본 논문에서는 이음매없는 모자이크 구성을 위한 영상 정렬 방법을 제안한다. 모자이크 구성을 위한 전역 움직임 추정 후, 전역 움직임 계수를 이용하여 모자이크를 구성하려면, 정렬이 올바르게 수행되지 않은 국부 영역이 존재하게 되고, 이러한 국부 영역에서는 선분의 끊김, 흐려짐, 겹침 현상이 일어난다. 전역 움직임 계수에 의해서 정렬되지 않은 국부 영역을 정렬하기 위해서는 잔여 움직임 추정 알고리즘이 필요하다. 그러나, 잔여 움직임 추정을 위해서는 카메라의 초점 거리나 조도 변화와 관계된 변수를 추정해야 하고, 또한 이에따른 많은 계산량을 요구하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 추가적인 외부 변수의 추정 과정 없이 효율적으로 잔여 움직임을 추정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 잔여 움직임 추정 과정에서 사용되는 측정 및 추정 윈도우의 크기를 효율적으로 설정함으로써 잔여 움직임 정보를 효과적으로 추정할 수 있다. 제안된 단계적 잔여 움직임 알고리즘을 적용하여 모자이크를 구성함으로써, 전역 움직임 계수에 의해서 정렬되지 않았던 국부 영역의 흐려짐, 겹침 현상을 해결할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
최근 들어 위성의 소형화 및 군집화로 인해 고해상도 위성영상의 수요가 증가함에 따라 사용자가 보다 쉽게 위성영상을 활용할 수 있도록 지원하기 위한 다양한 노력들이 이루어지고 있다. 이에 한국항공우주연구원에서는 공공분야 사용자의 편의성을 향상시키고 위성영상 활용을 활성화하기 위하여 매년 한반도 모자이크 영상을 제작하여 제공하고 있다. 이러한 한반도 모자이크 영상의 활용도를 높이기 위하여 모자이크 영상을 활용한 위성영상 분할 및 분류 연구를 수행하고자 하였다. 그러나 모자이크 영상은 R, G, B 밴드만 보유하고 있고, 영상 융합 및 컬러 밸런싱 등의 과정을 적용하였기 때문에 분광 정보에 왜곡이 존재한다는 한계점이 있어 이를 보완하고자 R, G, B 밴드를 활용하여 다양한 지수를 추출하여 영상 분할 및 분류에 적용하였다. 연구 결과, 모자이크 영상만을 활용한 영상 분류 결과의 정확도는 약 72%인 반면, R, G, B 밴드에서 추출한 지수를 함께 활용한 영상 분류 결과의 정확도는 약 79%로 나타났다. 이를 통해 한반도 모자이크 영상을 활용하여 영상 분류를 수행할 때 R, G, B 밴드에서 추출한 지수를 함께 활용할 경우 영상 분류 결과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 모자이크 영상뿐만 아니라 분광 정보가 왜곡되거나 R, G, B 밴드만을 제공하는 영상에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
한국항공우주연구원에서는 위성영상의 활용 증진과 활용 활성화를 위하여 매년 한반도 모자이크 영상을 제작하여 공공분야 사용자에게 제공하고 있다. 그러나 해당 영상은 모자이크 과정에서 영상 융합 및 컬러 밸런싱의 과정을 거치기 때문에 본래의 분광 정보가 왜곡되어 있다. 또한 모자이크 영상은 Near Infrared (NIR) 밴드를 제외한 Red, Green, Blue 밴드만 제공하고 있기 때문에 해당 모자이크 영상을 활용하여 영상을 분석하는 데 한계가 존재한다. 따라서 이러한 한계점을 보완하고자 본 연구에서는 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA) 기법과 R, G, B 밴드를 활용한 지수를 추출하여 영상 분류를 수행하고, 그 결과를 비교해 보았다. 분석 결과, 모자이크 영상의 분류 결과 정확도는 약 67.51%인 반면, PCA 기법과 RGB 지수를 모두 함께 활용한 영상 분류 결과의 정확도는 약 75.86%로 나타나 PCA와 RGB 지수를 함께 활용하면 영상 분류 결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 것을 확인하였다. PCA 기법과 RGB 지수 활용 기법을 비교한 결과, PCA 기법만 활용하였을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 64.10%로 나타났으며, RGB 지수만 활용했을 때의 영상 분류 결과 정확도는 약 74.05%로 나타났다. 이를 통해 두 기법 중에서는 RGB 지수를 활용한 분류 정확도가 더 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었으며, 양질의 보조 정보를 활용하는 것이 중요하다는 시사점을 도출할 수 있었다. 추후 모자이크 영상의 분류 및 분석결과를 향상시키기 위한 추가적인 지수 및 기법 개발이 필요할 것으로 생각되며, 관련 연구를 통해 모자이크 영상 및 제한된 분광 정보만을 제공하는 영상의 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
지금까지 발표된 포토 모자이크 제작 방법은 입력영상을 일정한 크기의 사각형 격자로 나눈 후, 데이터베이스로 구축해 놓았던 이미지들을 입력영상의 색상이 비슷한 격자에 매핑시키는 방법이었다. 본 논문에서는 사각형 타일을 이용하여 입력영상을 표현하는 방법은 같지만, 타일들 사이에 틈을 주어 이미지 에지 주변의 타일들을 회전하거나 이동시킬 수 있게 하여 에지의 방향성을 최대한 표현해낼 수 있는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 실시간 포토 모자이크 생성을 위한 이미지 집합 최적화 기법을 소개한다. 포토 모자이크 기법은 작은 포토 이미지를 사용하여 한 장의 큰 사진을 완성하는 기법으로 이미지를 일정한 영역의 셀로 분할한 후 각 셀 영역을 색상, 모양, 무늬 등에서 적합한 이미지로 대체한다. 큰 사진을 구성하는 이미지에 필요한 다양한 패턴을 얻기 위해서는 많은 양의 포토 타일 이미지가 필요하게 된다. 많은 양의 포토 이미지는 이미지 패턴 검색 시간을 오래 걸리게 하고, 이미지 저장을 위해 많은 리소스를 필요로 한다. 이러한 제약은 실시간 처리나 리소스의 제한이 있는 휴대용 기기에서의 포토 모자이크의 적용을 힘들게 한다. 본 논문에서는 패턴 검색 시간 향상과 메모리 요구 최소화를 위해 유전 알고리즘 활용하여 전체 이미지 데이터베이스에서 가장 특징이 있는 이미지를 선별하여 작은 이미지 집합을 구축한다.
