본 논문에서는 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 이용하여 새로운 형태의 3D 비선형 상관기를 제안한다. 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 구현하기 위해서 기존의 방법에서 확대 과정을 제거함으로서 고속 계산이 가능하다. 제안하는 상관기는 먼저 기준 물체와 목표 물체의 요소 영상들을 렌즈 배열을 통해 픽업한다. 이 픽업된 영상에 고속 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 사용하여 목표 평면 영상과 기준 평면 영상들이 복원된다. 복원된 기준 평면 영상과 목표 평면 영상들 간의 비선형 상호상관을 통해 인식을 수행한다. 비선형 상관 연산의 사용은 상관기의 3D 물체 인식 성능 향상시킬 수 있다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존의 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
압축 센싱 기술은 성긴 (sparse)신호의 경우 Nyquist 표본화율보다 적은 수의 표본으로도 원신호를 완벽하게 복원할 수 있는 이론을 제시하고 있다. 전통적인 영상 처리분야에 압축 센싱 기술을 적용하는 연구를 시작함에 따라 계산 복잡도 및 메모리 문제로 블록 영상 기반 압축 센싱 방법을 많이 고려하고 있다. 또한, 이러한 압축 센싱 방법에서 복원 과정은 일정 허용 오차 범위 기준을 복원 신호가 만족시키는 경우에 종료되므로, 허용 오차 범위에 따른 복원 신호 품질과 계산 복잡도에 변화가 발생하게 된다. 본 논문에서는 블록 기반 압축 센싱 방법을 이용하여 영상을 복원함에 있어, 허용 오차 값에 따른 복원 영상의 화질 변화와 시간 절감 정도를 비교, 분석하였다.
본 논문은 연결정보가 없는 거리영상으로부터 DSM(Displaced Subdivision Mesh)을 복원하는 기술을 제안한다. DSM은 메쉬의 표면정보를 메쉬 분할법으로 생성한 부드러운 표면과의 차이값으로 표현할 수 있으므로 메쉬를 표현하는 데이터 크기를 획기적으로 줄일 수 있으며, 거리영상에 근접한 3차원 모델 복원기술에 효율적으로 적용될 수 있다. 제안 알고리즘은 기존 방법에서 사용하던 전역적 에너지 최소화 과정을 기하 해석적인 방법으로 대체하여 빠르게 메쉬를 복원할 수 있으며, 복원된 메쉬는 Remeshing을 거치지 않고 바로 다단계 표현으로 변환이 가능하다. 또한 입력 데이터를 고려한 라플라시안을 이용하여 거리영상에 최대한 근접하면서 지역적인 곡률이 최소화된 DSM을 생성한다. 이렇게 복원된 DSM은 메쉬 편집, 압축, 렌더링, 애니메이션 등 여러 응용분야에서 사용될 수 있다.
렌즈의 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 경우에 일반적으로 정칙화 반복복원방법이 사용된다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상전체에 일률적으로 정칙화를 행함으로써 윤곽부분에서는 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음중폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 영상을 방향이 없는 평면영역과 4가지 방향을 갖는 윤곽영역으로 나누어, 윤곽방향을 고려한 방향성 정칙화 연산자를 사용하여 평면영역과 윤곽영역의 방향특성에 따라 적응적으로 처리하는 반복복원방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 평면영역에서의 잡음 평활화가 개선되고 시각적으로 중요한 윤곽부분 복원에 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며 ISNR 면에서도 우수하였다.
색 정보를 흑백 영상에 숨기고 이를 다시 찾아서 흑백 영상을 칼라 영상으로 복원하는 칼라화 알고리즘이 최근 연구되고 있다. 이러한 방법에서는 색 정보를 숨기고 복원할 때 원본 영상의 정보 손실을 최소화하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 흑백 영상에 색 정보를 숨기고 이를 다시 복원할 때, 원본 영상의 정보 손실을 최소화하기 위해 웨이블릿 패킷 변환을 이용한 칼라화 알고리즘을 제안하였다. 그리고 복원된 칼라 영상의 열화된 채도를 보상하기 위한 채도 향상 알고리즘도 함께 제안하였다. 제안한 칼라화 방법은 칼라 영상을 흑백 영상으로 변환하는 과정(color-to-gray)과 변환된 흑백 영상에서 칼라 성분을 추출하여 복원하는 과정(gray-to-color)으로 구성된다. Color-to-gray 과정에서는 입력 RGB 영상을 YCbCr 영상으로 변환한 뒤, Y 영상에 웨이블릿 패킷 변환을 수행하여 각 sub-band의 정보량을 조사한다. 그리고 원본 영상의 정보량이 가장 적은 두 개의 sub-band에 색 정보를 삽입하여, 색 정보 복원 시에 원본 영상의 정보 손실을 최소화 한다. Gray-to-color 과정에서는 프린팅 및 스캐닝에 의해 발생하는 색 채도의 열화를 보상하기 위해 프린터와 스캐너의 특성곡선을 획득하고, 이를 이용하여 변화된 화소값을 보상해줌으로써 복원된 칼라 영상의 색 채도를 향상시킨다. 또한 복원된 영상의 CbCr 범위를 확장하여 열화된 색 채도를 향상시킨다. 실험을 통해 제안된 칼라화 방법은 경계영역의 선명도 및 색 채도를 향상시킴을 확인하였다.
