새로운 address-display 중첩 구동기술을 개발하고 실험용 PDP에 적용하였다. 이 구동방식은 priming 방전을 사용하지 않으며, 공간전하를 효과적으로 이용하기 위하여 sub-field의 addressing 순서를 제어하였다. 그 결과 20V의 전화면 address 구동마진을 확보하였고, 최대 1920개의 sustain 펄스를 인가할 수 있었으며, 최대 휘도 $720cd/m^2$와 절대 흑레벨의 배경휘도와 함께 명암비 무한대를 얻었다.
얼굴 영역을 검출하는 데 있어서 가장 기본적이면서도 중요한 정보가 컬러 정보이다. 하지만 컬러정보는 사용하는 컬러모델링 및 얼굴의 Skin Color를 평가하는 범위를 어떻게 정의하느냐에 따라 얼굴의 검출 성능에 많은 영향을 끼친다. 본 논문에서는 얼굴 영역을 검출하기 위한 첫 번째 조건으로 Skin color영역을 색상값과 다양한 데이터로부터 명암도에 따른 Skin color의 분포와 비율을 학습 함으로써 Skin color 영역을 검출 성능을 높이며, 퍼지 아트 알고리즘을 이용하여 얼굴과 비얼굴 데이터에 인증함으로써 얼굴 영역의 검출 성능을 높인다.
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 명암도 변화 및 윤곽선 추적 알고리즘과 개선된 오류 역전파 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 비영업용 차량 영상을 대상으로 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화 특성을 이용하여 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에 반복 이진화 방법을 적용하여 차량 번호판의 영역을 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드 인식은 일반화된 델타 학습 방법에 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 오류 역전파 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적인 것을 확인하였다.
VA Mode LC를 사용하는 Full-HD급 LCOS 마이크로디스플레이에서 셀 상하 간격의 변화에 따른 전기광학적 특성의 변화에 관하여 3차원 LC code를 이용하여 연구하였다. 5가지의 다른 셀 상하 간격 (1.4 ${\mu}m$, 1.8 ${\mu}m$, 2.1 ${\mu}m$, 2.4 ${\mu}m$ 그리고 2.8 ${\mu}m$)의 변화에 따라 Reflectance-Voltage 특성, 반사광 및 반사율 분포, Optical Fill Factor 그리고 명암비를 비교하였다. Surface Anchoring 효과에 의해 상하 간격이 증가하면서 반사율은 증가하였으나 Optical Fill Factor와 명암비를 고려할 경우, 중간 수준의 간격인 2.1 ${\mu}m$ 의 특성이 가장 우수함을 확인할 수 있었다. 동일한 구조를 갖고 있는 0.7 인치 LCOS 패널을 제작하여 광학적 측정을 해 본 결과 시뮬레이션 결과와 통일함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 모바일 TFT-LCD 구동 집 회로와 임베디드 소프트웨어를 이용한 자동 화질 레지스터 최적화시스템을 제안한다. 이러한 시스템은 LCD모듈의 중요한 화질 평가 요소인 평균 감마 오차, 감마 조정 시간, 플리커 잡음 및 명암비 등을 최적화하기 위해 모바일 LCD구동 집적회로 내의 감마조정 레지스터들과 전압 설정 레지스터 들을 자동적으로 제어한다. 개발된 알고리즘과 임베디드 소프트웨어는 거의 모든 유형의 LCD모듈에 적용 가능하다. 개발된 화질 최적화 시스템은 측정 대상이 되는 모듈 (MUT, LCD 모듈), 제어 프로그램, 휘도 측정용 멀티미디어 디스플레이 측정기 및 인터페이스용 제어 보드로 구성되어 있다. 제어 보드는 DSP와 FPGA로 구성 되 어 있고, RGB 및 CPU 인터페이스를 지원한다.
