본 논문에서는 이진 영상에서 일부 정보가 손실된 경우에 히스토그램을 분석하여 구간을 분할한 후, 오츠 이진화와 퍼지 이진화 기법을 적용하여 원 영상을 이진화 한 후에 홉필드 네트워크를 적용하여 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 그레이 영상에서 히스토그램을 분석하여 픽셀 값의 변화의 폭이 큰 부분들을 분석하여 구간들을 분할하고 변화의 폭이 큰 부분의 지점에 속하는 영역은 오츠 이진화 기법을 적용하여 이진화하고 그 외의 구간들은 퍼지 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화 한다. 그리고 이진화 된 영상을 홉필드 네트워크를 적용하여 학습한다. 실험 영상에 정보 손실이 발생한 영상을 대상으로 제안된 방법을 적용한 결과, 대부분의 정보 손실이 있는 영상에서 모두 복원되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 SIMD 명령어를 이용하여 H.264 복호화기의 역 정수 변환 과정과 역 양자화 과정을 고속으로 처리 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 고속 역 변환 방법을 ZERO 블록에 대하여 역 변환과 역 양자화 과정을 수행하지 않음으로써 속도 향상을 얻을 수 있다. 움직임이 적은 Akiyo 영상에서는 QP=0일 때 참조 코드(reference code)의 역 정수 변환과 역 양자화 과정에 비하여 7.52배, QP=24인 경우 8.1배의 속도 향상을 얻을 수 있다. 또한 움직임이 많은 Stefan 영상에 대해서는 QP=0일 때 고속 역 변환 방법이 참조 코드의 역 정수 변환과 역 양자화 과정에 비하여 6.7배. QP=36인 경우 7.83배의 속도 향상을 얻을 수 있다
본 논문에서는 2차원 바코드 영상을 위한 적응적 이진화 방법을 제안한다. 적응형 이진화 방법은 조명의 영향을 최소화하여 이진화를 수행하는 기술이다. 적응적 이진화 방법은 주로 문서 영상에 맞게 발전되어 왔다. 기존 방법들은 적응적 이진화에서 사용되는 박스에 대한 크기 설정 문제를 가지고 있다. 이 문제로 기존 방법들은 이차원 바코드 영상 인식에 적용하기에 부적절하다. 문제점을 극복하기 위해 먼저 박스크기와 기존 방법들의 문제점을 분석하고, 이를 기반으로 적분영상을 사용한 새로운 적응형 이진화 방법을 소개한다. 제안한 방법의 성능 입증을 위해 기존의 방법과 속도, 성능 비교 실험을 수행하였고 실험 결과는 기존 방법보다 우수함을 입증하였다.
문자 인식 및 영상 인식 분야의 대부분의 연구들은 이진영상(binary image)을 바탕으로 이루어진다. 하지만, 입력영상에서 보다 많은 정보를 얻기 위해 명도영상(grayscale image) 으로 입력받아 필요한 정보를 추출한후 이진영상으로 변환하여 처리하는 방법도 많이 사용되고 있다. 이런 경우, 명도영상으로부터의 보다 깨끗한 이진영상의 획득 여부는 시스템의 성능과도 밀접한 관계가 있다. 본 논문에서는 기존의 대부분의 이진화 방법과는 달리, 실제 이진화를 수행하기 이전에 여러 가지 필터링 기법을 사용하여 영상의 질을 개선시키는 영상개선기법을 사용한후, 기존의 이진화방법을 사용하여 명도영상을 이진화하는 방법을 제안하고자 한다. 영상의 질을 개선시키기 위해서 BM 필터링, 경게선 개선 필터링, Erosion필터링 방법을 사용하였으며 , 기존의 이진화방법으로는 전역적 이진화 방법중 하나로써 클래스간 분산을 이용한 Ostu 방법[1]을 사용하였다. 다양한 종류의 문서를 대상으로 실험하였는데 평가실험에 사용된 영상은 문서 특성에 따라 균일하지 않은 배경을 가진 영상, 순수하게 텍스트로만 구성된 영상, 선성분이 많으며 명도값이 다양하게 나타나는 영상, 텍스트와 선성분이 함께있는 영상 등 크게 4가지 부류로 구분하였고, 평가대상 영상에 대해 매개변수의 개수, 끊어진/잃어버린 /뭉게진 물체가 적은 정도, 실행속도, 매개변수 결정의 용이성, 잡영이 적은 정도를 평가기준으로 선정한 후, 정량적인 평가가 어려운 항목에 대해서는 9개의 등급으로 나누어 이진화 된 영상의 특성을 분석, 평가하였다.
2차원 의료 영상으로부터 3차원 모델을 재구성 하면 여러 의학 분야에 효과적으로 활용할 수 있다. 컬러 영상이나 MRI의 영상은 표면을 자동으로 식별하기 어렵기 때문에 구역화한 결과로 나오는 외곽선으로부터 표면을 재구성해야한다. 표면 재구성을 위한 기존의 삼각형화 알고리즘은 모델이 복잡할 경우 수행속도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 정합되는 부분과 나머지 부분을 따로 처리하는 기존 방법 대신에, 알맞은 위치에 연결간선들만 결정하여 연결한 후, 그 사이의 정점들을 연결하는 간단한 삼각형화 알고리즘으로 속도를 향상시키는 방법을 제안한다.
