본 논문에서는 무인비행체를 위한 듀얼 카메라 영상처리 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 무인비행체에서 카메라 시스템을 운용함에 있어서 효율성을 극대화하기 위해 두 개의 카메라를 이용한 영상정보의 습득 및 처리 방법을 제안하였다. 영상의 습득과 프로세싱 과정에서는 OpenCV와 FF-MPEG을 활용한 영상의 분석과 압축을 구현하였다. 무인비행체에서의 데이터 전송은 디지털 광대역 통신인 와이브로를 이용하였다. 또한 지상스테이션은 데이터를 전송받아 영상을 확인하고 무인비행체조작과 카메라조작 명령을 내리는 역할을 담당하도록 하였다.
한국인의 인체 절단면 영상으로부터 인체의 3차원 데이터를 생성하였다. 다양한 종류의 3차원 렌더링 영상을 제작하고 이를 기반으로 하는 웹 기반정보시스템을 구축하였다. 인체 영상 정보시스템은 크게 렌더링에 필요한2차원 데이터를 생성하는 단계, 3차원 렌더링 데이터를 생성하는 단계, 영상을 데이터베이스화하고 이를 서비스하기 위한 시스템 구현 단계의 세 부분으로 나눌수 있다. 렌더링을 위한 2차원 영상처리는 절단면 영상의 분할과 정렬을 포함한다. 분할은 절단면 영상에 보여지는 인체의 부위를 구분하도록 하는 절차이고, 정렬은 왜곡된 영상 위치를 바로잡기 위한 절차이다. 3차원 렌더링은 절단면 영상들로부터 3차원 모델의 뷰를 생성하는 절차이다. 병렬처리를 통한 광선 추적 볼륨 렌더링 기법을 사용하여 잘라보기 및 돌려보기 렌더링 뷰를 생성한다. 각 절단면 영상 및 렌더링 영상은 인체영상 브라우저 및 검색기가 접근할 수 있도록 웹 시스템에 로드 하였다. 브라우저는 인체의 위치를 시각적으로 탐색 할 수 있도록 구현되었다. 각 단계별 기술적인 내용을 소개한다.
고해상도 타일 디스플레이 기술은 사용자에게 넓은 시야각과 높은 정밀도를 제공하여 가상현실 시스템 개발을 위해 널리 활용되고 있다. 이러한 VR 용 타일 디스플레이 시스템 구축을 위해 일반적으로 분산형 PC 클러스터 방식이 주로 이용되나, 추가적인 멀티채널 모듈이 필요하고 시스템의 운영과 관리가 어려운 단점이 있다. 최근에는 하나의 전용 그래픽 워크스테이션을 이용하여 다중 디스플레이가 가능한 방식이 소개되고 있지만, 그 출력 갯수가 제한적이다. 본 연구에서는 하나의 워크스테이션으로 운영되는 렌더링 시스템과 다수의 타일 스크린 장치를 확장성 있게 연결하기 위해, 다중 디스플레이 영상처리 장치를 도입하여 가상현실 시스템을 구축하고, 간단한 실시간 렌더링 프로그램의 구동을 통해 그 성능과 응용 가능성을 확인하고자 하였다.
최근 영상처리와 초음파 센서를 이용한 자동 주차 시스템을 장착한 차량들이 증가하고 있는데 기존의 자동 주차 시스템은 운전자가 탑승한 상태에서 주차 공간을 확인 후 주차를 하는 방식이다. 본 연구에서는 주차장의 주차관리 시스템과 연계하여 주차장 입구에서부터 주차 위치까지 무인자동 주차를 할 수 있도록 하는 발전된 형태의 자동 주차 시스템을 제안한다. 차량은 기존 자동 주차 시스템과 비슷하나 주차장은 일정한 구조와 표식을 이용하여 자동차의 영상처리와 센서 인식의 효율을 높여주게 되어 쉽고 안전하게 주차 할 수 있도록 도와주게 된다.