고분자 분산형 액정 표시 소자(PDLC)에 사용되는 pre-polymer인 PN393에 다량으로 함유된 반응성 모노머 2-ethylhexyl acrylate(EHA)를 비닐에테르 계열의 모노머인 butanediol vinyl ether(BDVE)로 대체하여 제작된 PDLC 셀의 전기 광학적 특성 변화를 알아보았다. BDVE 함량 30 wt%까지는 액정방울의 크기가 작아졌으나, 그 이상의 조성(40 wt%)인 경우, 더 이상의 액정방울크기 변화는 관찰되지 않았다. 명암비, 응답속도는 상용화된 PN393를 적용한 경우보다 각각 490%, 15%로 성능이 향상되었으나, 동작전압은 약 60% 증가하는 것으로 확인되었다. 전기광학적 특성 변화를 $0{\sim}60^{\circ}C$ 온도범위에서 관찰한 결과, 응답속도와 동작전압의 온도안정성은 향상되었으나, 명암비 성능은 온도증가에 따라 열화되는 것으로 확인되었다.
히스토그램 평활화는 가장 잘 알려진 명암비 향상기법이지만 밝기 값이 크게 변화해서 색의 왜곡과 노이즈가 두드러지고 색번짐 현상 같은 부작용이 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 기존의 기법들은 유저가 영상마다 일일이 파라미터를 수정해야 하거나 다양한 영상에 대해 결과를 보장하지 못했다. 제안된 기법은 영상의 median값을 바탕으로 보정계수를 계산하고 히스토그램에서 가장 큰 빈도수를 기준으로 보정계수에 비례하여 나머지 히스토그램들을 보정한 뒤 평활화 한다. 제안한 방법의 결과영상은 각기 다른 특성을 가진 여러 가지 영상들에 대해 안정적으로 HE의 부작용들을 해결하였음을 알 수 있게 한다. 뿐만 아니라 연산이 복잡하지 않고, 보정계수가 자동적으로 계산되기 때문에 FPD에 직접 적용할 수 있다.
본 논문에서는 세라믹 소재의 영상에서 비파괴 검사를 위한 사람 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 다양한 영상 처리 기법을 활용하여 자동으로 결함 의심 부분을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 관심 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 관심 영역의 명암 대비를 강조한다. 우리가 제안한 방법은 다양한 두께의 세라믹 소재 영상에 대해 안정적으로 결함을 추출하기 위해 설계되었다. 실험은 명암이 강조된 ROI 영역에서 8, 10, 11, 16, 22mm 영상의 결함 영역 검출을 실험했는데 다른 경우는 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출하지만 8mm 영상은 다른 영상에 비해 결함의 밝기값과 잡음의 밝기값이 유사하여 허위 양성 영역이 결함으로 추출되는 문제점이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 8mm는 개선된 퍼지 이진화 기법을 적용하여 결함 후보 영역을 추출한다. 제안된 방법을 다섯 종류의 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 두께의 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 질감분류를 위해 블록영상 내에서 인접 화소사이의 다차원 명암차이를 이용한 local binary pattern(LBP) 기법을 제안한다. 여기서 블록영상 내 화소 간 명암차는 4방향(세로, 가로, 대각, 역대각) 각각의 인접 화소 간 밝기변화를 고려한 것으로 영상의 질감분류에 이용되는 히스토그램의 레벨수를 감소시켜 계산 부하를 줄이기 위함이다. 또한 블록 내 명암관계를 이진패턴으로 나타낸 것으로 영상의 국부적 속성을 더욱 더 정확하게 반영하여 효과적인 질감분류를 가능하게 함이다. 제안된 기법을 128*128 픽셀의 그레이 영상 USC Texture Mosaic #2을 대상으로 크기와 질감이 다른 24개의 블록영상 각각을 분류하는 실험결과, 기존의 LBP에 비해 빠른 분류속도를 가지며, 임의 크기 블록영상의 분류도 가능함을 확인하였다. 특히 블록영상의 크기가 증가할수록 히스토그램의 레벨 감소폭이 더욱 더 크게 되어 분류속도의 개선정도도 증가함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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