본 논문에서는 에지를 고려한 순차주사화(EDI: edge dependent interpolation)와 전역 움직임 보상(GMC: globa1 motion compensation)을 결합한 효율적이면서도 안정적인 순차주사화 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 에지를 고려한 순차주사화 알고리즘을 사용하면 한 장의 필드를 이용한 다른 순차주사화 알고리즘들을 사용했을 때보다 시각적으로 우수한 결과를 얻을 수 있다. 그러나 한 장의 필드에 담긴 영상 정보에는 한계가 있기 때문에, 한 장의 필드를 이용한 방법을 통해서는 원본 필드로부터 고화질의 순차 주사 영상을 얻을 수 없다. 이에 반해 움직임 정보를 이용한 순차주사화 방법은 공간 영역뿐 아니라 시간 영역의 정보를 사용하므로 한 장의 필드를 이용할 때 보다 더욱 정확하게 원 프레임을 복원해 내지만, 움직임 추정의 정확도에 따라 결과가 크게 좌우되는 단점이 있다. 따라서 제안된 알고리즘에서는 EDI와 GMC를 함께 사용한다. 또한 최상의 결과를 얻기 위해 GMC의 오류를 검출하는 적응적 문턱 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하면 기존 방법들에 비해 수치상으로도 시각적으로도 뛰어난 결과가 나타나는 것을 실험을 통해 확인할 수 있다.
[ $CH_4-He/Air$ ] 대향류 확산화염의 저 화염 신장율에서 진동 불안정성에 관하여 실험적으로 연구하였다. 저 화염 신장율에서 진동 불안정은 Le가 1보다 클 때 소화한계 부근에서 발행하고 측면방향 열손실이 중요한 역할을 한다. 화염이 진동할 때 화염의 형태는 전진하거나 후퇴하는 edge flame이고 진동의 동적거동은 성장, 조화 그리고 감쇠 진동 모드 세 가지로 나타났다. 전체 화염 신장율이 감소하면 진동의 진폭은 커지게 되는데 이는 화염의 크기가 감소하게 되어 측면 열손실이 증가하였기 때문이다. 저 화염 신장율에서 edge flame의 진동 불안정성은 Le 뿐만 아니라 복사와 측면 열손실도 밀접한 관계가 있다.
일반적으로 수 마이크로 단위로 계측되는 반도체의 검사 정밀도를 높이기 위해서는 라인스캔 카메라가 이용된다. 그러나 불량 검사는 스캔속도와 조명조건에 매우 민감하기 때문에 정확한 경계 검출 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 반도체 칩의 범프 불량 검출의 정확성을 높이기 위해서 서브픽셀을 적용한 경계 검출을 제안하였다. 범프 에지는 범프 중심점에서 네 방향으로 1차 도함수에 의해서 검출되고 서브픽셀 방법으로 정확한 에지 위치를 찾는다. 그리고 범프 돌기, 범프 브리지, 범프 변색에 의해 범프 크기가 변할 수 있기 때문에 에러를 최소화하기 위해서 최소자승법을 이용하여 정확한 범프 경계를 구한다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 다른 경계 검출 알고리즘에 비하여 커다란 성능향상을 보였다.
3차원적인 도로의 안정성을 분석하기 위하여 개발중인 도로안정성 조사분석차량(RoSSAV) 에서 촬영된 측하방 CCD 영상에서 추출된 차선 중심점의 좌표가 있다면, 이 정보를 GPS 및 IMU 자료와 결합하여 차선의 3차원 위치정보를 자동으로 계산할 수 있다. 이 논문의 목적은 상기한 도로안전성 조사분석차량에서 취득한 측하방 영상으로부터 차선을 인식하고 차선의 중심점을 자동으로 검출해 내는 기술을 개발하는 데에 있다. 제안된 알고리즘은 촬영된 측하방 영상의 에지 방향을 분석하여 라인후보 영역(Line Supporting Region)을 정의하고, 이 영역의 에지 크기 프로파일을 분석하여 평면으로 근사시킨 뒤 근사된 평면의 중심선을 라인으로 추출한 후, 추출된 라인의 쌍이 차선의 밝기와 폭의 조건을 만족시킬 경우, 이를 차선으로 인식하는 알고리즘이다 이 알고리즘은 기존에 제안된 문턱화 기법에 기반한 도로추출방법에 비해 정확하고 안정적이며, 실제로 주어진 측하방 CCD영상을 이용한 실험을 통해 효과적으로 차선이 추출됨을 입증하였다.
