본 논문에서는 FPGA를 기반으로 Camera Link (Medium)를 제공하는 PCB 패턴 검출 시스템을 구현하였다. 시스템 구현을 위해 비전 라이브러리를 IP로 구현하여 고속으로 패턴 매칭을 할 수 있도록 하였다. 구현된 IP는 영상입력용 카메라링크 IP, 히스토그램 IP, VGA 제어 IP, 수직투영 IP 및 수평투영 IP가 있다. 디지털 카메라에서 고속으로 전송되는 영상을 처리하기 위해 Xilinx사의 Virtex-5 계열의 FPGA 칩을 사용하였다. 그래버 시스템 구현을 위해 RISC 구조의 CPU인 MicroBlaze를 사용하였으며, PC와의 연동을 위해 PCI Express를 사용하였으며, 영상의 처리결과는 컴퓨터의 모니터와 7인치 LCD에 표현하였다.
본 논문은 연속적인 영상에서 움직임을 추적하는데 있어서 웨이브릿(Wavelets)과 투영(Projection)을 사용하여 물체의 움직임을 추적하는 기법을 제안한다. 움직임을 추적하는 방법중 웨이브릿을 이용한 방법으로는 하나의 영상에서 물체의 특징을 찾는데 2차 웨이브릿 변환이 사용되고 있으며 연속적인 영상에 대한 분석에서 시간에 대한 또 하나의 변환을 해 줌으로써 움직이는 물체의 정보를 얻어낼 수 있다. 3차 웨이브릿에서 유도된 데이터를 가지고 수평에 민감한 데이터는 X축으로 투영을, 수직에 민감한 데이터는 Y축으로 투영을 하여 물체를 영역화한 후 추적함으로써 실시간으로 물체를 추적한다. 특히 서로 다른 방향으로 민감성을 보여주는 웨이브릿 계수들은 움직이는 물체를 더욱 정확하게 영역화 하는데 많은 도움을 준다. 물체가 깊이 방향으로 움직여도 투영된 데이터로 영역화(Segmentation)한 데이터의 크기를 가지고 쉽게 분석된다. 본 논문에서 제시한 3차 웨이브릿과 투영 기법을 이용한 조합으로 분석된 실험 결과와 앞으로의 과제가 마지막 부분에 서술되었다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 피부색 분할과 소벨 마스크를 이용한 얼굴 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 YCbCr색공간에서 Cb와 Cr성분을 이용하여 피부색 분할을 한 후에 형태학적 필터링과 레이블링을 통해 얼굴 후보 영역을 분리한다. 분리된 각 후보 영역에 대해 휘도 성분 Y에서 소벨 마스크의 수직 연산자를 적용한 후에 수평 투영을 통해 나타난 최대값을 눈의 위치로 검출해낸다. 비슷하게 얼굴의 지형적인 특징과 소벨 마스크의 수평 연산자를 적용하여 계산된 수평 투영의 최대값에 따라 턱 부분을 검출한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 기존의 방법보다 얼굴 영역을 정확하게 분리할 수 있음을 보인다.
화질 평가는 원영상과 열화된 영상 간의 차이를 측정함으로써, 열화된 영상의 화질이 좋고 나쁨을 판단하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 열화된 영상의 화질 평가를 위해, 원영상과 열화된 영상 전체를 비교하는 것 대신, 원영상과 열화된 영상, 각각의 특징으로 에지 투영을 이용하는 방법을 제안하였다. 여기서 에지 투영은 에지 맵에서 수직, 수평 방향으로 투영시킴으로써 얻을 수 있다. 에지 투영 시 수직, 수평 방향에 대한 그래디언트 크기를 고려함으로써, 보다 나은 화질 평가 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 탁월함을 기존의 화질 평가 방법인 structural similarity(SSIM), edge peak signal-to-noise ratio(EPSNR), 그리고 edge histogram descriptor(EHD) 방법과 비교 실험을 통해 보였다.
본 논문에서는 영상 내에 존재하는 객체영역의 컬러비와 모멘트를 이용한 영상검색을 제안한다. 객체는 영상의 중심에 위치한다는 가설 하에 미리 정의한 중심영역의 우세컬러를 기반으로 수평-수직 투영을 이용하여 객체영역과 배경영역을 분할함으로써 최적의 공간정보를 획득한다. 또한 영상 내 객체의 회전 및 크기에 불변한 특성을 가지기 위해 컬러비와 모멘트를 특징정보로 이용하며 유사성 측정은 컬러 히스토그램의 구간별 연관성을 고려하기 위해 변형된 히스토그램 인터섹션을 이용한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 영역분할에 의한 방법보다 효율적인 결과를 보였다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 색상과 에지 정보를 이용한 얼굴 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색공간에서 Cb와 Cr성분을 이용하여 피부색 분할을 한 후에 형태학적 필터링과 레이블링을 통해 얼굴 후보 영역을 분리한다. 분리된 각 후보 영역에 대해 휘도 성분 Y에서 소벨 마스크의 수직 연산자를 적용한 후에 수평 투영을 통해 나타난 최대값을 눈의 위치로 검출해낸다. 비슷하게 얼굴의 지형적인 특징과 소벨 마스크의 수평 연산자를 적용하여 계산된 수평 투영의 최대값에 따라 턱 부분을 검출한다. 실험 결과, 기존의 연구와 검출율을 비슷하면서도 턱의 위치를 검출함으로써 목 부분이 얼굴 영역에 포함되는 것을 방지할 수 있음을 볼 수 있다.
