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문제 정의
- 본 논문에서는 스테레오 안저 영상을 이용하여 시 각신경원반의 깊이 값을 고려한 시각신경원반과 시 각신경패임의 영역 분할방법을 제안하였다. 스테레 오 정합을 수행할 때 발생하는 있는 오류의 요인을 분석하여 보정하였으며, 스테레오 영상을 얻을 때 생 길 수 있는 영상의 밝기 차이 때문에 생기는 정합의 오류를 줄이기 위해 수평성분단위로 영상을 정규화 하였다.
- 본 논문에서는 스테레오 정합을 하기에 앞서 극상 선의 조건을 만족시키기 위해 정확한 극상선의 평행 축을 계산하고 보정하였다. 스테레오 영상에서 극상 선은 하나의 수평선이므로 두 선이 같은 물체에서 같은 곳이라면 두 영상에서의 밝기의 상관관계는 최 대가 된다고 가정할 수 있다.
- 본 논문은 스테레오정합방법을 이용한 깊이지도 를 써서 녹내장성 시각신경원반과 패임을 찾아내고, 녹내장의 진행을 3차원적으로 관찰함으로써 질병의 진단과 치료에 적절한 도움이 되는 새로운 방법을 찾는데 초점을 두고 연구하였다. 영상대조(image matching)는 수치영상을 써서 3차원 정보를 얻을 수 있어 중요하나, 컴퓨터가 자동으로 결과를 내려면 많 은 가정과 제약 조건이 있어야하는, 함수에서 독립변 수 값들에 의존적인 문제이므로, 초기 값에 매우 민 감하다.
가설 설정
- 극상선 제약 조건은 스테레오 정합에서 가장 중요 하며 기본이 되는 방식 이다.[7] 스테레오 영상에 투 영된 한 점은 좌우 변이 값만 가지고 상하 변이 값은 갖기 않게 된다. 이러한 근거로 정합의 연산을 줄여 주고, 정합의 정확성을 높일 수 있다.
- 본 논문에서는 스테레오 정합을 하기에 앞서 극상 선의 조건을 만족시키기 위해 정확한 극상선의 평행 축을 계산하고 보정하였다. 스테레오 영상에서 극상 선은 하나의 수평선이므로 두 선이 같은 물체에서 같은 곳이라면 두 영상에서의 밝기의 상관관계는 최 대가 된다고 가정할 수 있다. 이러한 가정을 근거로 그림 3에서 두 영상에서의 극상선을 고려해보자
- 시각신경원반은 안저 영상의 밝기가 밝고 안저를 기준으로 상대적으로 깊은 곳에 위치하고 있 다. 게다가 안저는 일반적으로 깊이의 변화가 없는 영역이므로 안저에서 밝고 깊이의 변화가 있는 곳을 시각신경원반의 영역이라 가정할 수 있다. 본 논문에 서는 영상의 밝기 정보를 이용하는 기존의 동적 윤곽 선 모델에 3차원 특징을 고려하기 위하여 식 (12)의 외부 에너지 Eg에 깊이 정보 £>(*, 少를 식(12)에 적용하여 외부에너지를 식(15)로 새로 정의 하였다.
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