본 논문에서는 연속영상에서 잡음과 객체가 잘 분할되지 않는 환경 내에 있는 객체를 자동으로 분할하는 차영상 기반 알고리즘을 제안하였다. 기존의 차영상 기반의 단일 임계간을 이용한 방식에는 잡음에 크게 영향을 받고 배경과 객체가 비슷한 밝기 값을 가지는 경우 잘 추출되지 않는 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 임계값을 설정하는 영역을 축소하여 잡음간섭의 최소화를 구성하였고 축소된 영역 내의 윤곽선정보를 이용하여 배경 밝기 값의 유사함에서 나오는 간섭을 최소화함으로써 정밀한 객체를 추출할 수 있었다.
본 논문에서는 시간과 기후에 따라 변화하는 영상의 밝기와 색상 변화에도 강건한 연기검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 연기검출 알고리즘은 입력영상과 배경영상의 차영상을 이용하여 후보영역을 설정하고, 후보영역 차영상의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 시간과 기후에 대응하기 위하여 입력영상의 평균 밝기와 색상을 기준으로 후보영역 설정을 위한 임계값을 4 단계로 구분한다. 후보영역에 대한 차영상의 Gaussian 혼합모델의 밝기 평균값을 기준으로 클러스터를 정렬하고, 클러스터 간의 Gaussian 혼합모델 특징 계수를 비교하여 연기를 판별한다. 제안하는 알고리즘을 미디어전용 DSP로 구현하고 야외에 설치된 카메라의 영상에 대하여 연기검출 실험을 통하여 효율적으로 연기를 검출할 수 있음 보인다.
영상 시퀀스는 획득과정에서 주변부의 밝기 변화와 그림자 등으로 인해 원치 않는 밝기 변화가 포함될 수 있다. 시각적으로 성가신 훼손 형태로 표현되는 이러한 플리커(flicker)는 움직임 벡터의 계산이나 물체의 추출과 같은 후 처리에 많은 영향을 미치므로 미리 제거하는 것이 바람직하다. 본 논문은 플리커를 발생시키는 모델을 분석하고 이를 제거하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 플리커를 유발하는 게인과 오프셋 파라미터를 분리하여 추정하고 이를 훼손된 영상에 보정하여 영상 시퀀스를 안정화 시킨다. 제안하는 방법을 장면에서 움직임이 없는 인위적인 테스트 영상 시퀀스와 움직임이 있는 실제 영상 시퀀스에 적용하여 알고리즘의 성능을 보였다.
디더링이란 두가지의 밝기 해상도만을 이용하여 더 많은 밝기 해상도를 가진 영상을 표현하는 기술이다. 본 논문에서는 인접 화소에 오차를 대칭적으로 확산시키는 새로운 디더링 알고리듬을 제안하였다. 본 방법은 그래픽 영상에 대해서 오차 확산 디더링에서 발생하는 아티펙트 문제와 순서 디더링에서 특정 밝기의 재생이 어려운 문제점을 개선하였다. 본 방법을 그래픽 영상에 적용한 결과 기존 디더링 방법의 취약점을 개선함을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 영역의 경계를 추출하기 위해 영상의 밝기 정보와 곡선전개 방식을 이용한 기하 활성 모델을 제안한다. 영역의 경계를 추출하는 문제를 추출한 영역의 평균 밝기 값과 전개중인 폐곡선 영역의 밝기 값의 차론 최소화시키는 것으로 설정한다. 최적의 해를 구하는 방법으로 레벨세트 이론을 적용한 곡선전개 방법을 이용한다. 이 방식은 일반적인 활성 모델에 비해 초기 곡선 설정에 제약이 없고 동시에 여러 영역의 경계 추출이 가능하다. 제안 모델은 에지 정보가 충분치 못한 영상의 경우에도 일반적인 에지 기반 방식에 비해 추출 결과가 양호하였다. 비등방성 확산 필터를 사용하여 영상을 전처리 함으로써 보다 나은 추출이 수행되었다. CT나 MRI 영상을 이용하여 모델의 성능을 확인하였다.
Image Signal Processor(ISP)의 한 블록인 Auto Exposure(AE)는 입력 영상의 밝기가 전체적으로 어둡거나 밝으면 적정 밝기로 조절하여 적당한 평균 밝기를 유지하는 기능을 한다. 하지만 AE는 영상의 전체 평균 밝기만 조절하기 때문에 영상의 명암대비 향상까지 기대하기는 어렵다. 특히 물체 인식이 필요한 분야에서는 ISP의 AE 만으론 명암대비가 낮은 영상에서는 물체 인식이 어려워져 명암대비 향상 기술이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 ISP의 AE를 대체할 방법으로 Histogram Equalization(HE)를 제안한다. 또한 기존의 HE 문제점을 간단한 연산만으로 보완하고 하드웨어 구현에도 적합한 방법을 제안한다.
