본 논문에서는 블록화된 영상의 관심영역 가중치 비교 알고리즘과 형상특징 가중치 비교 알고리즘을 결합하여 지폐를 실시간으로 분류하는 시스템을 하드웨어로 구현하였다. 구현된 시스템은 영상획득부, 전처리 및 영상처리부로 구성되어 있다. 영상획득부는 CIS(contact image sensor)에 의해 영상이 얻어지고, A/D 변환기와 PLD에서 전처리를 한다. 영상처리부는 전처리된 영상을 제안된 알고리즘에 의해 DSP에서 수행한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통해 질의영상과 비교영상간의 식별율을 높일 수 있고 오염되거나 회전, 이동된 지폐에서도 향상된 성능을 가진다. 그리고 제안 방법은 영상의 블록화 효과에 따른 계산량의 감소와 병렬처리를 할 수 있는 시스템으로 구성할 수 있어서 검색율을 높이거나 검색시간을 줄일 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 $256{\times}256$ 입력영상을 압축을 위하여 $8{\times}8$ 블록의 유효 블록과 에지 블록으로 나눈다. 유효 블록에 대해서는 유효계수인 DC계수에 대해서만 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행한다. 에지 블록에 대해서는 양자화 계수가 0이 되는 위치를 예측하고, 축소된 영역 내에서 DCT를 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 제안한 알고리즘은 FDCT(Forward DCT)와 IDCT(Inverse DCT)의 계산 량을 줄여 부호화 시간과 복호화 시간을 감소시킬 뿐만 아니라, 허프만 부호화 시에도 각각의 블록에 대하여 분류된 블록 크기에 따라 각기 다른 수평 수직 지그 재그 스캔을 수행함으로써 압축률을 증가시킨다. 또한 제안한 알고리즘은 분류된 블록 특성에 적합한 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 Run-Length를 줄이고, 그로 인해 향상된 압축률을 제공한다.
반화소 단위 움직임 추정(half pixel accuracy motion estimation, HPAME)과 블록 분류(block classification)를 이용한 계층적 고속 움직임 추정 알고리듬을 제안하였다 제안한 알고리듬은 기존의 MRME(multi-resolution motion estimation)알고리듬보다 우수한 화질을 유지하면서 계산량 및 비트량을 크게 줄일 수 있는 장점을 갖는다. 제안한 알고리듬에서는 다해상도 영상에 대한 움직임 추정 시 고주파 부대역의 움직임 추정에 기준 움직임으로 사용되는 기저대역의 움직임 벡터를 정확하게 추정하기 위하여 HPAME을 행한다. 그리고 고주파 부대역에서는 기저대역에서의 HPAME로 인한 계산량 및 비트량의 증가를 보상하기 위하여 움직임 추정이 필요한 블록들에 대하여서만 선별적으로 미소 움직임을 추정한다. 이때 고주파 부대역에서의 미소 움직임 추정의 수행 여부는 대응되는 기저대역 블록의 움직임 벡터 특성과 블록 분류에 따른 클래스 정보를 이용하여 결정한다 제안한 알고리듬의 성능은 컴퓨터 모의 실험 결과로부터 확인하였다.
HAZUS-MH는 지진, 홍수 및 허리케인의 세 가지 다중 재해현상에 대한 잠정적 손실을 추정하기 위한 GIS 기반의 컴퓨터 프로그램이다. 지진 재난에 대해서는 HAZUS에 설정한 가상이나 실제 지진 특성에 따라 지진동의 세기가 평가되고 이에 따라 손실을 계산하게 된다. 본 연구에서는 해안 플랜트시설 영역의 향후 지진에 대한 대비의 일환으로 HAZUS를 활용하였다. 대상 시설 영역의 특성 평가를 위해 기존 지반조사 보고서를 토대로 지반특성 자료들을 취합하였다. 또한, 시설구조물들의 재료 및 구조 특성에 따라서도 분류하였다. 연구 영역은 부지 조성 및 시설 분포 상황을 고려하여 17개 블록으로 나누고 지반 조건을 내진설계기준의 부지분류 체계에 따라 구분하였다. 뿐만 아니라, 수치 모델링을 통해 주요 시설물들의 지진취약도 곡선들을 도출하고 HAZUS 데이터베이스에 적용하였다. 이 연구 영역에 대한 HAZUS 활용 추정 결과는 부지 조건 및 구조물 종류에 따라 다양한 지진 피해와 손실 정도를 보였다. 본 사례 연구를 통해 해안시설 영역의 지진 피해 평가를 위한 HAZUS의 적용 가능성을 확인하였다.
바코드의 기하학적 특징과 레이블링을 이용하여 효율적으로 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 네 개의 라인 연산자(line operator)[8]를 이용하여 화소가 가지는 방향을 구한 후, 블록 별로 각 방향에 대한 화소의 누적 히스토그램(histogram)을 구한다. 히스토그램에서 최대값과 최소값의 차가 가장 큰 블록을 바코드 영역의 블록이라고 결정한다. 구해진 블록만을 이용하여 바코드의 중심을 지나가는 직선을 구할 수도 있지만 좀더 정확한 직선을 구하기 위해 바코드 영역에 있는 많은 블록들을 찾는다. 가장 큰 차 값을 이용하여 문턱값을 구하고 블록별로 히스토그램의 최대값과 최소값의 차가 문턱값보다 큰 블록을 바코드의 기하학적(a) 특징을 갖는 블록으로 분류함으로써 블록을 대상으로 영상을 이진화한다. 이진화 한 영상에 대해 레이블링(labeling)[8,9]을 행하여 바코드 영역의 후보 블록들을 결정한다. 후보 블록들의 화소를 이용하여 바코드의 기울기와 중심점을 바코드의 중심점을 구하여 바코드와 수직이고 바코드의 중심을 지나가는 직선을 그을 수 있으며 바코드를 검출 할 수 있다. 수직선이 지나갈 때 화소값을 순차적으로 획득함으로써 바코드가 가지고 있는 정보를 파악한다.
