본 논문에서는 이동 중인 철도차량 제륜자의 두께, 편마모 및 제륜자와 차륜 사이의 거리를 자동으로 측정하는 시스템을 제안한다. 철도차량의 제륜자는 촬영 시스템이 설치된 곳을 지날 때 자동으로 촬영되며, 두께 등을 측정하기 위해 가장 먼저 영상 내에서 제륜자의 위치를 검출한다. 이는 제륜자의 위치가 영상 마다 다르기 때문이며 이를 적응적으로 찾기 위해, 제륜자와 차륜 사이에 나타나는 그림자 영역을 이용한다. 그림자 영역의 경계는 9차 다항식을 통해 모델링되며, 그 영역을 지나는 임의의 곡선 (초기 곡선)은 제약 곡선 피팅 방법을 통해 검출된다. 다음은 검출된 초기 곡선과 명암도 변화 정보를 이용하여 제륜자의 앞과 뒤, 차륜 상의 세 곡선 및 제륜자의 수직면을 지나는 직선을 검출한다. 최종적으로, 앞서 구한 곡선과 직선을 이용하여 제륜자의 두께, 편마모 및 제륜자와 차륜 사이의 거리를 측정한다. 실험에서는 제안된 방법을 실제 선로에서 촬영한 영상에 대해 적용해 보았으며, 그 결과 평균 0.654mm의 두께 측정 오차를 나타내었다.

본 논문은 HSI 컬러 모델에서 색상(Hue)의 주기성을 고려한 블록기반 영상분할 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 영역 병합 시 사용되는 영역의 색상 대푯값으로 색상의 평균 대신 중앙점을 사용하며, 영역 간 색상차를 계산하기 위해 단방향 거리를 사용한다. 그리고 기존방법에서 사용한 복잡하게 계산된 영역별 임계값을 파라메타를 통해 조절할 수 있는 간단하지만 효율적인 임계값으로 수정한다. 실험결과 제안한 방법의 분할결과가 질감 성분이나 붉은 색상을 가진 영역에서 기존 방법을 사용했을 때 보다 더 자연스러우며, 제안한 방법과 기존 방법으로 버클리 영상분할 데이터베이스에서 제공하는 자연영상들을 분할하여 평가값을 비교해 본 결과 제안한 방법이 기존방법에 비해서 더 우수함을 알 수 있었다.

본 논문은 수리형태학적 분석을 통한 계단응답 추출 및 반복적 정칙화 방법을 이용한 점확산함수 추정 방법을 제안한다. 제안된 점확산함수 추정 기법은 입력 영상의 윤곽을 추출하기 위하여 캐니 에지 추출법을 사용하고, 윤곽에 대한 수리형태학적 분석을 위해서 Hit-or-Miss 변환을 통해 추정 조건을 만족하는 수평 및 수직 에지를 추출한다. 이렇게 추출된 에지들을 평탄화 및 정규화 시켜서 최적의 계단응답으로 만들고, 반복적 정칙화 방법을 통해 점확산함수를 추정하는 과정을 보인다. 또한 추정된 점확산함수를 사용하여 영상 복원한 결과를 보인다. 제안하는 점확산함수 추정 방법은 기계적 초점 렌즈를 사용하지 않는 디지털 자동초점 시스템에 적용하여 디지털 입력 장치의 부가가치를 높이는데 기여할 수 있다.

모바일 단말 환경에서 상황 인식 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술 중 하나이다. 상황 인식 컴퓨팅은 사용자의 활동에 따라 능동적으로 반응하는 컴퓨팅 응용들을 실현 가능하게 한다. 현재 모바일 단말은 데스크 탑 컴퓨터에 비해 사용자 인터페이스와 자원은 매우 제한적이다. 데스크 탑 사용자는 정지된 상태에서 사용자 인터페이스를 설계하는 반면에 모바일 사용자는 단말을 사용하는 동안 움직인다는 것을 가정해야 하기 때문에 기존의 대표적인 입출력 장치인 키보드와 마우스 같은 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 없다. 본 논문에서는 인간이나 물체의 물리적인 활동 상태와 자세를 감지할 수 있는 가속도센서를 사용하여 모바일 단말에 적용함으로서 모바일 단말의 부족한 사용자 인터페이스를 보완하고 제한된 자원을 효율적으로 이용할 수 있는 지능형 제어 시스템을 소개한다. 제안된 시스템은 모바일 단말기 사용자의 활동 상태 (정적인 상태와 동적인 상태)와 모바일 단말을 보는 자세를 동시에 추정하였고, 그것의 응용인 지능형 제어 시스템은 사용자의 행동에 따라 모바일 단말기의 백라이트가 ON 또는 OFF 되는 것이다.

