기존 연구에서는 연안습지를 탐지하기 위해 위성/항공 영상의 다중분광 밴드로부터 산출한 식생지수 또는 토지피복도를 활용하였으나, 단일 센서만을 활용할 경우 토지피복정보와 지형정보를 동시에 고려하는 것에 한계가 있어 높은 정확도의 연안습지 탐지 및 대규모 연안습지 관리 업무 수행에 많은 지장을 초래하였다. 본 연구에서는 우리나라 서해안 곰소만 지역을 촬영한 Sentinel-2 위성영상의 다중분광 밴드와 디지털 지형 모델인 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model)을 사용하여 서해안 곰소만의 대규모 연안습지를 다음의 과정을 통해 탐지하였다. 우선 Sentinel-2 위성영상의 Green 및 근적외선 밴드를 활용하여 정규수분지수 영상을 제작하였다. 그리고 정규수분지수 영상에서 픽셀의 밝기값 0.2를 임계치로 설정하여 물과 육지를 구분하는 이진화 영상을 제작하였으며, SRTM DEM에서 픽셀의 밝기값 0을 임계치로 설정하여 해수면 아래와 해수면 위를 구분하는 이진화 영상을 제작하였다. 최종적으로는 두 장의 이진화 영상에 중첩 분석을 적용하여 이진화 영상 기반 연안습지 지도를 제작하였다. 본 연구에서 제안한 기술을 활용하여 제작한 이진화 영상 기반 연안습지 지도의 정확도는 94%로서 매우 높은 결과를 보여주었으며, 연안습지가 아닌 내륙습지, 산지습지 등은 탐지되지 않아서 연안습지 관리 업무에 매우 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 조명 보정과 지역적인 밝기 정보를 이용한 유해 영상에서의 피부색 검출 방법을 제안한다. 첫번째, 조명의 영향을 줄이기 위하여 입력 영상을 히스토그램 평활화하여 명암 값의 분포가 한쪽으로 치우치거나 균일하지 못한 영상의 명암 값 분포를 균일화 시켜 영상을 향상될 수 있도록 한다. 그 다음, 평활화 시킨 영상을 25 개의 블록으로 분할한 후, 각 블록에서의 밝기 값에 대한 통해 평균과 왜도를 구한다. 구해진 값들을 영상의 임계값으로 설정하여 이진화 시킨다. 그리고, 평활화시킨 영상의 RGB 값을 Lab 컬러 공간으로 변환한다. 변환된 컬러 공간내의 조명 성분 값인 L(Luminance)값을 추출하여 이를 역변환 한다. 역변환한 L 값은 비정규 조명을 갖는 유해 영상의 조명에 민감한 영향을 제거하기 위하여 평활화 영상에 합한다. 마지막으로, 밝기 임계값을 통해서 얻어진 이진영상내의 객체 영역과 RGB 피부색 임계값을 통한 조명 보정된 평활화 영상내의 피부색 영역의 공통된 영역을 결과값으로 추출한다.
본 논문에서는 영상처리 기법 중 하나인 이진 영상에 대한 골격화를 이용한 새로운 형상 기술자를 제안한다. 내용기반 영상 검색에서 형상을 이용하는 것은 가장 우세하고 인간이 가장 쉽게 인지할수 있는 방법 중의 하나이다. 형상을 이용한 검색을 위해 서는 인간이 인지하는 형상에 대한 정보를 간략화시킬 수 있는 기술자가 필요하다. 본 논문에서 제안하는 골격을 이용한 형상 기술자는 물체의 중요한 정보 중 하나인 골격을 영상 검색에 이용함으로써 기존의 물체가 갖고 있는 복잡한 형상 정보들을 여러개의 직선의 조합으로 간략하게 표현하고 이를 검색에 사용하는 것이다. 이를 위해서 단순한 골격화 외의 다른 형태학적 영상 처리를 이용하여 효과적인 직선 추출을 위한 여건을 마련한다. 그리고 근사화된 직선들이 추출되면 스케일에 대해 정규화 하여 골격을 이루는 직선들의 양 끝점을 형상 기술자로 얻을 수 있다. 각 특징벡터에 대한 정합은 각각의 회전에 대해 유클리디안 거리를 이용한다. 실험 결과, 제안된 방법이 자세한 부분보다는 대략적인 형상 검색과 동일한 카테고리의 데이타 집합에서 부분적인 변화에 대해 우수한 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 프레임간 압축 영상의 열화 과정의 모델과, 동영상에 존재하는 블록화 현상을 제거하는 방법을 제안한다 BDCT기반으로 압축된 정지영상은 DCT계수를 양자화 하는 과정이 블록별로 처리되기 때문에, 블록 경계에 불연속이 발생한다. 동영상의 경우 블록 경계에서 불연속이 발생 할 뿐만 아니라 움직임 보상과정이 합쳐진 혼성 구조로 되어 있어서 블록 내부에서도 불연속이 존재하게 된다. 블록 영계만을 생각한 기존의 처리방법은 동영상의 처리에 있어 적합하지 못하다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 블록화 현상 제거를 위해, 양방향 움직임 보상과 반화소 정밀도를 이용한 새로운 평활화 제약조건을 구성하고 차분 영역에서의 정규화 방법을 이용한 알고리듬을 제안한다.
