TFT-LCD의 결함은 LCD 패널 자체에 존재하는 패턴으로 인해 원본영상과 입력영상 간의 차영상에 문턱치를 적용하여 검출한다. 그러나 카메라의 특성에 기인한 기하학적인 왜곡에 의해, 패널의 패턴 주기에 해당하는 피치가 영상의 중심에서 멀어질수록 심하게 달라진다. 본 논문에서는 주어진 피치영역의 상하좌우 주변영역과의 비교에 기반한 검출을 제안한다. 이때, 왜곡 보정을 위해 피치계산을 위한 특징점을 추출하고 원근변환을 수행한다. 현장 데이터에 대한 실험을 통해 제안방법의 우수성을 입증한다.
주사기(scanner)에 의해 수치영상자료를 취득하는 과정에 있어서 기존 사진이나 도면의 좌표체계는 수치영상의 좌표체계로서 변환되므로 이들 좌표체계 간의 변환관계를 설정하는 것은 매우 중요한 일이다. 또한 주사기의 주사운동에 따라 왜곡이 발생할 수 있으므로 이를 보정하기 위한 연구도 이루어져야 한다. 본 연구에서는 항공사진을 주사기에 의해 수치화하는 과정에서의 좌표계의 변환관계를 설정하고 주사기의 왜곡을 검정하기 위한 최적검정모형식을 결정하는 과정을 수행하였다. 그 결과 본 연구에 이용된 주사기에 대한 최적검정모형식이 결정되었다. 또한, 본 연구의 수행과정은 기하학적인 해석을 통하여 검정을 수행하였으므로 타 기종의 주사기를 검정하는 데 있어서도 적용이 가능하다.
스캐닝된 지상사진의 수치화상데이타를 이용하여 정사투영화상을 작성하는 기법을 제시하였다. 수치화상데이타를 얻기 위하여 촬영된 지상사진을 CCD 카메라 스캐너로 스캐닝한 후, 4차 다항식을 적용하여 스캐닝과정에서 생긴 기하왜곡을 보정하였다. 좌우 화상에 있어서 각 화소의 동일점을 찾기 위하여 자동매칭기법을 적용하였으며 외부표정요소를 이용한 공간교차이론으로 각 화소의 3차원 지상좌표를 구하였다. 얻어진 3차원 지상좌표와 우측화상데이타값으로부터, 거리의 역에 따른 가중평균법을 사용하여 1개 화소의 크기가 $1mm{\times}1mm$ 되는 정사투영화상을 작성하였다. 검사점에 대하여, 작성된 정사투영화상상의 X 및 Y좌표와 지상관측된 좌표를 비교하여 정사투영화상 작성기법의 유효성을 검증할 수 있었다.
도시화는 토지 이용과 토지 피복에 많은 변화를 가져오며 토지 이용의 변화는 도시확장과 밀접한 관계를 가지게 된다. 위성영상을 이용하여 도시화에 관한 주제도를 제작하는 것은 토지 이용의 변화에 관한 분석과 자료 제작에 있어서 중요한 방법 중의 하나이다. 과거의 위성영상은 도시정보를 얻을 수 있는 유용한 정보이며 CORONA는 1960년부터 1972년 사이에 운용된 미국의 고해상도 첩보위성영상으로 1995년 일반에 공개가 되었다. 그러나 코로나 위성영상은 파노라마 방식으로 촬영되었기 때문에 여러 가지 형태의 왜곡이 영상에 존재한다. 본 논문에서는 영상의 왜곡을 보정하여 공선조건식을 이용하는 수학적인 모델을 제안하였다. 기하보정 후 서울시 모자이크 영상을 제작하였으며 1972년 CORONA 영상과 1995년 SPOT 영상에 GLCM 기법과 육안판독을 이용하여 도시경계를 추출함으로서 서울시의 변화모습을 정량적으로 관찰할 수 있었다.