석량풋콩 품종의 콩밭에서 모자이크 증상이 약하게 나타난 186개의 잎을 채집하여, Cowpea mosaic virus(CPMV)에 대한 ELISA 검정을 하였다. 그 결과 93개의 시료가 양성반응을 보였으며, 이 가운데 55개의 시료는 매우 높은 바이러스 밀도를 나타내고 있었다. 이러한 결과는 석량풋콩 품종의 동부모자이크병은 ELISA 검정, 바이러스 순화, 전자현미경검경 결과와 바이러스 표피 단백질분석 결과 Cowpea mosaic virus에 의한 병해로 확인되었다.
최근 각종 건설현장에서 최신측량기술을 이용한 다양한 정보 취득을 통해 시공성 및 안전성을 높이는 연구가 활발히 진행되고 있다. 디지털 영상은 영상 취득이 간편할 뿐만 아니라 영상으로부터 다양한 정보를 취득할 수 있기 때문에 최근 영상처리기술의 발전과 더불어 많은 활용성이 기대되고 있다. 본 연구에서는 터널과 같은 지하공간의 경우 일반렌즈로는 영상 촬영이 어려운 단점을 극복하기 위하여 어안렌즈를 활용한 영상 취득을 제안하였으며, 터널벽면을 모자이크 영상으로 매핑하는 프로그램을 개발하였다. 터널벽면에 대한 모자이크영상은 터널현장에서 절리면의 검출과 콘크리트 라이닝의 균열, 누수, 백화, 박리 등의 이상을 검측하고 분석하는데 활용될 수 있다.
현재 국내에서는 1인 1스마트폰 시대를 맞이하게 되었고 이에 맞춰 많은 종류의 관련 산업들이 발전하고 있다. 특히 멀티미디어와 콘텐츠 산업 또한 크게 성장하고 있다. 이런 상황에서 필수적으로 사용되는 편집 기술을 위하여, 많은 소프트웨어가 등장하고 이용되고 있다. 편집을 자유롭게 이용하기 위해서는 전문적인 인력이 필요하거나 시간이나 자본을 들여서 이해와 학습을 필수적으로 해야 한다. 본 논문에서는 이러한 편집 과정의 수고로움을 덜어줄 수 있도록 인공지능의 객체탐지 기술을 이용하여 특정 상표에 대한 모자이크 처리 작업을 자동으로 할 수 있는 B.A.M.O.S를 개발하였다. YOLO 알고리즘을 이용하여 목표 상표를 학습시켜 이를 B.A.M.O.S에 적용하였고, 목표 상표를 인식하여 모자이크 처리를 하도록 하였다.
최근 고성능 컴퓨팅과 모바일 컴퓨팅에서 성능가속기를 사용하는 병렬처리 방법들이 소개되어왔다. 포토모자이크 응용은 내재된 데이터 병렬성을 활용하고 성능가속기를 사용하여 병렬처리가 가능하다. 본 논문에서는 CPU와 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 환경에서 포토모자이크 수행 시 작업부하 분배 방법을 제안한다. 즉, 포토모자이크 응용을 비동기 방식으로 병렬화하여 CPU와 GPU 자원을 동시에 활용하고, 각 처리기에 할당할 최적의 작업부하량을 예측하기 위해 CPU-only와 GPU-only 작업 분배 환경에서 수행시간을 측정한다. 제안 방법은 간단하지만 매우 효과적이고, CPU와 GPU로 구성된 이기종 컴퓨팅 환경에서 다른 응용을 병렬화하 데에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 이기종 컴퓨팅 환경에서 최적의 작업 분배량으로 수행한 경우, GPU-only의 방법과 비교하여 141%의 성능이 개선되었음을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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