푸쉬브룸 스캐너 PAN영상과 MS영상 사이에는 오프셋이 존재하며 서로 다른 시간과 각도로 촬영하고 있다. 이로 인하여 구름과 같이 빠르게 움직이는 물체는 오정합 점들을 생성하며 이는 PAN영상과 MS영상간의 상호영상등록의 오차를 발생시킨다. 특히 구름(안개 및 스모그 포함)이 있는 기상조건 하에서 얻어진 위성영상은 구름에 의해 가려진 지형정보를 추출하는 데 있어 많은 문제를 야기하기 때문에 정확한 영상등록을 위해서는 효과적인 구름 탐지 및 제거 알고리즘이 필요하다. 구름 제거를 위한 관련 연구들은 크게 다음과 같은 세 가지로 나누어지는데 (1) 구름 검출 알고리즘을 통해 구름으로 여겨지는 영역을 분리하여 구름영역을 제거하는 방법 (2) 다중분광영상의 밴드정보를 이용하는 방법 (3) 다시기 영상정보를 이용하는 방법들로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 구름 지역을 제거하는 방법과 다시기영상을 이용하는 방법을 사용하여 구름이 포함된 푸쉬브룸 스캐너 밴드간 영상등록의 정확도를 비교, 분석하였다.
광산업 발전과 더불어 초정밀 가공부품이 요구되고 있다. 광산업 분야의 중요부품인 광커넥터의 페롤(ferrule) 및 광학기기용 렌즈이다. 특히, 이 렌즈는 높은 형상정밀도와 결함이 포함되지 않는 등 높은 신뢰성이 요구되는 실정이다. 이들 광소자들은 광원의 손실을 줄이기 위해서는 이들 부품의 초정밀 가공이 필수적이며 양품과 불량품을 판별하기 위해 완성단계에서 다양한 비파괴 검사가 이루어지고 있다. 공명 초음파 분광법은 물체의 형상, 탄성, 결정의 방향, 밀도 등에 의해 결정되는 공진주파수 응답 특성을 비교 분석하여 재료의 형상변화, 탄성정수 및 결함의 유 무를 검출해내는 방법이다. 따라서 현재 레이저용 프린터에 사용되는 비구면 렌즈의 질량 변화에 따라 공진크기 및 공진주파수 응답 특성을 통하여 분석하였다.
두 영상에서 정확한 광류를 얻고자 할 경우, 잘못 정합된 광류의 수가 전체의 80%이상일 경우에도, 정합이 잘된 광류만을 빠르고 안정적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 다음과 같은 단계로 구성된 그룹화 알고리즘이다. 1)광류의 방향과 길이성분으로 구성된 2차원 히스토그램을 구성한 후, 2)2차원 히스토그램에서 광류수가 높은 그룹들부터 내림차 순으로 정리한 후 각 그룹에서 광류수가 적은 그룹은 제거한다. 또, 3)선택된 그룹들의 광류수가 20% 이상일때는 히스토그램의 분해율를 증가 시키고, 10% 이하일 경우에는 히스토그램의 분해율을 감소시켜서 위 과정을 반복한다. 선택된 그룹들의 광류수가 10%에서 20%사이에 올 때까지 이 반복을 계속한다. 제안한 알고리즘을 잘못된 광류가 많이 포함된 다양한 종류의 영상에 대해서 적용한 결과 강건하게 정합이 되어 잘못된 광류를 제거할 수 있었다. 이 논문은 이에 대한 실험결과를 포함하였다.
이미지 인식 분야에 있어서 전자 결재시 도장의 진위 문제와 은행업무 또는 중요서류에 있어서의 도장 진위 문제는 점점 더 중요하게 부각되고 있는데 반해 기존의 도장 이미지 처리 과정은 물체의 테두리 부분과 같이 명암도가 날카롭게 변하는 부분의 선명도를 흐리게 하는 단점이 있으며 윤곽선을 추출하는데 어려움이 많다. 본 논문에서는 개선한 평활화 방법을 이용하여 특정한 범위내의 픽셀을 조사하여 가장 빈번히 나타나는 값을 찾고,그 값을 해당 픽셀의 값으로 대체시켜 윤곽선을 검출한 다음, ART1 학습 알고리즘에서 경계값을 퍼지 연산자중 Yager의 일반화된 교연산자를 적용하여 경계변수값을 동적으로 변화시켜 올바른 분류가 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안한 ART1학습 알고리즘에 적용하여 실험한 결과 기존의 ART1 알고리즘을 이용한 경우보다 향상된 이미지 인식율을 보였다.
본 논문은 전방향 이동로봇과 로봇에 탑재된 카메라를 이용한 네트워크기반 원격 감시시스템의 구현에 대하여 기술한다. 제안된 감시시스템은 기존의 건물 곳곳에 설치된 감시 카메라의 영상이 고정된 및 시야에서 침입탐지를 수행하는데 비해 이동로봇을 이용해 원격으로 로봇을 자유롭게 조종해 감시하는 것이 특징이다. 감시시스템 구현에 사용된 이동로봇은 전방향 제어가 가능한 세 개의 바퀴를 가지고 있으며, 이를 네트워크 환경에서 원격으로 제어하고 영상을 획득하기 위해 마이크로소프트사의 MSRDS를 이용해 로봇 기능들을 네트워크 노드에서 실행되는 서비스들로 구현하였다. 실험을 통해 개발된 전방향 이동로봇 원격 감시시스템은 유무선 네트워크 환경에서 자유롭게 이동로봇을 조종하며 원격 모니터링이 가능함을 보여주었다. 또한 개발된 감시시스템은 획득된 원격 영상을 네트워크에 연결된 다른 PC에서 실시간으로 전송받아 색상기만 물체탐지 및 움직임 검출을 수행하였다.
