Image hash는 영상에서 유사성을 찾는 방법으로 사용될 수 있는 기술자(Descriptor)로 특징지을 수 있다. 많은 image hash 방법중에 Histogram-based image hash는 Histogram equalization을 제외한 보통 잡음 및 다양한 기하학적 변조를 주어도 같은 그림을 찾아내는데 강력한 기능을 수행한다. 본 논문에서는 Histogram-Based Hash를 생성함에 있어 서로 다른 3개의 bin의 관계를 이용하여 Hash를 생성하였다. 본 논문은 이를 통해 영상의 유사성을 찾아내는데 있어 원본영상에 대해 기하학적 변조뿐만 아니라 상대적으로 성능이 약했던 Histogram equalization을 이용한 변조에 대해서도 성능이 개선되었다. 또한 가우시안 필터링의 알파 값을 다르게 지정함으로 인하여 생성되는 두 히스토그램을 이용하여 기존의 방법보다 성능이 개선되었다.
본 논문은 그룹화된 객체별 깊이정보를 차등 적용한 2D/3D 동영상 변환 기법에 관한 연구이다. 기존의 연구에서는 프레임의 움직임 정보와 기하학적 깊이 단서를 이용해 깊이정보를 추출하여 2D/3D 동영상 변환을 한다. 그러나 영상의 움직임 정보를 획득할 수 없는 영역의 경우 정확한 깊이정보를 얻을 수 없어 해당 영역의 3D 효과를 얻을 수 없는 문제점이 있다. 제안하는 기법에서는 객체 및 배경을 추출하고 움직임 정보와 기하학적 단서를 이용한 깊이정보를 그룹화된 객체별 차등 적용하여 움직임 정보가 없는 영역에서도 3D 효과를 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 최종적으로 원본 영상과 생성된 깊이맵을 DIBR(Depth Image Based Rendering) 과정을 통해 3D 동영상을 생성한 결과 움직임 정보가 없는 영역에서도 3D 효과를 얻을 수 있었다.
최근에 디지털 이미지는 광고주나 이미지 편집자들에 의해 극단적으로 수정되는 경우가 많다. 또한 일반인들도 간단한 편집 프로그램을 통해 원본 이미지를 수정함으로써 사진을 조작하곤 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 수정된 이미지에 대한 식별 및 분석 방법을 제안하고자 한다. 수정 이미지 분석에는 크게 기하학적 변형(geometric changes)과 필터링 변형(filtering change)으로 나누었다. 이러한 변형에는 항상 보간법을 기반으로 한 알고리즘을 내포하고 있기 때문에 보간의 흔적을 분석할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 그 방법으로 minimum 필터와 laplacian 연산 그리고 maximum 필터를 이용한 보간 검출 맵을 구현하였으며, 실제로 수정된 이미지에 제안하는 알고리즘을 적용하여 변형된 흔적을 검출 맵을 통해 분석할 수 있었다.
얼굴의 표정은 얼굴의 구성요소 같은 기하학적 정보와 조명이나 주름 같은 세부적인 정보들로 표현된다. 얼굴 표정은 기하학적 변형만으로는 실감적인 표정을 생성하기 힘들기 때문에 기하학적 변형과 더불어 텍스쳐 같은 세부적인 정보도 함께 변형해야만 실감적인 표현을 할 수 있다. 표정비율이미지 (Expression Ratio Image)같은 얼굴 텍스처의 세부적인 정보를 변형하기 위한 기존 방법들은 조명에 따른 피부색의 변화를 정확히 표현할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 서로 다른 조명 조건에서도 실감적인 표정 텍스처 정보를 적용할 수 있는 비선형 피부색 모델 기반의 표정 합성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출과 와핑을 통한 표정 변형 단계, 비선형 피부색 변화 모델을 이용한 표정 생성 단계, Euclidean Distance Transform (EDT)에 의해 계산된 혼합 비율을 사용한 원본 얼굴 영상과 생성된 표정의 합성 등 총 3 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 다양한 조명조건에서도 자연스럽고 실감적인 표정을 표현한다는 것을 보인다.
