미디어와 기술 발달의 따른 매우 원본과 같은 복제 영상인 유사-복제 영상들이 원저자의 동의 없이 사용자간의 교환이 무방비로 유동되고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 새로운 영상 식별자를 제안한다. 제안된 영상 식별자는 특징점 기반이며, 그것의 주변 밝기 정보의 고유값 분해과정을 거쳐서 지역 기술자를 생성한다. 이 생성된 지역 기술자들을 원본 데이터베이스와 빠르게 검색하여 주어진 질의 영상과 관련된 원본을 찾는 시스템이다. 실험에서는 총 13 종류의 영상을 왜곡을 시행하였으며, 거리의 따른 임계값은 false-positive alarm 을 시행하여 결정하였다. 실험결과 매우 높은 정확률을 가지며, 영상으로부터 영상 식별자 추출 및 데이터에이스 검색속도 또한 매우 우수한 성능을 가진다.
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.
본 연구에서는 동일한 내용의 영상을 2D로 감상할 때와 3D로 감상할 때 함께 재생되는 음향이 어떻게 달라져야하는지를 확인하는 주관적 실험을 수행하고 그 결과를 고찰하였다. 먼저 음향 정보는 음원이 자체적으로 제공하는 정보인 음원의 거리와 방위각(즉 위치) 그리고 음원의 환경 혹은 장면(scene)이 제공하는 정보인 공간감으로 분리가 가능하므로 이에 맞게 동일 내용의 2D/3D 영상이 음원의 위치 선정에 미치는 영향 평가 실험과 동일한 내용의 2D/3D 장면이 음향 공간감에 주는 영향 평가 실험을 수행하였다. 첫 번째 실험 결과 3D 영상을 감상하는 경우 2D 영상을 감상할 때 보다 스크린을 기준으로 음원의 거리와 방위각을 확대하여 인지한다는 결과를 얻을 수 있었다. 이는 2D 영상용 소리보다 거리와 방위각이 큰 3D 영상용 소리를 만들어야 한다는 것을 의미한다. 또한 3D 영상용 소리는 3D 영상뿐만 아니라 2D 영상과도 잘 어울린다는 결과를 얻었다. 두 번째 실험 결과, 3D 영상을 감상하는 경우 2D 영상을 감상할 때 보다 잔향이 더 많은 소리를 선호함을 알 수 있었다. 이는 3D 영상을 감상할때 공간감이 강화되기 때문으로 해석된다. 본 연구의 결과는 기본적으로 2D 영상용 음향을 제작하던 음향엔지니어가 3D영상용 음향을 제작하는 데 활용할 수 있으며, 2D to 3D 음향을 자동으로 변형하는 연구의 기초가 될 것이다. 더 나아가서 본 연구의 결과를 기반으로 제한된 대역폭에서 2D 와 3D를 동시에 지원하는 방송 시스템을 설계하는데 적용해 본다면, 방송 데이터 규격은 스테레오 영상, 음원의 위치가 강조된 3D 음향과 공간감을 주는 잔향 정보로 구성하는 것이 적절하다고 할 수 있다.
본 논문은 돌산대교 모형 사장교에 하중을 주었을 때 발생되는 변위를 측정하기 위한 방법으로 디지털 영상처리 방법을 도입하여 실험을 하였다. 돌산대교 모형 사장교는 30:1로 축소한 경우로 길이 15.5m, 너비 400mm이다. 실험 방법은 영상처리 결과를 ANSYS 해석결과와 변위계 측정결과를 비교, 분석하여 영상처리 기법의 타당성을 검증하였다. 본 실험에 적용된 영상처리 기법은 상호상관 계수를 적용하였으며, 실험 조건은 100kgf 재하 하였을 때의 변위와 200kgf 재하 하였을 때의 변위를 측정하는 실험을 수행하였다. 분석 결과 하중이 추가적으로 증가하여 발생되는 변위가 커질수록 영상처리에 대한 신뢰성도 증가하는 것으로 나타났다. 즉, 하중이 100kgf에서 200kgf으로 증가할 때, ANSYS 결과대비 오차율이 31%에서 14%로 감소하였으며, 변위계 결과대비 오차율 역시 17%에서 4%로 감소하였다. 200kgf 재하시 14%, 4%의 차이를 보이고 있어, 영상처리 기법으로 충분히 변위를 측정할 수 있을 것으로 판단된다. 향후 연구로는 동영상 파일로 부터 고유진동수를 측정하는 방법에 대해서 연구하고자 한다.