본 논문에서는 인공위성을 비롯한 우주물체 관측 및 감시를 위한 전자광학 관측 장비인 망원경의 탐지 성능에 대한 분석을 수행한다. M&S(Modeling & Simulation)를 통한 분석을 위해, 위성 궤도 모델, 망원경 모델, 그리고 지구 대기 모델을 구현하고, 위성을 관측하는 탐지 시나리오를 구성한다. 탐지 시나리오를 바탕으로 지향각 명령 오차를 적용하여 망원경 주요 사양인 시야각(Field of View, FOV)에 따른 지향 성능을 분석하고, 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR)를 통해 탐지 여부를 판별하여 검출기 화소수와 시야각(FOV)에 따른 탐지 성능을 분석한다. 본 논문의 M&S 분석 결과는 망원경 시야각(FOV)이 상대적으로 클수록 지향각 명령 오차가 존재하더라도 지향 성능은 좋지만, 대기 환경의 영향으로 화소수가 높고 망원경 시야각(FOV)이 작을수록 탐지 성능이 높아짐을 보여준다. 그래서 시야각(FOV)과 화소수 등의 망원경 주요 사양은 본 논문에서 수행한 M&S 분석 결과 및 종합적인 운용 상황을 고려하여 결정해야 한다.
본 논문에서는 산업용 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 경로설정을 위한 스테레오 카메라 시스템 기반의 지능형 시각시스템을 제안하였다. 즉, 평행식 스테레오 카메라를 이용하여 좌, 우 입력 영상간의 시차지도와 깊이정보를 검출하고, AGV 시스템과 장애물간의 거리와 위치좌표인 2차원 경로좌표를 산출하여 장애물과 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하였다. 산출된 2차원 경로좌표를 토대로 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 경로설정에 따라 자율적으로 주행하게 된다. 실 시간적으로 입력되는 스테레오 영상을 사용하여 실험한 결과 AGV 시스템과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 오차가 평균 2.5%이하로 유지됨으로써 산업용 AGV 시스템의 적응적 경로설정을 위한 지능형 시각 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
모바일 단말 환경에서 상황인식 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술 중 하나이다. 상황인식 컴퓨팅은 사용자의 일상생활 활동에 능동적으로 반응하는 컴퓨터 응용들을 실현 가능하게 한다. 본 논문에서는 물체나 인간의 물리적인 활동 상태를 감지할 수 있는 가속도센서를 사용하여 모바일 디바이스에 적용한다. 인간의 활동 상태를 추정하기위한 방법은 평균, 표준 편차, 왜도와 같은 다양한 통계치를 분류를 위한 특징으로 활용하는 것이 몇몇 간단한 통계치만을 의존하는 기존의 방법들 보다 더 효과적일 것이다. 분류 알고리듬은 제한된 리소스를 가진 모바일 디바이스를 고려하여 기존의 신경망 대신 간단한 결정 트리를 이용하고자 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅과 모바일 응용들을 위한 우리의 상황 검출 시스템의 실험은 기존의 방법들 보다 성능이 향상되었으며 그 결과를 제시한다.
본 논문에서는 비디오 시?스에서 차들을 추적하고 검출하기 위해서 비디오와 이미지 처리를 활용하여 고속도로 및 일반 도로상의 교통흐름과 차량의 속도를 계측하는 기법을 제안했다. 제안된 기법은 배경이미지를 평가하기 위해서 비디오 스트림의 처음 프레임을 활용하였다. 비쥬얼 추적 시스템은 프레임 절대 차의 합을 토대로 한 단순한 알고리즘이다. 그것은 각 비디오 프레임으로부터 전경 이미지를 산출하기 위해서 배경화면을 빼고, 각 전경 이미지에 형태적 제거를 실행하고 임계값화 함으로서 임계치 윈도우에서 보인 이진이미지를 산출한다. 첫 번째 하얀 라인과 두번째 하얀 라인사이 거리를 측정하여 차의 위치를 찾았다. 평균속도는 물체의 위치 변화를 장소가 변하는 시간으로 나눔으로서 정의했다. 제시된 기법의 결과는 측정된 데이터와 잘 일치되었고, 실시간으로 결과를 본다.
본 논문에서는 비디오 카메라를 통하여 획득한 연속적인 영상에서 사람의 머리를 인식하고 추적하는 시스템을 구현한다. 사람의 머리를 인식하기 위한 특징 벡터로서 얼굴 표면상의 특성인 사람의 피부색과 형태상의 특성인 타원 모델링을 이용한다. 또한 복잡한 배경으로부터 움직인 영역을 획득하기 위하여 시변 에지 검출 방법을 사용하고 획득된 영상에서 물체의 움직임을 판별하기 위하여 수직 투영 방법을 이용한다. 설정된 움직임 영역부분에 대하여 피부색을 갖고 있는 여러 개의 얼굴 후보영역을 설정하고 사람의 얼굴을 대표할 수 있는 타원 매핑을 적용하여 가장 최적으로 매핑되는 영역을 사람의 얼굴 부분으로 인식한다. 본 논문에서 제안한 방법은 사람 얼굴이 360도 회전하는 경우와 부분적으로 가려진 경우 그리고 좌우로 기울어진 경우에서도 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 움직임 기반 추적 방법과 인식 기반 추적 방법을 이용하여 사람의 얼굴 부분이 빠르게 움직이는 경우에도 정확한 사람 얼굴 추적이 가능하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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