최근 보행자의 교통안전 개선을 위한 목적으로 차량에 장착되는 보행자 보호 시스템(PPS, Pedestrian Protection System)에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 보행자 검출 후보 윈도우 추출과 셀(cell) 단위 히스토그램 기반의 HOG 특징 계산 방법을 제안하였다. 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 주변밝기 비율체크, 수직방향 에지투영, 에지펙터(edge factor), 그리고 PCA(Principal Component Analysis) 복원 영상을 이용하였다. Dalal 의 HOG 는 겹침 블록 상의 모든 픽셀에 대해 가우시안 가중치와 삼선형보간에 의한 히스토그램 계산이 필요한데 반하여 제안하는 방법은 단위 셀마다 가우시안 가중 및 히스토그램을 계산하고 그것들을 인접 셀과 결합하므로 연산 속도가 빠르다. 제안하는 PCA 복원 에러 기반의 보행자 검출 후보 윈도우 추출은 보행자의 머리와 어깨 영역과의 차이를 기준으로 배경을 효율적으로 분류한다. 제안하는 방법은 카메라 컬리브레이션이나 스테레오 카메라를 이용한 거리 정보 없이도 영상만으로 전통적인 HOG 에 비하여 연산속도가 크게 개선된다.
본 연구에서는 ATM 보안 시스템을 위한 DCT와 신경망 기반 모델 인증 알고리즘을 제안한다. CCD 카메라를 이용하여 일정한 조도와 거리에서 30명의 얼굴영상을 획득한 후 데이터 베이스를 구성한다. 모델 인증 실험을 위해 동일인에 대해 학습영상 4장 그리고 실험 영상 4장을 각각 획득한다. 얼굴영상의 에지를 검출한 후 에지 분포에 의해 얼굴영상에서 사각형태로 특징영역을 검출한다. 특징영역에는 눈썹, 눈, 코, 입, 그리고 뺨이 포함된다. 특징영역에 대해 DCT를 수행한 후 대각방향의 계수 합을 구해 특징벡터를 추출한다. 특징벡터는 정규화되어 신경망의 입력 벡터가 된다. 패스워드를 고려하지 않는 경우, 데이터 베이스를 검색한 결과 학습된 얼굴영상에 대해서는 100%의 인증율을 나타내었고 학습되지 않는 얼굴영상의 경우에는92%의 인증률을 나타내었다. 그러나 패스워드를 고려한 경우 모두 100%의 인증율을 보였다.
본 논문은 원 영상의 세부 묘사 유지를 위한 이미지 타일 모자이크 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 모자이크 방법들이 빈 공간 발생으로 인해 세부 묘사 표현의 어려움을 지니고 있는 점을 개선하였다. 이는 타일 내부의 세부 묘사를 위한 이미지 타일의 사용과 타일간의 빈 공간을 제거하기 위한 두 층의 타일 사용을 통해 구현된다. 본 논문에서 제시한 방법은 다음 세 단계로 구성된다. 첫째, 에지 회피 기법이 적용된 무게 중심 보로노이 다이어그램(CVD: Centroidal Voronoi Diagram)을 통해 위층 타일의 위치를 얻고, 딜로니 삼각형화(Delaunay Triangulation)를 이용해 아래층 타일의 위치를 계산한다. 둘째, 타일간의 관계와 에지를 고려해 타일의 크기와 방향 등의 속성을 설정한다. 셋째, 이미지 타일의 적용을 위해 포토 모자이크 기법을 사용한다. 이때, 다단계 인덱싱 기법을 통해 이미지 검객의 속도를 높인다. 위의 과정을 통해 기존의 방법들에 비해 타일 간의 빈공간이 최소화되고 타일 내부의 세부 묘사가 강화된 모자이크 영상을 얻는다.
