본 논문에서는 열 영상 기반의 전력선 검출을 위한 효과적인 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법에서는 전력선이 가지고 있는 방향 특성을 이용하여 전처리과정을 통해 에지의 방향을 추출하고 이를 기반으로 허프 변환(hough transform)을 이용하여 전력선을 검출한다. 모의실험을 통하여 이러한 전력선 검출 방법 매우 유효한 방법임을 확인할 수 있었다.
일반적으로 송전용 전력선 및 절연체의 감시 및 유지 보수를 위한 한 방법으로서 유인 헬기를 이용하여 가시영상 및 적외선 열영상을 측정하고 이를 분석하는 방법이 이용되고 있다. 이러한 감시 및 유지보수 방법을 무인화하기 위해 항공 영상으로부터 전력선의 자동 추출에 대한 연구가 진행 되어 왔다. 본 논문에서는 열영상 기반의 전력선 영상에서 전력선을 효과적으로 검출하기 위해 Hough변환 및 전력선의 방향성을 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 얻어진 에지성분을 바탕으로 하프변환을 하고 방향성분을 분석하여 전력선의 분포특성을 얻고 이를 이용하여 전력선을 검출한다. 특히 얻어진 항공영상에서 전력선이 평행한 경우와 원근법에 의해 평행하지 않은 경우 모두 양호한 검출특성을 보인다. 모의실험을 통하여 이러한 전력선 검출 방법은 배경 영상의 복잡성과 항공영상의 전력선 방향에 무관하게 유효한 방법임을 확인할 수 있었다.
활성 윤곽선 모델은 스네이크 모델이라고도 하며 영상에서 물체의 경계를 검출하기위한 효과적인 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 윤곽선 문제와 효과적인 경계선 검출을 위해 다해상도 기반의 유전자 알고리즘을 이용한 활성 윤곽선 모델을 제안한다. 입력영상의 해상도를 영상 피마리드 기법으로 저해상도로 축소시키고 초기 윤곽선을 설정한다. 설정된 윤곽선상의 연속된 두 좌표를 유전인자로 선택하고, 유전 연산자를 적용하여 물체의 경계를 찾아간다. 경계가 검출된 저해상도 영상을 단계적으로 확대하여, 보간될 영역의 국부적 활성 윤곽선 에너지를 계산하여 최소 에너지를 갖는 위치에 새로운 윤곽선 좌표를 삽입하여 경계를 형성한다. 제안된 방법은 초기 윤곽선의 위치에 상관없이 경계선을 검출했으며, 형태가 복잡한 물체의 경우에도 효과적으로 경계선을 검출하고 계산 복잡도를 감소시켰다.
본 논문에서는 지문 영상 내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있도록 영상 전처리 과정에 방향성 중간 값 필터를 적용한 주름선 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 픽셀이 주름선 후보 영역에 해당하는지를 결정하여 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 주름선 검출의 성능 향상을 위해 후보 영역에 대한 방향성 중간값 필터를 적용하여 지문 영상을 향상시킨 다음, 후보 화소로 구성된 영상에서 후보 화소가 가지는 주름선 방향을 이용하여 영상의 분해 및 합성을 통해 주름선 영역을 검출한다.
과학로케트에 탑재되는 x-선 검출기에서 검출되는 2 kev 에서 10 kev 사이의 x-선 신호를 분석하여 데이터를 얻고, 전송하기 위한 피로를 설계하고 제작하였다. 신호처리회로의 전체적인 구성은 2 - 10 key의 x-선 에너지 및 event time을 측정하는 회로 및8-선 계수율을 측정하기 위한 카운터회로를 위주로 설계하였으며, x-선 event의 에너지가 측정에너지를 벗어나거나 상승시간이 긴 신호는 anti-coincidence 회로를 통하여 제거되고, 그 계수율이 기록되도록 설계 제작되었다. 또한 신호처리회로에서 얻은 데이터는 telemetry를 통하여 serial 형태로 전송되어야 하므로 8086 microprocessor를 이용하여 데이터를 획득하고 전송하도록 하였다. 따라서 본 실험에서 제작된 신호처리회로의 기능 및 특성에 대해 논하고자 한다.
