본 연구에서는 온보드 영상장치(On-Board Imager; OBI, Varian Medical Systems, USA)의 kV X선 영상 및 전자조사문 영상(Electric portal image), 디지털화재구성 영상(Digitally reconstructed radiographic image) 내 관심지점에서의 기하학적 일치성 여부를 평가하고자 하였다. 이를 위해 상용화된 IMRT 팬텀(Wellhofer, Germany)에 포함된 부품의 윗면 및 왼쪽면에 각 3개씩 총 6개의 볼베어링을 부착하여 위치 확인용 팬텀을 제작하였다. 각 영상의 획득을 위해 팬텀을 전자조사문 영상을 이용하여 각 방향에서 정확하게 중심이 일치하도록 셋업한 후 직교하는 kV X선 영상 및 전자조사문 영상을 획득하여 각 볼베어링의 절대 위치를 비교하였다. 또한 2차원-2차원 정합 후 보정 결과의 정확성 평가를 위하여 팬텀의 중심을 정확히 회전중심점에 일치시킨 후 갠트리 각도 $315^{\circ}$에서 획득된 전자조사문 영상을 기준 영상으로 한 뒤 카우치를 각 방향으로 $-5{\sim}5\;mm$ 임의로 이동한 후 OBI에서 지원하는 2차원-2차원 정합 기능을 이용하여 셋업 오차를 보정하도록 하였다. 이후 다시 갠트리 각도 $315^{\circ}$에서 전자조사문 영상을 획득한 후 기준 전자조사문 영상과 비교하였으며 이 과정을 10회 반복하였다. 연구 결과 kV X선 영상과 전자조사문 영상, 디지털화재구성 영상 간 볼베어링 중심의 위치는 1 mm 이내에서 일치하였으며 실제 위치와도 1 mm 이내에서 일치하였다. 또한 기준 전자조사문 영상과 2차원-2차원 정합 후 획득된 전자조사문 영상 내 각 볼베어링의 위치들도 1 mm 이내에서 일치하였다. 본 연구를 통해 OBI의 kV X선 영상이 기하학적으로도 전자조사문 영상과 동일함을 확인할 수 있었다
본 논문에서는 CIS(CMOS Image Sensor)와 GPS 모듈이 장착된 임베디드 시스템에 리눅스를 포팅하여, 리눅스 커널 상에 카메라와 GPS 모듈을 인식시켜 GPS 모듈로부터 GGA(Global positioning system fix data)문장을 획득하고 위치 정보를 CIS로부터 정지영상을 얻을 때 수신되는 위치 정보를 정지영상에 포함하는 것을 목적으로 한다. 임베디드 시스템을 위한 하드웨어를 구성하고 카메라 설치가 가능한 보드를 장착해서 리눅스 부트로더와 커 널을 포팅 한 후 CIS(CMOS Image Sensor) 제어 디바이스 드라이버와 GPS 모듈 디바이스 드라이버를 커널에 작동 가능하게 구현한다. GPS 모듈로부터 현재 위치의 위도와 경도 값을 문자열 형태로 획득하고, CIS로부터 초당 17 프레임의 영상을 획득하여, 한 프레임을 정지 영상으로 저장한다. 정지 영상에 위치 정보를 추가시켜 JPEG 압축을 하고 결과를 얻어 오는 임베디드 영상처리 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 시차영상 생성과 레이블링(labeling)을 동시에 수행하는 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 적용하고, 두 단계로 구성된 복합 가설생성(hypothesis generation) 단계를 적용함으로서 거짓알림(false alarm)을 줄이고, 차량 검출의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 먼저 차량의 정면에 장착된 두 대의 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 이 영상을 사용하여 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 수행하여 지면과 배경이 제거된 장애물(obstacle)만이 존재하는 특수한 형태의 시차영상을 생성한다. 이렇게 생성된 지면과 배경이 제거된 레이블링된 시차영상을 이용하여 차량 검출 및 추적을 수행한다. 차량 검출 및 추적단계는 크게 세 단계로 나눠진다. 첫 번째 단계는 학습 단계로서 학습데이터로부터 Gabor필터를 사용해서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 학습한 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 생성하는 단계이다. 두 번째 단계는 스테레오 카메라의 영상 중 주 카메라의 영상으로부터 에지 정보를 추출하고, 지면과 배경이 제거된 시차 영상으로부터 얻어진 시차정보를 이용해서 차량이 존재하는 후보영역을 뽑은 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 사용하여 차량을 검출하는 단계이다. 마지막 단계는 차량 추적단계로서 검출이 완료된 차량들은 다음 프레임에서 템플릿 매칭을 수행하여 추적한다. 이는 추적에 성공할 경우 다음 프레임의 차량 검출시 후보영역에서 배제함으로서 전체적인 차량 검출 성능을 향상시킨다.
초소형 무인항공기를 기반으로 대상영역에 대한 공간정보를 신속하게 자동으로 획득할 수 있는 긴급 매핑 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 사용자가 초소형 무인항공기 운용이나 사진측량에 대한 전문지식이 없어도 쉽게 사용할 수 있게 설계되었다. 항공 데이터 획득을 위해 디지털 카메라, GPS/IMU, 센서 통합 및 동기화를 담당하는 제어보드가 탑재된 초소형 무인항공기 시스템을 구축하였다. 또한, 항공부분의 운용을 지원하는 비행계획 수립 소프트웨어와 획득된 데이터의 품질을 평가하여 선별하고, 영상 매칭, 지오레퍼런싱, 정사영상 생성과 같은 일련의 과정을 고속 자동으로 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 시스템을 적용하여 $400m{\times}300m$ 크기의 대상지역에 대해 획득된 3cm 해상도의 57장 영상을 고속으로 자동처리하여 30분 이내 개별정사영상으로 생성할 수 있었다.
