다중 레이어 영상 모델인 Mixed Raster Content 모델 (MRC) 기반의 영상 부호화는 스크린 이미지와 같은 혼합 영상을 전경 레이어, 이진 마스크 레이어, 배경 레이어로 재구성한 뒤, 각 레이어마다 그 레이어의 신호 특성에 적합한 부호화기를 이용하여 영상을 압축하는 기법이다. 문자와 같은 계단 형태의 강한 에지를 갖는 영역의 위치 정보를 마스크 레이어에 저장하고, 그 위치의 색상 신호는 전경 레이어에 저장한다. 그리고 나머지 영역인 배경 영역의 색상 신호는 배경 레이어에 저장한다. 따라서 마스크 레이어가 전경과 배경의 분할 정보를 담게 되며, 이 분할 정보의 정확도에 따라 전체 부호화기의 압축 효율이 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 MRC 기반의 영상 부호화를 위한 새로운 레이어 분할 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 형태학적 필터인 top hat 변환을 이용하여 문자를 배경신호로부터 분할한다. 이때 문자의 경계를 에지 맵으로부터 추정하여 문자 색상과 배경과의 상대적 밝기를 결정하고 이를 통해 형태학적 필터링에 필요한 top hat 변환의 종류를 정확히 선택하도록 하였다. 실험을 통해 제안 방법이 비교 대상 알고리즘에 비해 우수한 분할 성능을 가짐을 보인다.
자동차 블랙박스 영상용 자동차 번호판 인식 시스템에서는 수시로 변하는 도로 주변의 외부 환경에 의해 자동차 번호판에 그림자가 존재하는 경우가 많이 발생한다. 이러한 그림자는 번호판의 문자와 숫자의 개별 문자 분할 과정에서 예상하지 않은 오류를 발생시키게 되고, 그 결과 전체적인 자동차 번호판 인식률을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 번호판 인식률을 높이고자, 번호판의 그림자를 효과적으로 제거하는 번호판 영상 이진화 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 그림자의 경계를 기준으로 그림자가 드리운 영역과 드리우지 않은 영역으로 분할하는데, 그림자의 경계를 찾기 위해 최소 자승법을 사용하여 그림자 경계선에 대한 곡선을 추정한다. 그림자가 존재하는 자동차 번호판의 영상에 대해 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 기존 알고리즘 보다 훨씬 높은 인식률을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 문서 내의 인접한 두 행 사이에는 일정한 두께의 공백 행이 존재하며 그 공백 행의 기울기는 실제 문서의 기울어진 정도를 반영한다는 사실에 기반하여, 선형적으로 기울어진 문서 영상의 기울기 추정을 위한 고속의 알고리즘을 제안한다. 먼저, 간단한 모폴로지 연산(dilation)을 이용하여 문자행 영역과 공백행 영역을 분리한 후, 이를 일정 간격으로 수직 샘플링하여 수직선 상에 있는 모든 공백행의 중심점(행간점)을 찾는다. 동일한 공백 행 상에 있는 인접한 두 행간점 간에 기울기를 계산하고, 전체 영상으로부터 이들의 분포를 조사하여 최대 빈도를 가지는 기울기를 입력 문서의 기울기로 추정한다. 실험에서는 제안한 알고리즘을 필기체 및 인쇄체를 포함하는 다양한 형태의 가로쓰기 문서에 적용한 결과를 보인다.Abstract In this paper, we propose a fast algorithm to estimate the skew angle of linearly skewed document images. This paper is based on the fact that there is a blank line with uniform thickness between two adjacent text lines and the slope of the line is the same as that of the document. Firstly, we apply a dilation operation to the image to separate blank lines from text lines, and we detect center points of blank lines along the vertically sampled lines. Then we calculate the slope between neighboring center points in the same blank line. Calculated slopes for the entire image are accumulated on the histogram to display the distribution of them. Finally, the peak in the histogram is detected and estimated as the slope of the document image. In the experiments, we adopted a lot of images of various format with hand-printed or machine-printed document to verify our algorithm.
본 논문에서는 차량 주변 환경의 변화에서도 번호판 영역을 검출하는 연구를 하였다. 그래서 주변 환경 변화에 적응하는 윤곽선 추출 기반의 자동차 번호판 검출 방법을 제안하였다 제안하는 방법은 윤곽선 추출 과정에서 불필요한 잡음 부분을 제거하기 위해 DoG(Difference of Gaussian)을 이용하여 윤곽선을 추출 하였다. 추출한 윤곽선 영상를 이진화하여 Mophology operation을 사용하여 문자부분 윤곽선을 강조시켰다. 그리고 문자의 종횡비를 판별하여 번호판의 문자와 유사한 비율의 윤곽선을 추출하였다. 그리고 윤곽이 가장 길게 이어진 경우를 차량 번호판으로 추정하여 검출 하였다. 본 연구에서는 차량 정면 뿐 아니라 기울어져 있는 차량의 번호판, 차량 주변 환경의 변화를 가지는 차량 번호판 등 다양한 130개의 차량 영상 데이터를 사용하였다. 그리고 번호판의 패턴이 다른 오토바이 영상에서도 실험 하였다. 실험 결과 기울어져 있는 영상은 93%, 다양한 배경 환경에서는 90% 오토바이영상에서는 70%의 검출률을 나타냈으나 정면의 영상에서 98%의 검출률을 나타내었다.
