본 연구의 목적은 태양 코로나 구조를 분석하기에 적합한 영상처리 기법을 찾는 것이다. 이를 위하여 우리는 IDL(Interactive Data Language)에 내장된 여러 가지 영상처리방법을 SOHO EIT 영상에 적용하였다. 우리는 영상처리를 위하여 단일 영상처리 방법과 2단계 영상 처리 방법을 사용하였다. 단일 영상처리 방법으로 히스토그램 평활화(Equalization), 주파수 필터링, 경계선 강화기법(Sobel, Robert) 등을 사용하였다. 2단계 영상처리 방법은 단일 영상 처리 방법에서 효과적이었던 방법들을 두 가지 이상 순차적으로 적용하는 것이다. 본 연구를 통하여 우리는 2단계 영상처리 방법(예, 저주파 필터 + Sobel + 히스토그램 평활화)이 단일 영상처리 방법 보다 코로나 루프 구조를 잘 보여주는 것을 확인하였다. 이 연구 결과가 태양 코로나 구조 연구에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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1998.04a
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pp.268-272
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1998
본 논문에서는 학습자가 직접 영상처리를 실행시켜 결과를 확인할 수 있는 인터넷상의 영상처리 교육시스템에 대하여 논하였다. 이 시스템은 클라이언트의 이미지와 학습자가 원하는 값을 입력하여 영상처리를 행함으로써 일방적인 정보전달 방식을 벗어나 상호 대화적인 학습이 가능하다. 또한 클라이언트가 자체적으로 영상처리를 행함으로써 서버와의 이미지정보 전송에 소요되는 시간을 상당량 단축할 수 있고, 이미지 처리 및 전송에 의한 서버의 부하를 줄일 수 있다. 향후 본 영상처리 교육시스템에 영상의 실시간 결합하면 더욱 효과적인 교육매체가 될 것이다.
Park, Eun-Su;Choe, Hak-Nam;Kim, Jun-Cheol;Jeong, Eum-Han;Kim, Hak-Il
ICROS
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v.15
no.3
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pp.31-39
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2009
본 고에서는 병렬 영상처리를 이용한 고속 머신 비전(Machine Vision) 기술의 동향에 관해 다룬다. 머신 비전에서 사용되는 대표적인 고속 상용 영상처리 라이브러리인 MIL, HALCON, IPP에 대해 소개하고 현재 활발히 연구되고 있는 SSE, OpenMP, CUDA와 같은 병렬 처리 기술에 대하여 알아 본다. 이러한 병렬 처리 기술을 실제 영상처리 알고리즘에 적용하여 그 성능을 고속 상용 영상처리 라이브러리의 성능과 비교하여 소개된 병렬 처리 기술을 실제 PCB 기판 자동검사와 같은 머신 비전에 적용한 연구사례에 대해서 알아본다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.373-376
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2009
