본 논문에서는 비등속 이동물체의 표면 검사를 위한 3차원 표면 모델링(modeling) 기법을 제안하였다. 레이저 라인을 물체에 조사하면 표면의 굴곡에 따라 라인에 휨 현상이 나타난다. 이를 분석하여 물체 표면에 대한 3차원 정보를 획득 할 수 있다. 기존의 단일 라인(single stripe) 기법의 정확성과 단일 프레임(single frame) 기법의 빠른 복원 속도의 장점을 모두 활용하기 위하여 멀티 레이저 라인 투사기법을 이용하였다. 정확한 레이저 라인의 추출을 위하여 이진화 및 채널별 에지 검출 기법을 소개하였고, 효과적인 레이저 각 라인의 라벨링 기법을 새로 제안하였다. 개별 3차원 복원 표면을 전체영상으로 합성하기 위해 영상간 특징점 매칭(matching)을 활용하여 동기화 정보를 획득하고 영상을 정합하였다. 본 알고리듬을 컨테이너 표면 데미지 검사에 활용하여 제안한 3차원 모델링 기술의 우수성을 확인하였다.
웹(World Wide Web)은 정보의 저장 및 검색에 있어서 보편적인 매체가 되고 있다 웹에서는 일반적으로 검색엔진(Web search engine)을 통해 정보 검색을 수행하지만, 그 결과가 사용자의 요구와 늘 일치하는 것은 아니며 때로는 의도적으로 조작된 검색 결과가 제시되기도 한다. 웹 페이지에 대한 평가를 조작하는 것을 의도적 조작이라고 부른다. 최근에 가장 각광을 받는 링크 기반 검색 방식에는 의도적 조작이 상대적으로 어렵지만, 링크 기반 검색 방식의 대표격인 구글의 페이지 점수법(PageRank algorithm)도 구글밤처럼 조작할 수 있는 방법이 있다 본 논문에서는 기본적으로 링크 기반 검색 방식을 기초로 웹을 하나의 유향그래프(directed graph)로 인식하여 각 웹 페이지들은 하나의 노드로, 하이퍼텍스트 링크를 에지(edge)로 표현하며. 하이퍼텍스트 정보관점에서 링크 내역과 대상 페이지(target page) 사이의 유사도(similarity)를 구하고. 이것을 이용하여 페이지 점수화 (PageRank) 접근법의 전이 행렬(transition matrix)을 재구성하는 방법을 취했다 결과적으로 기존의 점수화 방법과 비교하여 효과가 $60\%$ 이상 될 수 있음을 입증했다.
이 논문은 사람 눈의 공막컬러코드와 공막혈관징후패턴코드 생성에 의한 공막진단시스템 구현에 관한 연구이다. 시스템은 고성능 DSP 영상처리 프로세서를 기반으로 PGC 프로그램어불 게인제어 선처리 및 RISC SD프레임저장 메모리 등으로 구성된다. PGC는 RGB신호를 최적화하고 그래리 영상에서 에지가 검출된다. 판별 및 매칭 처리알고리듬은 공막컬러코드화 및 혈관징후패턴코드 생성을 실행된다. 공막컬러코드는 메모리 맵의 위치에서 YCbCr값을 구하고 허용오차 범위를 적용하여 생성된다. 혈관징후패턴코드는 24시간등분과 13환형등분 구역에 의해 디지털화 되고 중첩매칭과 허용오차 적용에 의해 코드화된다. 실험결과 성능에서 시스템은 40ms로 동작하고 진단오차는 컬러판별이 평균 약20%, 혈관징후패턴 매칭이 약 24%이다. 이 시스템 및 기술은 세분화와 환자데이터베이스화 하면 공막진단 의용시스템으로 사용 할 수 있다.
본 논문은 산업응용을 목표로 효과적인 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 자동차 이미지를 얻은뒤 캐니 에지 추출(Canny Edge Detecting) 알고리즘을 이용하여 연결된 사각형을 찾아 번호판을 추출한다. 추출된 번호판의 색상 정보를 이용하여 흰색/녹색 번호판을 구분하고, 각 번호판을 OTSU 이진화와 주변 전경 픽셀 전파 알고리즘인 CLNF (CCLUF with NFPP)을 통해 문자를 제외한 잡음을 제거하고 레이블링하여 숫자 및 문자 영역을 분리한다. 분리된 문자 영역은 메쉬 방법 및 세선화 후 X-Y 투영 방법으로 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터는 역전파 신경망으로 미리 학습된 가중치 값과 비교되며, 최종 문자 인식을 수행한다. 제안된 차량 번호판 인식 알고리즘의 효과적 동작은 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 스테레오 영상의 대응점을 찾기 위한 영역 기반 스테레오 정차 기법을 제안한다. 영역 기반 스테레오 정합의 주된 문제점은 윈도우 크기에 따라 다른 결과를 초래한다는 것이다. 지금까지 대부분의 영역기반 정합 기법은 윈도우의 크기를 반복적으로 갱신하는 방법을 사용하였으나, 이는 초기 시차(disparity)에 매우 민감하며 계산 비용도 많이 든다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 스테레오 영상의 특징 정보를 이용하여 가중치를 생성하고, 각 영상의 대응점을 탐색하여 정합한다. 먼저, 평행하게 설치된 두 대의 카메라로부터 획득된 영상에 대한 에지를 검출하여 특징점을 추출한다. 이를 이용하여 두 영상간의 상관관계를 구하여 가중치 함수를 생성하고, 각 영상에 대한 가중치를 적용한 후, 기준영상에 대한 대응점을 찾아 정합한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 ground truth가 존재하는 다양한 스테레오 영상을 이용하여 실험하였으며, 실험결과 다양한 영상에서도 적응적인 가중치를 생성함으로써 향상된 결과를 보였다.