슈퍼임포즈는 개인식별 방법으로 신원 미상의 두개골의 발견 시, 두개골의 사진과 용의자 생전 사진의 동일 비율로 확대, 축소 후 두 영상을 중첩하므로서 동일인 여부를 비교, 판별하는 기법으로 삼풍백화점 붕괴사고와 Quam KAL기 추락사고와 같이 대형사건에서의 개인식별은 매우 중요한 문제이다 기존의 방법은 렌즈와 거울 및 사진기술에 의존하는 수작업으로 2주정도의 시간이 소요되는 반면 본 연구의 결과로 컴퓨터 영상처리 기술과 주변기기의 활용을 이용하여 슈퍼임포즈 영상의 실시간 처리와 보다 다양하고 자세한 영상처리 정보에 의한 상세한 슈퍼임포즈 영상정보를 얻을 수 있다. 본 연구는 비디오 카메라로 입력한 두개골 영상과 스캐너로 입력한 생전 사진의 중첩을 위한 영상시스템의 구축과 영상처리 기법을 응용한 다양한 응용 프로그램을 개발하였다. 슈퍼임포즈의 영상처리 기법으로는 두개골 및 생전 사진의 윤곽선 추출, 중첩점 조정, 상,하,좌,우 각도조정, 윤곽선보정, Hue 조정, 히스토그램 조정 등 다양한 영상처리 기법을 응용하고, 보다 자세한 감정문 형식을 도입하였다. 또한, 본 슈퍼임포즈 영상시스템은 국립과학수사연구소의 슈퍼임포즈 영상자료의 처리기술 및 축적 기술의 발전으로, 두개골 영상과 생전 사진을 이용한 생전의 3차원 영상의 복원 연구도 가능하리라 사려된다.
본 논문에서는 블록화된 영상의 관심영역 가중치 비교 알고리즘과 형상특징 가중치 비교 알고리즘을 결합하여 지폐를 실시간으로 분류하는 시스템을 하드웨어로 구현하였다. 구현된 시스템은 영상획득부, 전처리 및 영상처리부로 구성되어 있다. 영상획득부는 CIS(contact image sensor)에 의해 영상이 얻어지고, A/D 변환기와 PLD에서 전처리를 한다. 영상처리부는 전처리된 영상을 제안된 알고리즘에 의해 DSP에서 수행한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통해 질의영상과 비교영상간의 식별율을 높일 수 있고 오염되거나 회전, 이동된 지폐에서도 향상된 성능을 가진다. 그리고 제안 방법은 영상의 블록화 효과에 따른 계산량의 감소와 병렬처리를 할 수 있는 시스템으로 구성할 수 있어서 검색율을 높이거나 검색시간을 줄일 수 있는 장점이 있다.
개미 군락 시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제 중의 하나인 방문 판매원 문제에(Traveling Salesman Problem, TSP) 간단하게 응용할 수 있고 좋은 결과를 보여주었으며 최근에는 영상처리 분야의 패턴 인식, 영상 추출, 에지 검색 등에 응용되고 있다. 에지 검색은 검색된 에지를 이용하여 문서 분류, 문자 인식, 얼굴 인식 등과 같은 분야에서 다양하게 응용될 수 있다. 기존의 연산자 위주의 에지 검색 기법들은 에지를 명확하게 검색한다고 해도 이 검색 결과를 이용하여 다음 단계의 영상처리를 위해서는 그 목적에 맞도록 새로운 후처리 작업을 거쳐야 한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 개미 군락 시스템의 특성을 이용하여 에지의 명확한 검색뿐 아니라, 좀 더 안정적이고(robustness) 유연성을(flexibility) 갖는 에지 검색 기법을 제안하며 실제 디지털 영상에 적용하였을 때 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 광학 현미경을 컴퓨터 상에서 구현한 소프트웨어 시스템인 Medieye 시스템에 가장 큰 문제점인 대용량의 영상 데이터를 압축하는 기법을 제안하고, Medieye 시스템에 대하여 기술한다. 현재 구현된 Medieye 시스템은 환자의 조직 샘플에 대한 고해상도 디지털 영상을 인터넷 상에서 제공하고 있으며, 궁극적으로는 의료 기관 및 의학 연구 기관의 슬라이드로 꽉 찬 캐비넷을 디지털 저장시스템으로 대체하기 위한 클라이언트 서버 구조 기반의 소프트웨어 시스템이다. Medieye 시스템은 클라이언트 프로그램, 네트워크 서버, 데이터 서버 3 부분으로 구성되었고, 이들은 정해진 통신 규약에 따라 메시지를 서로 주고받음으로써 각 부분이 상호 독립적이다 이 시스템에 적용할 영상압축 기법은 블록 기반의 웨이블릿 변환을 이용한 영상 압축이다. 입력 영상 신호를 여러 개의 부밴드 영상으로 분해하고 각 부밴드 영상에 대하여 독립적으로 다시 작은 블록으로 나누어 각 부밴드의 특성에 맞도록 영상을 압축하는 알고리즘을 제안하였다. 이 기법은 제로 트리와 비슷한 성능을 보이면서도 구조가 비교적 간단하여 계산적인 면과 수행 속도 면에서 우수한 성능을 보여 준다.
