최근 들어 정보통신 분야의 기술이 급격히 발전함에 따라 컴퓨터 사용의 증가와 임베디드 시스템 및 사회 각 분야에서 보안에 대한 의식이 점점 높아져 가고 있다. 각 분야에서 신체 정보를 이용한 연구들이 활발히 이루어지고 있는데 본 논문에서는 USB 캠을 이용한 실시간 얼굴 인식 방법에 대해서 제안한다. 카메라를 이용하여 얼굴을 인식하는 방법은 현재까지 여러 가지 방법들이 제시되어 왔지만 일반 pc에서 쓰는 USB 캠을 사용하여 제약 조건 없고 안정적인 인식 방법은 아직까지 나와 있지 않다. 얼굴영역을 주성분 변수로 변환하여 영상의 명암, 얼굴위치, 얼굴의 영역을 추출할 수 있는 기존의 시스템들이 많이 연구되어 왔는데 본 논문에서 제안된 방법에서는 일상생활에서 흔히 쓰는 USB 캠을 사용하여 기존의 CCTV와 같은 고가의 하드웨어를 대체하며 보다 효율적인 성능을 위하여 얼굴을 식별하기 위해 LVQ, FCMA, RBF 알고리즘을 적용한 시스템을 설계한다.
In this paper, we propose a new algorithm to improve the contrast ratio, to preserve information of bright regions and to maintain the color of backlight image that appears with a great relative contrast. Backlight images of the natural environment have characteristics for difference of local brightness; the overall image contrast improvement is not easy. To improve the contrast of the backlight images, MSR (Multi-Scale Retinex) algorithm using the existing multi-scale Gaussian filter is applied. However, existing multi-scale Gaussian filter involves color distortion and information loss of bright regions due to excessive contrast enhancement and noise because of the brightness improvement of dark regions. Moreover, it also increases computational complexity due to the use of multi-scale Gaussian filter. In order to solve these problems, a linear MSR is performed that reduces the amount of computation from the HSV color space preventing the color distortion and information loss due to excessive contrast enhancement. It can also remove the noise of the dark regions which is occurred due to the improved contrast through edge preserving filter. Through experimental evaluation of the average color difference comparison of CIELAB color space and the visual assessment, we have confirmed excellent performance of the proposed algorithm compared to conventional MSR algorithm.
본 논문은 실시간 파노라마를 위한 영상의 특징점 검출 방법을 제안한다. 파노라마 연구는 최근 실시간 지역탐색이나 DVR 등에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 특히 특징점 검출은 파노라마를 이루는 가장 중요한 요소이다. 특징점 검출을 위해서는 어떠한 명암 변화에도 특징점은 불변이어야 하며 이미지의 크기와 회전이 변화하더라도 불변의 점을 찾아야 한다. 기존 연구방법은 고차원적인 벡터와 많은 후보점을 선점하기 때문에 연산량이 많고 수행시간이 길어 실시간에 활용하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 보다 빠른 실시간 특징점 검출을 위해 LOG 방법을 비트 단위로 분할 후 결합하는 BLOG 방법을 제안하고 다양한 실험을 통하여 속도와 연산량 그리고 검출 성능에 대하여 비교한다.
형광 안저 사진은 형광 물질을 정맥에 주사한 후 안저를 연속 촬영한 것으로 이로부터 망막 및 맥락막의 혈관 상태를 관찰하여 안과계 질환 뿐만아니라, 당뇨병, 고혈압 등 내과계 질병도 진단한다. 순차적으로 안저 사진을 촬영할 때 안구의 불규칙적인 운동으로 인하여 프레임마다 특정 영역의 위치가 달라질 수 있으며, 조명 상태의 변동에 의해 프레임마다 배경 명암이 달라질 수 있다. 이러한 형광 안저 사진에서 프레임간 변화분을 검출하기 위해 직접 두 프레임을 빼는 것은 부적합하다. 본 논문에서는 형광 안저 사진의 프레임간 변화분을 정확하게 검출할 수 있도록 형광안저 사진의 기하 왜곡을 교정하는 방법을 제안한다. 먼저 안저 사진으로부터 혈관을 검출하고 이를 세선화하여 제어점의 좌표를 정한다. 제어점을 이용하여 기하 변환함수를 구하고 각 프레임을 맵핑하므로써 기하 왜곡을 교정한다. 기하 왜곡을 교정한 두 프레임을 화소별로 빼어 차영상을 구한 결과 프레임간 변화를 정확하게 검출할 수 있었다.
