컴퓨터 비전에서 영상 매칭 기술은 다양한 분야에 응용될 수 있는 기초적인 기술 중에 하나이다. 강인한 영상 매칭을 위해서는 정확하고 독특한 특징점을 검출하는 과정이 중요하다. 기존의 SIFT나 SURF 등 영상 매칭 알고리즘은 등방성 가우시안 필터링을 사용한 스케일 공간을 생성하여 특징점을 검출한다. 이러한 기존의 특징점 검출 방식은 스케일 공간에서 영상의 경계선을 모호하게 만들어 정확한 특징점 검출을 어렵게 만들고 영상 매칭의 성능을 떨어뜨리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘의 강인한 특징점 검출을 위하여 양방향 필터링을 사용하여 스케일 공간 생성을 제안한다. 이러한 스케일 공간 생성 방식은 스케일 공간에서 영상의 경계선을 보존해 줌으로서 강인한 특징점 검출을 가능하게 하여 영상 매칭 성능을 향상시킨다. 특히 왜곡이 존재하는 영상들의 매칭에서 제안하는 특징점 검출 방법이 적용된 SIFT 알고리즘은 기존의 SIFT 알고리즘보다 우수한 영상 매칭 결과를 보여준다.
시간적 표본화를 채택한 다중경로방법에 의한 장면전환 검출방법은 전 동영상에 대해 매 프레임마다 순차적으로 검색하는 방법에 비해서 빠르며, 동일한 정확성을 갖고 있다. 그러나, 검출 시간을 최소화하기 위한 적절한 검출 간격을 선택하는 어떠한 기준이나 방법도 제시되지 않았으며 검출 간격을 경험에 의해 선택할 수밖에 없다. 이 논문에서는 장면 전환 검출 시간, 검출 간격과 실제 장면 전환 간격으로부터 검출 시간을 최소화하는 최적 검출 간격을 얻을 수 있음을 보였다. 평균 장면 전환 간격이 알려져 있지 않은 동영상에 대해서 최적 검출 간격을 추정할 수 있는 알고리듬을 제안하였다.
본 논문에서는 집적 영상에서 렌즈 배열의 격자를 정확하게 검출하기 위한 캘리브레이션 패턴 영상을 제안한다. 렌즈 배열의 격자를 검출하기 위해서 수직, 수평 방향의 에지 영상이 필요하다. 입력 영상의 에지를 잘 검출하지 못하면, 렌즈 배열의 요소 영상 크기를 결정할 때 오류가 발생할 수 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 에지를 잘 검출할 수 있는 캘리브레이션 패턴 영상을 제안하여 정확도를 향상 시킨다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법보다 집적 영상에서 렌즈 배열의 격자를 검출할 때 우수하게 적용될 수 있음을 보여주었다.
본 논문은 DCT, FFT 및 Wavelet 등과 같은 주파수 영역에 의한 Watermarking 기법에서 정확한 Watermark를 검출하기 위하여 제안한 알고리즘이다. 본 논문에서 사용한 알고리즘은 기존의 왜곡된 영상에서 원 영상의 주파수 변환 값을 제거하여 왜곡된 상태의 영상 값에서 삽입된 Watermark를 검출하는 알고리즘에서 벗어나 왜곡된 값을 완전히 제거한 상태에서 영상의 Watermark를 검출함으로써 보다 완벽한 Watermark를 검출 할 수 있는 향상된 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서 선명 화질은 물론 저화질 문서영상에서 에지를 이용해 문서영상의 기울기를 검출하고, 보정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상 복잡도를 이용해 문자영역을 선택하여 에지를 검출하고, 이들을 다양한 방향으로 투영하여 투영 히스토그램들을 생성한다. 그리고 히스토그램들에서 에지 집중도를 평가하여 문서영상의 기울기를 검출하고 기울어진 문서 영상을 보정한다. 고속 기울기 검출을 위해 부표본화와 3단 coarse-to-fine 탐색 알고리즘을 사용한다. 선명 화질과 저화질 영상의 기울기 검출에서 제안된 알고리즘의 최대 검출 오차와 평균오차가 기존 유사 알고리즘의 50% 정도이고, 기울기 검출 시간은 25%정도로 감소된다. 모바일기기로 취득된 밝기 불균일 영상에서는 기존 알고리즘은 적절한 2진 영상을 얻을 수 없어 기울기 검출이 어려우나 제안된 알고리즘의 평균 검출 오차 0.1o 이하로 기울기를 검출한다.
