본 연구에서는 에지 드롭 현상이 가장 심하게 나타나고 있는 M-class 저급 무 방향성 규소 강판을 대상으로 MKW압연기의 롤 탄성변형 해석을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 수행함으로써 에지 드롭을 최소화할 수 있는 개선책을 마련하였고 실제 현장 압연실험을 통하여 그 결과를 확인하였다.
이동물체를 추출하는 방법에 있어 대부분의 알고리즘이 화소 값을 이용하는 한계를 갖고 있어 조명 변화가 심한 실내 환경에서는 이용되지 못하고 있다. 화소 값을 이용하는 알고리즘은 대부분 이동 물체가 없다고 검증된 참조영상을 두고, 현재 영상과의 비교를 통해서 이루어진다. 하지만 조명 변화가 심할 경우 이동물체를 검출 할 수 있도록 참조 영상을 유지한다는 것은 거의 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 에지 정보를 이용한 시도가 있었으나 에지의 구조적인 해석을 통해 접근하지 않고, 화소의 위치 정보만 사용하여, 윤곽선 사용의 큰 의미를 부여 하지 못하였다. 본 논문에서는 실내 환경에서 효과적으로 이동물체를 검출할 수 있도록 구조화된 에지(Edge) 정합을 기반으로 하는 방안을 제안한다. 조명 변화가 심한 실내 환경에서 제안 된 방법을 평가한 결과, 이동 물체의 에지 세그먼트를 정확하고 일관되게 추출함을 보여 주었다.
본 논문에서는 낮은 피사계 심도 JPEG2000 이미지의 복원 과정에서 관심영역을 자동으로 추출하여 우선적 처리하는 개선된 동적 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법과는 달리 사용자의 관심영역 지정 과정을 거치지 않고, DWT(Discrete Wavelet Transform)에서 특정 레벨의 고주파 서버 밴드를 사용하여 에지 마스크 정보를 생성한 후에 자동 에지 코드 블록 판별 알고리즘을 사용하여 관심영역을 빠르게 처리한다. 이 알고리즘은 에지 임계값과 4 방향(동, 서, 남, 북)으로 코드 블록 단위의 에지 마스크 정보를 이용하여 에지 코드 블록을 판별한다. 본 알고리즘을 기존의 Implicit 방법에 적용하여 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들에 비해 속도와 품질 면에 있어서 우수함을 확인하였다.
본 논문은 에지와 수평 투영을 이용하여 차선 및 장애물을 검출하는 기법을 제안한다. 제안방법은 칼라 입력 영상을 그레이 영상으로 바꾼 후, 소벨 변환을 통하여 에지를 검출한다. 에지를 이용하여 차선을 검출 한 후 차선의 영역 내에서 수평 투영을 하여 장애물을 검출한다. 실험 결과, 조명의 변화가 심하지 않은 장소에서 차선과 장애물의 검출이 용이함을 확인할 수 있었다.
움직임 객체 분할은 내용 기반 응용을 위하여 핵심적인 것이다. 다중 프레임 차이 누적은 프레임 차이 정보를 누적하여 움직임 에지를 검출한다. 검출된 움직임 에지와 분할될 현재 프레임의 에지를 비교하여 움직임 객체 에지를 생성한다. 그러나 실시간 카메라로 입력되는 연속 동영상의 움직임 객체 에지에는 객체 색과 배경 색의 일치 혹은 객체의 움직임 감소로 말미암아 에지 단락이 발생한다. 에지 단락은 매우 심각한 문제로서 움직임 객체의 영상 품질을 심하게 손상시키는 경우도 있다. 본 연구에서는 강건하고 포괄적인 에지 연결 알고리즘을 개발하여 이 문제를 해결하였다. 또한 본 연구에서는 자동 움직임 객체 분할 알고리즘을 개발하여 분명하고 깨끗한 모양의 움직임 객체를 자동으로 분할하였다. 개발한 알고리즘은 CIF 영상을 초당 30 프레임 이상 처리할 수 있다. 본 논문에서 개발한 알고리즘은 MPEG-4 내용 기반 코딩 시스템에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 2D 심초음파영상으로 부터 가중모델을 검출하고 이 모델로써 Hough변환을 수행하여 좌심실의 심내벽윤곽을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 수행은 다음과 같이 크게 두단계로 나누어진다. 첫번째 단계에서는 근사적인 심내벽 모델과 모델의 중심을 검출하기 위하여 근사모델 검출 알고리듬이 수행되고 그런다음, 검출된 모델로써 가중모델을 구성한다. 두번째 단계에서는 가중모델과 에지영상을 이용한 Hough변환을 수행하므로써 좌심실 동공의 중심을 자동적으로 찾은 다음, 가중모델, 에지영상 및 동공의 중심과 같은 지식을 이용하여 심내벽 윤곽을 검출하였다.
