본 논문에서는 적응적인 임계값을 이용한 정확한 움직임 추정방법과 이진영상에서의 미리 정의한 패턴을 이용한 에지 기반 공간 필터링 방법을 이용한 적응적 3-D 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측시 발생하는 움직임 미검출과 거짓 움직임 검출을 줄이기 위해서 영상내의 복잡도에 따라 적응적인 임계값을 적용 하였다. 움직임 영역에서의 공간 필터를 사용할 경우 완만한 대각 방향의 에지와 라인의 보간 성능을 높이기 위해 최근에 발표된 미리 정의한 이진 패턴을 이용한 에지기반의 필터링 방법에서 이진 패턴의 재구성을 통해 보간하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 사용할 경우 기존의 방법들에 비해 시각적으로 뛰어난 결과를 보이는 것을 모의실험을 통해 확인하였다.
자동차 번호판의 문자를 검출하기 위한 과정 중 그림자가 있는 후면 번호판을 이진화하는 방법을 제안한다. 대부분의 경우 차량구조에 의한 그림자 발생이 문자를 검출하는데 오류를 발생시킨다. 이를 해결하기 위해 그림자 영역과 아닌 영역의 경계를 검출해야 한다. 하지만, 기존 방법은 히스토그램에서 세 개의 영역사이에 있는 임계값 2개를 수동으로 결정해야 되는 점과 현재번호판의 색상인 흰색 바탕에 검은 문자에 적용하면 문자 영역의 그림자 경계선 검출이 모호하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 슬라이딩 윈도우를 이용한 히스토그램과 탐색하는 픽셀의 좌, 우 픽셀들을 스캔하여 연결되지 않은 에지를 찾아 그림자 경계선 에지를 연결하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 위상획득과정과 동기과정에서 trade-off 현상을 향상시킨 듀얼 위상 주파수 검출기를 제안하여 차지펌프 PLL을 설계하였다. 듀얼 위상 주파수 검출기는 상승에지에서 동작하는 POSITIVE 위상 주파수 검출기와 하강에지에서 동작하는 NEGATIVE 위상 주파수 검출기로 구성되어 있다. 제안한 차지펌프는 전류뺄셈회로를 이용하여 전류 부정합을 감소시켰으며, reference spurs와 전압제어발진기의 변동을 감소시킬 수 있도록 구현하였다. 제안한 차지펌프 PLL은 0.25$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정을 사용하여 SPICE로 시뮬레이션 하였으며, 그 결과 1.6~1.85GHz의 넓은 동기범위를 나타내었다.
본 논문에서는 철도선상에서 발생할 수 있는 자살 사고를 예방하기 위한 전단계로서 열차의 철도를 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 철도 영상에서 각각의 RGB 채널 값을 추출한다. 추출된 각각의 RGB 채널 값을 삼각형 타입 의 소속 함수에 적용하여 상한 값과 하한 값을 퍼지 스트레칭 기법으로 철도 영상의 명암 대비를 강조시킨다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 영상에서 각각의RGB 채널 값을 이용하여 배경을 제거한 후에 그레이 영상으로 변환한다. 변환된 그레이 영상에서 캐니 마스크를 적용하여 철도선의 에지를 검출하고 에지가 검출된 영상에서 허프 변환 기법과 유클리디안 거리를 적용하여 철도를 검출한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 다양한 각도의 철도 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 철도 검출에 가능성 있는 방법인 것을 확인할 수 있었다.
영상보간은 저해상도 영상에서 고해상도 영상을 얻는 방법으로 일반적인 영상처리와 컴퓨터 시각, 디지털 시스템에서의 포맷 변환등의 여러 응용분야에서 사용된다. 이러한 영상보간시 영상의 품질이 떨어지는 것을 볼 수 있는데, 특히 사람의 눈에 민감한 에지 부분에서의 화질 열화는 상당한 문제점이 된다. 본 논문에서는 영상보간시 에지 영역에서의 화질 열화를 최소화하고 선명도를 올려줄 수 있는 영상보간 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 보간의 성능을 좌우하는 에지의 검출을 위하여 이친화된 영상을 근간으로 에지를 검출하여 효율성과 정확도를 증가시켰으며, 에지 라인에 대하여 별도의 적응적인 알고리즘을 적용하여 에지 영역에서의 화질 열화를 최소화 하였다. 이를 검증하기 위해 다양한 영상에 대해 컴퓨터 모의 실험을 하였고, 그 결과를 기존의 영상보간 알고리즘과 비교하여 에지 영역에서의 성능의 우수함을 확인하였다.