기존의 자동차 번호판 인식시스템은 특정위치에 설치된 카메라로부터 획득한 영상을 서버로 전송하여 서버가 모든 처리 및 인식을 하게 된다. 하지만 다량의 카메라를 설치할 경우 서버의 부하가 심해지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라에 연결된 DSP 보드를 통해 자동차 번호판 인식에 필요한 각각의 문자라 숫자를 추출하고, 이진화 및 정규화 과정을 거쳐 서버로 전송함으로써, 서버는 인식단계만을 수행하여 부하를 줄이는 방식을 제안한다.
물체의 360도 방향에서 다수의 RGB-D(RGB-Depth) 카메라를 이용하여 깊이영상을 획득하고 3차원 모델을 생성하기 위해서는 RGB-D 카메라 간의 3차원 변환관계를 구하여야 한다. 본 논문에서는 구형 물체를 이용하여 4대의 RGB-D 카메라 사이의 변환관계를 간편하게 구할 수 있는 시점보정(view calibration) 방법을 제안한다. 기존의 시점보정 방법들은 평면 형태의 체크보드나 코드화된 패턴을 가진 3차원 물체를 주로 사용함으로써 패턴의 특징이나 코드를 추출하고 정합하는 작업에 상당한 시간이 걸린다. 본 논문에서는 구형 물체의 깊이영상과 사진영상을 동시에 사용하여 간편하게 시점을 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 하나의 구를 모델링 공간에서 연속적으로 움직이는 동안 모든 RGB-D 카메라에서 구의 깊이영상과 사진영상을 동시에 획득한다. 다음으로 각 RGB-D 카메라의 좌표계에서 획득한 구의 3차원 중심좌표를 월드좌표계에서 일치되도록 각 카메라의 외부변수를 보정한다.
소형 적외선영상 호밍시스템은 지상의 표적에 대하여 주야간 적외선 영상처리를 통하여 표적을 식별하고 주요 표적에 대하여 표적을 탐색, 탐지하여 추적하는 적외선 영상센서를 보유한 추적시스템이다. 본 논문에서는 지상의 표적을 주야간 적외선 영상을 통하여 표적 정보를 획득하여 실시간 영상처리를 통하여 표적을 식별하기 위한 고속의 CPU와 FPGA(Field Programmable Gate Array)가 탑재된 보드 개발의 내용을 설명한다. CPU, FPGA 선정과 영상신호처리를 위한 CPU-FPGA 결합 아키텍처에 대하여 제안하고 또한 김발구조의 적외선센서를 제어하기 위한 FPGA를 활용에 대하여 설명한다.
고해상도 위성 영상 레이다(SAR)에서 획득한 대용량의 레이다 영상신호는 주어진 임무시간 내에 실시간으로 지상에 전송해 주어야 하기 때문에 위성탑재 영상 레이다의 고속 데이터 전송 능력이 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 소형 정량의 위성 SAR의 임무 요구 조건을 만족하고, 위성 영상 레이다의 운용모드에 따라 고해상도에서 광역모드에 이르기까지 광범위한 데이터를 고속으로 처리할 수 있는 멀티 채널 데이터 전송모듈 설계에 관하여 논한다. 주어진 위성 데이터 링크 모델을 바탕으로 링크 버짓과 영상 모드별 데이터 전송률을 분석하고, 시스템의 요구 전송률과 오차율 만족하는 온 보드 영상 자료 저장기, 자료 처리기, 송신기 및 전송 안테나의 설계 곁과를 제시하고 성능을 분석한다.
본 논문은 시각 장애인들을 위해 영상처리 기반의 숫자-자동 점자 변환기의 설계 및 구현에 관한 내용을 기술한다. 영상처리 기반의 숫자-점자 변환 알고리즘은 카메라로 획득한 입력 영상을 이진 영상화 한 다음, 문자 영역을 팽창과 라벨링 연산을 수행하고 저장되어 있는 문자 패턴 영상과 상호 상관도를 계산하여 해당되는 점자로 변환한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘을 모의실험한 결과, A4 용지에 인쇄된 숫자(0-9)에 대하여 91.8% 변환 성공률을 보여 주었고, DSP 영상처리 보드에 구현한 시제품 시험을 통하여 90% 변환 성능을 확인함으로서 구현된 숫자-자동 점자 변환기의 실용화 가능성을 확인하였다.
본 연구는 선박용 레이더로부터 디지털 신호처리보드를 통하여 영상신호를 획득하고, 일련의 디지털 신호처리 및 영상신호 분석을 통하여 선박에서 실시간으로 파향 및 파장 등의 파랑정보를 측정하기 위한 기법을 개발하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 영상신호 분석영역 을 사용자가 직접 설정하는 기존의 방법을 개선하여 분석영역을 자동으로 설정하는 기법 및 2차원 이산 푸리에 변환을 이용한 파향분석 알고리즘에 대하여 논하였다. 그리고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 파향분석 알고리즘의 유효성을 검증하였고, 기초실험으로 다양한 해상환경에서 X밴드 레이더로 획득한 13개의 영상신호에 대하여 파향정보 분석 결과를 예시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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