[논문]템플릿 매칭과 버퍼를 이용한 특징점 추적 방법

조정현; 안철웅; 전재현

doi:10.7236/jiibc.2014.14.4.173

초록
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오늘날 한국 사회에서 백내장 수술은 가장 빈번하게 이루어지는 수술중 하나이다. 백내장을 치료하기 위한 방법은 다양하게 발전해왔다. 이 중 오늘날 널리 쓰이는 방식은 인공 수정체를 이용하여 기존의 수정체와 교환하는 방법이다. 인공 수정체 삽입 시 미리 계산된 지점 및 각도로 정확하게 삽입하는 것이 중요할 수 있는 지점 표시가 필요 하다. 그러나 수술 중에 눈에서 분비되는 이물질 같은 요인에 의해 표시가 지워질 수 있다. 그러므로 이런 표시방법을 실시간으로 카메라 영상을 받음으로써 영상처리로 추적하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 템플릿 매칭과 버퍼를 이용한 특징점 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용함으로 해당 수정체 삽입 위치를 정확히 추적하는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Today, a surgery for cataract of Korean society frequently come to operation. A method for treating cataracts have been developed in various ways. Widely used method is a method to use the artificial lens and replace it with the existing lens. The surgery can be inserted exactly according to the ang...

Today, a surgery for cataract of Korean society frequently come to operation. A method for treating cataracts have been developed in various ways. Widely used method is a method to use the artificial lens and replace it with the existing lens. The surgery can be inserted exactly according to the angle and points that are calculated in advance in the intraocular lens insertion is important. However, The lens insertion point can delete or blur the display due to such factors as foreign material coming out of the eye during surgery. Therefore, The lens insertion point needs a method of tracking the image processing by receiving the camera images in real time display method. In this paper, we propose a feature point tracking method by using template matching and buffer. a simulation results show that our ideas can track a feature point of the intraocular lens insertion.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

먼저 삽입을 할 특징영역에 이상이 생겼는지 판단하는 것에 대해 알아본다. 추적 대상이 되는 최초의 템플릿 영역을 지정하여 template[] 버퍼의 0번째 영역에 저장을 하여 추적을 한다.
본 논문에서는 템플릿 매칭과 버퍼를 이용한 특징점 추적 방법을 제안하였다. 특징점 추적을 원활하게 함으로써 인공수정체 삽입시 오차를 줄일 수 있으며 안과 수술 전문성의 상향평준화와 그로 인한 수술시 오진의 감소로 인해 환자들에게 신뢰도가 향상될 것이다.
그리고 캡쳐보드(Capture board)는 AVerMedia HD Capture Pro를 사용하였다. 영상재생장치에서 영상이 재생될 때 알고리즘을 구현한 프로그램에서 영상에 대한 정보를 받아야 하는데 이를 받기 위한 매개체이다. 영상재생장치에서 영상이 재생되면 한 프레임씩 캡쳐보드로 정보가 넘어가고 프로그램에서 다시 캡쳐보드가 보낸 영상정보를 받아서 작업을 하였다.
그러나 이 표시는 그림 2와 같이 수술 중 눈에서 나오는 분비물이나 세척을 위한 식염수 등으로 인해 흐려지거나 최악의 경우 표시가 지워져서 정확한 삽입 위치하기 어려운 경우가 발생한다. 이런 문제를 해결하기 위하여 인공수정체 삽입을 할 때 절개부분 및 각도에 대해 직접적으로 표시하는 대신 이미지 프로세싱을 이용한 삽입 위치 영역을 표시하고자 한다.

제안 방법

먼저 기준 프레임에서 추적 할 부분을 템플릿 영역으로 지정한다. 그리고 추적 할 현재 프레임과 비교를 하는데 현재 프레임의 모든 영역과 비교하는 것이 아니라 템플릿 영역 크기의 2배에 해당되는 영역 안에서 비교를 한다. 이는 인공수정체 삽입 수술시 사람의 동공은 큰 움직임이 없다는 사실에 기반을 둔 것이다.
그림 6은 실험영상에 제안한 방법과 템플링 매칭 방법을 사용하여 각각 인공수정체 삽입영역을 추적하여 나온 각 프레임의 PSNR을 나타낸 것이다. 실험영상의 50 프레임부터 추적할 삽입영역을 지정하여 350 프레임까지 템플릿 매칭과 제안한 방법으로 추적을 하였다. 추적영역의 변화가 적은 150 프레임 까지는 두 가지 방법이 유사한 성능을 보였다.
위 수식을 통하여 실제로 인공수정체 삽입수술을 녹화한 영상을 템플릿 매칭 방법과 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 50 프레임부터 350 프레임까지의 PSNR을 구하였다.
제안한 방법은 먼저 추적의 대상이 되는 최초의 템플릿 영역을 지정하여 template[] 버퍼의 0번째 영역에 저장하여 추적을 시작한다. 이 템플릿 영역과 입력 영상과 비교를 하여 corr 값이 임계치(threshold) 보다 크면 매칭이 되었다는 의미이므로 계속 반복하여 추적한다.