푸리에 변환을 사용하는 제1세대 웨이블릿은 정규화된 그리드에서만 적용되는 반면 리프팅 스킴을 사용한 제2세대 웨이블릿은 불규칙한 그리드를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 제2세대 웨이블릿 생성 도구인 리프팅 스킴을 사용하여 압축된 적은 데이터를 사용한 근사치 영상을 생성하는 방법으로 부분 복원과 공간 복원 알고리즘과 리프팅 스킴을 이용한 에지 검출 기법이 제안되었다.
차량 번호판 인식에 대한 여러 가지 방법들이 제시되고 있다. 기존 연구들의 문제점은 번호판 영역의 밝기 변화 둥에 영향을 많이 받았으며 그로 인하여 번호판 영역 추출률에 영향을 미치는 것은 물론 문자 인식에서도 많은 문제점들이 존재하였다. 따라서 본 연구에서는 색상 정보를 이용하여 밝기를 보정한 후 마스크 적용을 통한 수평ㆍ수직 에지 검출과 형태학적 정보를 이용하여 번호판을 추출하고 변형된 특징 매칭을 이용하여 문자를 인식함으로써 인식률을 향상시킬 수 있었다.
이 논문에서는 한방 치료에서 피부에 직침된 침의 제거를 위한 침 검출 방법을 제안한다. 명암도 영상에서 형태학적 열기 연산을 이용하여 침 후보 영역이 검출되고 크기 정보 등을 이용하여 거짓 침 후보 영역이 제거된다. 각 후보영역에서 canny 에지 검출기를 사용하여 에지 점들을 찾고 이들 점들을 선분으로 근사화한다. 선분들의 방향과 선분간의 거리를 기반으로 하는 형태학적 분석을 통해 두 개의 주요 선분을 찾고 침 머리 부분을 검출한다. 119개의 침이 직침된 16개의 영상에 대한 실험 결과 97.5 %의 검출율을 얻었다.
본 논문에서는 스페클 노이즈를 포함하는 SAR 영상에서 도로망과 같은 선형 구조를 검출하기 위하여 하이브리드 특징 검출 방법을 사용하였다. 먼저 국소적으로 이웃한 영역에 대하여 평균 밝기 비율 또는 통계적 특성을 고려하여 국소적 에지를 검출하였고, 도로에 대한 많은 정보를 위하여 양 검출기로부터 검출된 응답을 결합하였으며, 결합된 에지 세그먼트 중 도로에 일치하는 세그먼트를 결정하고, 연결하여 완전한 도로망을 검출하였다. 본 논문에서 도로망의 검출 방법으로 도로에 대한 일반적인 사전 지식을 MRF 모델로 정의하고, 제안한 세그먼트의 상호 작용 포인터 프로세서에 의한 에너지 함수를 최적화하여 도로망을 검출하였다.
주어진 영상 내에서 의미 있는 객체의 존재여부를 판단하는 객체검출과정은 컴퓨터 비전 시스템을 이용한 영상인식의 핵심요소 가운데 하나이다. 템플릿 정합 방식의 객체 검출방식에서 사용되어 얼굴 인식 등에서 좋은 성능을 보이는 Hausdorff 거리는 점의 집합으로 표현된 두 객체 사이의 다른 정도를 정의함으로써 주어진 모델과 가장 차이가 적은 객체를 검출하도록 한다. 본 논문에서는 일반적으로 사용되는 바와 같이 점의 집합이 영상의 에지를 검출하여 얻어진 경우, 에지가 가지고 있는 방향정보를 이용함으로써 검출의 정확성을 높일 수 있는 방법을 제안하고 있다. 일반적으로 사용되는 Euclidean 거리 대신에 방향을 가진 두 점을 일치시키는데 필요한 탄성에너지를 정의함으로써 검출의 정확성을 높이는 방법을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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