본 논문은 즈비뉴 립친스키 영상에서 보여지는 알레고리와 실험적 표현기법을 연구하는 것을 목표로 하고 있다. 동시대의 예술에서 다양한 해석으로 부각되는 실험애니메이션의 현대적 특성을 분석하고 독특한 영상구조와 기법으로 실험애니메이션의 영역을 확장하고 있는 작품 탱고를 중심으로 알레고리 해석에 의한 이미지 차용을 연구 목적으로 한다. 따라서 본 연구에서는 알레고리를 통해 즈비뉴 립친스키 영상에서 나타나는 실험적 표현기법을 바탕으로 미니멀리즘의 대표적 표현경향인 '파편화'를 중심으로 즈비뉴 립친스키 영상에 나타나는 알레고리의 표현방식을 고찰하고자 한다.
본 연구에서는 미세 단층 영상을 이용하여 삭마 복합재료의 전산 모델링 및 해석을 수행하였다. 탄소/페놀릭(carbon/phenolic) 복합재료의 삭마 실험은 0.4MW 아크 가열 풍동을 이용하여 수행하였다. 미세 단층 촬영기(Micro-CT)로 삭마 실험 전후의 복합재료 시편을 촬영하여 이진화된 단층 영상을 생성하였다. 생성된 이진화 영상을 활용하여, 삭마 복합재료의 실제 미시 구조가 반영된 전산 모형을 개발하였다. 영상 기반 전산 모형은 시편 횡방향의 특정 영역의 영상을 적층하여 개발하였다. 전산 모형은 실험 전 시편 영상에서 1종, 실험 후 시편 영상에서 8종, 총 9종의 전산 모형을 개발하였다. 영상 기반 전산 모형을 통해 삭마에 의한 유효 물성을 예측하였으며, 기공도 증가에 따른 유효 물성 저하를 확인하였다.
본 논문에서는 영상의 내용을 나타내는 키워드를 이용하는 기존의 텍스트 기반 영상 검색과 영역 색상 정보를 이용한 내용 기반 영상 검색을 결합한 시스템을 구현함으로서, 보다 효과적인 영상 검색을 할 수 있도록 하였다. 영상의 크기는 입력된 원 영상을 사용하였으며, 색상 정보 추출에 있어 HSI 공간으로 변환하여 256개의 칼라로 양자화하였다. 보통의 정지 영상의 경우 대부분의 객체가 중앙에 있을 경우를 고려하여, 영상을 중앙 영역과 배경 영역으로 구분하고, 각각의 영역에서 두 개의 히스토그램을 생성한다. 중앙 영역과 배경영역의 히스토그램 인터섹션을 이용한 검색을 실험하였고, 영역색상과 기존의 키워드를 결합한 검색도 또한 실험하였다. 기존의 히스토그램 인터섹션의 경우 Precision/Recall이 0.34/0.60인데 비해 영역 색상 히스토그램을 인터섹션한 경우의 Precision/Recall은 0.69/0.76이고 키워드를 결합한 경우의 Precision/Recall은 0.92/0.80를 얻음으로써, 제안된 방식의 검색이 비교적 효율적임을 보였다.
