본 논문에서는 필드/프레임의 공간적, 시간적 움직임 특성을 활용한 디인터레이스드 기법을 이용해 재구성된 영상프레임으로부터 넓은 탐색영역에서의 움직임추정이 가능한 이중연산구조 기반의 다해상도 계층적 움직임 추정 방식(multi- resolution hierarchical motion estimation, MHME)의 효율적인 다중연산구조 기반의 움직임 추정을 제안한다. 공간적, 시간적 움직임 특성으로부터 디인터레이스드 기법을 적용하여 재구성된 영상프레임으로부터는 계층적 움직임 추정방식을 적용하여 빠른 움직임 영역에서도 화질의 열화가 거의 없는 다해상도 계층적 움직임 추정(MHME) 영상처리를 구현하였고, 비교적 높은 PSNR을 얻을 수 있었다. 다양한 모드 M=2 또는 M=3의 여러 가지 모의실험을 통해 제안된 구조가 전역탐색 블록정합 알고리듬(Full-search Block Matching Algorithm, FBMA)에 대하여 예측성능에 있어 최고 1.49dB(CAR), 최저0.421dB(Mobile & Calendar)의 모의실험결과 평균 -0.7dB 정도의 미소한 평균 PSNR 저하를 나타내었다. 이의 구현을 위해 제안된 전역/후역 탐색방식의 연산처리방식은 하나의 처리기소자(Processor Element, PE)에 이중연산처리기(DAPE) 구조를 채택하여 제한된 PE로부터 넓은 탐색영역에서의 움직임 추정이 가능한 전역/후역 탐색방식(Foreground & Background Search Algorithm, FBSA)의 비트 처리열 탐색 알고리듬을 제안 적용하여 움직임추정 연산의 성능을 구조적으로 향상시키는 다중프로세서 어레이 구조(Multiple Processor Array Unit, MPAU)를 개발 제안하였다.
심장 질환을 예방하기 위해서는 정기적인 검진을 통해 심장 기능을 분석하고 관찰하는 것이 중요하다. 정기적인 검진에서 심장 기능은 심장을 촬영한 후에 관측자가 이를 수작업을 통하여 처리하여 혈류량과 심박구출률 등을 분석함으로서 이루어지나, 시간도 오래 걸리며 관측자에 따른 변이성이 문제가 된다. 본 논문에서는 심장 단축 자기공명영상에서 좌심실 영역을 분할하는 자동화된 알고리즘을 제안한다. 코일 위치에 따른 왜곡을 보정하고, K-평균 클러스터링 기법을 이용하여 좌심실 내부를 분할한다. 영상의 왜곡 및 잡음에 의하여 발생하는 분할 오류는 그래프 탐색 기법을 적용하여 수정하였다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 38명의 지원자 그룹에 대하여 혈류량과 심박구출률을 계산하였고, 전문가에 의한 수동윤곽검출 결과와 GE MASS 소프트웨어와 비교하였다. 결과에 따르면 제안한 알고리즘의 수동윤곽검출과 혈류량의 차이는 평균적으로 이완기에 6.2mL${\pm}$5.6 및 수축기에 2.9mL${\pm}$3.0, 심박구출률의 차이는 2.1%${\pm}$1.5로 높은 정확성을 보였다. 특히 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘에서 발생하던 사용자 간섭률을 최소화하여 자동화 성능을 향상하였다.
본 연구에서는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 활용하여 취득된 농경지 지역에 대한 영상 간 기하 오차를 제거하기 위한 정밀영상등록(Coarse to Fine Image Registration) 방법론을 제시한다. 먼저 무인항공기를 활용하여 농경지 지역에 대한 영상을 취득한 후 정사영상을 생성하였다. 영상등록 시 오차를 유발하는 오정합쌍이 추출되는 확률을 감소시키기 위해 생성된 정사영상의 메타데이터를 기반으로 관심지역을 선정하여 탐색영역을 최소화하였다. 그리고 Speeded Up Robust Features (SURF) 기법을 활용하여 추출된 정합쌍(Tie-points)을 기반으로 초기영상등록을 수행하여 정사영상 간 기하 오차를 전반적으로 제거하였다. 이어서 영상내에 두드러진 공간특성이나 구조가 없어도 효과적으로 정합쌍 추출이 가능한 상호정보(Mutual Information) 기법을 통해 추출된 정합쌍을 활용하여 정밀영상등록을 수행하였다. 총 8장의 정사영상을 이용하여 제안기법의 우수성 및 효율성을 검증하기 위해 SURF 기법, 상호정보기법을 개별적으로 활용하여 영상등록을 수행한 결과와 비교분석을 수행하였다. 그 결과, 제안기법을 활용한 경우 효과적으로 정사영상 간 기하 오차가 제거된 것을 확인하였다.
