전기트리근 절연체의 제작상태 및 운용중의 열화진단 방법으로 널리 연구되고 있다. 이러한, 전기트리 영상을 측정할 때는 일반적으로 트리패턴을 추출하는 과정을 사용한다. 하지만, 트리열화 과정의 재현성이 떨어지고 트리의 패턴이 복잡함으로 기존의 시각적 관측으로는 트리성장의 정확한 정량화가 어렵기 때문에 영상처리에 의한 실시간 처리가 제안되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 측정된 전기트리 영상을 고주파 강화필터링과 이진화 과정 등을 거쳐 최적의 분석영상으로 변환한 후, 개선된 에지검출 기법을 이용해 전기트리 영상을 분석함으로써, 트리의 실시간 계측 및 정량화, 부분방전의 패턴인식, 측정결과를 통한 절연재료의 파괴 정도를 예측할 수 있었다.
Image segmentation is widely used in the pre-processing stage of image analysis and, therefore, the accuracy of image segmentation is important for performance of an image-based analysis system. An efficient image segmentation method is proposed, including a filtering process for super-pixels, improved saliency map information, and a merge process. The proposed algorithm removes areas that are not equal or of small size based on comparison of the area of smoothed superpixels in order to maintain generation of a similar size super pixel area. In addition, application of a bilateral filter to an existing saliency map that represents human visual attention allows improvement of separation between objects and background. Finally, a segmented result is obtained based on the suggested merging process without any prior knowledge or information. Performance of the proposed algorithm is verified experimentally.
As rapid development of new hardware control interface technology, new concepts have been being proposed and emerged. In this paper, a new approach based on leap motion system is proposed. While we employ a position information from sensor, the hand gesture recognition is suggested with the pre-defined patterns. To do this, we design a recognition algorithm with hand gesture and finger patterns. We apply the proposed scheme to 3-dimensional avatar controling and editing software tool for making animation in the cyber space as a representative application. This proposed algorithm can be used to control computer systems in medical treatment, game, education and other various areas.
자동차 산업에서 중요 화두로 떠오르고 있는 지능형 자동차 개발에 있어서, 영상처리를 이용하여 다양한 편의와 안전을 제공하며 더 나아가서는 자동주행을 목표로 하는 여러 가지 영상인식 방법들이 개발되고 있다. 본 논문은 자동 주행 분야에서 가장 중요한 문제들 중의 하나인 장애물 검출에 관한 것으로서, 여러 장애물들 중에 요금소나 진입통제 지역에 자주 나타나는 크로스 바 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. 크로스 바의 경우 그 두께가 작아서 레이더로 잘 검출되지 않으므로 특히 영상처리로 검출을 해야 할 장애물에 속한다. 본 논문에서는 도로 상에 일반적으로 존재하는 크로스 바의 특징을 기반으로 한 영상 처리를 통해 바를 검출한다. 먼저 색상과 모양 정보를 이용하여 크로스 바의 노란색 영역이라고 판단되는 부분을 추출한다. 이들 가운데 수평을 이루고 있는 부분이 존재하면 크로스 바로 판단한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 제동거리 밖에서 정확하게 크로스 바를 검출함을 보여준다.
이 논문은 LED 조명을 방송용 광원으로 실용화하는 과정에서 필수적으로 고려해야 할 기술적 측면에 대한 고찰이다. 방송용 LED 광원의 실용화를 위한 기술적 개발은 사실적이고 자연스러운 영상, 특히 방송 영상의 대부분을 차지하는 인물의 얼굴색을 사실적으로 재현하는 것을 목표로 한다. 이 목표를 달성하려면 LED 조명의 고효율과 분광분포 특성이 최대한으로 자연광에 가까워야 한다. LED를 스튜디오 방송조명의 광원으로 활용하기 위해서는 조도, 연색성, 색온도, 색공간, 디밍 커브, 배광 곡선, 소음과 관계한 구체적인 기술적 특성이 요구되고 있다.
차세대 실감 방송에서의 오디오 신호는 정보의 전달이라는 기존의 역할을 넘어서 현장감의 재현이라는 실감 방송의 목표를 구현하는 역할을 감당하게 될 것이다. 이 논문에서는 이러한 차세대 실감 방송에서 오디오 신호가 가지는 심리음향학적인(psychoacoustic) 특성을 방송현장의 운용자들을 위해 기존의 연구들에 근거하여 선명하였다. 차세대 방송은 첫째, 멀티채널 오디오 방송, 둘째, 고 해상도 데이터의 활용 그리고 셋째, 멀티 모달 전송로 특정지울 수 있는 새로운 오디오 산업의 기술진행 방향을 통해, 방송으로 전달되어지는 객체에 대하여 개선된 정위(localization), Envelopment 명료도(Clarity)등의 개선된 심리음향학적인 특성을 가지게 한다. 이와 같은 심리음향학적인 개선은 운용자의 올바른 개념적인 이해와 결합하여 보다 현장감 넘치는 방송을 청취자들에게 가져다 줄 것이다.