본 논문에서는 경사도 및 새로운 초기값을 이용한 적응 BTC를 제안하였다. 에지부분에서 발생되는 톱니 모양의 문제점을 줄이기 위해 구획의 등급을 결정하는 새로운 계수로서 sobel 연산자의 경사도를 이용하였다. 에지를 포함한 복잡한 영역에서 선택되는 4 레벨 양자화에서 발생되는 심한 양자화 오차를 줄이기 위해서 새로운 초기값을 정의하였다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안방법이 기존의 적응 BTC보다 계산량이 간단하며, 에지 부분에서 톱니모양의 결점이 감소되었으며, 또한 PSNR이 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 된 고주파 서브밴드들의 에지 정보를 이용하여 관심 객체 영역을 고속으로 자동 검출해주는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 에지정보를 이용하여 블록단위의 4-방향 객체 윤곽 탐색 알고리즘(4-DOBS)을 수행하여 관심객체를 검출한다. 전체 이미지는 $64{\times}64$ 또는 $32{\times}32$ 크기의 코드 블록으로 먼저 나누어지고, 각 코드 블록 내에 에지들이 있는지 없는지에 따라 관심 코드블록 또는 배경이 된다. 4-방향은 바깥쪽에서 이미지의 중앙으로 탐색하여 접근하며, 피사계 심도가 낮은 이미지는 중앙으로 갈수록 에지가 발견된다는 특징을 이용한다. 기존 방법들의 문제점 이였던 복잡한 필터링 과정과 영역병합 문제로 인한 높은 계산도를 상당히 개선시킬 수 있었다. 또한 블록 단위의 처리로 인하여 실시간 처리를 요하는 응용에서도 적용 가능 하였다.
방향성 그라디언트 매스크의 크기값을 네 방향 에지 정보에 적용하여 선택된 두 방향의 가중된 합으로 표현하는 새로운 에지기반보간 기법 (Directional edge based interpolation, DEBI)을 제안한다. 네 방향의 그라디언트 정보를 추출하기 위한 등방성 그라디언트 매스크를 소개하고, 영상 보간을 이웃한 후보 영역 중에서 가장 유사한 영역을 선정하며, 선택된 영역만을 이용하여 보간을 실시한다. 보간 방향은 등방성 그라디언트 매스크의 최소 절대값을 나타내는 두 방향만이 이용되고, 그라디언트 매스크의 에지성분 특성에 따라서 영상 보간 방향이 결정된다. 두 방향의 보간값은 그라디언트 값을 가중치로 이용하는 방법으로 주변 간을 단순 평균에 의한 기존의 방법에 비하여, 영상 밝기 변화가 심한 곳과 경계선 영역에서 효과적임을 실험으로 증명하였다.
인간의 시각체계는 영상의 밝기의 정도가 균일한 연에서는 잡음에 민감하지만, 변화하는 부분에서는 에지(edge)의 정도가 심할수록 잡음에 둔감하고, 에지부분에서 멀어질수록 잡음에 대한 민감도가 급격하게 증가한다. 이러한 인간의 시각 특성에 기반을 둔 여러가지 영상복원 방식이 제안되고 있는데, 본 논문에서는 영상을 복원함에 있어서 윤곽 부분에서는 변화하는 부분의 선명도를 높이고, 영상이 평탄한 부분에서는 잡음 성분을 많이 억제 시켜서 영상을 주관적으로 향상시키는 적응적 영상복원 방식을 소개한다. 이 방법은 에지 검출을 하기 위해서 각 화소를 기준으로 지역 분산값(local variance)을 사용하여 시각 함수(visibility function)를 구하고, 이 값에 따라 정규화 매개변수를 변환시켜 적응적으로 영상을 복원한다. 즉 영상을 평탄한 부분에서 에지부분까지 몇 단계로 나누어서 각각의 단계에 해당하는 유한 임펄스 CLS 필터를 구현해서 영상을 복원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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