본 논문에서는 MPEG-4 와 같은 객체 및 내용 기반 영상 부호화에 활용될 수 있는 영상분할 알고리듬을 제안한다. 기존의 수학적 형태학(mathematical morphology)을 이용한 영상분할은 대개 과분할(over-segmentation)된 결과를 출력하는 경향이 있다. 이러한 과분할 문제 때문에 미소영역(small region)이나 비슷한 특성을 갖는 인접영역들을 서로 병합시켜야 하는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 기존 영상분할의 문제점을 해결하고자 화소단위가 아닌 블록단위의 마커추출을 이용한 영상분할을 제안한다. 즉, 블록단위로 영상을 분할함으로써 질감부분에 해당하는 영역들이 하나의 큰 영역으로 분할될 수 있도록 하고, 영상내 객체(Object)의 정확한 윤곽선(contour)을 찾기 위해 화소단위로 워터쉐드(watershed) 알고리듬을 적용한다. 결과적으로 본논문에서 제안하는 알고리듬을 기존의 수학적 형태학을 이용한 방법과 비교하여 질감영역에서 향상된 영상분할과 계산시간의 부담을 줄일 수 있다는 것을 실험을 통해 확인하였다.
정확한 움직임 추정 기술은 원본과 가장 유사한 영상의 복원에 효과적이고 압축률에도 중요한 영향을 미친다. 하지만 기존의 전역 탐색 (Full Search) 알고리듬과 Sum of Absolute Difference (SAD)라는 정합 오차 기준은 연산량이 높고 하드웨어 구현시 비효율적이다. 이를 보완하기 위한 1비트 변환 알고리듬은 움직임 벡터의 변화량을 0과 1의 연산으로 나타내는데, 이 알고리듬은 움직임이 많아 픽셀 값의 변화가 심한 블록의 변화량도 0과 1로만 표현한다. 그렇기 때문에 정확한 움직임이 반영되지 않고 그로 인해 낮은 Peak Siganl to Noise Ratio (PSNR)을 가져온다. 이 점을 개선하고자 본 논문에서는 참조블록들의 움직임 벡터를 파악하고 분류하여 선택적으로 움직임의 변화량이 큰 영역은 전역 탐색 알고리듬을, 움직임이 작거나 없는 영역은 1비트 연산을 수행하도록 하여 기존의 알고리듬과 비교하여 Peak Siganl to Noise Ratio (PSNR)측면에서 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
도메인 필터 및 레인지 필터, 이들 두개의 가우시안 필터에 의해 동작하는 양방향 필터 (bilateral filter)는 원 영상의 선예도 상승 및 노이즈 감소 특성을 가지는 비선형 필터이다. 본 논문은 적외선 소형 표적 탐지에 있어서 양방향 필터을 표적이 없는 경우의 배경을 예측하는 배경 예측기로 설계하고자 한다. 이를 위하여 양방향 필터의 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차는 배경 영역과 표적 영역 사이에서 적응적으로 가변되어야 한다. 제안한 양방향 필터는 국부 창 주위 블록에 대하여 그 평균값들의 분산 특성을 이용하여 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차를 적응적으로 가변시킨다. 또한 처리되는 화소에 대하여 주위 블록 평균값들의 분산값이 작을 경우 평탄 배경 및 표적 영역으로 분류하고, 그 분산값이 클수록 에지 영역으로 분류하여 양방향 필터 처리함으로써 배경 예측의 정확도를 향상시켰다. 이러한 필터 구조의 양방향 필터는 표적이 없는 경우의 배경을 예측하여 표적을 포함하는 원 영상과 표적이 없는 경우의 예측 배경과의 차를 이용하여 소형 표적을 검출할 수 있다. 실험 결과에서 제안한 양방향 필터를 이용한 방법이 기존의 방법들보다 표적 검출률이 우수함을 확인하였다.
점확산 함수(point spread function; PSF)의 정확한 추정은 복원결과가 원 영상에 얼마나 근접할 수 있는가를 결정한다는 점에서 영상처리의 중요한 연구 주제중의 하나가 된다. 본 논문에서는 PSF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하고, 이를 영상복원에 적용한 후 이를 기반으로 디지털 자동초점시스템을 제안한다. 초점불안전 열화시스템을 구현하기 위한 과정은 두 단계로 구성되어 있는데, 즉 입력 영상에서 에지분류를 통한 PSF 추정과, 이를 이용한 영상복원이다. 보다 구체적으로, 입력 영상에 특정 에지가 있는 임의의 크기의 블록을 선정해부면, 그 블록으로부터 자동으로 에지방향이 기저영상을 이용해서 구해지며 확산원의 크기를 추정하여 1차원 단위 계단응답과 영역을 구하여 평균한 후, 2차원 등방성 PSF를 추정한다. 마지막으로 추정된 PSF를 사용하여 복원을 수행함으로써 초점이 맞는 영상을 구한다.
본 논문에서는 원 영상의 영역 분류와 웨이브렛 변환을 이용하여 영상의 밝기 변화에 관계없이 영상 검색이 가능한 알고리즘을 제안하였다. 이러한 방식을 통해 영상 전체에 대해 검색이 수행되지 않고, 영역 분류 결과인 블록맵과 변환 대역에서의 분산값 등 매우 소량의 정보만을 저장하고 이를 기반으로 영상 검색이 수행되므로 매우 라르고 효과적인 검색이 가능함을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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