이미지 모자이크 시스템이란 이미지 내의 객체나 배경을 하나의 이미지 크기에 전체적으로 표현할 수 없거나 부분적으로 보이지 않는 영역을 갖는 일련의 여러 이미지와 동영상의 프레임 이미지를 하나로 정합하여 확장된 이미지를 나타내는 시스템이다. 본 논문에서는 보다 효율적인 검색과 표현을 위하여 트리 형태의 계층형 이미지 모자이크 시스템을 구축하는 방법을 제시하며, 정적인 이미지 모자이크와 동적 이미지 모자이크를 모두 구축하는 방법에 대해서 제시한다.
CNN 모델이 이미지 분류와 객체 탐지 등 여러 분야에 활용됨에 따라, 자율주행자동차와 같이 안전필수시스템에 사용되는 CNN 모델의 성능은 신뢰할 수 있어야 한다. 이에 CNN 모델이 다양한 환경에서도 성능을 유지하는지 평가하기 위해 배경을 변경한 이미지를 생성하는 이미지 데이터 증강 도구를 개발한다. 이미지 데이터 증강 도구에 객체가 존재하는 이미지를 입력하면, 해당 이미지로부터 객체 이미지를 추출한 후 수집한 배경 이미지 내에 객체 이미지를 합성하여 새로운 이미지를 생성한다. CNN 모델 성능 평가 방법으로 개발한 도구를 사용하여 기존 테스트 이미지로부터 새로운 테스트 이미지를 생성하고, 생성한 새로운 테스트 이미지로 CNN 모델을 평가한다. 사례 연구로 Pascal VOC2007 테스트 데이터로부터 새로운 테스트 이미지를 생성하고, 새로운 테스트 이미지로 YOLOv3 모델을 평가하였다. 그 결과 기존 테스트 이미지의 mAP 보다 새로운 테스트 이미지의 mAP가 약 0.11 더 낮아지는 것을 확인하였다.
중합 효소 연쇄 반응 (PCR) 젤 전기영동 이미지에서 DNA 지문을 분석하기 위한 새로운 레인 검출 및 추적 알고리즘이 제안하였다. 이전에 여러 연구 결과가 보고되었지만 갑작스런 배경 밝기 차이와 구부러진 레인이 있는 이미지에서 레인을 정확하게 추출하는 것은 여전히 어려움이 있다. 우리는 평균 레인 폭과 레인 주기를 계산하기 위한 에지 기반 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 k-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 상승 에지와 하강 에지를 정확하게 추출하는 부화소(sub-pixel) 알고리즘을 적용하여 레인 폭과 주기를 추정한다. 구부러진 레인을 처리하기 위해 젤 이미지를 정상영역과 비정상영역으로 분할하고, 각 분할 된 이미지의 레인 중심을 추적한다. 우리가 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 534 레인을 포함한 32 개의 젤 이미지가 사용되었다. 실험 결과는 우리의 방법이 전처리 과정 없이 배경 차이와 구부러진 레인을 갖는 이미지에 강인함을 보여 주었다.
지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.
기존 모바일 이미지 서비스와 차별화하여 고객이 원하는 기호에 맞춘 이미지를 휴대폰 배경으로 전달하는 서비스이다. 본 논문에서는 휴대폰으로 이미지를 전송해주는 모바일 서버의 구현, SK-VM 기반의 휴대폰에서 구동되는 어플리케이션 구현, MVC패턴을 적용한 JSP 기반의 웹서버의 구축을 기술하였고, 휴대폰 이미지를 관리하는 Tomcat 서버와 고객 정보 데이터베이스간의 필터링을 방법을 기술하였다.
자연의 진화 과정을 모방한 유전자 알고리즘을 이미지 생성기 분야에 적응하여 무한히 다양한 이미지를 생성하는 것은 가능한 반면, 다음 세대에 생성될 이미지들의 예측은 난해하다. 이러한 배경 하에 본 논문에서는 대화식 프랙탈 이미지 생성기를 구현하여, Direct draw mode를 통해 프랙탈 이미지를 생성하기 위해 사용되는 아핀들을 사용자가 직접 변환함으로써 미세 조정이 가능하도록 한다.