기뢰는 수중에 설치되어 수상함과 잠수함을 공격하기 위한 폭발물로서, 기뢰전은 해군의 여러 가지 성분작전 중에서 매우 중요한 작전 중 하나이다. 본 논문은 기뢰전 일반 개념에 대한 이해로부터 기뢰탐색작전 및 소해작전의 소개와 본문에서 소개 할 몇 가지 기능을 통한 전반적인 기뢰전 체계 설계 방안을 제안한다. 기뢰전 체계의 기능으로는 소나 영상정보로부터 아다부스트 기법을 활용하여 기뢰영역을 탐지하는 기능과 기뢰탐색작전 및 소해작전의 수행 시 각각의 진행률을 계산하는 기능, 소나로부터 수신한 기뢰 표적으로 무인기뢰처리기를 유도하는 기능 등이 있다.
H.264표준으로 압축된 동영상들은 IPTV, DMB, 디지털콘텐츠서비스 등 다양한 응용분야에 사용되고 있다. 기존 MPEG-2표준으로 압축된 동영상들은 H.264표준을 따르는 디바이스에 적합한 트랜스코딩 방법들이 연구되어왔다. 반대로 H.264표준으로 압축된 동영상은 MPEG-2표준 디바이스를 사용하고 있는 사용자들은 시청할 수 없게 되었다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-2표준 디바이스를 사용하고 있는 사용자들은 H.264표준을 이용할 수 있는 H.264 to MPEG-2 트랜스코딩을 제안한다. 제안한 알고리즘은 H.264부호기의 특징인 가변블록의 움직임벡터를 MPEG-2의 매크로블록에 적합한 한 개의 움직임벡터를 예측하여 MPEG-2부호기의 계산량을 향상시키는 방법을 제안한다. 이때 H.264표준의 매크로블록안에 존재하는 다양한 움직임벡터들 간의 거리에 따라 MPEG-2부호기에서 최적의 움직임벡터를 예측한다. 실험결과, 제안한 방법의 PSNR은 MPEG-2 부호기의 "전역탐색"과 거의 비슷하면서, 부호화 계산 시간은 평균적으로 약 68% 감소하였다.
유도무기의 명중률 개선을 위해 해상 클러터 환경에서 표적을 정확하게 탐지하고 인식하는 연구가 다수 수행되고 있다. 해상 표적과 클러터의 신호가 다양하고 복잡한 특성을 보이기 때문에 능동 표적인식 기술에 대한 연구가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 스캔 영상(scan image)으로 형성된 이미지에 프랙탈 차원기법(fractal dimension)인 FS(Fractal Signature) 분류기와 영상정합기법(scene matching)인 HRTI(High Resolution Target Image)을 적용하여 표적과 클러터를 구분하고 표적 간의 인식하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 적용한 시뮬레이션 수행 결과, HRTI 분류기는 표적1과 표적2를 모두 100 %, FS 분류기는 표적 1과 표적 2를 각 각 90 %, 93 % 이상 구분 및 인식한다.
