본 기고에서는 최근 스마트폰에서 요구되는 다양한 멀티미디어 어플리케이션을 embedded GPU(Graphics Processing Unit)를 이용하여 고속 병렬처리하기 위한 GPGPU (General-Purpose Computing on GPU) 기술 및 영상처리 분야의 응용 사례를 소개한다. 일반적인 데스크탑 컴퓨팅 환경과 달리 제약사항이 많은 embedded 환경에서의 GPGPU 응용 기술은 아직 초기단계이다. 그러나 급격히 발전하는 embedded GPU IP와 OpenCL과 같은 API의 등장으로 embedded GPU를 이용한 고속 병렬처리 환경이 수 년 이내에 일반화 될 것이다. 본 기고에서는 그 가능성을 점검하기 위하여 embedded GPU에서의 영상처리를 위한 최신 하드웨어와 소프트웨어 환경의 발전 동향을 소개한다. 더불어 최신 스마트폰에서의 GPGPU기술을 사용한 영상처리 사례와 영상처리 알고리즘의 GPGPU 알고리즘 구현시 고려해야 할 주요 사항을 정리한다.
본 논문에서는 에지연산에 기반한 영상정보추출 알고리즘을 효율적으로 실시간 수행할 수 있는 온보드(onboard) 영상처리시스템의 하드웨어를 설계 및 구현하였다. 이는 실시간 처리를 위해 저급 영상처리부에 실시간 에지추출이 가능하도록 FPGA를 채택하고, 고급 영상처리는 DSP에서 수행하는 구조이다. 실험결과 제안한 실시간 영상처리시스템의 하드웨어 구조는 초당 25프레임 이상의 영상처리를 수행할 수 있는 연산속도를 나타내어 만족할 만한 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 4K 플랫폼 인제스트(Ingest) 서버 시스템에서 영상처리 하드웨어 장치와 서버간의 커널 인터페이스를 지원하기 위한 PCIe 디바이스 드라이버의 구조를 설계 및 구현하였다. 제안하는 디바이스 드라이버 아키텍처는 동작하는 프로세스의 특성에 따라 크게 3개의 계층으로 분리하여 독립적인 PCIe 인터페이스 제어와 영상처리 하드웨어의 실시간 데이터 연산처리가 가능하도록 설계하였고, 병렬처리 방식으로 PCIe 디바이스를 제어함으로써 복수의 영상처리 장치에 대한 지연 현상이 발생하지 않도록 설계하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 드라이버의 아키텍처를 구현한 결과 효율적인 영상처리 장치 제어를 통해 4K 플랫폼의 콘텐츠를 실시간으로 획득 및 저장, 전송하는 결과를 얻을 수 있었다.
KUeyes(Korea University's eyes)는 인간의 시각 정보처리 과정을 모델로 하여 고려대학교 인공시각연구센터에서 개발된, 스테레오 컬러 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 능동시각 시스템이다. 실시간 처리를 위하여 KUeyes는 병렬 처리가 가능하도록 개발된 영상 획득 및 영상 처리 모듈을 가지고 있으며, 다해상도 영상 변환 기법을 사용하여 입력 영상의 처리속도를 증진시키고 있다. 이 시스템은 외형적으로는 처리된 영상에 따라 반응하여 움직이는 10-자유도의 헤드 아이 시스템으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 영상의 칼라 정보와 움직임 정보 등을 실시간으로 분석하여 지능적이고 빠르게 개체를 탐지하고 추적하는 인간의 시각 반응 및 인식 모델을 KUeyes에 탑재하여 구현하고 실험하였다. 실험에서 얻어진 결과는 KUeyes가 인간의 시각, 인식시스템을 적절히 모델링하고 있음을 보여 주었다. 이는 KUeyes의 작동 방식과 거기에 탑재된 영상 처리 기법들이 인간의 시각 정보처리 과정을 이해하는데 매우 적합한 것임을 시사한다.
본 연구는 주로 사람의 육안에 의존하고 있는 쌀의 외관판별을 컴퓨터 영상처리를 이용하여 수행할 수 있는 장치의 개발을 최종목표로 하여, 우선적으로 컴퓨터 영상처리에 의한 쌀의 외관판별 알고리즘을 개발하기 위하여 수행하였다. 특히 본 연구에서는 쌀을 한 알씩 공급하면서 판별하는 것이 아니라 한꺼번에 수백 개의 쌀을 공급하여 낱알의 외관품위를 한번에 판별토록 하는 알고리즘을 개발코자 하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 가 육안으로는 구분되지 않으나 조명의 미세한 불균일이나 작은 이물질 등에 영향을 받지않고 완전한 2치화영상을 획득할 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 나. 서로 붙어있는 쌀의 경계를 정확히 분리하여 각각 낱알로 인식할 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 다. 쌀알의 노란색의 강도로서 쌀의 도정율을 예측하는 것이 가능하였으며, 이를 이용하여 쌀의 도정율을 판별할 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 라. 쌀알의 검은색의 강도로서 복백의 유무를 판별하고, 또 쌀알의 픽셀수에 대한 복백의 픽셀수의 비를 계산하여 복백의 면적비를 계산할 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 마. 개발된 알고리즘을 사용하여 임의로 조제된 쌀의 외관품위를 판별하였을 때 육안판별과 동일 정도로 판별이 가능하였으며, 한번에 최대 400개의 쌀알을 판별하는데 1초 정도의 시간이 소요되었다.