본 논문에서는 복잡한 영상에서의 윤곽선 검출을 기존의 방법보다 더 명확하고 효율적으로 나타내기 위해서 K-means 군집화를 이용하였다. 제안하는 방법에는 세 가지 단계를 거친다. 첫 번째는 명암분포를 균일하게 하기 위하여 히스토그램 평활화를 사용한다. 두 번째는 거리에 기반을 둔 클러스터링 기법으로 기준점에서 가까운 곳의 데이터들을 하나의 군집으로 묶는 K-means 군집화를 사용하고 마지막으로 에지검출의 가장 대표적인 1차 미분 연산자인 소벨 마스크를 사용하여 윤곽선을 검출한다. 따라서 기존에 있던 윤곽선 검출보다 더 나은 결과로 명확하게 윤곽선을 검출 할 수 있음을 보인다.
지문인식 시스템이 높은 신뢰도를 가지기 위해서는, 정확한 특징 정보 검출이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 지문 영상내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있는 효율적인 주름선 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 각 화소에 대하여 1차원 방향성 slit을 적용한 다음 slit에 해당하는 화소의 평균 밝기 값과 분산을 이용하여, 화소가 주름선 후보 영역인지를 결정하고 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 후보 영역에 해당하는 화소의 주름선 방향에 의하여 8개의 영상으로 분해한 다음, 각 방향별 분해 영상에서 주름선 영역의 성질을 이용하여 주름선 클러스터를 검출한다. 마지막으로 각 방향별 분해 영상의 주름선 클러스터들을 합성함으로써 주름선 영역을 검출한다. 제안한 방법을 구현하고 실험한 결과 주름선 검출에서 높은 정확성을 나타내었다.
이 논문은 에지 검출을 위해 다른 컬러 영역사이의 테두리선을 삽입한 효과를 분석한다. 컬러코드를 인식하는 새로운 알고리즘을 제안하지는 않는다. RFID 방식을 보상하고, 디지털 카메라의 이용률이 높아져서 컬러코드에 대한 관심이 매우 증가하고 있다. 그러나 컬러의 왜곡이 심해지면 컬러코드의 확산을 저하시키게 된다. 왜곡된 컬러의 효과를 감소시키기위해서 영역내 화소 각각의 특성보다 각 영역 전체의 화소를 통계적으로 처리하는 방법이 바람직하다. 이 처리를 위해서 영상 영역화가 필요하다. 연결되지 않은 에지를 검출하기 위해 인접 컬러 영역사이에 2 화소 크기의 테두리선을 삽입한다. 테두리선은 흰색, 검은색 경계선이 사용된다. 2 종류의 테두리선이 삽입된 영상에 대한 에지 검출이 수행되고, 그 결과가 테두리선이 삽입되지 않은 에지 검출 결과와 비교한다. 검은 테두리선을 삽입한 결과는 지퍼효과에 의해 에지 검출 능력이 저하되고, 흰 테두리선을 삽입한 결과는 삽입하지 않은 경우보다 에지 검출 능력이 향상되었다.
본 논문에서는 스네이크 기반의 객체 윤곽선 검출 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 스네이크 에너지 함수의 제약으로 오목한 윤곽을 갖는 복잡한 모양의 객체에 대해서는 윤곽선 검출의 정확도가 떨어지고, 고정된 스네이크 포인트 수를 이용하기 때문에 효율적으로 객체 윤곽을 표현하는데 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 스네이크 포인트의 추가 및 제거를 통해 객체의 윤곽을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 크게 두 단계로 구성된다. 먼저, 제안하는 스네이크 모델로 초기 관심객체의 윤곽을 검출하고, 두번째 단계로 부족한 포인트는 추가하고 잉여 포인트는 제거하여 객체의 윤곽선을 잘 검출할 수 있게 한다. 제안한 방법은 복잡한 윤곽을 갖는 객체에 대해 윤곽선 검출이 기존의 방법보다 좋은 결과를 보이는 것을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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