여러 시점에서 계측한 3차원 데이터를 통합하는 기술은 3차원 모델링에 매우 중요한 기술이다. 기존의 표면(Surface)통합 방법들은 정합오차와 잡음에 민감하다. 본 논문에서는 표면의 지역적 지형을 이용하는 표면통합 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 인접한 표면 사이에서 일정 지형적 조건을 만족하는 외곽정점의 쌍, 즉 대응정점을 찾아 표면 사이의 지역을 여러 지역으로 구분한다. 다음으로 주성분 분석(PCA)을 통해 각 지역에 대한 최접합 평면(Best Pitting Plane)을 계산하여 표면 사이에 삽입될 삼각형의 생성에 이용한다. 제안하는 알고리즘은 지역적 단위로 지형을 이용하여 인접한 표면을 통합하기 때문에 정합오차와 잡음에 강건하다. 본 논문에서는 또한 변수화(Parameterization)기술을 이용하는 질감(Texture)통합 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 통합된 표면을 각 표면의 초기시점으로 변환하고 해당 시점의 질감영상을 투영한다. 투영된 질감영상들을 통합된 표면의 2차원 변수화 표면에 할당하여 표면들이 통합된 이음새를 따라 통합한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 얼굴모델링에 효율적임을 보인다.

대응점 정합은 컴퓨터 비전에서 중요한 작업 중에 하나지만 스케일, 조명, 시점이 변한 환경에서 대응점을 찾는 과정은 매우 어렵다. 대응점 정합 알고리즘인 SURF(Speeded Up Robust Features) 기법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기법에 비해 정합 속도가 매우 빠르고 비슷한 정합 성능을 보여 널리 사용되고 있다. 하지만 SURF 기법은 흑백 영상과 지역 공간정보를 사용하기 때문에 유사한 패턴이 존재하는 영상에서 대응점의 정합 성능이 매우 떨어진다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 강인한 컬러 특징 정보와 광역적 특징 정보를 이용하는 확장 SURF 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 비슷한 패턴이 존재하더라도 색상정보과 광역 공간 정보를 추가로 사용되기 때문에 대응점 매칭 성능을 크게 향상시킨다. 본 논문에서는 제안하는 방법의 우수성을 조명과 시점이 변화하고 유사한 패턴들을 갖는 영상들에 적용하여 기존의 방법들과 비교 실험함으로서 입증하였다.

본 논문에서는 저해상도 유추 보간법(interpolation algorithm derived from low resolution: ILR)을 이용한 공간적 디인터레이싱 기법을 제안한다. 일반적인 에지 기반 디인터레이싱 방법들은 화소 단위의 상관도를 이용하기 때문에 잡음과 밝기의 변화에 민감하다는 단점이 있다. 또 보간의 성능을 좌우하는 정확한 에지 방향을 판단함에 있어서 만족스럽지 못한 성능을 보인다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 먼저 보간 하고자 하는 픽셀 주위의 저해상도 블록의 특성을 먼저 탐구하고 이를 고해상도 블록에 적용함으로써 missing pixel 을 보간 하는 방법을 제안한다. 실험결과 제안하는 방법은 기존의 화소 단위의 에지 기반 디인터레이싱 방법보다 PSNR로 대표되는 객관적 성능과 주관적 화질 측면에서 우수한 결과를 나타내는 것을 볼 수 있었다.

본 논문은 IP 기반 비디오 서비스의 화질 측정을 위하여 새로운 비참조 기반의 블록 열화 측정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 IP 기반 비디오 서비스의 화질 측정을 위하여, 네트워크에 의한 블록 열화와 영상 압축에 의한 블록 열화를 구분한다. 또한 비참조 기반으로 블록 열화를 검출하기 위하여, 주변 블록과의 차와 비디오 수신 단말기의 오류 수정 알고리즘의 패턴을 이용하고, 열화된 블록의 세기와 분포를 이용하여 화질 저하 원인을 측정한다. 제안한 방법의 정확도를 확인하기 위하여, SSCQE 방법을 이용한 MOS 실험 결과와 제안한 방법을 이용하여 화질 측정한 결과를 비교하였다. 기존 알고리즘에 비하여 블록 열화 측정의 정확도가 1.3배의 성능 향상된 것을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 보안 및 감시 시스템 분야에 적용할 수 있는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리듬을 제안한다. 구현된 시스템은 객체 탐지 단계, 객체 추적 단계로 구성되었다. 객체탐지에서는 정화한 객체의 움직임 검출을 위한 향상된 검출 방법인 적응배경 차분법과 적응적 블록 기반 모델을 제안한다. 객체추적에서는 칼만 필터에 기반한 다중 물체 추적 시스템을 설계하였다. 실험결과 이동객체의 움직임을 추정할 수 있었고, 추적 과정에서도 다수의 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다. 또한 원거리 탐지 및 추적에서 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

