본 논문에서는 다양한 영상에서 객체들의 정보 손실을 최소화한 상태에서 영상을 이진화하기 위해 ${\alpha}-cut$을 동적으로 설정하는 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 소속 함수의 구간을 설정한다. 그리고 소속 함수에서 소속도를 구한 후, 영상을 이진화 하기 위해 최대 밝기 값에서 중간 밝기 값을 나눈 값을 ${\alpha}-cut$값으로 설정한 후에 구간 임계치를 이용하여 영상을 이진화 한다. 제안된 퍼지 이진화 방법의 효율성을 확인하기 위해 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 객체와 배경 사이의 명암도가 한쪽에 치우친 분포를 가진 영상과 넓게 분포된 영상에서 모두 객체들의 정보의 손실이 적은 상태에서 이진화되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 베이시안 초해상도 영상처리시 저해상도 영상들을 고해상도 격자에 맞게 정합해서 업샘플링(upsampling)을 하는 새로운 방식에 대해 제안한다. 제안하는 업샘플링 방식은 각 장을 따로 보간하는 방식과 달리 여러 저해상도 영상의 고주파 정보가 고해상도 영상 격자의 모든 위치에 적절히 영향을 미칠 수 있도록 여러 장의 저해상도 영상의 고주파 정보를 함께 사용하여 보간한다. 보간하는 방법은 B-스플라인 (B-Spline) 기반 비정규 리샘플링(non-uniform resampling)을 기반으로 초해상도 영상처리에 맞도록 적용한다. 실험결과를 통해 일반적으로 적용되는 0-삽입(zero-padding) 업샘플링 방식과 쌍일차 보간법(bilinear interpolation) 등을 적용할 때의 효과를 살펴보고, 제안하는 방식이 일반적인 방식을 사용하는 것에 비해 정량적, 정성적으로 고해상도 정보를 더 정확히 생성해내는 것을 확인한다.
본 논문에서는 실사 영상 기반으로 3D 영상을 생성하기 위하여 효율적으로 다시점 영상을 획득하는 시스템을 제안한다. 기존의 시스템은 대부분 다수의 카메라를 이용하여 다시점 영상을 획득하는 구조이다. 이 경우 각 카메라 간의 정합(calibration)을 수행해야 할 뿐만 아니라 스테레오 매칭을 통해 깊이 정보를 추출하는 과정이 필요하다. 제안하는 시스템에서는 카메라는 고정시킨 상태에서 촬영하고자 하는 객체를 턴테이블 위에 놓고 회전시키면서 촬영한다. 카메라는 Microsoft에서 출시한 컬러 정보와 깊이 정보를 동시에 얻을 수 있는 키넥트(Kinect) v2를 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 시스템이 기존 시스템보다 다시점 영상을 효율적으로 생성하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다층구조물에 대한 토모그라픽 영상을 복원하기 위해 기존의 SLAM 시스템에 쿼드러쳐 검출기와 시료회전장치를 부가하여 STAM 시스템을 구성하고 BFP 알 고리즘을 이용하여 영상복원 프로그램을 개발하였다. 본 실험에서는 시료로서 알루미늄을 사용하여 2개 층이 서로 다른 패턴을 갖는 불균질 층을 만들고 그 사이를 물로써 채워진 다 층구조물을 구성하였으며 또한 불균질 층 간격을 각각 8λ, 10λ 그리고 12λ가 되도록 제 작하였다. 이들 시료는 STAM 시스템에서 4중 프로젝션(0°, 90°, 180°, 270°)시켜 토모 그라픽 데이터를 획득하고 이를 영상처리하여 토모그라픽 영상을 복원하였다. 영상분석 결 과, 본 STAM 시스템은 4중 프로젝션시 12λ의 불균질 층 간격에서 높은 분해능의 토모그 라픽 영상을 얻을 수 있었고 각 층에 대한 위치를 결정할 수 있었다.
표면영상유속계(SIV, Surface Image Velcimetry)는 수표면의 영상분석을 통해 유속을 측정하는 도구이다. SIV는 하천의 유속을 매우 간편하게 측정할 수 있기 때문에, 야외 실험이나 하천의 유속 측정에 매우 유용한 장비이다. 그러나, SIV를 이용하여 유량을 산정하고자 할 경우, 하천 표면의 평면 측량 자료와 하천의 단면 측량 자료가 반드시 필요하다. 그러나, 측량 작업 특히 강우 중의 측량 작업은 매우 번거롭기 때문에, SIV의 간편성과 유용성에도 불구하고, 이용자들로 하여금 SIV를 쉽게 이용하기 어렵다는 그릇된 인식을 줄 수 있다. 만일 번거로운 측량을 거치지 않고도 효율적이고 간편하게 하천의 평면을 추정할 수 있다면, SIV를 마치 일반적인 프로펠러 유속계처럼 쉽게 이용할 수 있을 것이며, 그 적용성도 크게 증진될 것이다. 본 연구는 카메라 영상 모형을 유도하는 것이다. 이 카메라 모형을 이용하여 번거로운 측량 작업이 없이 평면의 좌표점을 추정할 수 있게 되며, 유속장 측정을 자동화할 수 있을 것이다. 이를 위하여 평면 좌표와 참조점을 관련짓는 사영 변환과 회전 변환 등 사진 측정 기법을 도입하였다.