윈도우 기반의 영상처리는 전체 영상처리 분야에 있어서 기본이 되는 분야이다. 이러한 윈도우 기반의 영상처리는 처리해야 할 데이터와 연산이 매우 많은 편이기 때문에 범용 컴퓨터 구조에서 소프트웨어 프로그램을 사용하여 윈도우 기반 영상처리에서 필요로 하는 모든 연산을 실시간으로 수행하기 힘들다. 본 논문에서는 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 사용하여 윈도우 기반 영상처리를 실시간으로 수행할 수 있는 병렬 하드웨어 구조를 제안하고자 한다. 또한 제안한 구조를 통해 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)을 이용하여 윈도우 기반의 영상처리 중 하나인 동적 문턱치화(dynamic thresholding) 회로와 국부 히스토그램 평활화(local histogram equalization) 회로를 설계하고 FPGA로 해당 회로를 구현할 것이다. 구현된 회로의 성능 측정도 다루어 진다.
카메라를 갖춘 모바일 기기가 보편화되면서 모바일 환경에서 영상처리를 이용한 다양한 응용이 확산되고 있다. 영상은 다른 정보에 비해 데이터의 양이 비교적 방대하기 때문에 모바일 환경에서 영상처리를 수행하기 위해서는 처리속도, 전력, 발열 등의 물리적 제약조건이 존재할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 모바일 기기에서 코프로세서인 임베디드 GPU(Graphic Processing Unit)를 이용한 영상처리의 고속화 방법을 제시한다. 실험에서는 보편적으로 활용되는 영상처리 알고리즘에 대해 CPU(Central Processing Unit) 및 GPU 각각에서의 성능을 비교함으로써 고속화 방법의 우수성을 검증하고 특징을 분석하였다.
영상처리 방식을 이용하여 유기 절연재료의 트리잉 열화를 측정하였다. 전통적으로 목측(가시측정)에 의한 트리현상 변화를 관찰해 왔으나 트리형상 특징과 변화를 이해하는데 정확한 측정에 어려움을 만들었다. 영상처리 시스템을 이용한 트리 측정장치를 이용하여 트리진전길이와 열화면적들의 고유특성을 영상처리 시스템을 이용하여 목측치와 거의 대등한 결과가 나오는 트리진전 영상처리 자동계측 시스템을 구현하였다.
영상처리를 이용한 영상간의 유사도 비교 기법은 영상의 검색 및 영상의 자동 인식 등을 위한 연구로 최근 각광받고 있다. 최근 영상 처리 기법은 화소의 질적 향상 및 처리시간 최적화, 효율적인 특정 요소의 추출 등 다양한 방법으로 시도되고 있다. 특히, 영상의 유사도 비교는 유사 영상 검색과 같은 경우에 많이 쓰인다. 영상의 유사도를 비교하기 위한 기법으로는 영상 데이터의 특징에 따라 대상 영역을 여러 영역으로 나누는 영역분할 기법과 군집화, 퍼지, 유전자 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 영상을 HSV 색공간으로 변환한 후 색상 값에 대하여 전역 정렬 기법을 사용하는 유사도 측정 방법을 제시한다. 전역 정렬 기법은 유전자 서열 비교 기법 중 하나로서 두 유전체의 유사도를 측정하는데 사용된다. 유사도 측정 효율을 높이기 위해 색상 값을 8단계로 양자화하여 영상의 서열을 생성하였다. 실험결과 제시한 방법을 영상 회전이나 대칭, 글자 삽입 등의 간단한 연산에 크게 영향을 받지 않는 것으로 드러났다.
원격감지(remote sensing) 기술의 비약적인 발전과 함께 다중분광 영상데이터의 분광대역수가 급속히 증가하고 있다. 대역수의 증가로 영상데이터의 양이 급격히 증가하게 되고, 이에 따라 이들 데이터를 처리하기 위해서는 처리속도가 빠른 영상 처리 기술이 필요하게 되었다. 분광 대역수를 줄여 빠르게 처리하는 한가지 방법으로 널리 사용되고 있는 것이 주성분변환이다. 본 논문에서는 주성분변환에 대한 처리방법에 대해 논한 후, 다중분광 영상데이터를 주성분 변환한 주성분 영상데이터를 분석하였다. 또한 주성분 영상데이터를 최대유사법으로 분류하고 그 결과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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