본 논문은 3차원 얼굴 영상을 이용한 얼굴 인식에 있어서, 정규화 과정에 사용될 얼굴의 특징 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 3차원 얼굴 영상은 조명의 변화에 상관없이 얼굴의 특징 분석이 가능하고, 이를 이용한 얼굴 인식이 가능하다. 그러나 입력된 형상의 자세에 따라 회전, 기울어진 정도, 그리고 좌우로 움직인 정도가 다르다. 이런 특성을 고려하지 않고 추출된 특징들은 잘못된 인식 결과를 초래할 수 있다. 이런 이유로 입력에서의 오류들을 바로잡는 정규화 과정이 필요하다. 정규화 과정에서는 얼굴의 기하학적인 특징인 눈, 코, 입 등을 이용하는 것이 일반적이다. 이들 중, 코는 3차원 얼굴 영상에서 두드러진 특징이 될 수 있다. 본 연구에서는 코의 실제 형상과 유사한 긴 추출 마스크를 사용하여 입력된 영상으로부터 코를 추출하는 방법을 제안한다.
최근 손등이나 손바닥, 손가락의 정맥 혈관 패턴정보를 이용하여 개인을 인증하는 기술은 훼손, 복제 및 위조가 불가능하다는 장점으로 인해 연구가 활발하게 진행 중이다. 정맥영상은 피부층과 내부 골격등에 의한 빛의 산란 및 불균일한 내부 조직 때문에 정맥 영역이 뚜렷하게 나타나지 않아, 영상처리 방법을 통해 정맥 영역을 정확하게 분리하는 것이 어렵다. 특히 한 장의 영상에서도 밝기가 균일하지 않아서 지역 영역 단위로 다른 이진 임계치를 사용함으로 인해 처리시간이 오래 걸리고 혈관의 불연속면이 발생한다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 조명 정규화 기반의 고속 정맥 영역 추출 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 장점을 가지고 있다. 첫째, 정맥영상의 불균일한 조명을 제거하기 위해 저역통과필터를 통해 조명 성분을 취득하고 이를 통해 조명성분이 균일한 영상을 얻었다. 둘째, 조명 정규화 영상으로부터 단일 임계치를 통해 얻어진 이진 영상의 처리를 통해 혈관 경로를 추출함으로써, 처리시간을 단축하였다. 실험을 통해 기존 방법들에 비해 혈관 영역 추출 정확도가 상승하고, 처리속도가 단축된 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 최적의 항공 영상 융합을 위하여 적응 가이디드 필터 기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 적응 가이디드 필터는 가이디드 필터 설계 요소 중에서 정규화 파라미터 값을 입력된 영상 특성에 따라서 조절하고 PSNR (peak signal to noise ratio)을 미리 정해둔 값으로 유지한다. 제안한 방법은 입력 영상의 특성에 관계없이 미리 정한 PSNR을 유지하는 범위 내에서 잡음을 제거하므로 최적의 영상 융합 성능의 결과를 가져올 수 있다. 필터 성능은 시뮬레이션을 통해 검증하였고, 기존에 많이 사용되고 있는 영상융합 품질 파라미터를 이용하여 분석하였다.
본 논문에서는 영상의 전체의 특징을 포함하는 다항계수를 추출하고, 신경회로망을 이용하여 얼굴영상을 인식하는 다항계수를 이용한 얼굴 영상 인식 시스템을 제안한다 시스템은 먼저, 입력 영상의 특징 파라미터로 사용되는 다항계수의 수를 줄이기 위하여 웨이브렛 변환을 이용하여 영상의 크기를 1/4씩 줄였다. 3차 웨이브렛 변환된 저주파 계수 행렬로부터 저주파 계수 행렬에 대한 다항계수를 추출하였다. 추출된 각 저주파 계수 행렬에 대한 다항계수들을 신경회로망의 입력벡터로 사용하기 위하여 정규화 과정을 거친다. 정규화된 다항계수를 역전파 알고리즘을 가진 신경회로망의 입력 백터로 사용하여 얼굴영상을 인식하였다.
본 논문에서는 영상의 다차원 명암도 증감에 기반을 둔 유사도 측정에 의한 효율적인 영상정합 방법을 제안하였다. 여기서 다차원 명암도는 영상의 4방향을 고려한 유사성 판정으로 영상이 가지는 속성을 더욱 더 많이 반영하기 위함이고, 명암도 증감은 인접 픽셀간의 밝기변화를 고려함으로써 좀 더 포괄적으로 유사성을 측정하기 위함이다. 또한 측정된 4방향 각각의 명암도 증감에 대한 정규상호상관계수를 구하고, 그 각각에 바탕을 둔 전체 정규상호상관계수, 각 방향의 상관계수에 대한 산술평균과 단순 곱 및 최대값으로 정규화된 상관계수의 산술평균과 단순 곱으로 정의된 유사도 계수로 각각 정합을 측정하였다. 제안된 방법을 22개의 243*243 픽셀 얼굴영상과 9개의 500*500 픽셀 인물영상을 대상으로 각각 실험한 결과, 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 정합성능이 있음을 확인하였다. 특히 각 방향의 상관계수에 대한 산술평균 유사도가 가장 우수한 신뢰성을 가지는 정합척도임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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