다양한 적응 잡음 제거기 중에, LMS알고리즘은 강인성, 높은 추적성, 구현의 단순성 때문에 가장 많이 사용되는 알고리즘이다. 하지만, LMS알고리즘은 비균일적인 수렴과 수렴율과 EMSE-사이에 trade-off를 가진다. 이러한 단점을 극복하기 위해, 많은 가변 스텝 사이즈 알고리즘이 수년간 연구되고 있다. 이들 LMS알고리즘에서 보다 빠른 수렴속도를 위하여 복잡한 가변 스텝방식을 사용하는데 이는 많은 계산량을 필요로 한다. 이는 LMS알고리즘의 장점인 단순성과 강인성을 손상한다. 제안하는 IGC알고리즘은 원신호와 잡음신호의 순시 이득 값을 사용한다. 그 결과, IGC알고리즘은 계산량을 줄이고, 보다 높은 성능을 유지한다.

본 논문에서는 움직임 보상 결과의 신뢰도를 바탕으로 움직임 보상 순차주사화 알고리즘의 결과와 움직임 보상 수직-시간 필터의 결과를 결합하는 순차주사화 알고리즘을 제안한다. 움직임 보상 순차주사화 알고리즘은 높은 공간 해상도를 가진 고화질 영상을 생성하지만 움직임 벡터가 잘못 추정되었을 경우 눈에 띄는 에러를 발생시킨다. 반면에 움직임 보상 수직-시간 필터는 높은 공간 해상도를 제공하지는 못하지만 움직임 벡터의 에러에 강건한 특성을 가지고 있기 때문에 전체적으로 자연스러운 영상을 제공한다. 제안하는 순차주사화 알고리즘은 추정된 움직임 벡터와 움직임 보상 순차주사화 알고리즘의 결과를 분석하여 움직임 보상의 신뢰도를 추정한 후, 움직임 보상 신뢰도에 기반 한 가중치를 바탕으로 두 가지 방법의 장점을 결합한다. 제안된 방법은 움직임 보상의 신뢰도가 높은 영역에서는 높은 공간 해상도를 제공하는 움직임 보상 순차주사화 알고리즘을 적용하고 움직임 보상의 신뢰도가 낮은 영역에 대해서는 움직임 보상 수직-시간 필터를 적용하여 눈에 띄는 에러 없이 높은 공간 해상도를 가지는 영상을 생성한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 시각적 및 수치적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.

본 논문에서는 베이글릿-웨이블릿 분석(vaguelette-wavelet decomposition; VWD)을 이용한 공간-주파수 적응적 영상복원 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 웨이블릿 계수의 공간적 정보를 이용하여 평탄 영역과 에지 영역을 분리하고, 적응적 웨이블릿 계수축소(wavelet shrinkage)를 통해 잡음 성분을 억제한다. 뿐만 아니라, 에지 영역에서는 엔트로피(entropy)를 적용 하여 웨이블릿 부대역의 잡음 성분을 추정하고, 부대역 간의 상관관계를 이용하여 잡음 성분을 억제한다. 이렇게 억제된 웨이블릿 계수의 베이글릿 역변환을 통해 영상을 복원 할 수 있다. 제안한 알고리듬에 사용되는 베이글릿 함수는 잡음을 추정 및 억제 할 수 있을 뿐만 아니라 세밀한 에지 성분의 보존이 가능하도록 변형을 한다. 실험결과에서는 제안한 알고리듬이 잡음에 강건하고, 세밀한 에지 성분을 보전하면서 효과적으로 열화된 영상을 복원할 수 있음을 보여준다.

LCD(Liquid Crystal Display)의 발전은 이전에 사용하던 CRT를 대체하고 있다. 하지만 LCD와 같은 홀드 타입(Hold type)형 디스플레이의 구조적 특성으로 인해 동영상 재생 시 움직임 블러나 움직임 저더 등의 많은 문제점이 발생했다. 이를 해결하기 위해 화면 사이사이에 새로운 화면을 생성하여 화질을 개선하기 위한 화면 보간 기법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 우세 움직임 벡터와 블럭간 분산값의 차이를 이용한 화면 보간 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 생성되는 프레임 전후의 프레임에 대하여 블록매칭을 이용한 단방향 움직임 추정을 통한 블록 움직임 예측을 하게 된다. 그리고 블록 움직임 예측에서 찾지 못한 부분을 비교 블록간 분산값을 통해 픽셀 평균값과 영향이 큰 모션 벡터를 선택하여 적용시키는 픽셀 움직임 예측으로 새로운 프레임을 생성한다. 제안하는 알고리즘을 이용하여 여러 실험영상의 프레임 보간 결과를 비교하였으며, 기존 알고리즘인 양방향 화면 보간 방법에 비하여 약 3dB 정도의 PSNR 증가를 얻을 수 있었고 단방향 화면 보간 방법에 비해 계산량을 줄일 수 있었다.