본 논문에서는 영역 성장법을 기반으로 자동적인 임계치 설정에 의하여 미세 석회화를 추출하는 방법을 제안하였다. 미세 석회화 후보 영역에서 임계치를 반복적으로 증가시키면서 국부 최대치 화소로부터 영역을 성장시키고 명암 대비와 에지 선예도가 최대일 때 최적의 임계치가 결정됨으로써, 실제 영상에 있어서 효과적으로 미세 석회화를 추출할 수 있었다. 총 299개의 미세 석회화에 대하여 81.5%의 TP(true positive) 비율과 1.1개의 평균 FP(false positive) 개수를 가지는 만족할 만할 결과를 얻었으며, 진단 방사선 전문의의 조기 유방암 진단을 위한 보조 역할이 될 수 있음을 알 수 있었다.
하나의 객체 내에 존재하는 영역들이 상이한 칼라의 집합으로 구성되어 있다면, 해당 객체는 독립적인 영역들로 분할되기 때문에 객체의 의미가 상실된다. 따라서 영역에 대한 칼라 정보 외에 다른 지식 정보를 선택적으로 적용할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 영상을 구성하는 색상 정보 외에 입체감을 표현하기 위한 방법으로 명암의 등가를 연결한 등조선의 형태분석을 이용하고 있다. 그리고 분석된 정보를 통해 영역간의 독립, 종속 여부를 판단하여 객체의 의미 있는 영역 정합을 통한 객체 분리의 방법을 제시하고 있다.
본 논문에서는 문자가 가지고 있는 특성을 이용하여 에지 투영을 기반으로 자동차 번호판 영역을 추출하는 기법을 제안하였다. 차량의 번호판 영역을 추출하기 위하여, 바탕과 문자부분의 명암비가 매우 크다는 점을 이용한다. 또한, 에지영상을 바탕으로 투영기법을 적용하여 문자 영역을 추출한다. 특히, 새로운 번호판 규격은 가로방향으로 많은 수의 숫자를 가지기 때문에 가로 방향으로 투영된 데이터는 일정한 폭의 누적 값을 가지며, 이러한 점을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 또한 세로방향의 경우 형태 정합에 의해 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 특히, 새로운 번호판 규격에 더욱 효과적이다. 본 알고리즘에 대한 모의실험 결과에서, 여러 가지 번호판에 대해 90% 성공률을 나타냄을 보여준다.
위성사진에서 선구조의 형태로 인식 및 해석되는 단층 및 단열대 구조와 같은 지질구조는 광산지역의 사전탐사나 지질학적 특성에 관한 중요한 정보를 제공한다. 선구조의 방향이 태양의 방위각과 평행하거나 지형의 고저에 의한 그림자가 드리워지는 등의 이유로 해서 명암의 대비가 낮은 지역의 선구조를 효과적으로 추출하기 위한 태양방위각을 고려한 필터링 방법 및 Generalized Hough transform을 이용하여 필터링에 의해 추출된 경계영상으로부터 단층 및 단열대에 대응하는 선구조를 추출하는 방법이 제안되었다.
본 논문은 실시간 파노라마를 위한 영상의 특징점 검출 방법을 제안한다. 파노라마 연구는 최근 실시간 지역탐색이나 DVR 등에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 특히 특징 점 검출은 파노라마를 이루는 가장 중요한 요소이다. 특징 점 검출을 위해서는 어떠한 명암 변화에도 특징점은 불변이어야 하며 이미지의 크기와 회전이 변화하더라도 불변의 점을 찾아야 한다. 기존 연구방법은 고차원적인 벡터와 많은 후보 점을 선점하기 때문에 연산량이 많고 수행시간이 길어 실시간에 활용하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 보다 빠른 실시간 특징 점 검출을 위해 LoG 방법을 비트단위로 분할 후 결합하는 BLoG 방법을 제안하고 다양한 실험을 통하여 속도와 연산량 그리고 검출 성능에 대하여 비교한다.
본 논문에서는 연속적인 레인지(range) 영상 자료로부터 동작 벡터를 추출하는 새로운 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 단일 특징을 사용하지 않고 다중 특징인 명암값, 색상, 레인지 특징의 세 가지 특징을 통합한 정합 유사 함수를 정의하며, 엔트로피를 이용하여 각 특징의 기여도를 구한 후 이를 가중치의 형태로 정합 유사 함수에 적용한다. 그리고 제안된 알고리즘은 고정된 블록 템플릿을 사용하지 않고 가변적인 크기의 블록 템플릿을 사용한다. 제안한 블록 정합에서는 먼저 작은 정합 템플릿으로 블록 정합을 시작한다. 만일 정합 정도가 좋지 않으면 정합 템플릿의 크기를 조금 확장한 후 본 논문에서 정의한 정합기준이 만족하거나 사전에 정의된 최대 블록 크기에 도달할 때까지 블록정합을 반복한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 블록 정합 알고리즘과 기존의 다른 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 제안한 알고리즘의 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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