3차원 복원은 실세계에 존재하는 물체를 가상의 공간에 재건하고 자유로운 시점을 선택하여 물체를 관찰할 수 있게 한다. 이러한 3차원 복원 기술은 교육, 문화, 예술 등 분야를 막론하고 다양한 곳에서 사용되고 있다. 3차원 복원 시스템을 구현하기 위해 본 논문에서는 Microsoft사에서 출시된 Kinect를 이용하여 다시점 시스템을 구성해서 고품질의 3차원 객체를 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 3대의 Kinect를 객체의 전면에 수렴형으로 설치하여 색상 영상과 깊이 영상을 획득한다. 그런데 원본의 깊이 영상은 깊이 값을 가지지 않는 부분이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이 부분을 적절한 깊이 값으로 채워 넣기 위해서 깊이 가중치를 추가한 결합형 양방향 필터를 적용한다. 또한 다시점 시스템에서 얻은 원본의 색상 영상은 서로 색상이 일치하지 않는 문제가 존재하는데 이를 그대로 이용하여 3차원 모델 정합을 하면 색상이 부자연스럽게 연결된 3차원 모델을 얻게 된다. 따라서 이러한 색상 불일치의 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 다시점 시스템에서의 3차원 기하학적 정보를 이용한 색상 보정 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용하여 획득한 3차원 모델이 원본 3차원 모델보다 색상과 형태 관점에서 자연스럽게 표현된 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 이미지의 선에 대하여 워터마크 정보를 삽입 및 추출하는 기술을 제안한다. 기존의 워터마킹 기술이 이미지의 픽셀 밝기값을 이용하는 것과 달리 제안된 알고리즘은 이미지의 곡선들을 B-스프라인 곡선으로 모델화하여 B-스프라인 제어점을 추출하고 이를 주파수 영역으로 변환하여 워터마크를 삽입한다. 제어점에 Delaunay 삼각화를 적용하여 메시를 생성하고, 메시-스펙트럼 분석을 통하여 주파수 영역의 메시-스펙트럼 계수를 계산한다. 워터마크는 이 계수의 중간 주파수 성분에 스프레드 스펙트럼 방식으로 삽입한다. 워터마크가 삽입된 계수를 메시-스펙트럼 역변환을 통하여 제어점을 계산하고 이를 통하여 워터마크가 삽입된 B-스프라인 곡선을 재구성할 수 있다. 삽입된 워터마크는 원본 선 이미지를 사용하여 검출이 이루어진다. 먼저 대상 선 이미지를 B-스프라인 모델화하고 곡선의 굴곡점을 이용하여 원본 선 이미지와 동기화를 수행한다. 동기화된 이미지에서 워터마크 삽입과정과 같이 메시-스펙트럼 계수를 추출하고 원본 메시-스펙트럼 계수와의 차이값을 계산하여 워터마크를 추출한다. 마지막으로 랜덤 워터마크와 추정된 워터마크의 상관 계수를 계산하여 삽입된 워터마크를 확인할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 워터마킹 알고리즘이 기존 알고리즘보다 기하학적 공격과 프린트-스캔 공격에 강인함을 보였다.
Matteo Ricci and Xu Gwangqi translated the first six Books of Euclid's Elements and published it with the title Jihe Yuanben, or Giha Wonbon in Korean in 1607. It was brought into Joseon as a part of Tianxue Chuhan in the late 17th century. Recognizing that Jihe Yuanben deals with universal statements under deductive reasoning, Jo Tae-gu completed his Juseo Gwan-gyeon to associate the traditional mathematics and the deductive inferences in Jihe Yuanben. Since Jo served as a minister of Hojo and head of Gwansang-gam, Jo had a comprehensive understanding of Song-Yuan mathematics, and hence he could successfully achieve his objective, although it is the first treatise of Jihe Yuanben in Joseon. We also show that he extended the results of Jihe Yuanben with his algebraic and geometric reasoning.