In steel making production line, steel slabs are given a unique identification number. This identification number, Slab management number(SMN), gives information about the use of the slab. Identification of SMN has been done by humans for several years, but this is expensive and not accurate and it has been a heavy burden on the workers. Consequently, to improve efficiency, automatic recognition system is desirable. Generally, a recognition system consists of text localization, text extraction, character segmentation, and character recognition. For exact SMN identification, all the stage of the recognition system must be successful. In particular, the text localization is great important stage and difficult to process. However, because of many text-like patterns in a complex background and high fuzziness between the slab and background, directly extracting text region is difficult to process. If the slab region including SMN can be detected precisely, text localization algorithm will be able to be developed on the more simple method and the processing time of the overall recognition system will be reduced. This paper describes about the slab region localization using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) features in the image. First, SIFT algorithm is applied the captured background and slab image, then features of two images are matched by Nearest Neighbor(NN) algorithm. However, correct matching rate can be low when two images are matched. Thus, to remove incorrect match between the features of two images, geometric locations of the matched two feature points are used. Finally, search rectangle method is performed in correct matching features, and then the top boundary and side boundaries of the slab region are determined. For this processes, we can reduce search region for extraction of SMN from the slab image. Most cases, to extract text region, search region is heuristically fixed [1][2]. However, the proposed algorithm is more analytic than other algorithms, because the search region is not fixed and the slab region is searched in the whole image. Experimental results show that the proposed algorithm has a good performance.
'Liquid Crystal의 상전이(相轉移)와 광학적 이방성(異方性)이 1888년과 1889년 F. Reinitzer와 O. Lehmann에 의해 Monatsch Chem.과 Z.Physikal.Chem.에 각각 보고된 후 부터 제2차 세계대전이 끝난 뒤인 1950년대 까지는 Liquid Crystal을 단지실험실에서의 기초학문 차원의 연구 대상으로만 다루어 왔다. 1963년 Williams가 Liquid Crystal Device로는 최초로 특허 출원을 하였으며, 1968년 RCA사의 Heilmeier등은 Nematic 액정(液晶)에 저주파(低周波) 전압(電壓)을 인가하면 투명한 액정이 혼탁(混濁)상태로 변화하는 '동적산란(動的散亂)'(Dynamic Scattering) 현상을 이용하여 최초의 DSM(Dynamic Scattering Mode) LCD(Liquid Crystal Display)를 발명하였다. 비록 150V 이상의 높은 구동전압과 과소비전력의 특성 때문에 실용화에는 실패하였지만 Guest-Host효과와 Memory효과 등을 발견하였다. 