본 논문에서는 보다 정밀한 깊이 정보를 추출하기 위하여, 밝기 차이에 강인한 스테레오 정합 기법을 개발한다. 우선 촬영된 환경에 따라 발생하는 스테레오 영상의 노출 차이를 보상하기 위하여, 전체 영상에 대하여 전역적으로 히스토그램 기반의 3 차원 누적 분포 함수를 계산한다. 계산된 3 차원 누적 분포 함수를 기반으로 순위 영상을 생성하고, 밝기 기반의 강인한 초기 정합을 수행한다. 다음으로 지역적인 밝기 변화에 강인하도록, 초기 깊이 정보를 바탕으로 EM 알고리즘을 수행하여 객체와 배경에 해당되는 깊이 정보를 분리한다. 분리된 영역 정보를 기반으로 각각의 영역의 대하여 다시 히스토그램 기반의 3 차원 누적 분포 함수를 계산한다. 이를 기반으로 최종적으로 전경과 배경의 차등적인 정합을 수행하여 지역적인 밝기 차이에 강인한 스테레오 정합기법을 개발한다. 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 기법의 성능을 확인한다.
대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.3-8
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2001
인공위성 영상이나 항공영상에서 도로를 추출하는 시스템을 구현하는 연구는 지난 20년 동안 많이 진행되어 왔다. 본 논문은 해상도가 1m-2m 정도되는 도시영상에서 직각으로 구성된 도로를 추출하는 시스템의 구현에 관한 것이다. 도시영상에서는 도시내의 가로수나 건물들이 도로를 가리게 되고, 또한 높은 건물의 그림자에 의하여 도로의 많은 부분이 가려지게 되는데, 이러한 경우에 고로를 추출할 수 있는 기법에 대하여 기술한다. 또한 도로상의 중앙 분리선이나 차선 분리선은 건물의 외곽선에 비하여 매우 약하게 나타나므로 영상에서 상대적으로 약하게 나타나는 이러한 도로의 표식을 검출하여 도로를 추출하는 기법에 대하여서도 기술한다.
본 논문은 실용화 레벨에서의 디지털 영상기록 (Digital Video Recording: DVR) 구현을 기술한다. 또한 입력 영상을 배경과 목표물 영역의 두 가지 영역으로 분리 처리하여 분리된 영역별로 중요도를 고려하여 서로 다른 압축 기법을 적용함으로써 효율적인 압축부호화를 수행할 수 있는 방안을 제안한다. 본 알고리즘은 영상 압축 부호화 기법으로서 영역분할을 통해 Macro block 단위로 물체 영역과 배경 영역을 재구성해서 부호화에 이용하는 방식이다. 제안된 알고리즘은 매우 효율적인 압축 성능을 보여주며, 저 전송률 상황에서도 높은 질의 영상을 복원할 수 있다.
망막혈관 영상에서(retinal image) 혈관의 모양 또는 생성변화를 효과적으로 검진하기 위해서 망막혈관을 자동적으로 분리하는 영상분할 기법의 개발은 매우 중요한 사안이다. 이를 위해서 주로 망막혈관영상의 잡음을 억제하고 또한 혈관의 명암대비도(contrast)를 증가시키는 전처리 과정을 거쳐서 혈관의 국부적인 화소값의 변화, 방향성을 판별하여 혈관을 자동적으로 검출하는 방법들이 제시되어왔으며 최근에는 합성곱 신경망(CNN) 딥러닝 학습모델을 활용한 망막혈관 분리 알고리즘들이 제시되고 있다.
본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 접근 방법으로서, 웨이블릿 기반의 다해상도 분석 기법을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 입력장치인 카메라로부터 획득된 사람의 눈 영상에서 처리 대상인 홍채영역 만을 분리 추출한 후, 홍채 특징을 압축적이고 효과적으로 표상하기 위하여 2D 다해상도 웨이블릿 변환을 홍채영상에 적용하는 기법과 실제적인 응용을 위하여 등록된 데이터와 미지의 데이터 사이의 유사도를 측정하는 효율적인 기법을 연구한다. 이러한 기법들을 홍채 인식 시스템에 적용함으로써 처리속도 및 인식률 향상 등으로 고성능의 홍채인식시스템을 구현할 수 있었다.
