코로나 팬데믹으로 세계가 큰 피해를 보고 있다. 기존 얼굴인식 보안시스템이 마스크 사용자 인식이 어려워 마스크 사용자를 인식할 수 있는 방안이 필요하다. 얼굴인식을 위한 영상처리 기술이 딥러닝에 의해 크게 발전하고 있으며, 여전히 전처리 기술 또한 중요하다. 본 논문에서는 영상처리 기술의 선명도 평가 함수와 YOLOv5를 사용해 학습 재학습 이후 변화하는 성능을 확인하였고, 비마스크 사용 시 분류정확도가 1%, 학습 손실률에서 0.2% 정도의 성능 개선을 확인하였다.
서로 다른 색상의 조명환경에서 촬영된 영상으로부터 동일 객체를 자동으로 검출하기 위하여 객체의 색상 비교가 요구된다. 본 논문에서는 서로 다른 조명 영상들에서 비교 대상 객체들의 색상을 비교 분석하기 위하여, 조명 차이 요소를 제거하고, 입력영상을 목표 조명영상으로 변환하기 위한 색 보정 기법을 제안한다. 제안 색상 보정 기법은 촬영전에 색상 팔렛트를 이용하여 조명색상 정보를 분석하여 각 조명간 RGB 색상 요소별 차이를 전처리 단계에서 계산한다. 각 조명환경에서 촬영한 영상에 대해, 미리 계산된 조명간 차이값을 입력되는 각 영상화소값에 반영함으로써 영상의 색상을 보정한다. 실험에서, 서로 다른 색상의 조명 조건에서 촬영된 두 영상에 대하여 하나의 영상을 기준 영상으로 선정하고, 다른 하나의 영상에 제안 보정처리를 수행한다. 보정 전후 영상과 기준 영상과의 가시적인 비교 방법과 히스토그램 비교에 의하여 제안 보정 기법의 성능을 평가한다.
최근 들어 위성영상 및 항공사진은 국토환경관리에 매우 중요한 수단으로 인식되고 있으며, 이러한 추세에 따라 환경부 및 환경부 산하 기관의 많은 공무원들이 이러한 영상자료를 빠르게 업무에 활용할 수 있는 시스템이 필수적으로 요구되고 있다. 그러나 기존 시스템은 고가의 영상처리소프트웨어를 사용자 PC에 설치한 뒤 이를 이용하여 사용자 개인 컴퓨터에 저장되어 있는 대용량의 영상자료를 처리하여 업무에 활용하는 방식을 택함으로써, 영상자료 유출의 위험성, 소프트웨어의 중복적 구매에 따른 비용증가, 대용량 영상자료의 이동성 감소, 관련 소프트웨어 교육 시간 및 비용 증가 및 대용량 자료 처리에 따른 처리시간 증가 등의 문제를 야기해 왔다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고 환경부 공무원의 사용자 활용도를 증가시킨 '대용량 영상자료를 활용한 환경지리정보 인트라넷 시스템'을 개발했다. 본 시스템은 최신 영상 압축 및 전송 기술을 활용하여 영상자료의 물리적 파일 크기에 관계없이 사용자가 원하는 부분만을 압축 전송함으로써 매우 빠른 속도로 사용자가 원하는 지역을 인트라넷을 통해 서비스할 뿐만 아니라, 이렇게 전송된 영상을 웹 상에서 실시간으로 영상처리함으로써 사용자 편의성과 속도를 매우 향상시켰다. 또한 본 시스템은 환경부가 제작한 34종 이상의 벡터 자료와 함께 통합되어 서비스됨으로써 영상자료와 벡터자료의 통합적 활용성을 증가시켰다.용성을 증가시켰다.
현재 다양한 분야(영화, 광고, AR 등)에서 영상합성 기법이 많이 사용되고 있다. 실제 영상에 가상의 객체를 합성하거나 가상의 환경에 객체를 합성하는 경우 등 영상과 객체간의 사실적인 합성결과를 얻기 위해서는 실제 환경에 적용된 광원의 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실 세계 조명 정보를 표현하는 HDR(High Dynamic Range) 영상을 이용하여 실 세계의 광원을 추정하는 기법을 제안한다. 광원 추정을 위해 노출 시간을 달리한 일련의 LDR(Low Dynamic Range) 영상으로부터 실 세계정보를 선형적으로 표현할 수 있는 HDR 영상을 생성한다. HDR 영상을 가시화 한 후 영상에 나타나는 밝기 값을 기반으로 영상을 분할하고 분할된 영상들이 나타내는 빛의 세기에 비례하여 방향성 광원을 추정한다. 추정된 조명조건을 이용하여 IBL(Image Based Lighting)등의 전역조명 효과와 유사한 결과를 얻을 수 있으며 소수의 광원을 추정함으로써 실시간 렌더링이 중요한 가상현실이나 증강 현실 분야에도 적용할 수 있다. 또한 분할된 영상들로부터 광원을 추정하기 때문에 각각의 영상들이 오브젝트에 나타내는 조명효과도 확인할 수 있다.
