기존의 영상 획득 시스템들이 어느 정도의 엘리어싱을 허용하도록 제작되어왔음에도 불구하고, 고해상도 영상에 대한 요구는 점점 더 증가하고 있다. 본 논문에서는 부정확한 부화소 단위의 위치추정 오류를 고려한 고해상도 재구성 알고리즘을 제안한다. 부정확한 부화소 위치 추정 오류로 인해 생기는 불량위치문제(ill-posedness)를 해결하기 위해 정규화된 반복 연산법을 적용하였다. 특히 여러장의 저해상도 영상들을 개별적으로 고려하기에 적합한 다중채널 영상 재구성 방법을 도입하였다. 각 저해상도 영상에서 발생하는 움직임 추정오류는 서로 다른 경향성을 나타내므로, 정규화 파라미터들은 각 채널에 맞게 결정되어야 한다. 이를 위채 정규화 파라미터들을 자동으로 결정하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 움직임 추정 오류에 매우 안정하며, 원 영상과 잡음에 대한 사전정보를 필요로 하지 않는다. 또한 주관적인 측면과 객관적인 측면에서 모두 우수한 결과를 실험적으로 보인다.
본 논문에서는 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상 픽셀과 확대된 결과 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 최종적으로 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 영상 확대시, 발생하는 문제점인 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 최신 embedded GPU를 사용하여 영상의 특징 추출 알고리즘(SIFT, SURF)을 병렬화하고, 특징 추출 및 정합 결과를 이용하여 파노라마 영상을 GPU에서 고속으로 생성하는 방법을 제안한다. 병렬화 된 알고리즘의 GPGPU(general purpose computation on GPU) 구현은 최신 스마트폰의 embedded GPU에서 지원하기 시작한 OpenCL을 이용하였다. 본 논문에서는 GPU에서 OpenGL Shading Language(GLSL)를 이용한 기존의 병렬화와 OpenCL을 이용한 새로운 병렬화 구현 결과를 효과적인 코드 구현 방법과 수행속도 관점에서 비교하였다. 실험결과, OpenCL은 GLSL과 유사한 수행 속도를 보였으며 embedded CPU와 비교하여 약 3~4배 빠른 수행속도를 보였다. 구현한 특징 추출 결과의 응용 사례로써, 특징 정합을 통한 영상 정합을 GPU상에서 병렬 수행하여 여러 장의 영상으로부터 파노라마 영상을 고속으로 생성하는 사례를 보인다.
영상 이진화란 명도 영상(gray-scaled image)을 이진 영상(bi-leveled image)으로 변환하는 것을 말한다. 영상 이진화는 문서 인식, 비디오 영상 분석 등과 같이 영상처리 분야에서 많이 사용되는 기본적인 영상 처리 과정에 해당한다. 본 논문은 Intel 사의 Pentium 계열 프로세서에서 지원하는 SIMD(Single-Instruction Multiple-Data) 기술을 이용하여 영상 이진화를 고속으로 수행하는 방법을 소개한다. 우편영상에 대하여 실험한 결과, SSE2 명령어로 구현된 프로그램은 기존의 C 언어로 구현된 프로그램에 비하여 4배 이상의 속도 향상을 보였다.
본 논문에서는 SA(simulated annealing) 알고리듬에 기반한 4-f 광 상관 시스템을 이용하여 실제적인 영상 보안 시스템을 제안하였다. 반복적인 SA알고리듬을 이용하여 이진 위상 성분을 갖는 암호화된 영상과 키 영상을 얻고, 4-f 광 상관 시스템을 이용하여 암호화된 영상과 키 영상과의 상관을 통해 복호화된 영상이 구해진다. 제안된 방법에서는 암호화된 영상 및 키 영상이 이진 위상 성분으로 구성되므로 광 보안 시스템을 구현하기 쉬운 장점이 있다. 그리고 만약 암호화된 영상을 암호화 시스템내에서 고정시키고, 키 영상 정보만을 달리 하면 서로 다른 영상을 복호화할 수 있으므로 차별화된 인증시스템에 응용할 수 있는 장점도 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 두 영상(암호화 및 키 영상)의 이진 위상 성분에도 불구하고, 복호화영상이 생성됨을 보여준다.