본 논문에서는 광원 정보를 사용하여 다양한 재생환경에서 효과적인 홀로그래픽 비디오 서비스를 제공하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 기법에서 부호화 과정에서는 가우시안 블러를 적용한 영상의 개수를 조절, 분리 하고 다운 샘플링 한 하나의 영상 압축을 한 뒤 전송한다. 이 영상을 다운 샘플링, 업 샘플링, 보간법, 양방향 필터 (Bi-lateral filter) 등의 기법을 이용하여 획득한 영상과 나머지 영상을 다운 샘플링과 업 샘플링 하여 더한 영상의 차를 압축하여 수신측으로 전송한다. 복호화 과정에서는 압축된 광원 정보를 복원한 후 기본계층 정보를 가진 영상을 업 샘플링과 보간법, 양방향 필터 (Bi-lateral filter) 등의 기법을 적용하고 수신자의 환경과 고려에 따라 차영상을 더 한 후 CGH를 통해 홀로그램을 획득하였다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 방법들 보다 우수한 홀로그램을 복원 할 수 있다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 FRUC(Frame Rate Up-Conversion)을 위한 효과적인 관심영역 분리 방법을 제안한다. 기존의 알고리듬은 움직임 벡터를 이용하여 관심영역을 지정하고 이를 기반으로 추가적인 재탐색이 요구되며 경우에 따라 잘못 예측된 움직임 벡터가 사용됨으로 인해 관심영역에 대한 신뢰성이 낮다. 본 논문에서는 이전과 다음 영상과의 시간적 연관성을 이용하여 이 두 영상간의 상관관계에 따라 효과적으로 신뢰영역 및 관심영역을 분리한다. 본 논문에서는 기존에 제안되었던 알고리듬으로 생성된 보조 영상과 원본 영상과의 차이에 대해 제안한 관심영역 분리 방법을 적용하여 그 결과를 비교하고, 성능 척도로서 객관적 화질을 비교한다. 실험 결과를 통해 기존에 제시된 다수의 알고리듬 보다 비교적 간단한 방법을 통해 효과적으로 관심 영역을 분리하고 또한, 성능이 크게 향상될 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 입력되는 스테레오 영상에서 3차원 깊이 정보를 이용하여 객체를 보다 정확하게 분리하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 촬영된 장면의 왼쪽과 오른쪽 영상으로부터 스테레오 정합 기법을 이용하여 영상의 각 화소에 대한 3차원의 깊이 정보를 추출한다. 그런 다음, 추출된 깊이 정보를 강인하게 이진화하여 배경 영역을 제외하고 전경에 해당하는 객체만을 분리한다. 성능평가를 위한 실험에서는 본 논문에서 제안된 방법을 여러 가지 영상에 적용하여 테스트를 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 2차원 기반의 객체 분리 방법에 비해 보다 강건하고 정확하게 객체를 분리함을 확인하였다.
본 연구에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 원 신호의 시간적 상관성을 고려한 견실 알고리즘의 독립성분분석을 각각 이용하여 혼합지문영상을 분리하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙을 이용함으로써 빠른 분리속도를 가진다. 견실 알고리즘은 2차적 통계성의 일괄처리 알고리즘으로 시간적 상관성과 낮은 kurtosis를 가진 영상분리에 효과적이다. 이들 기법들을 $256{\times}256$ 픽셀의 8개 지문으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 지문의 분리에 적용한 결과, 견실 알고리즘이 고정점 알고리즘의 독립성분분석에 비해 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.
본 논문은 주행 중인 자동차에서 획득한 영상에서 배경과 도로영역 및 물체를 분리하기 위한 영역분할 기법과 물체 검출 기법을 제안하고자 한다. 영상내의 에지라인의 화소 간 연결성을 이용한 라인검출을 이용하여 도로의 윤곽선 정보를 추출하고 컬러분포를 통해 배경과 도로영역을 분리한다. 물체가 가지는 코너 특성을 이용하여 나타난 정보들의 군집화를 통해 후보영역을 얻고 컬러 성분을 이용하여 개별 물체를 분리해냈다. 제안된 알고리즘은 복잡한 배경을 갖는 도로영상의 경우에도 도로영역과 물체의 검출에 강인함을 실험을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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