증강현실은 사용자가 보고 있는 실세계의 영상과 컴퓨터가 생성한 가상의 영상이 실시간으로 합성된 영상을 제공하여 사용자에게 실세계에 대한 이해 및 현실감을 높여 줄 수 있는 기술로서 국방, 의료, 교육, 건축설계, 게임, 방송 등 여러 응용 분야에서 연구가 진행 중이거나 활용 중에 있다. 증강현실에서 실세계의 대상 물체들과 관련된 부과 정보의 실시간 정합 기술은 매우 중요하다. 본 논문은 옥외 실험 환경에서 실시간 정합을 위해 지역 및 전역 트래커의 오차에 대한 보정방법과 지역 및 전역 트래커의 데이터를 이용한 실세계 영상 및 부과 정보 영상의 시점 계산 방법을 소개한다.
일반인이 많이 사용하는 이미지 편집 도구는 영상 처리 기술을 가장 많이 활용하는 프로그램으로 아주 간단한 영상 치리의 조합으로 영상이나 그림에 특별한 효과를 주어 극적인 영상을 만들어낸다. 컴퓨터를 이용하여 영상을 가공하는 기법은 많이 개발되어 왔지만 인간 중심의 사고와 휴먼터치(human touch) 기술의 중요성이 점차 대두됨에 따라 사람이 작업한 것과 같은 느낌을 주는 컴퓨터 영상 처리 기술이 새롭게 부각되고 있다. 본 논문에서는 취도 성분을 가지고 사람이 작업한 것 같은 스케치 효과 알고리즘을 제안하고 소프트웨어로 전처리하여 이미지 결과를 확인한 후, 최적화된 알고리즘를 적용하여 VHDL설계언어를 이용한 하드웨어 설계 후, ModelSim 6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.
출판, 영화, 방송, 인터넷 등 멀티미디어 정보통신 분야에서는 새로운 영상 매체인 3차원 입체 영상 및 가상현실을 차세대 영상정보의 현실감 부여와 정보전달의 리얼리티를 제공하기 위해 다양한 기술들이 활발히 연구되고 있다. 또한 현대의 정보 통신 분야는 방송, 통신 및 컴퓨터가 통합되고, 무선과 유선이 융합되는 새로운 정보 통신 기술로 진화하고 있다. 이러한 변화의 영향으로 영상 서비스에 대한 기술 개발 경향도 영상 정보의 효율적인 전달 및 저장이라는 기존의 동영상 압축 표준이 갖는 기능 이외에, 보다 더 향상된 기능을 제공하는 방향으로 나아가고 있다. MPEG-4는 현재 각광받고 있는 인터넷 등의 멀티미디어 서비스에 있어서 필수적인 핵심기술이다. 본 논문에서는 MPEG-4 표준을 기반으로 하여, Dual 스트림이 입력되는 멀티미디어 데이터 즉, 입체 영상 재현을 위한 데이터를 효율적으로 인코딩하는 방식을 제안하고, 이에 대한 인코더를 분석, 설계하였다. 제안하는 방식은 MPEG-4를 이용한 입체영상 관련 응용에 적용될 수 있다.
우리는 가상 현실 환경에서 사람이 직접 옷을 입지 않은 상황에서 미리 피팅 상황을 확인할 수 있는 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 우리는 시스템을 이용한 카메라 촬영과 결과를 출력하는 기능, 그리고 영상처리에서 사람 얼굴 인지, 및 그에 대한 내용을 기반으로 옷을 오버레이하는 기능을 구현하였다. 추가 기능으로는 사람 손동작 인지를 통한 커맨드 제어, 딥러닝을 이용하여 사람의 얼굴에 어울리는 옷을 추천해주는 추천 서비스를 구현하였다.
초음파 영상은 다른 의료 진단 방법에 비해 상대적으로 비용이 적게 들고 데이터 획득이 용이하기 때문에 널리 이용되고 있다. 초음파 영상은 획득 방법에 따라 화질이 차이가 난다. 고식적 초음파 영상에 비해 두 배의 주파수를 사용하는 하모닉 영상은 대조도나 해상도가 향상되고, 영상 내 잡음이 감소한다. 그래서 초음파 영상을 이용한 진단 과정에서 병변의 특징을 육안으로 정확하게 관찰할 수 있고, 이를 통해서 진단 결과의 정확성이 향상된다. 본 논문에서는 초음파 영상의 획득 방법의 차이에 따른 진단 성능의 차이를 컴퓨터를 이용한 병변 분류 성능을 통해서 비교했다. 이를 위해서 초음파를 통해서 획득한 영상에서 병변의 형태 및 질감 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 병변을 분류하는 시스템 구성하였다. 실험을 통해서 하모닉 초음파 영상을 이용한 컴퓨터 기반 분류 방법이 고식적 초음파를 이용한 방법에 비해서 6% 정확성 향상이 있는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 코브 각도 측정법을 이용하여 척추 X-ray 영상을 측정할 때에 적용이 용이하도록 추간원판을 뚜렷하게 만드는 영상처리 알고리즘과 코브 각도 측정법을 일일이 적용하지 않고도 척추 전장을 포함하는 X-ray 필름의 기립 후전방 척추 영상을 하나의 척추선 함수 그래프로 변환하여 척추측만 정도 측정에 적용 또는 응용이 용이하게 하는 영상처리 알고리즘을 제시하였다. 척추 X-ray영상의 코브 각도 $1^{\circ}$당 L값의 평균을 산출한 결과는 0.568로 나타났고, 이를 기준으로 척추측만 정도 검출이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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