현대 사회에서 영상처리 기술이 발달함에 따라 영상은 정보를 저장하거나 표현하기 위한 중요한 수단이 되고 있다. 일반적으로 영상을 획득 및 저장하는 과정에서 노이즈에 의해 영상이 훼손되며 이러한 노이즈에는 크게 AWGN(Addictive White Gaussian Noise)와 임펄스 잡음(Impulse Noise)이 있다. 임펄스 노이즈는 영상신호에서 예리하고 급작스런 교란으로 영상 전반에 걸쳐 black and white로 불규칙하게 펴저 나타나게 된다. 임펄스 노이즈 환경에서는 알고리즘이 간단하면서 노이즈 제거 성능이 우수한 SM(standard median)필터가 많이 사용되며, SM 필터는 노이즈를 제거하지만 영상에지에서 오류를 나타내어 전체 영상의 품질을 저하시킨다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 따라서 본 논문에서는 임펄스 노이즈 환경에서 영상을 복원하기 위해 비선형 필터를 제안하였으며, 노이즈를 제거함과 동시에 방향성을 이용하여 영상의 에지성분을 보존하도록 하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 교통 모니터링 시스템에 사용할 수 있는 국부 영역에서 차량 검지와 추적을 수행하는 새로운 기법을 제안하다. 차량 검지와 추적은 각 차선에 미리 설정된 영역에서만 이루어진다. 각 차선에 설정된 국부 영역을 에지 특성과 프레임 차이를 이용하여 여러 개의 분할 영역으로 나누고 분할영역의 통계적 특성과 기하학적 특성에 의해 차량, 도로, 그림자와 전조등 영역으로 분류하여 차량을 검출한다. 검출된 차량은 에지 영상의 정합에 의해 국부 영역내에서 추적하여 차량 속도, 길이, 차간 거리와 도로 점유율과 같은 교통 정보를 산출할 수 있다. 배경 영상을 사용하지 않으므로 다양한 조건에서 사용이 가능하고 다양한 기상, 시간대와 장소에서 90.16%의 높은 차량 검출의 정확도를 나타냈다. 동작 환경에서 카메라의 각도, 방향과 조리개 설정이 조정되면 아주 높은 정확도의 교통 모니터링 시스템의 핵심기술로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 배전선을 통하여 전송된 BPSK 신호를 마이크로프로세서를 이용하여 복조하는 알고리즘을 개발하고 구현하였다. 배전선 BPSK 복조를 마이크로프로세서를 실현하기 위해서는 무엇보다 배전선을 통하여 수신된 BPSK 신호를 2진 신호로 바꿔주어야 한다. 그러므로, 본 논문에서는 먼저 전송된 BPSK 신호를 2진 신호로 바꿔주는 하드웨어를 설계하였다. 그런 다음 반송파의 주파수가 피변조 2진 신호 주파수의 우수배이면 변조점이 피변조 2진 신호의 상승에지(rising edge)와 하강에지(falling edge)에서 각각 다른 방향으로 나타난다는 사실과 배전선으로부터 수신된 BPSK 신호를 여과하고, 증폭하고, 크리핑하고, 정형하는 과정을 조절하면 변조점에서의 2진 신호 길이가 다른 점에서의 2진 신호 길이의 2배로 된다는 것에 착안하여 배전선 BPSK 신호를 복조하는 알고리즘을 개발하고, 이 알고리즘에 의한 마이크로프로세서 복조시스템을 실제로 구현하였다. 구현된 이 복조시스템은 실제의 배전선 복조에서 비트오류율(bit error rate)이 0.02% 이하이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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