대상 데이터

실제 카메라를 통해서 입력되는 영상에 대한 시뮬레이션을 위해 소형 카메라를 사용했다. 그리고 캡쳐보드(Capture board)는 AVerMedia HD Capture Pro를 사용하였다.
실제 의료영상장치는 1080iHD급 해상도를 지원하는데 이 캡쳐보드 또한 1080iHD급 영상처리가 가능하다. 영상재생장치는 FLAVO Utimatell을 사용하였다. 이 영상장치는 실제 수술실 환경과 최대한 비슷하게 개발환경을 만들기 위해 필요한 장치이다.
제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 영상재생장치(DVIX)를 실험에서 이용하였다. 이는 동일한 실험영상에서 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 및 시간복잡도(Time Complexity)에 대한 정량적인 수치를 얻기 위해서이다.

데이터처리

이 절에서는 템플링 매칭 방법과 제안한 방법의 실험한 결과를 기술한다. 기존 방법과 제안한 방법의 추적 성능을 평가하기 위해 템플릿 매칭만 사용한 방법과 본 논문에서 제안한 방법을 비교한다. 비교척도로는 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용한다.
특징점 추적을 원활하게 함으로써 인공수정체 삽입시 오차를 줄일 수 있으며 안과 수술 전문성의 상향평준화와 그로 인한 수술시 오진의 감소로 인해 환자들에게 신뢰도가 향상될 것이다. 제안한 방법의 추적 성능은 실험 결과를 통해 제시하였다.

이론/모형

기존 방법과 제안한 방법의 추적 성능을 평가하기 위해 템플릿 매칭만 사용한 방법과 본 논문에서 제안한 방법을 비교한다. 비교척도로는 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용한다.
제곱차 매칭 방법은 픽셀값의 제곱차를 이용한다. 식 1과 같이 입력 영상과 템플릿 영상이 일치하면 R(x, y)의 값은 0을 반환하게 되고 그렇지 않으면 값이 커지게 된다.

성능/효과

실험 결과에서 보듯이 템플릿 매칭은 150번째 프레임부터 성능이 떨어지는 것을 볼 수 확인할 수 있으며 제안한 방법은 수술 중 외부 요인에 큰 영향을 받지 않고 해당 특징영역 추적이 원활한 것을 볼 수 있다.

후속연구

본 논문에서는 템플릿 매칭과 버퍼를 이용한 특징점 추적 방법을 제안하였다. 특징점 추적을 원활하게 함으로써 인공수정체 삽입시 오차를 줄일 수 있으며 안과 수술 전문성의 상향평준화와 그로 인한 수술시 오진의 감소로 인해 환자들에게 신뢰도가 향상될 것이다. 제안한 방법의 추적 성능은 실험 결과를 통해 제시하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	백내장 치료법 중 오늘날 널리 쓰이는 방식은?	백내장을 치료하기 위한 방법은 다양하게 발전해왔다. 이 중 오늘날 널리 쓰이는 방식은 인공 수정체를 이용하여 기존의 수정체와 교환하는 방법이다. 인공 수정체 삽입 시 미리 계산된 지점 및 각도로 정확하게 삽입하는 것이 중요할 수 있는 지점 표시가 필요 하다.
	백내장이란?	백내장은 눈의 수정체가 혼탁해지는 질병이다. 눈의 검은자와 홍채 뒤에는 투명한 안구 조직인 수정체가 존재하여 눈의 주된 굴절기관으로 작용한다.
	백내장의 시력저하의 가장 흔한 원인은?	고령화 사회로 진행되는 가운데 백내장 수술은 한국 사회에서 가장 빈번한 수술중 하나이다. 대부분의 백내장은 노화현상의 하나로 발생하는 노인성백내장이 시력저하의 가장 흔한 원인으로, 대게 50세 이후 발생하고 나이가 들면 발병률이 높아져 60대에는 50%, 70대에 70% 그리고 80대에는 거의 모든 사람들에게서 발병한다. 백내장은 오늘날 한국 사회의 고령화로 인해 발생빈도가 더욱 높아졌다.

참고문헌 (7)

S. Beauchemin and J. Barron, "The Computation of Optical Flow," ACM Computing Surveys, vol. 27, no. 3, pp. 433-467, Sep. 1995.

상세보기
E. Mortense, H. Deng and L. Shapiro, "A SIFT Descriptor with Global Context," Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 1, pp.184-190, Oct. 2009.
H. Bay, T. Tuytelarrs and L. V. Gool, "Surf: Speeded up robust features," European Conference on Computer Vision, vol. 3951, pp. 404-417, 2006
M. Hwangbo, J. Kim and T. Kanade, "Interial-Aided KLT Feature Tracking for a Moving Camera," International Conference on Intelligent Robots and Systems, Oct. 2009
C. C. Chen and H. T. Chu, "Similarity Measurement Between Images." 29th Annual International Computer Software and Applications Conference, vol. 1, pp. 41-42, 2005
S. Y. Jang, "Tracking Moving Objects Using the Movement of Background," The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication(JIIBC), Vol. 5, No. 4, pp. 29-35, 2007
M. C. Jung, "Machine-printed Numeral Recognition using Weighted Template Matching," Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society(JKAIS), Vol. 10, No. 3, pp. 554-559, 2009.

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