목적: 본 연구는 조제 가공된 안경의 광학적 중심간 거리와 동공간거리의 일치여부를 알아보고, 안경의 광학적 중심높이와 OH의 일치여부를 분석하여 수평, 수직 차이에 의한 유발 프리즘을 검사하고자 하였다. 방법: 평균 나이21.56세의 96명(192안)을 대상으로 동공거리계(DONGYANG PD-85, Korea)로 동공간거리를 측정하였고, 안경의 광학적 중심간 거리는 투영식 정점 굴절력계(TOPCON CL-200, Japan)로 측정하였다. OH는 펜라이트와 PD자를 이용하여 측정하였다. 마지막으로 현재 착용하고 있는 안경의 착용기간을 조사하였다. 결과: 동공거리계로 측정한 동공간 거리와 투영식 정점 굴절력계로 측정한 안경렌즈의 광학적 중심간 거리는 78.1%(150안)에서 일치하지 않았고, 62.5%(60명)에서 기저내방으로 안경이 조제되었으며, 이 중 58.3%(56명)가 허용오차 범위 외에 있었다. 조제 가공된 안경과 피검사자의 OH를 비교한 결과 수직 유발 프리즘은 단 8명(8.3%)에서만이 유발되지 않았으며, 79명(82.3%)이 1 이상의 프리즘이 유발되었다. 조제후 7개월이 지난 경우에는 통계적인 차이는 없었으나 수직 OH의 차이가 더 컸다. 결론: 안경 착용자에게 양안 시기능을 보다 좋고 편안하게 향상시켜주기 위하여 PD와 OH 측정 및 조제에 더욱 정확성을 기울여야 할 것이다. 정확한 조제 및 가공과 함께 안경원의 정기방문 또한 필요할 것이다.
본 논문은 시각 장애인을 위해 양면 인쇄된 점자를 스캐너를 통해서 읽어 들인 후, 영상 내의 잡음과 같은 미세 정보를 제거하는 전처리과정을 거친다 스캔한 영상을 임계값을 이용한 클리핑으로 이진영상을 만든 후 영상의 특징을 추출한다. 추출된 특징은 점자의 앞면과 뒷면으로 분류할 수 있다. 점자 앞면의 특징이 아래반원으로 나타나며 이러한 특징을 이용한 검출필터를 만들어 점자의 앞면만을 추출해낸다. 영상을 각각 수직방향, 수평방향으로 투영시켜 점자영상 분할을 위한 거리를 계산, 자간격과 줄간격을 구해 ½되는 지점에 선을 그어 분할한다. 분할된 점자 형태소를 낱자로 인식한다.
고해상도 위성영상으로부터 건물, 도로 등의 인공지물의 정보를 추출하기 위한 연구들이 현재 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구들의 경우, 위성영상에서 3차원 건물정보를 추출하기 위해서는 영상과 별도의 기준점을 필요로 하며, 영상에서의 측정값을 3차원 정보로 변환하기 위해서는 센서모델링의 과정을 거쳐야 했다. 이 연구에서는 단안식 (Monoscopic)영상으로부터 이러한 복잡한 과정을 거치지 않고 직접 건물의 3차원 정보를 추출하는 기술개발에 대하여 소개한다. 제안하는 방식은 단안식 영상에서 영상의 방위각 및 촬영지역에서의 태양과 카메라의 방위각 및 고도각을 이용하여 건물의 높이가 주어졌을 때 이에 따르는 건물 수직선과 건물 그림자를 영상에 투영시키는 과정을 반복함으로써 투영된 건물 그림자가 실제 영상에서 관측되는 건물의 그림자와 일치될 대의 건물의 높이 값을 구하고 건물 지붕 외각선을 구해진 건물의 높이 값에 따르는 건물 수식선 만큼 수평 이동하여 건물의 위치를 구하게 된다. 실제 대전지역을 촬영한 IKONS 영상을 이용하여 실험한 결과 이와 같은 방법으로 취득 된 건물 높이값이 약 1m 내외의 정확도를 가지는 것을 나타났다.
얼굴의 중요한 특징부분을 잘 나타내는 깊이 에지 정보를 사용하면 표정과 조명변화로 인한 얼굴 픽셀의 밝기 값 변화에 대해 강인한 특징벡터를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 깊이 에지(depth edge)를 이용한 새로운 특징벡터를 제안하고 그 유용성에 대하여 실험하였다. 새롭게 제안한 특징벡터는 얼굴의 깊이 에지 영상을 수평과 수직 방향으로 투영하여 얻어지는 에지 강도 히스토그램을 이용하기 때문에 얼굴의 움직임으로 인한 변형에 영향을 받지 않는다. 또한, 실시간 검출과 인식이 매우 용이하다. 제안한 깊이 에지 기반 특징벡터와 백색광 영상의 픽셀 값 기반 특징벡터에 대해 부공간 투영기반의 얼굴인식 알고리즘을 적용하여 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과, 얼굴의 깊이 에지에 기반한 얼굴인식이 기존의 백색광만을 이용한 방법에 비해 높은 인식성능을 보였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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