본 논문에서는 패턴 인식 알고리즘을 기반으로 인간 형태를 가진 휴머노이드 로봇의 보행 동작을 제어하는 경로 인식 시스템을 개발하였다. 휴머노이드 로봇이 효과적인 작업 수행을 할 수 있도록 행동 프리미티브를 정의 하였으며, Canny 에지 검출 알고리즘을 적용한 보도 블록의 패턴 및 색상 추출, 이를 기반으로 한 이동 방향을 인식하는 알고리즘 제안하고, 리눅스 운영체제와 영상 카메라가 장착된 소형 휴머노이드 임베디드 시스템에 구현하였다. 제안 알고리즘의 성능 실험을 휴머노이드 로봇의 동작 속도 및 인식율에 관점에서 수행하였으며, 다양한 현실 환경을 반영하기 위해 경사도 및 조도 변화를 적용하였다. 실험 결과 제안 알고리즘은 다양한 환경에서 시각 장애인의 길안내 도우미 로봇으로서 적절한 수준에서 반응함을 확인하였다.
임펄스 잡음 제거 기법들에서 윈도우의 크기는 매우 중요한데, 보통 잡음의 밀도에 따라 적당한 크기의 윈도우를 사용한다. 이때 윈도우가 너무 작으면 잡음을 충분히 제거하지 못하며, 너무 크면 영상 내의 에지나 미세한 형태를 제대로 복원하지 못하고 흐릿하게 만들 수 있다. 또한 잡음이 있는 중앙 화소를 복원하기 위해 이러한 윈도우 내의 모든 화소들이 이용된다. 본 논문에서는 이러한 기존 방법과 달리 작은 크기의 윈도우를 사용하고 잡음이 없이 깨끗한 화소만을 사용하여 임펄스 잡음을 제거하는 새로운 반복적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 모든 잡음 화소가 새로 계산된 추정치로 대체될 때까지 반복된다. 잡음 화소에 대해 최적의 값을 유추하기 위해 제안된 방법에서는 무잡음 화소를 이용한 유전자 프로그래밍 (GP) 기반의 추정자를 제안하는데, 이것은 윈도우 내의 무잡음 화소와, 산술 연산자 및 랜덤 상수들로 이루어진다. 실험을 통해 제안된 방법이 영상 내의 미세한 형태들을 잘 유지하면서 임펄스 잡음을 효과적으로 제거할 수 있음을 알 수 있었는데, 특히 심하게 잡음이 가해진 데이터의 복원에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
본 연구는 압연된 알루미늄 원판으로부터 추출된 캔재를 CCD 카메라를 이용하여 이어링률을 측정하는 시스템 개발이 주 목적이다. 입력받은 영상을 최적화하기 위하여 영상의 객체 분리 및 위치 보정을 해주었고, 전처리 단계로서 히스토그램 평활화에 의한 선명도를 개선시켜 준 다음 로버트 마스크를 이용하여 에지를 검출하였다. 현장에서는 알루미늄 특성상 발생된 캔재의 각 4개의 귀와 골의 높이를 디지털 버니어 캘리퍼스를 이용하여 수작업으로 측정하는데 처리 속도면에서 알루미늄 캔재의 1방향의 높이당 최소 3번 측정에 의하여 30초가 소요되었다. 반면에 스텝모터를 이용하여 캔재를 45°씩 회전시키면서 각각의 귀와 골의 높이 측정을 본 시스템을 적용하였을 때 0.02초의 시간이 소요되었다. 따라서 본 시스템을 이용한 결과 산업 현장에서 제품 처리 결과와 비교, 만족할 만한 성능이 입증되었다.
최근, PDA를 이용한 모바일 비젼 시스템에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 대부분의 PDA에서 사용하는 CPU는 실수 연산 구성요소(floating-computation component)가 없는 정수(integer)형 CPU를 사용하므로, 실수 연산이 많은 영상 처리 및 비젼 시스템에서는 많은 시간이 소요되는 단점이 있다 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 무선 랜(LAN)으로 연결된 Client(PDA)/server(PC)구조론 이용한 시스템을 제안하며, 연속 영상에서 Client(PDA)와 Server(PC) 각각의 CPU를 이용하여 파이프라이닝 형식으로 시스템을 구축함으로써 수행 시간을 단축한다. Client(PDA)는 에지 밀도(edge density)론 이용하여 대략적인 문자 영역을 추출하며, Server(PC)는 Client(PDA)에서 대략적으로 검출된 견과를 바탕으로 정밀한 문자 영역을 추출하기 위해, MLP(multi-layer perceptron) 기반의 텍스춰 분류 방법과 연결 성분(connected component: CC) 기반의 필터링 방법을 이용한다. 본 실험에서 제안한 방법은 MLP와 CC를 이용함으로써 효과적인 문자 추출 결과를 보였으며, 파이프라이닝 형식의 Client(PDA)/server(PC)구조를 이용함으로써 빠른 수행 시간을 보였다.
최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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