경계 검출은 영상 인식의 성능을 좌우하는 중요한 단계로서 지금까지 많은 경계 검출 방법들이 연구되어 왔음에도 불구하고 여전히 어려운 문제로 남아있으며, 영상에서 객체를 인식하거나 특정 영역을 추적하는 등의 유일한 방법은 아니지만 영상 인식 응용 분야에서 중요한 요소들 중의 하나이다. 본 논문에서는 미분 연산자를 이용한 경계검출 방법과는 달리 이진화 영상에서 2개의 이웃된 픽셀 정보를 참조하여 미리 정의된 4개의 경계 픽셀 패턴과 비교하여 경계 픽셀을 찾고, 다음 경계 검출 탐색 픽셀에 대한 방향을 결정하여 영역의 경계를 검출하며, 다음 영역의 경계 검출을 위하여 방문하지 않은 픽셀들을 탐색하면서 경계 검출 단계를 반복 수행하여 이진화 영상의 경계를 검출하는 방법을 제안하였다. 영상 인식에 있어 미분 연산자를 이용하여 경계 검출을 할 경우 경계 검출 다음 단계인 세선화 과정을 생략할 수 있었으며, 기존의 영역 경계 추적 방법에 비해 경계 검출 알고리즘 수행 시간을 단축하여 실시간으로 영상을 인식하는 시스템에 적용하여 전체적인 영상 인식 시간을 단축할 수 있었다.
본 논문에서는 단일 채널 디지털 오디오 신호에서 스펙트로그램과 영상 처리 기법을 이용하여 크래클 잡음을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 오디오 신호의 주파수 특성을 효율적으로 분석하기 위해 스펙트로그램을 특정 컬러맵을 이용하여 컬러 영상으로 변환한 후 영상 처리 기법을 적용하여 크래클 잡음이 존재하는 구간을 검출하여 디지털 오디오 복원에 이용한다. 특히 고전영화에 나타나는 크래클 잡음은 에너지와 신호 길이가 음성이나 음악 신호와 유사하여 기존의 스펙트럴 음성 검출 기법으로는 검출에 어려움이 있다. 이에 비해 스펙트로그램 영상에서는 크래클 잡음이 다른 신호들과 구분되는 특성을 나타내므로 영상 처리 기법을 적용하여 경계 검출과 Hough 변환에 의한 선 검출을 이용하여 크래클 잡음을 검출한다. 제안된 알고리즘은 고전 영화 디지털 오디오 복원에 적용하였으며 크래클 잡음 검출에 우수한 성능을 보여준다.
본 논문에서는 APD(Avalanche photodiode)센서와 LED조명 및 광섬유 도파관(Fiber optic waveguide)를 이용한 광전((光電, Photoelectric) 영상 검출시스템을 제안한다. 제안한 핀홀(Pinhole) 검출시스템은 100미크론의 핀홀을 1,000mpm(meter per minute)의 속도로 검출할 수 있다. 아울러, 영상검출 알고리듬을 통해 검출된 핀홀의 위치와 크기 별로 분류할 수 있는 SQL기반의 DB결과를 분석함으로서 영상검출시스템의 검출성능이 개선되었다.
기술의 발달로 인해 휴대폰카메라와 간단한 광학 장치를 통해 나노 단위의 유해물질 영상을 획득할 수 있게 되었지만, 휴대폰카메라의 한계로 영상 전역에 원치 않는 잡음이 발생하여 유해물질 농도 검출의 정확도는 좋지 않다. 또한 기존의 관심영역 검출 알고리즘은 검출하고자 하는 대상의 형태학적 특성을 이용한 상관성 비교를 사용하는데, 처리 시간이 길어 휴대폰 어플리케이션에 적합하지 않다. 이에 착안하여, 본 논문에서는 실용화를 목적으로 영상처리를 기반으로 한 유해물질 영역 검출의 고속화 알고리즘을 제안한다. 영상보간 및 잡음제거의 전처리를 진행한 영상에 휴리스틱 관심 대상 검출 알고리즘을 적용한 결과, 기존의 관심영역 검출 알고리즘과 대비 검출 시간은 약 70% 감소하였으며 검출 정확도는 증가하였다.
최근 범죄 예방을 위해 감시영상에서 폭력행위 검출에 대한 영상 분석 기술의 요구가 증가하고 있지만 지금까지의 폭력행위 검출 기술은 영화 또는 YouTube의 폭력장면 검출에 초점이 맞추어져 있다. 영화에서 촬영된 폭력 장면에는 주로 피를 흘리는 모습들이 자주 등장하기 때문에 색상 특징을 이용한 알고리즘을 많이 사용하였다. 하지만 실제 CCTV에서 촬영된 폭력행위는 피가 묻은 장면이 자주 발생하지 않기 때문에 영화 속 폭력장면 검출 알고리즘과는 차별성이 있어야 한다. 본 고에서는 국내외 폭력 행동 분석에 대한 기술 동향을 살펴보고 감시영상에서의 폭력 행동 검출하는 기술에 대해 살펴보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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