본 연구는 얼굴 성형을 시뮬레이션하거나 성형 상담 자료로 활용할 목적으로 한 쌍의 제어점을 이용한 쌍선형 워핑 및 쌍선형 보간에 의한 성형 시스템에 관한 것이다. 우선, 주어진 영상을 대상으로 제어점을 설정하고, 이 제어점을 이용하여 워핑 영역을 결정한다. 그리고, 이 워핑 영역은 제어 점을 한 꼭지점으로 하는 4개의 부분 영역으로 나눈다. 그런 후, 4개의 부분 영역 각각에 대한 역방향 사상의 워핑 계수를 구한다. 결과 영상의 부분 영역에 있는 모든 화소 위치에 대하여 대응하는 워핑 계수를 적용하여 원 영상에서 대응되는 화소 위치를 구한다. 이 위치에 최인접하는 네 화소값을 이용하여 쌍선형 보간에 의해 결과 영상의 화소에 대한 화소값을 구한다. 이와 같은 방식으로 4개의 부분 영역에 대하여 동일하게 처리함으로써 성형 효과를 얻게 된다. 실험 결과, 워핑 영역의 경계에서 끊김이 없는 자연스런 성형 효과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 불균등 대비 영상에서 국소 영역별 대비개선과 문턱치 평면의 쌍선형 보간을 이용한 효과적인 적응 이진화 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저 영상을 국소 영역으로 나누고, 영역별로 흐리거나 대비가 낮은 부분의 명도차를 증대시켜 전체적으로 대비를 개선한 후, 대비 개선된 국소 영역별 명도 분포로부터 해당 영역의 최적 문턱치를 구하였다. 국소 영역간에 이웃하는 문턱치들을 쌍선형 보간하여 전역적으로 영역별 문턱치들간의 불연속성을 없앰으로써 불균등 대비 영상에 대해서도 관심 영역이나 문자 부분에서의 불연속을 줄이도록 하였다. 불균등 대비를 갖는 일반문서 및 PCB나 웨이퍼상의 문자 영상을 제안한 방법과 기존 방법으로 이진화한 영상들로부터 문자들을 추출하고, 동일 조건하에서 같은 역전파 신경회로망으로 인식 실험하여 제안한 방법의 실효성을 확인하였다.
Talarirach 뇌지도(atlas)는 서로 수직인 두정방향(coronal), 시상봉합방향(sagittal), 축방향(axial)의 3세트 슬라이스들로 구성되어 있으며, 뇌기능 질환진단 및 병인 분석에서 표준 뇌지도로서 그 중요성이 부각되고 있다. 특히 컴퓨터상에서 이들로부터 얻어진 3차원 디지털 볼륨 데이터는 처리결과의 가시화와 정량적 분석에서 그 응용범위가 크다. 본 노문은 Talairach 뇌지도의 3차원 볼륨 데이터 재구성에서 쌍선형(bi-linear) 보간법의 적용 방법과 삼평면(tri-planar)보간법을 제안하고, Talairach 뇌지도 편집기를 제작하여 볼륨 데이터 재구성의 문제점을 고찰하였다. 쌍선형 보간법과 뇌지도에 적용은 1세트의 슬라이스에 대하여 하나씩의 밝기값만 고려하였으며, 삼평면 보간법은 서로 수직인 3방향의 슬라이스의 노구조물 정보를 동시에 이용하였다. Talairach 뇌지도 편집기는 3방향의 슬라이스를 동일 좌표계에 동시에 시각화하여 편집할 수 있도록 하였다. 뇌지도 편집기를 이용하여 Talairach 뇌지도의 3방향의 슬라이스간의 뇌구조물의 부합이 다름을 보여줌으로써 볼륨 재구성의 문제점을 밝혔다.
The Z-map model which is quite similar to the non-parametric patch is widely used to describe the shape of a surface because of its simplicity. Despite the inherent advantage of z-map model. it has drawbacks that there exists difficulty in expressing the vertical walls and its related contact treatment method. In the region of vertical walls, there is a convergence problem in searching the contact point. In this study a contact point finding scheme is presented, based on the z value of the z-map model on the sheet normal direction. To show the utility of this scheme a compared with the experimental results. The effects of the Z-map grid distances and the interpolations of the inside Z-map value are also discussed.
최근 CCTV 출입 기록, 휴대폰 보안, 스마트 매장 등에서 얼굴 인식을 통해 개인을 식별하는 기술이 널리 사용되고 있다. 카메라의 각도, 조명, 사람의 움직임 등 얼굴 인식에 많은 외부 환경이 영향을 미치고 있지만 그중에서도 실제 영상에서 얼굴이 차지하는 영역이 작아 저해상도 얼굴 인식에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 이미지 해상도가 얼굴 인식에 끼치는 영향을 알아보고 이미지 초해상화를 통해 얼굴 인식 성능을 개선하고자 한다. 쌍선형, 양3차 회선 보간법과 딥러닝 기반의 이미지 초해상화 모델인 RCAN을 이용하여 업스케일링한 데이터셋에 대해 학습한 ArcFace를 통해 얼굴 검증 평가를 진행하였다. 고해상도 이미지는 얼굴 인식 성능을 향상시키며, RCAN을 사용한 이미지 초해상화가 보간법을 사용한 방법보다 더 좋은 성능을 보였다.