본 논문은 지역 부분영상을 이용한 실시간 CCTV결합 시스템에 고나한 연구로써 프레임에 관한 결합 인식방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존에 비해 결합속도를 줄이고 이에 따라 전체적인 인식률을 높이는 것을 목표로 하고 있다. 기존 방법인 SIFT알고리즘은 특허가 있고 처리속도가 늦기 때문에 본 논문에서 개선된 지역영상 재생성 방식을 이용하여 실질적으로 CCTV 처리속도에 맞추어 속도를 높였다. 논문은 지역화 이미지를 이용하여 인식률과 속도를 바탕으로 전체적인 시스템 구현과 함께 알고리즘을 소개하는 것으로 구성되어 있으며 실제 실험을 통한 성능을 비교 평가 하였다. 실시간으로 동작하는 CCTV에 적용시킴으로 각각의 화면이 아닌 Inline System으로 감시자의 신체적 피로를 줄이고 경제적인 효과를 볼 수 있고 일반 사용자들도 쉽게 사용할 수 있는 저비용 시스템을 구축하였다.
본 연구에서는 동영상정보의 암호화에 중점을 두어 보안성을 향상함으로써, 기존의 사용자인증 기법에 의존한 화상회의 시스템에 비해 기밀성과 무결성 측면이 강조된 실시간 동영상 암호화 기법을 적용한 화상회의 시스템을 구축하였다 송신자의 영상은 Vernam의 암호화 과정을 패킷 단위로 수신자에게 전송한다. 수신자는 전송되어진 영상을 받아서 합친 후 영상의 복호화과정과 압축 복원을 통해 영상을 출력할 수 있다. 이때, 암호화 및 복호화속도가 빠른 Vernam의 알고리즘을 사용함으로써 동영상의 실시간 암호화에 따른 전송속도지연 문제를 해결하였다. Vernam 알고리즘의 단순성 문제는 암호화 및 복호화에 사용되는 보안Key를Client와 Server간의 채널에서 이용할 Session Key를 RSA 알고리즘을 이용함으로써 해결하고자 하였다.
본 논문에서는 칼라 정보 기반 영상 검색에서 양자화 과정을 거치면서 나타나는 문제점의 해결 방안으로 ART2 신경회로망을 이용한 양자화 방법을 제시한다. 영상을 양자화하면 비슷한 칼라를 가진 픽셀이 다른 칼라로 나누어지는 경우가 발생하여 영상 검색 성능을 떨어뜨린다. 따라서 본 논문에서는 양자화를 하기 전에 ART2 신경회로망을 이용하여 영상에 존재하는 여러 칼라들을 클러스터링하여 같은 클러스터 속한 비슷한 칼라의 픽셀들은 같은 칼라로 양자화되도록 하였다. 실험에서 영상 검색에 제안한 방법을 적용하였을 때, 검색의 성능 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 초음파를 이용한 단층촬영(ultrasound computed tomography, UCT)을 위해 사용되는 영상 복원 방식에서 실제 사용되는 초음파 트랜스듀서의 조합에 따른 영항을 다루었다. 촬영 대상의 속도 분포를 구하기 위해서 라돈 변환(radon transform)을 사용하였으며, 음향 임피던스의 영상화를 위하여, 시간지연(delay and sum)방식을 사용하였다. 음향 임피던스 영상의 경우 속도 분포 영상에 의해 보정하여 더 정확한 영상을 복원하였다. 매질의 특성에 따른 감쇠, 굴절 및 반사를 고려한 초음파 시뮬레이터로 128개의 환형 트랜스듀서 어레이를 구현하였으며, 5 MHz의 중심주파수로, 5 cm의 인체조직 영상을 구현하였다. 실제 구현을 위한 최적의 트랜스듀서 조합을 찾기 위해, 점 진원(point source), 평면 트랜스듀서(flat transducer), 집속 트랜스듀서(focused transducer)를 이용해서 속도 분포에 대한 영상과 음향 임피던스 영상을 구현하여 비교하였다. 또한 시뮬레이션 상에서는 송신 및 수신 트랜스듀서가 모두 점 트랜스듀서인 경우가 가장 좋은 결과를 보여주었으나, 실제 구현을 고려하면 송신은 평면 트랜스듀서가 수신은 점 트랜스듀서로 하는 조합이 가장 현실적으로 좋은 결과를 보여준다.
광선추적기법은 사진과 같은 고해상도의 영상을 만들어내는 렌더링 기법중의 하나이다. 이 기법은 이미지를 합성하는데 많은 양의 계산 시간을 필요로 한다. 병렬처리 기법이 광선추적에 계산양의 처리 기간을 감소하기 위하여 사용될 수 있다. 본 논문에서는 병렬 광선추적 기법을 MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 IBM Supercomputer 상에서 노드의 개수의 증가에 따른 속도 향상과 노드간에 전달되는 메시지의 크기에 따른 성능 향상을 실험하였다. 본 논문에서 실험한 병렬 광선 추적 기법으로 IBM SP 시스템 상에서 다양한 영상을 생성하였다. 영상은 분할가능하고 노드에 분배할 수 있기 때문에 병렬화 범주에 들 수 있으며 부하균형을 맞출 수 있다. 실험에서 프로세서수의 증가에 따른 이상적인 속도향상률(Speed-up rate)을 15개의 프로세서를 사용하여 얻을 수 있었다. 광선을 추적하여 영상을 합성해 낼 때 표현하고자 하는 영상이 단순한 객체로 이루어져 있다면 각 노드에 분산해줘야 할 작업의 크기는 복잡한 객체들로 구성된 영상보다 클 때 더 놓은 성능을 나타내었다. 분산작업의 크기가 작아 상대적으로 통신횟수가 증가할 때 렌더링시 효율저하를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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