영상처리 기술은 인간의 시각에 기반을 둔 영상정보와 관련된 분야에서 중요한 기반 기술로써 현재 여러 분야에서 연구가 활발하게 진행 중이다. 여러 응용 분야에서 사용되는 영상처리의 세부 기술범위는 영상 변환, 영상 개선, 영상 복원, 영상 압축등과 같이 다양하며, 이런 영상처리 기술의 중요한 연구 목표 중의 하나는 정확한 정보 추출을 위한 영상정보의 개선에 있다. 영상정보의 개선은 영상의 해석과 인식을 위한 기본적인 과제이며, 영상에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하는 영상처리 기술이 영상정보 개선의 한 분야라고 할 수 있다. 영상정보 개선을 위한 기존의 필터링 알고리즘은 잡음제거율이 높은 만큼 경계선의 보존이 어렵다는 단점이 있으며, 이를 보완하기 위해 다른 영상처리 알고리즘을 함께 응용하여 처리함으로써 처리시간이 증가되고 원 영상의 중요한 정보를 훼손할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 잡음 제거율을 높일 수 있는 Fuzzy Mask Filter 알고리즘을 제안한다. Fuzzy Mask Filter 알고리즘은 마스크에서 얻은 정보를 Fuzzy Logic에 적용하여 임계값을 구하며, 구해진 임계값을 기준으로 출력영상의 화소값을 결정하는 알고리즘이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 효율성을 검증하기 위해 Impulse 잡음과 Salt pepper 잡음을 임의로 생성하여 기존의 알고리즘과 비교한 결과, 제안된 방법이 잡음 영상에 존재하는 픽셀 정보를 훼손하지 않고 잡음을 효과적으로 제거한 것을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.159-164
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2001
본 연구에서 설계하고 구현한 뇌 MR영상 처리기에서는 뇌 MR 영상에서 진단에 필요한 정보들을 자동 추출한다. 의료영상 처리 시에는 수집된 의료영상의 특징을 분석하고 특징들을 분류해야 하며 이를 위해서는 효율적인 특징 추출 알고리즘들 필요하다. 뇌 MR 영상 처리기는 영상의 잡음제거나 영상 강화를 위한 전처리기, 영상의 특징을 추출하기 위한 영역분할기와 전역, 지역 특징 추출기로 구성된다. 뇌 MR 영상 특징 추출을 위한 효율적인 의료영상 처리기의 개발 내용을 기술한다.
본 논문에서는 에지 추출을 위하여 다양한 영상에 탄력적으로 적용되는 자동 임계치에 의한 에지 추출 방법을 제안한다. 자동 임계치는 Prewitt 연산자를 이용하여 얻어진 영상을 사용하여 구한다. 에지 추출(Edge Detection)은 영상처리에 있어 데이터의 양을 크게 줄일 수 있는 장점과 함께 각종 영상처리의 전처리로 이용되어지고 있는데 정확한 에지 추출은 영상을 이해하고 분석하는데 있어서 대단히 중요한 요소로 영상처리의 다양한 분야와 결합하여 이용되어 지고 있다. 본 논문에서 제안한 자동 임계치 알고리즘에 의한 에지 추출은 영상의 세세한 부분의 에지를 탐색하는데 효과적임을 알 수가 있었다.
지능형 안전자동차에 비전센서를 채택하여 이의 응용시스템을 개발하기 위해서는 궁극적으로 많은 양의 영상데이터를 시스템의 제어목적에 부합하도록 실시간으로 처리하기 위한 노력과 구현하고자 하는 영상처리시스템을 정적인 실내환경과 달리 열악한 환경의 차량에 탑재가 용이하게 하기 위한 소형화의 노력이 요구된다. 본 논문에서 구현된 실시간 영상처리 하드웨어는 에지 연산 등의 반복된 전처리는 FPGA에서 처리하고, 상위단계의 영상처리는 RISC에서 수행하는 구조이다. 구현된 영상처리 하드웨어는 에지정보 기반의 차선정보추출 및 차선이탈 경보알고리즘을 적용하여 그 성능을 평가하였으며, 초당 25프레임 이상의 영상처리를 수행할 수 있는 연산속도를 보여 성공적인 결과를 얻을 수 있었다.