본 논문에서는 임의의 조명 상황에서 왜곡된 영상을 JND(Just noticeable difference)와 경계 보호 평탄화 필터(edge-preserving smoothing filter)를 사용하여 자동적으로 휘도 및 색상을 복원하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 최적의 휘도 보상, 선명한 색상 복원, 휘도 보상 시 발생되는 여러 가지 문제점의 최소화, 자동화된 매개변수 추정 그리고 하드웨어 구현을 위한 고속화 등을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 후광효과(HALO)나 노이즈 증폭 등의 눈에 거슬리는 결함을 제거하기 위하여 경계 보호 평탄화 필터의 효용성에 대해 보인다. 또한 제안된 색상 복원 함수는 인간시각에 근거해 자연스러운 색상의 복원과 왜곡된 색상의 보정을 수행한다. 자동화된 처리를 위하여 영상의 통계적 분석과 JND를 이용해 적합한 매개변수를 찾으며 모든 상수는 미리 정의되어 사용된다. 또한 터치스크린 카메라를 이용한 관심영역(ROI : Region of Interest) 기반 매개변수 추정기법을 사용하여 역광 사진 보정을 좀 더 효율적으로 수행한다. 객관적 평가를 위해 CMC, CIEde2000, PSNR, SSIM, 그리고 3D CIELAB 색역을 기존의 연구나 상업 제품들과 비교하였다.

강관튜브를 엑스레이 선원의 방사선에 노출 시, 투과방사선은 통상 필름이나 근래 많이 사용되는 CR의 영상판 등에 검출된다. 검출된 방사선은 대상체의 양면 영역을 중복하여 관통하여 방사선 영상에는 내외부 매질 상태가 겹쳐서 나타나며 동시에 방사선 투과와 기하학적 배치에 기인한 비선형 왜곡이 영상에 반영된다. 본 논문에는 강관튜브 CR영상으로부터 영상을 복원하는 해석적 접근법을 제시한다. 방사선 강도, 매질에서의 흡수 및 방사선 입사에 따른 시준(視準)성분들과 연관된 기하학적 사양 등으로부터 특징 파라미터를 추출하여 원형인 강관튜브의 두 영역에서의 영상을 복원한다. 보정절차를 통해 실제 튜브에 근접한 영역 복구를 설계한다. 이러한 접근법을 CR영상에 적용하여 유용성을 확인한다.

본 논문에서는 이동 금속 물체 탐지 목적의 무선 센서네트워크 응용 시스템에 이용 가능한 저연산, 저전력 소모를 목적으로 하는 간결한 신호처리 알고리즘을 제안한다. 일반적 센서노드에 주로 사용되는 자기센서의 물리적 특성을 분석하고 Exponential Average method(EA)를 사용하여 시간 영역에서 실시간으로 센서 신호를 처리한다. EA를 사용하여 잡음, 시간, 온도에 따른 자기장 변화, 외부 간섭에 강인하면서 임베디드 프로세서에 적합한 적은 메모리소모와 연산량을 가진다. 또한 통계적 분석을 통해 제안하는 알고리즘의 최적화된 파라미터 값을 도출하고 적용하였다. 보편적으로 사용되는 자기 센서 모델의 시뮬레이션 결과 5%의 오경보 확률에서 90%이상의 이동 물체를 탐지할 수 있었다. 그리고 직접 제작한 센서 노드의 모델링 및 이를 이용한 시뮬레이션과 외부 실험의 결과 60~70% 이상의 탐지 확률을 확인하였다.

부밴드 구조에서 적응필터에 최대 다위상 분해와 노블아이덴티티를 적용함으로써 전밴드 인접투사 알고리즘은 부밴드 인접투사 알고리즘으로 변환된다. 최대 다위상 분해된 부밴드 인접투사 (Maximally Polyphase Decomposed Subband Affine Projection: MPDSAP) 알고리즘은 각 부밴드의 적응 부필터에서 사용되는 투사차원이 1인 부밴드 인접투사 알고리즘의 특별한 형태다. MPDSAP 알고리즘의 계수갱신식은 NLMS 알고리즘과 유사한 형식을 갖기 때문에 실제 구현관점에서 보다 좋은 알고리즘 선택이 될 수 있다. 본 논문은 MPDSAP 알고리즘의 새로운 통계적 해석을 제시한다. 해석적 모델은 정규직교 분해필터를 갖는 부밴드 구조에서 Autoregressive (AR) 입력과 임의의 적응이득에 대해 유도된다. 정규직교 분해필터에 의한 사전 백색화는 AR 입력과 임의의 적응이득에 대한 MPDSAP 알고리즘의 간단한 해석적 모델의 유도를 가능하게 한다.