하천법 개정 및 수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 제정으로 하상변동조사를 정기적으로 실시하는 것이 의무화 되었고, 지자체가 계획적으로 수자원을 관리할 수 있도록 제도가 마련되고 있다. 하상의 지형측량은 직접 측량할 수 없기 때문에 수심 측량을 통해 간접적으로 이루어지고 있으며, 그 방법은 레벨측량이나 음향측심기를 활용한 접촉식으로 이루어지고 있다. 접촉식 수심측량법은 자료수집이 제한적이기 때문에 공간해상도가 낮고 연속적인 측량이 불가능하다는 한계가 있어 최근에는 LiDAR나 초분광영상을 이용한 원격탐사를 이용한 수심측정 기술이 개발되고있다. 개발된 초분광영상을 이용한 수심측정 기술은 접촉식 조사보다 넓은 지역을 조사할 수 있고, 잦은 빈도로 자료취득이 용이한 드론에 경량 초분광센서를 탑재하여 초분광영상을 취득하고, 최적 밴드비 탐색 알고리즘을 적용해 수심맵 산정이 가능하다. 기존의 초분광 원격탐사 기법은 드론의 경로비행으로 획득한 초분광영상을 면단위의 영상으로 정합한 후 특정 물리량에 대한 분석이 수행되었으며, 수심측정의 경우 모래하천을 대상으로 한 연구가 주를 이루었으며, 하상재료에 대한 평가는 이루어지지 않았었다. 본 연구에서는 기존의 초분광영상을 활용한 수심산정 기법을 식생이 있는 하천에 적용하고, 동일지역에서 식생을 제거한 후의 2가지 케이스에 대해서 시공간(Spatio-temporal)초분광영상과 단면초분광영상에 모두 적용해 보았다. 연구결과, 식생이 없는 경우의 수심산정이 더 높은 정확도를 보였으며, 식생이 있는 경우에는 식생의 높이를 바닥으로 인식한 수심이 산정되었다. 또한, 기존의 단면초분광영상을 이용한 수심산정뿐만 아니라 시공간 초분광영상에서도 수심산정의 높은 정확도를 보여 시공간 초분광영상을 활용한 하상변동(수심변동) 추적의 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 H.264/AVC 표준 중에서 움직임 추정기의 고속 움직임 예측을 위한 알고리즘을 제안하였다. 움직임 추정은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 정화소 단위에서의 탐색에 비해서 부화소단위까지의 움직임 추정은 영상의 압축률은 높일 수 있지만 계산의 복잡도가 늘어나는 문제점이 있다. 제안하는 알고리즘은 정화소 움직임 벡터가 최종 움직임 벡터인 경우에 부화소 탐색을 생략하게 되며 그렇지 않은 경우 CBCDS (Center Biased Cross-Diamond Search)를 적용하여 부화소 움직임 탐색을 하여 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 비교적 화질에 변화가 없고 탐색 지점이 81.4% 감소하는 결과를 보였다
본 연구에서는 갈고리를 이용하여 해저폐기물 수거작업 또는 해저바닥 경운작업을 할 때 갈고리가 해저바닥에 고정된 특정 물체에 걸려서 회수불능의 상태로 되는 것을 방지할 수 있는 개량된 수거장비를 개발하고자 하였다. 해저바닥이 암초지대와 반구형어초지대인 해역에서 수거장비를 적용실험을 한 결과, 스프링을 장착한 해저폐기물 수거장치는 해저바닥의 틈새나 인공구조물 등에 걸려서 빠져나오지 못하는 상태를 방지할 수 있었다. 또한 양방향 초음파탐색기의 해저면영상을 통하여 개량형 수거장비의 적용실험 과정을 확인할 수 있었다. 이상과 같이 개량된 갈고리를 부착한 해저폐기물 수거장비는 해저폐기물의 수거작업 또는 해저바닥 경운작업시 수거장비의 분실없이 효율적으로 사업을 수행할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 효율적인 차량 객체를 추적하는 특징점 매칭을 이용한 다중 차량 객체 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 효율적인 차량 객체 추적을 위해 FAST 알고리즘을 이용해서 차량의 특징점을 추출한다. 그리고 5X5 영역으로 분할 된 영상에서 특징점이 포함되면 True 포함되지 않으면 False로 해당 영역을 검은색으로 후처리하여 차량 객체을 제외한 불필요한 객체 정보를 제거한다. 그리고 후처리 된 영역을 차량의 최대 탐색창 크기로 설정하고, 차량의 최외각 특징점을 이용한 최소 탐색창을 설정하여 Mean-Shift 알고리즘의 탐색창 크기에 대한 단점을 보완하여 차량 객체 추적을 한다. 제안한 방법의 성능 평가하기위해 SIFT, SURF 알고리즘을 비교하여 실험한다. 그 결과 SIFT 알고리즘에 비해서 약 4배 빠르고 SUFR 알고리즘의 처리 과정 보다는 효율적으로 검출하는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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