본 논문에서는 장편의 드라마나 영화에서 스토리 기반의 축약된 요약본을 자동으로 제작하기 위해 미디엄 숏(medium shot) 크기의 숏(shot)들을 추출하기 위한 방법을 고려한다. 미디엄 숏 정도의 크기는 보통 인물에 중심을 둔 숏들로 인물들 간의 관계에서 특히 대사나 표정으로 내용을 전달하기 위한 목적으로 적극 권장된다. 비디오 검색을 위한 인덱싱에서 신(scene) 전환 검출 및 숏 경계 검출, 그리고 이미지에서 심도와 초점기반의 화질 및 피사체 추출 등을 위해 전통적인 신호/영상처리 기법의 활용에서부터 최근의 기계학습 접목 등 다양한 연구들이 진행되고 있다. 영상문법에 근거하여 편집된 영상물에서 미디엄 숏 정도 크기의 숏들을 추출하여 배열한다면 어느 정도 원본 내용을 충실히 전달할 수 있는 축약된 요약본을 제작할 수 있다는 가정하에 해당 샷들을 블러(blur) 기반으로 검출하기 위해 이와 관련된 키워드들을 기반으로 기존 연구들을 살펴보고 적용 방법을 모색한다.
조명 및 반사광의 성질에 의해 블러링이 발생하고 이런 영상을 인식하는 경우 정확한 에지 검출이 어렵게 된다. 이를 최적으로 검출하기 위해 일정하게 에지를 검출할 수 있는 가우시안 함수와 2차 미분 함수를 합성한 새로운 하이브리드 함수를 제안하고 실제 영상과 컨볼루션 한 후 함수의 $\sigma$값을 변화시키면서, Canny 알고리즘의 방향성 에지 검출 방법을 적용하여 에지를 검출하였다. 그 결과 Sobel, Robert, Canny 에지 검출방법보다 0.2~14㏈ 정도 안정적으로 에지가 검출되었다.
본 연구에서는 영상에 간단한 공간 필터를 적용하여 연필 해칭 효과를 갖는 영상을 만들어 내는 방법을 제안한다. 해칭 스타일의 톤 생성을 위하여 모션 블러링을 이용해서 입력 영상에 방향성을 주고, 샤프닝과 블러링으로 연필 해칭 효과를 만들어 낸다. 이렇게 만들어진 영상은 영상 전체에 같은 방향으로 해칭한 것 같은 효과를 가진다. 모션 블러링을 각기 다른 방향으로 적용한 영상들을 합성하면 크로스 해칭의 효과를 만들 수 있다. 여기에 소벨 필터를 사용해서 원본 영상의 에지를 검출해서 함께 합성하여 해칭을 이용한 연필화를 생성한다.
클라우드가 대중화되어 많은 모바일 유저들이 자동 백업 기능을 사용하면서 민감한 개인정보가 포함된 사진들이 무분별하게 클라우드에 업로드 되고 있다. 개인정보를 포함한 클라우드가 악의적으로 해킹 될 시, 사진에 포함된 지문, 자동차 번호판, 카드 번호 등이 유출됨에 따라 대량의 개인정보가 유출될 가능성이 크다. 이에 따라 적절한 기준에 맞게 사진 속 개인 정보 유출을 막을 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다. 현재의 클라우드 시스템의 문제를 해결하고자 본 연구는 모바일 기기에서 클라우드 서버로 사진을 백업하는 과정에서 영역 검출과 블러링의 과정을 제안하고 있다. 클라우드 업로드 과정에서 사진 속의 개인 정보를 검출한 뒤 이를 블러링하여 클라우드에 저장함으로써 악의적인 접근이 행해지더라도 개인정보의 유출을 방지할 수 있다. 머신러닝과 computer vision library등을 이용하여 이미지 내에 민감한 정보를 포함하고 있는 영역을 학습된 모델을 통해 검출한 뒤, OpenCV를 이용하여 블러링처리를 진행한다 사진 속에 포함될 수 있는 생체정보인 지문은 손 영역을 검출한 뒤, 해당 영역을 블러링을 하여 업로드하고 카드번호나 자동차 번호판이 포함된 사진은 영역을 블러링한 뒤, 암호화하여 업로드 된다. 후에 필요에 따라 본인인증을 거친 후 일정기간 열람을 허용하지만 사용되지 않을 경우 삭제되도록 한다. 개인정보 유출로 인한 피해가 꾸준히 증가하고 있는 지금, 사진 속의 개인 정보를 보호하는 기술은 안전한 통신과 더불어 클라우드의 사용을 더 편리하게 할 수 있을 것으로 기대된다.
This paper suggests a high-speed blurred blob image inspection algorithm. When we inspect some products using high-resolution camera, the detected blob images usually have severe blur. And the blur makes it hard to detect an object. There are many blur-processing algorithms, but most of them have no real-time property for high-speed applications at all. In this paper, an MMX technology based algorithm is suggested. The suggested algorithm was found to be effective to detect the blurred blob images via many simulations and long time real-plant experiments.