본 연구에서는 위성영상으로부터 정사투영 영상을 제작하고, 지상의 기준점 측량을 GCP를 이용하여 실시하여 경도, 위도 고도의 참조좌표를 정확히 수집하였다. 1:5,000 지형도를 디지타이징하여 만들어진 등고선도를 DEM으로 변환하여 고도별 RGB영상으로 화면에 보여지도록 하고, 각각의 경우에 대하여 제작된 정사투영 영상에 중첩해 봄으로써 제작된 정사투영영상의 정확도를 점검하여 수치지형도를 대신할 수 있는 3차원 영상지도를 제작하였다. 대상지역의 입체지형분석을 위한 3차원 입체 영상지도를 제작과 더불어 DEM을 이용한 지형의 경사도 분석과 방향분석, 지형표고모델, 다방향 입체영상을 생성할 수 있도록 하였다. 장차 국토계획 및 건설분야에서의 지형분석과 각종 구조물의 배치 및 관리, 하천 수계의 분포에 대한 댐 건설 최적지 선정, 도로계획선에 따른 각 방향의 조감도 제작, 토지 피복분류에 의한 토지이용과 지역개발계획 등 지역환경을 종합적으로 진단해 볼 수 있는 활용방안을 도출할 수 있는 적용실험을 하였다.
유전자 프로그래밍은 프로그램 자동생성 도구이다. 문제를 해결하는 프로그램코드를 프로그래머가 직접 구현하는 것이 아니라, 적절한 초기값만을 입력하여 컴퓨터가 스스로 적합한 해를 찾아내도록 하는 방법이다. 유전자 프로그래밍은 생물의 진화개념에서 얻어진 여러 아이디어를 사용하여 최적화된 해를 찾아낸다. 본 논문에서는 세포영상인식 문제를 해결하기 위하여 유전자 프로그래밍을 사용하였다. 실험에 사용된 영상은 자궁경부세포진 영상이다. 여러 가지 종류와 상태의 세포들이 뒤섞여 있어 분석하기에 힘들다는 것이 이 영상의 특징이다. 주어진 문제는 샘플 영상이 암인가 아닌가를 판별하는 것이다. 유전자 프로그래밍을 적용하기 위하여 사용한 특징값들은 영상에서 찾을 수 있는 가장 단순한 대표값들과, 산술 및 논리연산자들이다. 실험결과 실제 인식기 제작에 바로 적용하기엔 무리가 있지만, 80%정도를 제대로 판별해 낼수 있었다. 인식률이 낮은 이유는 사용한 특징들이 영상의 정보를 잘 흡수하지 못했기 때문이라 여겨지고, 앞으로 지나치게 복잡하지 않으면서 여상의 특징을 잘 표현하는 특징값들을 찾는 것이 향후과제이다.
많은 비전 응용에서 카메라의 광축은 영상 평면과 직교한다는 가정을 한다. 그러나 가정아래 전통적인 왜곡 영상 보정 방법은 렌즈의 방사(radial) 왜곡과 이탈(decentering) 왜곡만을 고려하고 있다. 그러나 렌즈의 광축(optical axis)과 영상 켈리브레이션 평면이 직교하지 않을 경우는 평면 투명 변환과 카메라 자체의 렌즈 왜곡이 복합되어 나타나게 되므로 기존 방법만으로는 이러한 복합왜곡을 보정할 수 없다. 본 논문에서는 일방 방사왜곡 뿐만 나이라 평면 투명변환과 렌즈왜곡이 동시 존재하는 영상 시스템에서도 적용 가능한 왜곡 영상 자동 보정 방법을 제한한다. 제안한 복합 왜곡 모델은 평면 투명 변환 모델과 렌즈의 방사 왜곡 모델로부터 유도하고, 계수 추출 알고리듬은 비 선형 최소화 기법인 Levenberg-Marquart 방법에 기반을 둔다. 실험은 이상형 격자 영상에 임의 왜곡 계수를 적용한 영상과 WebCam 카메라의 실제 왜곡 영상을 가지고 실시하였고, 기존 방법과 제안한 방법의 보정율을 비교 평가하였다. 실험결과 제안한 방법은 렌즈 왜곡만 있는 경우에도 기존 방법보다 우수하였으며, 복합왜곡 환경에서도 97% 이상의 보정율로 아주 견고하게 적용 가능한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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