Kim, Hyungjun;Kim, Woogeol;Rew, Jehyeok;Hwang, Eenjun
Annual Conference of KIPS
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2015.10a
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pp.1420-1423
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2015
기존의 영상처리 및 컴퓨터 비전 기술은 X-ray, 군사용 사진, CCTV 영상과 같은 제한적인 상황에서 주로 사용되었다. 스마트폰이 보급되면서 고해상도의 사진을 어디서든 촬영할 수 있게 되었고, 고성능 디바이스를 이용하여 촬영된 영상을 즉시 가공 및 처리가 가능하게 되었다. 그 결과 영상처리 기술이 이전보다 다양하고 좀 더 일반적인 분야에서도 쓰이게 되었다. 그러나 영상처리 기술은 조건이 제한될수록 처리가 용이하며, 일반적인 이미지들을 처리하기 위해서는 고려해야 할 사항이 많다. 특히 두피 영상 분석의 경우 머리카락이 겹치는 부분이나 그림자, 머리카락이 밀집하여 상대적으로 어두워지는 부분 등을 고려해야 하는 어려움이 있으며 현재까지 영상처리를 이용한 두피영상 분석에 대한 연구는 많지 않은 것이 현실이다. 본 논문에서는 스마트폰에 부착하는 포터블 카메라로 촬영된 두피영상을 분석하여 모발의 두께를 측정하는 기법을 제시한다. 먼저 영상에 대한 전처리로 Contrast stretching과 이 진화 과정을 수행한다. 얻어진 이진화 영상에 대해 머리카락의 Skeleton을 추출하고 각 pixel의 각도(angle)를 이용하여 법선을 구한다. 계산된 법선과 머리카락 사이의 교점을 구한 후 두 점사이의 거리를 통해 모발의 두께를 계산한다. 계산된 두께와 현미경을 이용하여 측정한 모발의 실제 두께와 비교하여 제안된 기법의 정확도를 평가한다.
본 논문은 Post-PC 에 사용되는 DSP 프로세서 기반 디지털 카메라의 효율적이고 소형화된 영상 처리 플랫폼 설계에 대해 설명한다. 제한된 소량의 기억장치를 갖는 내장형 시스템의 제약조건을 만족시키기 위해서 제안된 플랫폼은 블록 처리의 개념을 사용하여 입력 영상을 처리한다. 먼저 입력 영상이 적당한 수의 데이터 블록으로 나누어진다. 그리고 나서 영상 블록들은 일련의 블록 기반 함수들에 의해서 처리된다. 처리된 블록들은 다시 하나의 결과 영상으로 모아진다. 블록 처리는 요구되는 메모리 크기를 줄여줄 뿐만 아니라 multithreading 과 병렬 처리를 통한 더 빠른 수행을 가능하도록 해준다. 플랫폼을 구성하는 대부분의 함수들은 이러한 블록 처리의 장점을 살려서 일련의 영상 블록들을 처리한다. 소개되는 플랫폼은 특화된 하드웨어를 사용하지 않고 사용자의 요구에 맞는 또다른 영상 처리와 압축 기법을 추가하는 것이 가능하게 해준다.
최근 대용량 영상데이터로부터 정보 수집, 영상 처리를 위한 클라우드 관련 연구들이 활발하다. 그러나 공개 소프트웨어를 이용한 클라우드 연구의 대부분은 라이브러리 수준이 아닌 단순히 프로그램 수준의 조합으로 작동한다. 이런 이유로 단순 조합에 따른 비효율성에 의한 성능문제는 크게 다루어지지 않는다. 본 논문에서는 이 비효율성을 해결하는데 중점을 두고 FFmpeg과 Hadoop을 라이브러리 수준으로 결합하여 기존보다 더 나은 성능의 영상클라우드 환경을 구축하였다. C기반의 영상처리 라이브러리인 FFmpeg와 JAVA기반의 클라우드 환경 Hadoop의 결합을 위해 JNI(Java Native Interface)를 이용하였다. 상세구현으로는 HDFS(Hadoop Distributed File System)을 확장하여 Hadoop MapReduce가 직접 FFmpeg을 통한 영상파일 접근이 가능하게 하였다. 이로써 FFmpeg과 Hadoop간 상이한 파일 접근 방식에서 발생하는 불필요한 작업에 의한 시스템의 성능저하를 막았다. 또한 응용의 확장성을 위해 영상작업시 작업영상을 영상처리의 최소단위인 GOP(Group of Pictures)단위로 잘라 클라우드의 노드들에게 분산시켰다. 결과적으로 기존에 존재하는 Hadoop과 FFmpeg을 프로그램적으로 결합한 영상처리 클라우드보다 총 처리시간을 앞당겼고, GOP 단위의 영상 처리는 영상기반 작업에 안정성과 응용의 확장성을 보장해주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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