점확산 함수(point spread function: PSF)의 정확한 주정은 복원결과가 원 영상에 얼마나 근접할 수 있는가를 결정한다는 점에서 영상처리의 중요한 연구 주체중의 하나가 된다. 본 논문에서는 PSF를 추정하기 위한 새로운 알로리즘을 제안하고, 이를 영상복원에 적용한 후 이를 기반으로 완전 디지털 자동초점 시스템을 제안한다. 자동초점시스템을 구현하기 위한 과정은 두 단계로 구성되어 있는데, 즉 에지 분류을 통한 PSF측정과, 이를 이용한 영상복원이다. 보다 구체적으로, 입력 영상을 다수의 소 영상 혹은 블록으로 분할한 뒤, 에지를 포함하고 있는 블록들로부터 단위계단응답을 구하여 평균한 후, 2차원 등방성 PSF를 추정한다. 마지막으로 추정된 PSF를 사용하여 영상복원을 수행함으로써 맞는 영상을 구한다.
중요영상 선택 알고리즘은 다수의 비교정 영상으로부터 3차원 재구성을 위해 필수 영상을 선택하는 과정이다. 또한 3차원 재구성을 위해 영상들 사이의 카메라 자동교정(auto-calibration)이 필수적이다. 본 논문은 재구성 오차를 최대한 줄이는 최적의 영상을 선택하는 중요영상 선택 알고리즘을 제안한다. 선택된 중요영상들 사이의 카메라 투영행렬은 카메라 전자동교정(full-auto-calibration)과정을 통하여 추정한다. 정확하게 추정된 카메라 투영행렬로부터 대수학적 유도를 이용하여 기본행렬(fundamental matrix)을 계산하고, 이로부터 잘못된 대응점들을 제거하여 최종적으로 3차원 데이터를 얻는다. 실험 결과는 제안한 중요영상 선택 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 적은 시간이 소요되며, 재구성된 3차원 데이터의 오차가 가장 작았다. 대수학적 유도로부터 얻어낸 기본행렬은 다른 알고리즘에 비해 매우 짧은 시간이 소요 되며 평균 오차는 비슷한 결과를 갖는다.
최근 기존의 종이지도를 대신할 수치지형도와 같은 벡터데이터의 수요가 급증하고 있고, 더불어 항공기 및 인공위성의 광학센서 기술의 발달과 해상력이 높은 지구관측 다목적 상업위성들이 출현하면서 고해상 정사영상과 같은 래스터 데이터의 활용성도 크게 증가하고 있다. 비행선을 이용한 비디오 항공촬영기법은 실시간영상을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 항공기나 인공위성 관측에 비해 비용적인 측면에서 경제적이며 상대적으로 고해상의 컬러 영상을 제공할 수 있다. 또한, 영상 취득 및 처리 절차가 비교적 간단하며 인접 영상간 입체영상을 쉽게 취득할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, CCD 센서의 제한된 해상력으로 인하여 광범위한 지역의 토지이용현황 관측과 같은 정밀한 정확도를 요구하지 않는 소축척의 현황도 제작이나 주로 스트립(strip) 영상을 모자익하여 선형적인 지형요소의 관측이나 GIS 데이터 구축에 활용되어 왔다. 본 연구를 통하여 향후 소지역을 대상으로 한 1:5,000축척의 수치지도 제작뿐만 아니라 기제작된 수치지도의 검증, 수정과 갱신작업에도 활용될 수 있을 뿐만 아니라 아울러, 다양한 종류의 비디오영상자료를 제공할 수 있게 됨으로써 도시지역의 시설물 관리나 도시 경관관리, GIS자료 구축 등 광범위한 분야에 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 얼굴에서 양 눈의 홍채를 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 분리 필터를 이용하여 소영역을 먼저 추출하고, 그 중 쌍을 이루고 있는 소영역에 대하여 허프 변환과 분리 필터 값을 연산한다. 제안된 알고리즘은 허프 변환과 분리 필터 값을 최소로 하는 소영역 쌍을 선택하여 양 눈의 홍채로 검출하게 된다. 안경을 착용하지 않은 150장의 얼굴영상을 가지고 제안된 방법으로 실험한 결과 최고 97.3%, 최저 95.3%의 성공률을 얻을 수 있었다.
