원격탐지된 디지털 영상은 각 밴드별로 다른 특성의 정보를 기록하고 있음으로 밴드별 조합에 의한 칼라영상 생성시 전혀 다른 특성만을 이용하게 되므로 활용목적에 맞게 최적의 영상을 얻기 위한 밴드조합이 매우 중요한 과정이 될 수 있다. 본 연구에서는 약 20년 전에 댐의 건설로 물속으로 사라진 약 60여개의 마을을 원격탐사기법으로 복원하기 위하여 현재 그 지역의 과거 자료를 획득할 수 없으므로, 원격탐지 방법으로 수집 가능한 과거의 자료를 현재의 측지좌표 공간으로 보정처리하고 채널간의 생성되는 영상을 비교함으로서 최적의 솔루션을 찾아내는 실함을 실시하였다. 과거지도와 참조지도와 좌표변환을 통하여 정위치의 중첩오차를 최소화시키고, 영상 복원 시 손실정보를 최소화하기 위한 최적채널결정을 밴드조합 방법으로 하여 그 특징과 결과를 도출하였다.
최근 대규모 지역 혹은 전 지구에 걸친 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나면서 이를 처리하기 위한 효율적인 '영상좌표 상호등록'법이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 일반적으로 오랜 시간이 소요되는 '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해 '사전검수영역기반정합법'(Pre-qualified area based matching)을 사용하였다. 이를 통해 '영상좌표 상호등록'시 연산시간을 현저히 단축시켰고 추출된 정합점에 과대오차제거법을 적용함으로서 단순히 영역기반정합법을 적용한 경우에 비해서 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안한 알고리즘을 이용하여 테스트 프로그램을 작성, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.436 영상소, 정합점은 평균 38,475개로 나타났다. 연산시 간은 평균 약 8분으로 나타났다.
본 논문에서는 객체 검출을 위한 지면가정에 기반한 스테레오 시차영상의 획득방법을 제안한다 지면과 좌우 영상간의 호모그라피를 사용하여 정합비용을 정의하고 지면기준의 시차에 대해서 4방향의 정합비용을 집계하여 시차를 결정한다. 또한 획득된 시차영상에서 나타나는 정합오류들은 중간값 필터와 연결성분 분석을 통하여 제거하고 이를 이진화하여 객체의 검출에 활용한다. 영상평면과 평행한 평면을 기준으로한 기존의 시차정합방법과는 달리 지면보다 아래에 대한 정합 비용이 고려되지 않으며 시차영상으로부터 거리 영상을 획득하여 처리하는 과정을 거치기 전에 객체를 검출할 수 있다는 장점이 있다.
해충의 발생시기와 발생량에 대한 정확한 예찰정보는 해충의 효율적인 종합적 방제를 위하여 필수적으로 요구된다. 해충의 효율적인 발생 예찰조사를 위해 디지털 영상처리 알고리즘을 이용하여 벼농경지에서 주요 해충인 멸구류를 자동적으로 인식하고 밀도를 측정하도록 하였다. 야외경작지에서 촬영한 입력영상에 대해 구성인자분해과정, 탑헷(top-hat)변환, 역치적용, 최소/최대 필터링 등의 방법을 적용하여 벼 잎에 붙어 있는 멸구 개체를 인식하고 개체수를 헤아렸다. 평균인식율은 95.8%를 보였다. 또한 인지된 각 멸구류 개체 크기를 측정하여 멸구류의 연령분포 추정을 가능하게 하였다
다양한 안개 제거 기술이 개발되어왔으나 이들의 성능을 정량 정성적으로 평가하는 방식에 대한 연구는 다소 부족하다. 본 논문에서는 안개 제거 기술의 성능을 평가하기 위하여 사용할 수 있는 다양한 척도를 살펴본다. 성능 척도의 신뢰도 검증을 위하여, 고화질 칼라 깊이 영상을 이용하여 안개 영상을 합성하고 안개 제거 영상과 원 영상을 비교하는 방식을 택한다. 한편 안개 제거 기술을 화질을 기준으로 평가하는 방식이 아닌, 안개 제거 전 후 영상에 대한 컴퓨터 비전 기법의 성능을 비교하는 방식을 검토한다. 다양한 안개 제거 기술 성능 척도에 대한 비교 분석 및 문제점에 대한 해결 방안을 토의한다.
본 논문에서는 국방용으로 사용되는 다양한 센서들(EO/IR, SAR, GMTI, LiDAR)을 통해 전 평시 상황에서 영상을 획득하면 영상을 분석하여 증강현실(AR : Augmented Reality)로 표현할 수 있다. 증강현실로 영상을 처리하기 위해서는 다양한 알고리즘이 사용되는데 상황에 따라 어떠한 알고리즘을 선택해서 사용해야 할지 결정을 해야 한다. 대표적인 증강현실 알고리즘인 SIFT, SURF, ORB, BRISK의 성능비교(에러율, 처리시간, 정확도)를 통해 국방분야의 다양한 상황 하에서 어떠한 증강현실 알고리즘을 사용하는 것이 효과적인지 분석하고 제안한다.