카메라의 렌즈 등 광학장비의 성능 제한으로 인하여 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는데 일반적으로 반복복원방법이 사용된다. 이 경우에 가속변수는 훼손영상에 관계없이 영상전체에 일률적으로 적용되기 때문에 흐려짐 훼손이 심한 윤곽부분도 훼손이 작은 평면영역과 같이 일정하게 처리되어 수렴속도가 느려지고 시각적으로 중요한 윤곽부분의 복원에는 효율적이지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 흐려짐 훼손이 작은 평면영역은 가속변수를 작게 하고 훼손이 큰 윤곽영역은 가속변수를 크게 하여 영상의 국부적인 훼손특성에 따라 적응적으로 반복 복원하는 방법을 제안하였다. 제안한 복원방법 은 기존의 방법과 비교하여 수렴속도가 빨라지고 시각적으로 중요한 윤곽부분의 복원에도 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며, MSE면에서도 우수하였다.
손상된 얼굴영상을 인식하는 문제는 자동 얼굴인식 시스템의 상용화에 중요한 논점이 되고 있다. 손상된 영상에서 얼굴을 인식하기 위한 방법은 크게 두 가지로 나누어진다. 첫째는 손상된 정보를 제거하여 인식을 하는 것이고, 둘째는 손상된 정보를 복원한 후에 인식을 하는 것이다. 본 논문에서는 손상된 영상을 코호넨 네트워크에 입력하여 손상된 영역을 추출한 다음에 주성분 분석을 통해 얻은 특징 벡터의 계수 추정을 이용하여 복원하는 방안을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법은 손상되지 않은 영역을 기반으로 하여 손상된 영역의 특징 벡터를 추정하고, 추정된 특징 벡터로써 손상된 영상을 복원하는 방법으로 학습되어지지 않은 영상에서도 복원이 가능하다. 본 연구실에서 얼굴 인식에 많은 영향을 미치는 눈과 입 부위를 인위적으로 손상시킨 영상을 실험하였을 때, 복원된 영상의 인식률은 학습된 영상의 경우에는 코호넨 네트워크를 사용한 방법과는 유사한 결과를 나타내고 대칭성을 이용한 방법에 비해서는 11.8%가 향상되었으며, 학습되지 않은 영상에서의 경우에는 코호넨 네트워크를 이용한 방법과 대칭성을 이용한 방법에 비해 각각 14%, 7% 향상되었다.
본 논문에서는 연속되는 동영상 시퀸스의 9개의 프레임에서 이웃하는 프레임간의 차분 프레임으로 이루어진 8개의 차분 데이터를 3D-DCT 처리 후 특성에 맞는 프레임 차분 체적 양자화기(FDVQ)를 설계하고, 이것으로 처리된 영상데이터를 부호화하여 복원영상 데이터의 압축 효과를 분석하였다. 여러가지 동영상 시퀀스를 시험 대상으로 사용한 결과, 제안한 FDVQ를 적용한 3D-DCT 방법은 유사한 해상도에서 차분 영상 데이터에 대한 압축률은 2D-DCT 방법에 비하여 평균 20.3% 향상된 압축 효율을 얻었다. 체적 양자화(VQ:Volume Quantizer)를 이용한 3D-DCT 방법과 비교했을 때는 유사한 압축률을 보였다. 특히, 움직임 성분이 많은 영상에 대해서는 제안한 FDVQ를 이용한 방법이 압축률을 높일수록 2D-DCT방법과 VQ를 이용한 방법보다 압축률 0.05bpp이하에서 약 1.0dB 개선된 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 횡파를 이용한 STAM 시스템을 이용하여 다층구조물에 대한 토모그라픽 영상을 복원함으로써 토모그라픽 영상의 분해능을 개선시키는 방법에 관하여 연구하였다. 먼저, STAM 시스템의 수조에서 초음파가 시료로 입사될 때 입사각도에 따라 발생되는 종파와 횡파에 대한 모드변환에 관하여 고찰하였다. 실험을 위하여 시료로 각 층이 서로 다른 패턴을 갖는 2층의 알루미늄을 가공하여 다층구조물을 제작하였으며, 시료에 횡파를 여기시키기 위하여 초음파변환기의 입사각을 18$^{\circ}$로 사각 입사시킬 수 있는 웨지를 가공하여 수조를 제작하였다. 본 실험에서는 동작주파수가 10MHz인 STAM 시스템을 이용하여 4중 프로젝션에 대한 토모그라픽 데이터를 영상처리하여 토모그라픽 영상을 복원하였으며 이를 기존의 종파를 이용한 토모그라픽 영상과 비교분석한 결과, 콘트라스트와 축방향 분해능이 향상되고 토모그라픽 영상을 복원할 수 있었다.
본 논문에서는 다층구조물에 대한 토모그라픽 영상을 복원하기 위해 기존의 SLAM 시스템에 쿼드러쳐 검출기와 시료회전장치를 부가하여 STAM 시스템을 구성하고 BFP 알 고리즘을 이용하여 영상복원 프로그램을 개발하였다. 본 실험에서는 시료로서 알루미늄을 사용하여 2개 층이 서로 다른 패턴을 갖는 불균질 층을 만들고 그 사이를 물로써 채워진 다 층구조물을 구성하였으며 또한 불균질 층 간격을 각각 8λ, 10λ 그리고 12λ가 되도록 제 작하였다. 이들 시료는 STAM 시스템에서 4중 프로젝션(0°, 90°, 180°, 270°)시켜 토모 그라픽 데이터를 획득하고 이를 영상처리하여 토모그라픽 영상을 복원하였다. 영상분석 결 과, 본 STAM 시스템은 4중 프로젝션시 12λ의 불균질 층 간격에서 높은 분해능의 토모그 라픽 영상을 얻을 수 있었고 각 층에 대한 위치를 결정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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