일반적으로 옥외영상에서의 자동차 번호판 인식은 인위적인 환경에서와는 다르게 기하학적으로 왜곡되어 있을 뿐만 아니라 조명 변화도 크기 때문에 단순환 문제가 아니다. 본 논문에서는 일반 CCTV 카메라로 옥외에서 촬영된 영상에서 자동차 번호판 인식을 위한 개선된 기술들을 제안한다. 먼저 다양한 특징을 상보적으로 사용하는 직렬구조의 다단계 Adaboost 검출기를 제안한다. 제안하는 검출기는 MB-LBP 및 Haar-like 특징을 사용하는 Adaboost 구조를 직렬로 연결하여 번호판 검출의 검출성능을 향상시켰다. 또한 검출된 번호판의 기하학적 왜곡을 보정하고 번호판의 타입을 먼저 결정하여 영상처리를 용이하게 하는 방법을 제안한다. 이런 방법은 그래이 변환, 문자/숫자 분리, 분리된 영상의 영상처리 등에서 사전지식 없이 전체 번호판 영상을 이용하는 경우보다 효율적이다. 본 논문에서 DBN(Deep Belief Network)를 문자/숫자 인식기로 사용하여 영상처리과정에서 기인한 획 손실이나 기울어짐 같은 기하학적인 왜곡에서도 강건한 인식률을 달성하였다.
인공위성 영상자료들은 촬영조건 및 센서의 특성에 따라 다른 기하학적인 왜곡을 포함하고 있을 뿐만 아니라 공간, 방사 및 분광 해상도가 상이하기 때문에 정밀한 분석 결과 산출에 어려움이 있다. 즉, 두 개 이상의 영상을 비교 분석하기 위해 기본적인 센서 정보의 차이에서 발생하는 정오차를 소거하고 지형기복에 의해 발생하는 부정오차를 제거하기 위한 정밀 기하보정은 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 인공지형지물 변화탐지 기본도 를 구축하기 위해 위성의 센서정보를 이용한 센서모델링을 실시하였고 지상기준점과DEM자료를 가지고 정밀편위수정함으로써 다른 센서 및 촬영조건에 따라 발생하는 정오차를 소거하였다. 즉, 정밀편위수정법에 의해 Kompsat EOC 영상의 기복변위량을 감소시킬 수 있었고, 변화탐지를 위해 사용된 영상의 정합성과를 도심지역, 산림지역 및 혼합지역으로 나누어 시험 지역을 선정하여 검토한 결과 모든 지역에서 약 10% 정도의 정합률이 향상됨으로써 영상의 위치정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 기본도를 가지고 이루어지는 변화탐지 결과는 지형지물의 갱신이나 다양한 GIS 응용의 기본 자료로서 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
This study is made to provide with a method for correcting the geometric distortion of the digital radiography image by analytical approach based upon the inverse square law and Beer's law. This study is aimed to find out and improve a mathematic model of nonlinear type. Variations in the alignment of the X-ray source, the object, and imaging plate affect digital radiography images. A model which is expressed in parameter values; e.g, angle, position, absorption coefficient, length, width and pixel account of radiography source, is developed so as to match the sample image. For the best correction of the digital image that is the most similar to the model image, a correction technique based upon tangent is developed; then applied to the digital radiography images of steel tubes. As a result, the image correction is confirmed to be made successfully.
In the industrial vision systems, image correction has great influence on the overall performance of measurement or inspection. The overall area of distorted image is usually splitted into small control areas, and each area is corrected by its control points. The performance of correction methods using control points can be improved by reduction of control areas because the computational time and memory highly depend on the number of control areas. We develop a merging algorithm that reduces control areas and preserves the correction accuracy. The algorithm merges the splitted control areas by use of quad tree method. Experimental results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
The geometric distortion of image is one of the most important parameters that take effect on the accuracy of optical inspection systems. We propose a new correction method of the image distortion to increase the accuracy of PCB inspection systems. The model-free method is applied to correct the randomly distorted image that cannot be represented by mathematical model. To reduce the correction time of inspection system, we newly propose a grid reduction algorithm that minimize the number of grids by the quad-tree approach. We apply the proposed method to a PCB inspection system, and verify its usefulness through experiments using actual inspection images.
디지털 카메라의 개발과 컴퓨터 프로세서의 발달은 수치영상 획득과 분석과정을 단순화시켜 수치사진측량의 실시간 처리를 가능케 하고 있다. 본 연구에서는 centroid기법을 이용한 상 측정 정확도의 향상을 위해 sub-pixel 측정시스템을 개발하고 이미지의 준 자동 측정을 실현하므로서 보다 효과적인 centroid측정기법과 이에 적합한 타겟의 형상을 결정할 수 있었다. 그리고 수치 영상의 기하학적 내부정확도 향상을 위해 Kodak DCS200 카메라의 렌즈 왜곡보정을 실시하므로서 비측정용 카메라의 단점을 보완할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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