Kim, Dong-Jin;Lee, Chung-Uk;Kim, Seung-Lee;Kim, Hyun-Woo;Hwang, Kyu-Ha;Park, Hong Soo
천문학회보
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제43권1호
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pp.40.2-40.2
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2018
외계행성 탐색시스템으로 관측한 영상은 한국천문연구원 본원에 있는 자료처리 시스템으로 실시간 전송된다. 이를 위해 한국과학기술정보연구원이 운영 중인 첨단망과 UDP 전송 프로그램을 활용하고 있으며 연간 약 140TB의 관측 영상을 칠레 55Mbps, 남아공 39Mbps, 호주 410Mbps의 속도로 전송하고 있다. 관측 영상이 전송되면 MEF 포맷으로 구조화 하고 bias, flat, crosstalk 보정과 bad pixel masking 등의 전처리 과정을 거쳐 각 연구과제별로 실시간 배포하고 있다. 중력렌즈 연구를 위한 우리 은하 중심부 관측영상은 차감영상 기법을 사용하여 약 3억 개의 별에 대해 측광하고 있으며, $18K{\times}18K$ 크기의 대용량 관측 영상을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 256개로 분할하여 분산처리하고 있다. 2014년부터 자료처리를 위한 시스템을 구축하고 증설하였으며 현재 11대의 서버(212Core)와 2.7PB의 NAS 스토리지를 운영하며 연간 700TB이상의 자료를 처리하고 있다. 우리은하 중심부 측광자료에서 검출된 변광 현상을 정리하여 측광데이터베이스를 구축하였다. 본 발표에서는 KMTNet 실시간 자료처리 과정에 대한 상세한 내용과 향후 자료처리 시스템 개선방향에 대해 소개한다.
본 논문에서는 OpenCV를 이용한 영상처리 작업환경에서 영상처리 결과에 따라 마커를 기반으로 한 복잡한 형태의 3D 애니메이션 객체를 띄우기 위해 사용되는 증강현실 라이브러리(ARToolkit, OpenVRML)를 함께 사용하는 시스템을 제시하였다. OpenCV 라이브러리와 증강현실 라이브러리는 카메라로부터 이미지를 얻어오기 위한 함수 및 가져온 이미지 타입이 다르고 각각의 라이브러리에 맞게 이미지를 처리하기 위한 설정 및 최종적으로 디스플레이 하기 위한 일련의 과정에 있어서 호출되는 모듈들이 상이하였다. 또한 ARToolkit내에서도 보다 복잡한 3D객체의 렌더링을 수월하게 하기 위한 OpenVRML 기반 렌더링과 개발자가 원하는 렌더링을 손쉽게 수행할 수 있는 OpenGL 기반 렌더링과의 병렬적인 연동에 있어서 두 라이브러리를 사용하는 프로젝트의 카메라 및 렌더링 설정과 렌더링 처리 절차에 차이가 있어 두 프로젝트의 기능별 모듈을 하나로 통합하였다. 그리고 영상처리 라이브러리의 이미지 처리에 대한 모듈을 전체 시스템의 처리 순서에 맞게 알맞은 함수들로 배정하여 이 함수 내에서 추후 개발자가 개발한 시스템에 맞게 직접 편집하여 활용할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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