복잡한 배경의 컬러 이미지에서 시점불변의 얼굴 탐지 방법이 제안되었다. 얼굴과 그 구성요소는 바라보는 각도에 따라서 다른 형태를 갖기 때문에 복잡한 배경 이미지에서 시점불변의 탐지를 위해서 얼굴의 컬러 정보를 이용하여 얼굴의 위치를 찾는 방법을 제안한다. 찾아진 얼굴은 눈과 입 등의 구성요소들의 기하학적 정보를 이용하여 검증된다. 제안된 방법은 크기, 이동, 방향에 불변한다. 또한 몇 십장의 화상을 이용한 실험 결과를 제공한다.
본 논문에서는 코드 영역을 분리하기 위한 전처리 과정 중 코드 추출에 적합한 자동 이진화 알고리즘을 제안하여, 반복과정을 제거하고 정확한 코드영역 추출로 인식률 및 속도를 향상 시켰다. 배경이 복잡한 이미지가 들어 올 경우 기존의 전역 평균 임계값이나 클래스간의 분산을 이용한 방법으로는 이미지 코드 영역을 찾아 낼 수 없었던 문제를 해결하기 위하여 이미지 코드 주변에 배경과 구분을 두기 위한 흰색 영역이 있다는 점을 착안, 상하좌우 방향 바깥쪽에서 안쪽으로 탐색하여 가장 밝은 값을 갖는 값을 찾아내고 찾아낸 그룹 중 가장 낮은 값을 임계값으로 선택하여 최적의 임계값을 찾아 내었고 이를 통해 복잡한 영상 내에서도 이미지 코드 영역을 찾아낼 수 있다. 제안된 이진화 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 2000장의 테스트 이미지에 적용한 결과, 기존의 이진화 알고리즘들 보다 정확성뿐만 아니라 속도 면에서도 우수한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 조명, 얼굴 개수 및 얼굴의 크기에 제한 받지 않고 복잡한 배경에서 얼굴 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 3단계로 구성된다. 첫번째 단계는 입력 영상의 평균 그레이값을 계산하고 그 값이 임계치보다 작다면 히스토그램 균일화 작업을 수행한다. 두번째 단계에서는 입력 영상의 모자이크 이미지를 만들고 이 이미지에 대해 확장된 quartet을 만들고 실험을 통해 얻어진 규칙을 적용하여 대략적으로 얼굴의 후보 영역들을 추출한다. 이 작업은 모자이크 이미지를 구성하는 셀의 크기를 변화시킬 때마다 적용한다. 세번째 단계에서는 추출된 얼굴 후보 영역에 대해 Octet을 만들고 이 octet에 규칙을 적용하여 후보 영역에 대한 검증 작업을 수행한다. 세번째 과정에서 만들어진 모자이크 이미지는 두 번째 과정에서 얻어진 이미지보다 더 세밀하게 얼굴의 특징들을 표현하고 검증한다.
웹캠을 이용한 온라인 회의 및 수업에서 크로마키 기법을 이용한 콘텐츠 제작은 중요한 기법중의 하나이다. 본 연구에서는 크로마키 배경을 사용하지 않고 배경 합성이 가능한 기술을 제안하였다. 제안하는 방법은 HSI 이미지 변환 단계, 배경에서 변경된 영역을 감지하는 단계, 배경 영역을 크로마키로 대체하여 적용하는 단계의 3단계로 구성된다. 입력 영상에서 각 프레임의 블록 평균 영상을 계산하고, 배경 영상의 블록 평균 영상과 입력 영상의 블록 평균 영상의 차이를 이용하여 변화 영역을 검출한다. 개발된 크로마키 효과 기술은 하나의 카메라에서 물체가 없는 배경 이미지를 획득하고 움직이는 물체와 배경을 구분하여 물체만 추출하는 기술을 사용하였다. 실험결과, 제안한 방법은 배경색이 다양한 경우에도 처리가 가능할 뿐만 아니라 물체의 경계선을 매끄럽게 처리할 수 있어서 현장에서 쉽게 적용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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