자연 영상은 일반적으로 에지와 평탄 영역으로 구분된다. 에지 영역 또한 길고 강한 에지, 텍스처 등과 같이 다양한 형태를 가진다. 기존의 deinterlacing 기법들은 주로 하나의 보간 알고리즘을 전체 영상에 적용하기 때문에 영상의 다양한 형태를 반영하기에는 어려움을 가지고 있다. 본 논문은 영상의 영역별 특징을 주출하여 영상의 특성을 반영할 수 있늘 deinterlacing 기법을 제안한다. 제안 방법은 영상을 평탄 영역, 복잡한 에지, 긴 에지로 구분하여 각 영역에 대하여 그 특징에 맞는 보간 알고리즘을 적용한다. 즉, 긴 에지에 대해서는 긴 에지를 잘 보간하는 $NEDI(New Edge Directed Interpolation)^{[1]}$ 방법을 개선하여 적용하고, 복잡한 에지에는 고주파를 강조하는 선형 $필터^{[2]}$를 사용하고, 평탄 영역에는 쌍선형 보간(bilinear interpolation)을 적용하는 방법을 사용한다. 모의 실험에서 제안된 방법은 영상의 영역에 따른 특성을 반영하지 않은 기존 알고리즘들보다 PSNR과 주관적 화질에서 개선된 성능을 보였다.
최근 자율 주행 자동차와 지능형 CCTV에 대한 관심이 높아지면서 효율적인 객체 검출의 중요성은 필수적인 요소이다. 본 논문의 기반이 되는 DPM(Deformable Part Models)은 객체에 대한 변형 가능한 부분의 혼합을 사용하여 가변적인 객체를 나타낼 수 있는 대표적인 검출기로 다양한 분야에서 많이 연구 되고 있다. 객체 모델의 파트 모양과 구성을 잡아내는 기법으로 높은 검출 성능을 보여주지만 복잡한 알고리즘으로 인해 실제 어플리케이션에서 사용하기에는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 DPM에서 많은 연산을 필요로 하는 이미지 특징 피라미드(feature pyramid)를 구성하는 과정 대신, 특정 스케일에서 구해진 소수의 특징(feature) 맵에 적응적인 쌍선형(bilinear) 보간법을 이용하여 이미지 특징 피라미드를 재구성해 연산 속도를 줄이는 방법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 방식의 DPM은 기존 DPM 방식 대비 검출 성능은 2.82%가 낮아졌지만 평균 연산 시간 10%를 향상시킴을 알 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 영역별 특성을 고려한 영상의 보간 방법을 제안한다. 먼저 입력 영상은 에지 영역과 평탄한 저주파 영역으로 나뉜다. 그리고 에지 영역은 다시 방향성이 존재하는 에지 영역과 텍스처와 같이 에지의 방향성이 존재하지 않는 복잡한 고주파 영역으로 구분된다. 평탄한 저주파 영역에서는 쌍선형보간법 (Bilinear Interpolation), 방향성이 없는 복잡한 고주파 영역은 3차 컨벌루션 보간법 (Cubic Convolution Interpolation), 방향성이 있는 에지 영역은 NEDI (New Edge directed Interpolation)를 각각 적용한다. 다양한 영상에 대한 실험결과 제안한 방법이 기존이 방법보다 주관적 화질이 뛰어나고 우수한 성능을 발휘하는 것을 확인하였다.
압축한 비디오데이타를 네트워크으로 전송 시 채널이 불안정한 경우 패킷이 분실될 우려가 있다. 패킷 분실은 대부분 버스트오류로 나타난다. 본 연구에서는 디코더에서 버스트오류를 효과적으로 은닉, 처리하는 방법으로 오류 내성 비디오 인코딩 방법을 제안한다. 이를 위해 공간적 오류은닉법으로 오류 패킷 분실을 야기시키는 손실 블록을 분리하는데 효과적인 블록 인터리빙을 적용한다. 시간적 오류 은닉에 대해서는 연속적인 내부프레임 또는 프레임간에 움직임벡터의 프레임간 패리티 비트를 삽입하는 구조를 적용한다. 비디오 인코딩 단계를 거쳐 디코더에서 수신한 블록들에 대해서는 쌍선형 보간법을 적용하여 전송시 발생한 국지적 오류를 적절하게 은닉 처리한다. 본 논문에서 제안한 인코딩 방법을 전송 블록에 부가 데이터로 포함하는 것은 표준 엔코더의 복잡도에 거의 영향을 미치지 않는다.
프리엠퍼시스 필터의 일반적인 형태는 y(n)=s(n)-As(n-1)이고, 여기서 A값은 유성음의 경우 0.9∼l.0사이의 값이다. 또한 A값은 프리엠퍼시스의 기울기 값을 반영하고 기존의 방법에서는 자기상관계수 값인 R(1)/R(0)를 사용한다. 본 논문에서는 성문특성으로 인해 고주파특성이 약화되는 것을 보상하기 위하여 새로운 평탄화 기법을 제안한다. 우선 포만트 주파수 예측을 위해 LSP 파라미터의 간격정보를 사용하였다. 찾아진 포만트 주파수들간의 선형보간을 통해 기울기와 역기울기 값을 구하여 평탄화 과정을 수행한다. 실험결과에서는 제안한 방법이 기존의 방법보다 평탄화 특성이 우수한 것으로 나타났다. 즉 본 논문에서는 약화된 고주파 성분을 보상하는 과정에서 평탄화 요소로 LSP의 간격정보를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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