본 논문에서는 영상확대 chip의 video 입력부에 부분화면을 저장할 frame memory의 구조를 개선하고자 하였다. 영상확대 video scaler인 gm833×2는 입력단 측에 frame buffer memory가 필요하게 되지만, 이를 외부에 장착하려면 일반적으로 대용량의 FIFO 메모리를 사용하게 된다. 이것은 dualport SRAM으로 구성이 되며, 메모리 제어를 고가의 FIFO칩에 의존하는 결과를 가져온다. 또한 기존의 scaler chip은 단순히 확대처리만을 하며, 입력 전, 후에 data의 변경 또는 이미지처리가 불가능한 구조가 된다. 본 논문에서는 외부에 필요한 메모리를 내장한 새로운 기능의 chip을 설계하는 데에 있어 필수적인 메모리제어 로직을 제안하고자 한다. 여기서는 더 나은 기능의 향상된 메모리 제어회로를 제시하고 이를 One-chip에 집적할 수 있도록 하였다 이를 사용한 Video Scaler Processor chip은 SDRAM을 별도의 제어회로 없이 외부에 장착할 수 있도록 하여 scaler의 기능을 향상시키면서 전체 시스템의 구조를 간단히 할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 먼저 메모리 제어회로를 포함한 Video Scaler Processor chip의 메모리제어 하드웨어의 구조를 제시하고, 메모리 access model과 제어로직을 소개하고자 한다.
본 논문에서는 영상에 쌍직교 웨이블릿 변환(BOWT:Biorthogonal Wavelet Transform)을 사용하여 인간 시각 시스템(Human Visual System)에 덜 민감한 고주파 영역에 워터마크를 삽입한다. 추출 시 워터마크가 삽입된 영상과 워터마크와의 계층적 상관관계(Hierarchical Correlation)를 구하여 임계값 이상이면 영상에 대하여 저작권을 주장할 수 있다. 본 논문에서 사용한 워터마크는 seed값을 갖는 정규분포로부터 무작위로 생성된 실수열의 집합이다. 바코드(Bar-Code)를 워터마크(Watermark)로 사용하므로써 저작권 보호뿐 아니라 바코드가 가지고 있는 바코드 체계를 이용하여 멀티미디어의 컨텐츠를 자동관리 하는데 적합하다.
본 논문에서는 2 대의 카메라로부터 입력된 스테레오 영상을 이용하여 가상캐릭터의 동작을 실시간으로 생성하는 방법에 대해 기술한다. 이 시스템은 동작자의 움직임을 캡쳐하기 위해 동작자의 좌, 우 전방에 동기화된 2 대의 컬러 CCD 카메라를 위치시킨다. 카메라로부터 입력된 스테레오 영상을 분석하여 신체의 중심이 되는 루트와 머리, 손, 발과 같은 end-effector의 2차원 특징점을 추출하고, 추출된 특징점들은 카메라의 사영행렬과 추적 알고리즘을 통해 3차원 위치를 생성한다. 생성된 루트와 end-effector 의 3 차원 위치정보는 노이즈 제거를 위한 필터링을 거친 후 역운동학 알고리듬에 적용하고, 인체 관절의 해부학적인 제약조건과 관절간의 상호 연관성 및 전 후 프레임간의 부드러운 연결 동작 생성을 고려하여 중간관절의 위치를 정밀하게 계산한다. 중간관절의 위치를 생성하므로 서 임의 동작자의 움직임에 대한 모든 관절의 정보를 획득할 수 있으며, 획득된 동작 데이터를 가상 캐릭터에 적용하므로 서 캐릭터의 움직임을 실시간으로 생성할 수 있다.
금석문의 영상데이터를 디지털 형태로 검출하고, 영상신호처리 알고리즘을 사용하여 신호의 특성을 분석하고 그 결과를 제시하였다. 대상체는 비석에 음각된 문자로 하였다. 대전 주변의 백제권에서 몇몇 유형의 음각 문자를 형태별로 분류하여 디지털 이미지화한 다음, 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역의 신호패턴을 추출하였다. 먼저 칼라 이미지를 grey tone으로 변환한 후, 전처리 과정을 거쳐 이미지의 노이즈나 불명확성을 제거하고 히스토그램 전 영역에 걸쳐 스케일 확장시켰다. 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역을 구분하여 무작위로 소이미지 샘플을 취득하고 각 소이미지의 신호패턴을 분석하였다. 그 결과를 중첩의 원리를 이용하여 합성한 후 영역별 신호분석 패턴을 정형화하였다. 유형별로 다소 차이를 보이나 두 영역의 이미지 분석 결과는 차별성을 보였다. 문자 영역은 grey level 범위가 좁고 한정되며 일관성을 보이는데 비해, 바탕영역은 범위가 넓고 광범위하였다. 두 영역의 교차 레벨 범위는 극히 제한적이었으며 패턴 분리에 큰 영향을 끼치지 못하였음이 밝혀졌다. 이 일련의 과정은 알고리즘화되어, 1-2분 정도의 사전 작업만 하면 프로그램에 의해 문자를 추출할 수 있다. 이러한 사실들은 종래 무리한 탁본 작업에만 전적으로 의존하던 금석학 분야의 디지털화를 가능케 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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