Multi-view 영상 DB의 surround view 입체 화상을 재현하기 위해서는 영상 정보를 효과적으로 합성, 보간하는 방법이 필연적으로 요구된다. 다시점 입체 영상의 표시 기능을 구현하기 위해서 이론적으로는 충분한 개수의 카메라를 상하 좌우로 배치하여 영상을 획득하고 보는 이의 위치에 가장 적합한 영상을 선택하여 표현하면 된다. 이 경우 많은 수의 카메라로부터 입력되는 방대한 영상 데이터의 저장, 처리, 전송, 설치 문제 등 현실적으로 많은 제약점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 블록 매칭과 같은 3D 구조 추정에 기초하여 블록 단위의 깊이 정보와 텍스쳐 정보의 추출, 다시점 영상 set의 가장 왼쪽 영상으로부터 시작하여 차례로 한 줄씩 쌓아서 얻어진 EPI(Epipolar Plane Image)에 기초한 유사 영상 값의 자취선 탐색 방법에 의한 시차와 텍스쳐 정보 추출로 전체 다안화상을 다해상도로 표현하여 전송하는 방식을 제안한다. 다해상도의 영상 표현과 점진적 전송 방법을 통해 다시점 영상 검색 시스템의 성능향상을 위한 네트워크 모델링을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 기존에 제안된 가상음향공간 모델에서 문제점으로 대두된 음향특성을 개선한 새로운 모델을 제안하였다. 제안된 가상음향효과기는 초기 잔향을 위하여 teped delay line을 사용하여 초기반사음 재현에 충실하도록 하였고, 후기 잔향을 위하여 nesed allpass delay line을 이용하여 잔향 밀도를 높이도록 고안되었다. 각 delay line의 지연 시간을 조절하여 가장 좋은 잔향 효과를 갖도록 계수 값들을 추출하였으며, 제안한 알고리즘을 일반 범용 DSP를 이용하여 구현하였으며, 실험 고찰을 통하여 기존에 제시된 모델에서의 임펄스성음에 대한 비선형적인 거친 응답과 frequency 영역에서 고르고 평탄한 잔향 밀도가 개선되어 보다 더 좋은 효과를 보임을 확인하였다.
멀티미디어 정보 검색 응용에 있어서 관련성 있는 멀티미디어 문서를 검색하기 위해 이미지에 대한 내용-본위 검색이 필수적이다. 이를 위하여 이미지를 몇 개의 인식 가능한 심볼 즉, 아이콘으로 표현하고, 주어진 문서를 대표하는 값으로 받아들여 색인을 한다. 사용자가 이미지에 대한 내용-본위 검색을 요구하면, 질의에 있는 이미지를 아이콘으로 변환한 후, 접근 기법을 통하여 원하는 이미지를 검색한다. 이를 위해 많은 아이코닉 표현 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 SRR과 기존의 9DLT방법 및 SMR 방법과 검색효율 면에서 성능 비교를 수행한다. 마지막으로 성능 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 9DLT 및 SMR 방법에 비해 정확률 측면에서 약 0.1 재현율 측면에서 약 0.2 만큼 우수함을 보인다.
본 논문에서는 준 지도 학습에 기반한 중요 객체 검출 방법을 제안한다. 첫째, 색상과 공간 정보를 활용하여 이미지를 분할한 후, 분할된 영역을 색상의 유사도로 연결하여 그래프를 만든다. 둘째, 색 대비 및 가장자리 사전 지식을 활용하여 중요 객체에 해당하는 씨앗 노드와 배경에 해당하는 씨앗 노드를 추출한다. 끝으로, 중요 객체 및 배경 씨앗 노드를 이용하여 준 지도학습 기법에 적용함으로써 이미지 전체 노드의 중요도를 계산한다. 실험 결과, 제안한 알고리즘이 최신의 다른 알고리즘보다 높은 재현율 구간에서 높은 정밀도를 보임을 확인할 수 있고, 시각적으로도 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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