본 논문에서는 반도체 패키징 기술의 일종인 TCP와 COF의 패턴 결함을 검출하는 영상 처리 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 우선, TCP와 COF의 양품 패턴을 기준 영상으로 취득한다. 라인 스캐너에서 취득된 실시간 영상을 그레이로 변환한 후, 평균화 필터를 적용하고 임계값을 이용해서 검사하고자 하는 필름 영상의 이진화를 수행한다. 이진화 된 기준 영상과 검사하고자 하는 필름 영상을 이용해서 차영상을 구한 후에 라벨링을 하여 필름의 불량을 검출하게 된다. 제안된 패턴 매칭 방법이 TCP와 COF의 다양한 불량 항목 중에서 10여 가지의 불량 패턴을 대상으로 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 MPEG2(Moving Picture Expert Group 2)비디오 디코더에서 영상데이타를 디코딩하는 기술에 관한 것으로, 종래의 동여상 처리기에서는 허프만 코드화 처리를 하여 정지영상을 부호화한후 분할기반 부호화 방식의 동영상 처리기법을 사용하였으나 1프레임의 코드화시에도 많은 계산 알고리즘이 필요하고 이미지의 닮음정도를 객관적수치로 표현할 수 없으므로 비슷한 이미지를 중복 코드화 작업 및 전송 작업을 하는 결함이 있었다. 본 눈문에서는 이를 해결하기 위하여 이미지의 닮음정도를 수치화하고 기준값 이하의 영상은 코드화 작업을 하지않고 계산된 영상 변화값에 의해 구현된 영상으로 대체하여 저장 및 전송하도록 하여 시각적으로 전혀 거부감이 없는 동영상을 구현하였다.
본 논문에서는 자연 영상에서 추출된 텍스트 영상의 이진화를 위한 3단계 색상 분할 알고리즘을 제안한다. 1단계 색상 분할은 입력 영상 중에서 텍스트색상과 배경색상이 잘 구별되는 단순 영상의 이진화를 수행하고, 2단계 색상 분할은 입력 영상에 고주파 필터를 적용하여 자연조명 이나 인공조명에 영향을 받은 영상의 이진화를 수행하며, 3단계 색상 분할은 저주파 필터를 기반으로 텍스트나 배경에 텍스쳐가 존재하는 영상의 이진화를 수행한다. 제안한 이진화 알고리즘이 그레이 정보를 이용하는 이진화 알고리즘보다 효과적으로 텍스트 영역을 이진화함을 입증하기 위해 상용문서 인식기인 아르미 6.0을 사용하여 이진화된 문자영상에 대한 인식 실험을 실행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘의 필드 단위 인식률이 그레이 정보를 이용한 이진화 알고리즘의 인식률보다 $35\%$ 이상 우수함을 관측하였다.
대부분 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위해 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명암 차이가 큰 경우는 분할을 위해 양봉 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것으로도 양호한 임계치를 찾을 수 있지만 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 이 문제점을 개선하기 위해 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화 하는 퍼지 이진화 방법이 제안되었다. 퍼지 이진화 방법은 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 기존의 퍼지 이진화 방법은 a-cut값을 경험적으로 설정하기 때문에 다양한 영상을 이진화하는 과정에서 정보 손실이 많이 발생하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 퍼지 이진화 방법의 a-cut값을 동적으로 설정하여 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 영상에 적용한 결과, 배경과 물체의 명암도 차이가 크게 나지 않는 영상의 경우에는 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 상태로 이진화되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 감성 공간에서 mean shift clustering과 user feedback을 이용하여 영상 검색 결과를 개선하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 인터페이스, 감성 공간 변환, 검색결과 순위 재지정(re-ranking)으로 구성된다. 사용자 인터페이스는 텍스트 형태의 질의 입력과 감성 어휘 선택에 따른 user feedback에 의해 개선된 검색결과를 보인다. 사용된 감성 어휘는 고바야시가 정의한 romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern 등의 8개 어휘를 사용한다. 감성 공간 변환 단계에서는 입력된 질의에 따라 웹 영상 검색 엔진(Yahoo)에 의해 검색된 결과 영상들에 대해 컬러와 패턴정보의 특징을 추출하고, 이를 입력으로 하는 8개의 각 감성별 분류기에 의해 각 영상은 8차원 감성 공간으로의 특징 벡터로 변환된다. 이때 감성 공간으로 변환된 특징 벡터들은 mean shift clustering을 통해 군집화 되고, 그 결과로써 대표 클러스터를 찾게 된다. 검색결과 순위 재지정 단계에서는 user feedback 유무에 따라 대표 클러스터의 평균 벡터와 user feedback에 의해 생성된 사용자 감성 벡터에 의해 검색 결과를 개선할 수 있다. 이때 각 기준에 따라 유사도가 결정되고 검색결과 순위가 재지정 된다 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 7개의 질의의 각 400장, 총 2,800장에 대한 Yahoo 검색 결과와 제안된 시스템을 개선된 검색 결과를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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