최근 IP 네트워크를 통한 유무선 통신 기술, 멀티미디어, 그리고 영상 처리 기술의 발전은 IPTV, VoIP와 같은 여러 형태의 서비스를 가능하게 하였다. 이러한 서비스들의 대부분은 실시간 동영상 및 음성 서비스를 바탕으로 하고 있으며 대용량의 대역폭뿐만 아니라 높은 수준의 서비스 품질을 요구한다. 이에 대한 대안으로 QoS 보장 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지는 가운데 아직까지 QoS 보장에 따른 실시간 영상 서비스 품질 변화에 대한 테스트 결과가 미흡하다. 본 논문에서는 QoS 보장에 따른 실시간 영상 서비스의 품질을 사용자 입장에서 객관적 화질 측정방법인 PSNR을 이용하여 측정하고 평가한다. 또한, 현재의 기반망인 IPv4망과 차세대 인터넷 프로토콜인 IPv6망을 고려하여 현실적으로 가장 높은 품질의 서비스를 제공할 수 있는 IP망의 QoS 보장을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 광각렌즈를 장착한 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 블록에 기반을 둔 영상처리 방법을 사용하여 움직임 정보를 추출한 후, 펜틸트줌 기능을 갖고 있는 카메라를 이용하여 이동하는 물체를 추적해 가는 실시간 이동물체 추적 시스템을 제안한다. 본 시스템은 입력되는 전체 영상 화면을 여러 개의 블록으로 나누어 처리함으로써 보다 빠른 연산 속도를 보이면서도 잡영에도 강하다는 특성을 가진다.
정보 엔트로피의 개념은 다양한 분야에서 폭넓게 응용되고 있다. 최근 영상처리 분야에서도 정보 엔트로피 개념을 응용한 기술들이 많이 개발되고 있다. 현대 산업에서 컴퓨터 비전 기술들의 중요성과 수요가 증가함에 따라, 영상처리 기술들이 현대 산업에 효율적으로 적용되기 위해서는 실시간 처리가 가능해야 한다. 영상의 엔트로피 값을 추출하는 것은 소프트웨어로는 계산량이 복잡해 실시간 처리가 어려우며 실시간 처리가 가능한 영상 엔트로피 필터의 하드웨어 구조는 제안된 적이 없다. 본 논문에서는 barrel shifter를 사용하여 실시간 처리가 가능한 히스토그램 기반 엔트로피 필터의 하드웨어 구조를 제안한다. 제안한 하드웨어는 Verilog HDL을 이용하여 설계하였고, Xilinx사의 xczu7ev-2ffvc1156을 Target device로 설정하여 FPGA 구현하였다. Xilinx Vivado 프로그램을 이용한 논리합성 결과 4K UHD의 고해상도 환경에서 최대 동작 주파수 750.751MHz를 가지며, 1초에 30장 이상의 영상을 처리하며 실시간 처리 기준을 만족함을 보인다.
최근 4K/8K 급 초고품질 콘텐츠의 서비스에 관심이 집중되는 만큼 스트리밍 서비스에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 하지만 단일 PC 성능의 한계로 인해 SW 기반 영상 처리에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 분산 처리를 통해 실시간 영상 처리가 가능하도록 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 영상 패킷 분석 및 분할, 분산 트랜스코딩, 패킷 통합 단계로 이루어지며 Hadoop 과 Spark 를 이용하여 실시간 분산 처리를 지원한다. 실험 결과는 초고품질 입력 영상($3840{\times}2160@60Hz$, YCbCr 4:2:2, 10-bit)에 대해 평균 74.47fps 의 트랜스코딩 속도를 보인다.
본 논문에서는 생산현장에서 생산하는 Lead Pin을 생산근로자의 시각으로 품질을 검사하는 방법을 개선하기 위하여, 영상처리 알고리즘을 사용하여 자동으로 품질의 정ㆍ오판별을 검사하기 위한 실시간 영상처리방법을 제안한다. 먼저 영상정보의 실시간 취득을 위하여 C.C.D와 영상취득기(Image frame grabber : DT3153)를 사용하여 초당 30프레임(30 Frame/second)으로 영상을 취득할 수 있는 실시간 영상취득시스템을 구성하였으며, 이를 사용하여 Lead Pin의 영상을 취득하여 Lead pin의 형상을 나타내는 형상프로파일의 영상처리 알고리즘을 사용하여 연구를 수행하였다. Lead Pin의 정품과 비정품을 평가하기 위해 숙련된 작업자에 의해 판별된 정품 100개, 비정품 100개, 전체 200개의 인식대상 물체를 판별한 수행결과 정품을 정품으로 인식하여 판별한 경우는 97%, 비정품을 비정품으로 판별한 경우는 95%로 전체 인식률은 96%의 인식결과를 나타내었으며, 전체 오분류률은 4%를 나타냄을 알 수 있었다.