자율주행 연구가 활발히 진행되면서 ADAS(Advanced Driver Assistance System)에서 차량의 위치를 파악하고 경로를 유지하는데 차선 검출은 필수적인 기술이다. 차선 검출은 허프 변환과 RANSAC(Random Sample Consensus)과 같은 영상처리 알고리즘을 이용하여 검출한다. 본 논문은 라즈베리파이3 B+에 OpenCV를 이용하여 선형 도형 검출 알고리즘을 구현하고 있다. OpenCV 가우시안 블러 구조와 캐니 에지 검출을 통해 문턱값을 설정하였고, 선형 검출 알고리즘을 통한 차선 인식에 성공하였다.
조명 및 반사광의 성질에 의해 블러링이 발생하고 이런 영상을 인식하는 경우 정확한 에지 검출이 어렵게 된다. 본 논문에서는 블러링된 영상에서 에지를 최적으로 검출하기 위해 일정하게 에지를 검출할 수 있는 가우시안 함수와 2차 미분 함수를 합성한 새로운 하이브리드 함수를 제안하고 실제 영상과 컨볼루션 한 후 함수의 local scale 계수 $\sigma$ 값을 변화시키면서, Canny 알고리즘의 방향성 에지 검출방법을 적용하여 에지를 검출하였다. 그 결과 Sobel, Robert, Canny 에지 검출방법보다 0.2~14㏈ 정도의 에지 검출특성이 개선됨을 확인하였다.
최근 영상의 활용도의 증가에 따라, 비정형 영상 데이터에 대한 양이 기하급수적으로 증가하였다. 디지털 영상을 획득할 시에 처리/압축/저장/전송/재생산 등의 과정을 거치면서 왜곡을 수반하게 되며 영상의 품질을 저하시키는 요인이 된다. 영상의 품질은 활용 결과에도 큰 영향을 미치기 때문에 품질이 저하된 영상은 분류를 하는 것이 중요하다. 하지만 사람이 수신된 모든 영상에 대해서 직접 분류를 하는 것은 많은 시간과 비용이 소요된다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사람이 인지하는 주관적인 영상 품질 평가와 유사하게 품질에 대한 평가를 위한 왜곡영상의 특징정보를 검출 및 분석하는 방안에 대해서 제안한다. 본 방법은 사람이 영상을 인지할 때 가장 많이 사용되는 요소인 색상에 대한 선명도, 블러와 노이즈에 대한 특징정보를 이용한다. 검출된 특징정보를 공간 도메인으로 변환함으로써 왜곡 영상별 특성을 분석하였다. 실험을 위해서 IQA 데이터베이스인 LIVE를 이용하였으며, 원본영상 및 5가지 유형의 왜곡영상으로 구성되어 있다. 실험결과 품질이 좋은 영상과 왜곡영상에 대한 특성을 검출할 수 있었다.
원거리에서의 획득한 영상은 해상도가 낮고 블러링과 잡음에 의한 영향이 크다. 이러한 문제점들은 얼굴 검출 과정에서 보다 많은 오류영역을 산출할 수 있다. 본 논문에서는 AdaBoost 필터와 얼굴의 색상과 외형 정보를 이용한 순차적인 검증 단계를 적용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. AdaBoost 방법으로 검출된 오류(false alarm)는 피부색 필터와 가변 경계마스크 필터로 순차적으로 제거된다. 피부색 필터는 사각 윈도우 영역과 화소 별로 적용되는 두 단계로 구성되어 최종적으로 이진 얼굴 클러스터 영상을 구성한다. 기존의 고정된 경계마스크 필터의 단점을 해결하기 위하여 얼굴 클러스터영역에 부합하는 타원을 추정하여 경계마스크의 크기를 산출하고 가로-세로 비율의 적정성을 검토한다. 실험에서는 CCTV와 스마트 폰으로 획득한 영상을 이용하여 제안된 얼굴 검출 방법이 원거리에서 획득한 영상의 얼굴 검출에 효과적임을 보인다.
인력기반의 점검보다 안전하고 효율적인 자동화 점검을 위하여 스캐닝 기술 개발이 가속화되고 있다. 컴퓨터비전 기술을 활용하여 수집된 이미지로부터 시설물 손상을 자동으로 검출하는 연구도 증가하고 있다. 이미지의 픽셀 크기, 품질 및 수량은 손상 자동 검출을 위한 딥러닝이나 이미지 처리 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 딥러닝기반 손상 자동 검출을 위한 이동식 터널 스캐닝 시스템의 카메라 성능과 고품질의 원시 이미지 데이터 취득을 위한 기초연구로, 이미지의 품질을 정량적으로 평가하기 위한 기법을 제안하려고 한다. 40 km/h의 이동속도 모사가 가능한 패널 장치에 테스트차트를 부착하고 국제표준 ISO 12233방법으로 실내시험을 수행하였다. 기존의 이미지 품질 평가기법들을 적용하여 실내실험에서 얻어진 이미지의 품질을 평가하였다. 카메라의 셔터스피드는 이미지에 발생하는 모션블러와 밀접한 관련이 있는 것으로 판단되었다. 이미지 품질 평가 기법 중 하나인 modulation transfer function (MTF)는 이미지 품질을 객관적으로 평가할 수 있으며, 시각적 관찰과 일치하는 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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