neural networks for the category classification. When the new category classification method is applied to multispectral LANDSAT TM images, we verified that the neural networks converge very lastly and that the overall category classification performance is improved.

The purposes of the study were to detect and evaluate the historical land use and land cover changes on the Balan watersheds from three thematic mapper (TM) data, which were taken in 1985, 1993, and 1996. The supervised and unsupervised classification methods were adopted to classify five land cover categories: Paddy, upland, forest, residential, and water. The results indicated residential areas increased significantly during the past eleven years, Forest and paddy were converted to the urban areas. Future land cover patterns were forecasted using a Markov chain method, and the simulated land coiler change ratios presented.

This paper presents a procedure for automated extraction of ridge shadows in noisy gray images. This procedure mainly consists of 1) a deformable model which is designed basing upon the knowledge about the shape of shadows and is expected to be useful in extracting ridge shadows especially located in low signal to noise ratio background, and 2) the scale space scheme which is also useful even if there is less information about the size and the positions of ridge shadows in advance. This procedure is applied to artificial images and its performance is evaluated experimentally.