위성 SAR 영상의 활용이 증가하면서 영상의 해석 및 융합을 위한 정밀 기하보정에 대한 필요성이 높아지고 있다. 특히 광역감시 목적으로 활용되기 위해 서로 다른 해상도를 갖는 SAR 영상간 정보융합도 활발해지고 있다. 일반적으로 SAR 영상의 기하보정은 위성의 궤도 및 자세정보를 활용하여 수행할 수 있지만 SAR 센서의 궤도 및 시스템 오차, 대상지형 특성에 의한 왜곡으로 인해 추가적인 보정이 필요하게 된다. SAR 영상을 통한 변화탐지나 타 영상과의 융합에 적용하기 위해서는 기하 오차 보정이 반드시 선행되어야 한다. 이를 위해 다수의 지상 기준점을 선정하고 이를 포함하는 기준 영상과 비교하여 원본 영상에서 대응점을 찾는 방식으로 정밀 기하보정을 수행할 수 있다. Speeded Up Robust Feature (SURF) 기법은 쉽고 빠르게 영상의 기준점을 찾을 수 있지만 상대적으로 해상도가 낮고 스펙클 잡음에 영향을 받는 SAR 영상에서는 활용하기가 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 SURF 기법을 위성 SAR 영상에 적용할 때 발생할 수 있는 오차를 추출하고 영상 특성에 따른 성능 변화를 분석하였다. SURF 알고리즘의 적용이 가능한 입력 변수의 적정 범위를 제시하고 그에 따른 영상 정합의 오차를 분석하여 중저해상도의 위성 SAR 영상에 대해서도 SURF 기법을 통한 기하 보정 및 영상 정합이 적용될 수 있음을 검증하였다.
디지털 워터마킹은 데이터 내부에 지각적으로 인식되지 않는 신호를 삽입하여 저작권을 보호하기 위한 방법으로 압축, 기하학적 변환, 크기변환 등의 공격도 영상 데이터가 견고한 특성을 나타낼 수 있는 방법을 중심으로 연구되어 왔으나 프린6트 영상에 대하여 저작권을 보호하는 연구는 그다지 활발하지 않았다. 본 논문에서는 이진 프린트 영상에 워터마크를 삽입하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 영상을 디더링 한 후 8 8 블록에서 1(백화소)의 개수를 카운팅하고 카운팅 배열을 2 2 블록씩 나누어 워터마크 값에 따라 다르게 정의된 기준 블록 패턴과 비교함으로 워터마크를 삽입한다. 워터마크 정보는 1 과 0 의 두가지를 사용하여 동일한 워터마크 비트로 더 많은 정보를 표현할 수 있다. 워터마크 검출을 워터마크가 삽입된 영상과 기준 블록패턴을 이용해 워터마크 정보를 재구성하고, 재구성된 워터마크와 디더 영상에 삽입된 원본의 워터마크 정보와 비교함으로 가능하다. 성능평가는 워터마크 삽입영상을 프린트 한 후 스캔하여 기존의 방법과 검출 성능을 비교하였다.
군중 장면의 실시간 처리를 위해서는 기하 처리 부분 뿐만 아니라 모션 처리 부분까지 다단계 표현 기법 연구가 필요하다. 우리는 모션 처리 부분에서 사용되는 운동학 연산 간소화를 위해, 선택적 주의와 최적화 기법을 통한 모션 다단계 기법을 제안한다. 선택적 주의 기법으로 잘 알려진 가우시안 거리 기법을 응용하여, 우리는 한 모션에서 각 관절의 중요도를 수치화할 수 있다. 또한 운동학 연산에서 제외된 관절에 의해 손상된 각 단계의 모션에 대하여, 비선형 최적화 기법을 통해 최대한 손상을 막은 모션으로 수정할 수 있다. 우리는 제안한 다단계 표현 기법을 통해 표현된 모션의 어색한 정도를 설문조사를 통해 객관적으로 검토하였고, 피실험 자들이 관절각이 어느 정도 적은 상태를 유지하는 모션에 대해서는 다단계 표현 기법을 통한 군중 장면과 원본 군중 장면의 차이점을 파악하지 못했음을 발견하였다. 또한 제안한 기법을 사용하여 군중 장면을 렌더링하면 전체 처리 시간이 약 16% 정도, 운동한 연산 시간이 약 70% 절감됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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