이 논문에서는 유전밴드 영상신호에 포함되어 있는 지형적 특징을 이용하여 밝기의 변화가 일정하지 않은 유전밴드를 인식하는 방법을 연구하였다. 유전밴드는 동일인을 식별하는데 있어서 지문보다 높은 신뢰성을 가지고 있으므로, 유전밴드 영상에서 유전밴드의 유무와 위치를 자동적으로 검출하는 것은 매우 중요하다. 레인내의 밝기의 변화가 일정한 유전밴드는 미분연산자에 의해 검출할 수 있지만, 밝기의 변화가 일정하지 않은 레인내의 유전밴드는 일반적인 인식방법에 의해서는 검출하기 어렵다. 따라서 유전밴드 영상으로부터 지형적 특징을 추출하고, 이것으로부터 계산한 곡률(curvature)의 크기에 의해 유전밴드를 인식함으로써 레인의 밝기가 변화하는 경우에도 효과적으로 인식하였다.Abstract This paper presents recognition of DNA band using the topographical features of DNA band images. The DNA band provides a more reliable way of identification than fingerprints. Recognition based on differentiation operators can easily detect the DNA band if the brightness of lane in the image is almost uniform. When the brightness of the lane changes gradually, the DNA bands are hard to be recognized. Using the curvature magnitude of the lane computed from topographic features extracted from DNA images, the DNA bands are efficiently recognized in the lane whose brightness changes.
변화 검출 알고리즘은 두 영상 프레임을 비교하여 변화를 가져온 유입된 외부 객체의 영역을 검출 하는 것이다. 본 논문은 두 영상 간의 밝기 변화 요인을 유입 객체에 의한 요인, 객체의 표면에서 주변으로 반사된 반사광 및 그림자에 의한 요인, 내재된 잡음에 의한 요인 등으로 분류하고, 이를 바탕으로 유입된 객체의 영역을 정확하게 검출하는 새로운 변화 검출 방법을 제안한다. 변화 요인의 분류와 객체 영역의 검출을 위하여, 우선 두 영상 간의 밝기 변화 값의 히스토그램을 분석하여 다수의 임계값을 추정한다. 다음으로 유입 객체의 경계 후보 화소를 추정하고, 추정된 객체 경계 후보 화소와 임계값을 이용하여 영상을 다수의 영역으로 분할한다. 최종적으로 분할된 각 영역의 텍스처를 두 영상에서 각각 구하고 이들 간의 유사도를 이용하여 각 영역이 외부 유입 객체 영역인지 아닌지를 판단한다. 다른 조명 변화 특성을 가지는 다수의 영상에서 수행된 실험을 통하여 제안한 방법이 유입된 객체의 영역을 강인하게 검출함을 보여준다.
기존 히스토그램 평활화 방법을 사용하여 영상의 명암대비를 증가시킬 경우 과도한 밝기 변화로 인한 과포화 현상(over-enhancement), 계조현상(false contouring) 및 영상의 세부 정보가 없어지는 등의 왜곡이 발생한다. 특히 밝기 분포가 특정한 밝기 레벨에 밀집되어 있는 경우 이러한 왜곡이 두드러지게 나타나게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 임계치를 이용한 히스토그램 클리핑을 통해 입력 히스토그램을 변형하는 개선된 평활화 방법들이 제시되었지만, 입력영상의 히스토그램 특성을 고려하지 않고 전체 히스토그램에 대해 동일한 임계치를 적용하기 때문에 명암대비 향상효과가 감소하고, 입력 영상의 특성을 유지하지 못해 부자연스러운 영상이 얻어지기도 한다. 본 논문에서는 기존 방식에서 발생하는 문제를 해결하기 위하여 입력영상의 히스토그램의 빈도수에 따른 차별적 압축방법을 적용하여 과도한 밝기 변화가 발생하는 문제를 억제하면서도 입력영상의 특성을 유지하는 새로운 평활화 방식을 제 안한다. 또한 입력영상의 특성에 따라 압축률의 강도를 제어하여 보다 효과적으로 명암대비 향상을 수행하는 방법을 제시한다.
이 연구는 산업현장에서 구조물의 용접부 검사를 디지털 방사선을 이용한 비파괴검사를 효과적으로 수행할 수 있도록 디지털 방사선의 밝기 교정과 중첩 영상에 따른 신호 대 잡음 비와 기본 공간 분해능을 비교분석 하였다. 평판형 용접 시험편을 대상으로 75Se 방사선원을 사용하였고 촬영 전 밝기 교정과 영상 중첩을 세분화하여 총 130장의 영상을 획득하였다. 연구 결과, 밝기 교정의 수와 영상 중첩의 수가 증가할수록 신호 대 잡음 비가 향상됨을 확인하였다. 기본 공간 분해능은 촬영된 영상 모두 기준치를 만족하였다. 산란 방사선을 대비한 납 차폐를 설치 후 촬영한 영상을 비교하여 신호 대 잡음 비가 비슷함을 확인하였다. 영상 중첩이 증가할수록 신호 대 잡음 비가 증가하지만, 방사선의 노출시간이 증가하면서 작업자의 피폭 및 작업 효율에 영향을 미치기 때문에 적절한 촬영기법을 강구 한다면 좋은 상질의 디지털 방사선 영상을 획득 할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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