디지털 기술의 발전과 더불어 방대한 양의 영상데이터가 발생되어 데이터베이스화되고 있으며, 이러한 데이터베이스 상에서의 효율적인 데이터 검색은 중요한 문제가 되었다. 현재 영상의 색상, 형태 및 질감 특성 등을 사용하는 다양한 영상 검색 기법들이 제안되고 있으며 본 연구에서는 영상의 특징 정보로서 질감 특성인 Gabor 웨이블릿 특징을 이용한 검색 기술을 제안하고자 한다. 기존의 Gabor 웨이블릿 특징을 이용한 방법은 영상의 회전에 대해 동작하지 못하는 단점을 가지고 있으며 본 연구에서는 웨이블릿 필터를 수정함으로써 이러한 문제를 해결하고자 한다. 트레이드마크 영상 데이터베이스 상에서 회전 문제 등을 포함한 다양한 검색 실험을 수행함으로써 기존의 검색 방법들과 제안한 방법을 비교 평가하고자 한다.
오늘날 개인용 컴퓨터의 성능 향상에 따른 고속 영상처리기용 VGA Card 의 고속화에 따라 영상신호 케이블을 통한 광대역 방사 전자파의 증가를 억제하고 , 전자파 내성시험 중 정전기 내성(IEC1000-4-2)을 갖는 영상 신호용 케이블 컨넥터의 개발에 있어 체계적인 대책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 픽셀수에 따른 영상신호의 주파수 대역폭을 측정하여 영상처리에 장해를 주지 않는 범위에서 차단하고져 하는 주파수 대역을 정한 후, 기존 케이블의 특성임피던스를 주파수별로 구함과 동시에 일반적으로 케이블에 취부시켜 사용하고 있는 경제적인 대책에 목적을 두었으며, 기존의 케이블의 특성을 개선하기 위해 삽입되었던 대형 페라이트 비드를 소형화시켜 설계, 제작하여 영상품질을 저하시키지 않는 케이블 커넥터의 성능 평가를 실험으로 입증했다.
영상 이해는 컴퓨터 비전의 가장 높은 수준의 처리 기법이다. 영상을 이해하기 위해서는 위치 정보, 물체 존재정보와 같은 기본 컨텍스트들을 추출하는 것이 중요하다. 그러나 실내 환경의 영상 정보는 카메라의 흔들림이나 각도, 빛의 상태에 따라 불확실해지기 때문에 이러한 불확실함에 강인한 영상 인식 기법이 필요하다. 동적 베이지안 네트워크(DBN)는 이러한 불확실한 정보의 처리에 강인하며 장소와 물체의 관계등 고수준의 컨텍스트를 모델링하는데 좋은 성능을 보이는 확률 모델이다. 또한 DBN은 이전 상태를 추론에 활용할 수 있으므로 장소 인식과 같은 컨텍스트의 추출에 좋다. 본 연구에서는 불확실한 실내 환경 영상으로부터 영상 전처리를 통해 특징값을 추출하고, 회전이나 크기 변화에 강인한 물체인식기법인 크기불변 특징 변환기법(SIFT)을 이용하여 물체 존재정보를 추출하여 고수준 컨텍스트가 모델링된 DBN 추론으로 장소 및 물체를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 대학 실내 환경에서의 실험으로 DBN을 이용한 영상 인식기법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문은 정지 화상에 대한 CBIR(Content-Based Image Retrieval)방법 중 칼라 특성을 이용해서 영상 내 공간 정보를 충분하게 표현할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 칼라 특성을 이용한 CBIR은 영상 내 공간정보를 충분하게 표현하지 못하는 단점을 지니고 있다. 이에 기존 논문에서는 인위적으로 영상을 여러 개로 분할하는 방법 등으로 공간정보를 표현하고자 하였지만 특징벡터의 수가 급격히 늘어남에 따라 검색효율이 저하된다는 단점을 가지고있다. 본 논문에서는 기존의 방법을 칼라 오브젝트의 추출 방법에 따라 1차와 2차 관계에 의한 방법으로 분류하고, 이동, 회전 특히 크기 변화(축소, 확대)에 탁월한 성능을 보이는 칼라 오브젝트의 3차 관계를 이용한 방법을 소개한다. 주어진 영상으로부터 양자화된 24개의 버킷을 생성해서 각 버킷 내의 칼라에 대한 색의 표준 편차로 색의 분산 정도틀 나타내고, 히스토그램의 빈도수가 높은 세 개 버킷의 평균 칼라 위치를 계산해서 그들의 상호 각도를 추출하여 영상의 특징 벡터로 사용한을 제안하였다. 실험결과 기존 방법보다 특히 영상의 크기 변화에 대해 좋은 결과를 얻을 수 있었으며, 계산량도 적어 효율적임을 보여 주었다.
우편물을 배달하기 위해서 집배원은 오전 시간의 대부분을 이용하여 배달 경로에 따라 우편물을 정렬한다. 우리나라의 자동화 시스템은 순로구분의 전단계까지만 수행하는데 그치고 있으나 외국의 순로 구분 자동화 시스템은 바코드나 사용자 태그를 이용하여 순로구분을 수행한다. 본 논문에서는 영상 기반특징과 인식 기반 특징인 Virtual ID 사용을 위한 우편 영상 검증의 과정으로 처리 속도를 향상 시킬 수 있도록 유사한 영상 혹은 동일 DM 발송 우편 영상을 추출해 내는 2가지 방법을 제안한다. 첫째는 영상 기반 특징을 추출하여 신경망을 사용하고, 두 번째는 우편 영상의 문자열의 Bound Box를 추출하여 이들의 겹침정도를 이용하여 유사성을 판별한다. 실험을 통해 제안한 두가지 방법이 유용함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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