본 논문을 통하여 개발된 시스템은 라인카메라를 사용하여 터널의 균열 영상을 획득하기 위하여 사용되는 시스템으로, 터널 내부의 균열 영상을 실시간으로 촬영하여 저장하는 시스템이다. 터널 영상은 의료영상과 같이 작은 손실에도 큰 영향을 미칠 수 있다. 이러한 요소 때문에 본 시스템에서는 CCD 방식의 라인 스캔 카메라를 이용하여 터널 영상을 촬영하며, 이를 저장 하는 방법에 있어서는 비손실 압축기법을 사용하였다. 비손실 압축 기법의 사용을 이용하여 영상을 저장하는 방식은 많은 데이터 저장공간을 필요로 한다. 이러한 문제점은 기술 개발의 놀라운 성장과 더불어 기존 테이프 기반의 방식에서 벗어나 로컬 하드디스크로 직접 저장하는 기법을 사용할 수 있게 되었다. 즉, 라인 카메라를 이용하는 기존 시스템의 경우에는 영상데이타를 실시간으로 저장할 수 없는 문제점 때문에 촬영 속도를 느리게 하면서 영상을 획득하였으며, 획득한 영상을 테이프로 저장하도록 설계되었다. 이에 반하여 본 시스템에서는 테이프를 대신하여 로컬 디스크를 사용하여, 대용량의 영상을 실시간으로 저장할 수 있는 시스템을 개발하였다. 예비실험을 통하여 나타난 결과에 따르면 본 논문을 통하여 개발된 시스템은 약 20Km 이상의 속도로 진행하는 열차에서 터널의 영상을 실시간으로 촬영하여 저장할 수 있음을 살펴볼 수 있었다.
영상 기반의 정밀한 내비게이션이나 증강현실을 구현하기 위해서 고정밀 영상 지오레퍼런싱의 실시간 수행이 필수적이다. 일반적으로 고정밀 영상 지오레퍼런싱은 일괄 번들 조정 알고리즘을 적용하여 성취될 수 있으나 처리시간으로 인해 후처리로만 가능하였다. 최근에 제안된 연속 번들 조정 알고리즘은 이와 유사한 정확도의 결과를 고속으로 산출하여 실시간 처리의 가능성을 열었다. 그러나 처리시간이 영상의 개수에 따라 점진적으로 증가하기 때문에 영상이 아주 많은 경우에 실시간 수행이 보장되지 못하는 한계가 있었다. 이러한 연속 번들 조정 알고리즘을 보완하여 본 연구는 실시간 처리를 위해 영상의 개수와 무관하게 처리시간을 항상 일정 범위로 한정시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 영상들 중에서 새롭게 취득된 영상과 통계적으로 관련성이 높은 영상들만 고려하기 때문에 처리시간을 일정 범위로 한정시키면서도 비교적 정확한 결과를 산출할 수 있다. 제안된 알고리즘을 1Hz로 취득된 영상에 적용한 결과, 평균적으로 영상을 취득할 때마다 0.02 초 이내의 처리시간을 소요하면서 기존의 일괄 번들 조정 알고리즘의 결과와 비교하여 지상점 좌표를 기준으로 ${\pm}5$ cm 이내의 정확도로 지오레퍼런싱을 수행할 수 있었다. 신뢰성 높은 고속의 영상 매칭 알고리즘과 결합된다면 스마트폰 또는 UAV 등으로 동영상을 취득하면서 함께 탑재된 위치/자세 센서의 성능을 보완하여 고정밀의 실시간 지오레퍼런싱이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 기존의 실시간 드론 영상 전송 방식의 전송 거리 한계 및 장애물 간섭 문제를 극복하기 위한 LTE 기반 실시간 영상 전송 드론 시스템을 제안하고 구현한다. 원격 LTE 드론 연결 및 영상 전송을 위한 Companion Computer (CC) 구축 및 개발과 유동 IP 를 가진 LTE 모듈의 원활한 연결을 위한 중계서버 구축과 취득한 영상을 통한 객체 탐지 및 추적 기능 개발을 목표로 한다. 개발 및 실험 결과에서는 구현한 LTE 영상전송 시스템을 통해 실시간 영상을 전달받고 GCS 를 통한 드론 조작이 원활하게 동작하는 것을 보여준다.
본 논문에서는 실시간 영상처리 라이브러리인 OpenCV와 YOLO를 활용하여 사용자가 횡단보도 보행 시 안전을 제공해 주는 시스템을 개발하였다. 객체 인식 알고리즘인 YOLOv4-tiny를 이용하여 Ubuntu 환경에서 구현하였다. 데이터 셋은 인도 보행 영상 데이터 셋을 이용하였고 하드웨어는 Jetson Nano를 이용하여 구현하였다. 신호등의 색에 따른 보행 가능 여부를 카메라를 이용하여 전방의 장애물을 음성신호를 이용하여 사용자에게 전달한다. 제안된 시스템은 횡단보도와 신호등, 자동차와 같은 도로 위의 객체들로 설계된 알고리즘을 이용해 다양한 곳에서 사용이 가능하여 활용도가 높을 것으로 예상된다.
윈도우 기반의 영상처리는 전체 영상처리 분야에 있어서 기본이 되는 분야이다. 이러한 윈도우 기반의 영상처리는 처리해야 할 데이터와 연산이 매우 많은 편이기 때문에 범용 컴퓨터 구조에서 소프트웨어 프로그램을 사용하여 윈도우 기반 영상처리에서 필요로 하는 모든 연산을 실시간으로 수행하기 힘들다. 본 논문에서는 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 사용하여 윈도우 기반 영상처리를 실시간으로 수행할 수 있는 병렬 하드웨어 구조를 제안하고자 한다. 또한 제안한 구조를 통해 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)을 이용하여 윈도우 기반의 영상처리 중 하나인 동적 문턱치화(dynamic thresholding) 회로와 국부 히스토그램 평활화(local histogram equalization) 회로를 설계하고 FPGA로 해당 회로를 구현할 것이다. 구현된 회로의 성능 측정도 다루어 진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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