1970년대에 이르러 실온에서 안정되게 사용 가능한 액정물질들이 합성되고(H. Kelker에 의해 MBBA, G. Gray에 의한 Cyano-Biphenyl 액정의 합성), CMOS 트랜지스터의 발명, 투명도전막(ITO), 수은전지등의 주변기술들의 발전으로 인하여 LCD의 상품화가 본격적으로 이루어지게 되었다. 1971년에는 M. Shadt, W. Helfrich, J.L. Fergason등이 TN(Twisted Nematic) LCD를 발명하여 전자 계산기와 손목시계에 응용되었고, 1970년대 말에는 Sharp에서 Dot Matrix형의 휴대형 컴퓨터를 발매하였다. 이러한 단순 구동형의 TN LCD는 그래픽 정보를 표시하는 데에는 품질의 한계가 있어 1979년 영국의 Le Comber에 의해 a-Si TFT(amorphous Silicon Thin Film Transistor) LCD의 연구가 시작되었고, 1983년 T.J. Scheffer, J. Nehring, G. Waters에 의해 STN(Super Twisted Nematic) LCD가 창안되었고, 1980년 N. Clark, S. Lagerwall 및 1983년 K.Yossino에 의해 Ferroelectric LCD가 등장하여 LCD의 정보 표시량 증대에 크게 기여하였다. Color화의 진전은 1972년 A.G. Ficher의 셀 외부에 RGB(Red, Green, Blue) filter를 부착하는 방안과, 1981년 T. Uchida 등에 의한 셀 내부에 RGB filter를 부착하는 방법에 의해 상품화가 되었다. 1985년에는 J.L. Fergason에 의해 Polymer Dispersed LCD가 발명되었고, 1980년대 중반에 이르러 동화상(動畵像) 표시가 가능한 a-Si TFT LCD의 시제품(試製品) 개발이 이루어지고 1990년부터는 본격적인 양산 시대에 접어들게 되었다. 1990년대 초에는 STN LCD의 Color화 및 대형화(大型化) 고(高)품위화에 힘입어 Note-Book PC에 LCD가 본격적으로 적용이 되었고, 1990년대 후반에는TFT LCD의 표시품질 대비 가격경쟁력 확보로 인하여 Note-Book PC 시장을 독점하기에 이르렀다. 이후로는 TFT LCD의 대형화가 중요한 쟁점으로 부각되고 있고, 1995년 삼성전자는 당시 세계최대 크기의 22' TFT LCD를 개발하였다. 또한 LCD의 고정세(高情細)화를 위해 Poly Si TFT LCD의 개발이 이루어졌고, 디지타이져 일체형 LCD의 상품화가 그 응용의 폭을 넓혔으며, LCD의 대형화를 위해 1994년 Canon에 의해 14.8', 21' 등의 FLCD가 개발되었다. 대형화 방안으로 Tiled LCD 기술이 개발되고 있으며, 1995년에 Sharp에 의해 21' 두장의 Panel을 이어 붙인 28' TFT LCD가 전시되었고 1996년에는 21' 4장의 Panel을 이어 붙인 40'급 까지의 개발이 시도 되었으며 현재는 LCD의 특성향상과 생산설비의 성능개선과 안정적인 공정관리기술을 바탕으로 삼성전자에서 단패널 40' TFT LCD가 최근에 개발되었다. Projection용 디스플레이로는 Poly-Si TFT LCD를 이용하여 $25'{\sim}100'$사이의 배면투사형과 전면투사형 까지 개발되어 대형 TV시장을 주도하고 있다. 21세기 디지털방송 시대를 맞아 플라즈마디스플레이패널(PDP) TV, 액정표시장치 (LCD)TV, 강유전성액정(FLCD) TV 등 2005년에 약 1500만대 규모의 거대 시장을 형성할 것으로 예상되는 이른바 '벽걸이TV'로 불리는 차세대 초박형 TV 시장을 선점하기 위하여 세계 가전업계들이 양산에 총력을 기울이고 있다. 벽걸이TV 시장이 본격적으로 형성되더라도 PDP TV와 LCD TV가 직접적으로 시장에서 경쟁을 벌이는 일은 별로 없을 것으로 보인다. 향후 디지털TV 시장이 본격적으로 열리면 40인치 이하의 중대형 시장은 LCD TV가 주도하고 40인치 이상 대화면 시장은 PDP TV가 주도할 것으로 보는 시각이 지배적이기 때문이다. 그러나 이러한 직시형 중대형(重大型)디스플레이는 그 가격이 너무 높아서 현재의 브라운관 TV를 대체(代替)하기에는 시일이 많이 소요될 것으로 추정되고 있다. 그 대안(代案)으로는 비교적 저가격(低價格)이면서도 고품질의 디지털 화상구현이 가능한 고해상도 프로젝션 TV가 유력시되고 있다. 이러한 고해상도 프로젝션 TV용으로 DMD(Digital Micro-mirror Display), Poly-Si TFT LCD와 LCOS(Liquid Crystals on Silicon) 등의 상품화가 진행되고 있다. 인터넷과 정보통신 기술의 발달로 휴대형 디스플레이의 시장이 예상 외로 급성장하고 있으며, 요구되는 디스플레이의 품질도 단순한 문자표시에서 그치지 않고 고해상도의 그래픽 동화상 표시와 칼라 표시 및 3차원 화상표시까지 점차로 그 영역이 넓어지고 있다. <표 1>에서 보여주는 바와 같이 LCD의 시장규모는 적용분야 별로 지속적인 성장이 예상되며, 새로운 응용분야의 시장도 성장성을 어느 정도 예측할 수 있다. 따라서 LCD기술의 연구개발 방향은 크게 두가지로 분류할 수 있으며 첫째로는, 현재 양산되고 있는 LCD 상품의 경쟁력강화를 위하여 원가(原價) 절감(節減)과 표시품질을 향상시키는 것이며 둘째로는, 새로운 타입의 LCD를 개발하여 기존 상품을 대체하거나 새로운 시장을 창출하는 분야로 나눌 수 있다. 이와 같은 관점에서 현재 진행되고 있는 LCD기술개발은 다음과 같이 분류할 수 있다. 1) 원가 절감 2) 특성 향상 3) New Type LCD 개발.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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