HDTV(high-definition television)와 개인용 컴퓨터와 같은 다양한 매체의 발전에 따라 비월주사(interlaced scanning) 방식의 신호와 순차주사(progressive scanning) 방식의 신호 상호간의 변환에 대한 요구가 점점 늘어나고 있으며, 특히 비월주사 방식을 순차주사 방식으로 바꾸어주는 순차주사화(deinterlacing)가 활발히 연구되고 있다. 이러한 추세에 따라 본 논문에서는 부화소 단위의 움직임 정보를 이용한 순차주사화 알고리즘을 제안한다 이를 위해 움직임 추정과정에서 발생하는 부정확한 부화소 단위의 움직임 정보에 대하여 모델링하였다. 또한 집합이론(set-theory)에 근거하여 어떠한 사전 정보 없이 정규화값(regularization parameter)을 결정하여 영상들간의 부정확한 움직임에 의해 발생하는 에러를 최소화하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 실험을 통하여 검증 할 수 있었다.
본 논문에서는 얼굴에서 양 눈의 홍채를 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 분리 필터를 이용하여 소영역을 먼저 추출하고, 그 중 쌍을 이루고 있는 소영역에 대하여 허프 변환과 분리 필터 값을 연산한다. 제안된 알고리즘은 허프 변환과 분리 필터 값을 최소로 하는 소영역 쌍을 선택하여 양 눈의 홍채로 검출하게 된다. 안경을 착용하지 않은 150장의 얼굴영상을 가지고 제안된 방법으로 실험한 결과 최고 97.3%, 최저 95.3%의 성공률을 얻을 수 있었다.
근본적으로 방대한 양의 실시간 연산을 요구하는 영상 신호처리, 소나, 레이다와 같은 시스템에서는 시스템의 성능을 최대화하기 위해 병렬 신호처리 시스템의 사용이 불가피하다. 본 논문은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리할수 있는 병렬 신호처리보드를 설계 및 구현하였다. 이 보드는 DSP칩간의 통신과 보드간의 통신이 가능하며, DSP칩이 마스터가 되어 EMIF(External Memory Interface Port)포트를 통해 다른 DSP칩의 지역메모리를 액세스 할수 있다. 또한 외부의 호스트 프로세서가 보드 내의 DSP칩에 프로그램을 다운로딩 할수 있다. 보드간의 통신은 PCI 버스를 통하여 이루어지며, DSP칩간의 통신과 DSP칩과 그의 지역메모리와의 통신은 지역버스를 통해 직접적으로 이루어진다. 보드에서 가장 핵심인 DSP-to-PCI제어기는 하드웨어 언어인 VHDL로 설계하였으며, 시뮬레이션 환경은 Synopsys & ALTERA MaxplusⅡ를 사용하여 검증하였으며, 최종적으로 CPLD(Complex Programable Logic Device)칩을 사용하여 구현하였다.
현재 군사적, 상업적 또는 과학적 목적의 많은 인공위성들이 개발되고 있고, 실제로 이러한 목적의 인공위성들이 우주공간에서 각각의 맡은 임무를 수행하고 있다. 해양관측용 자료 및 10m급 해상도의 영상 자료를 제공해 주고 있는 다목적실용위성 1호의 경우, 자료 획득의 임무를 수행하기 위해 많은 내부적인 준비작업과 주변장치들을 필요로 하게 된다. 주변장치들도 각각의 역할을 수행하면서 필요한 정보를 다른 장치로부터 받기도 하고 다른 장치에 필요한 정보를 주기도하는 상호작용을 하게 된다. 또한 위성의 전체적인 상태나 구성하고 있는 주변장치들의 상태에 대한 정보를 지상의 관제소에서 계속적으로 점검해야 한다. 그러나 궤도를 돌고있는 위성은 관제소와 항상 정보를 주고받을 수는 없으므로 위성의 상태 데이터를 정해진 형식으로 저장해 두었다가 필요시 이를 지상에 보내줄 수 있어야 한다. 이와 같은 내부 장치들에 대한 하드웨어 데이터와 위성의 상태 데이터를 획득, 관리 및 저장하기 위한 프로그램이 다목적실용위성 2호에 탑재될 수 있도록 위성탑재 소프트웨어의 상세설계가 이루어 겼다. 이 설계된 프로그램을 이용하여 다목적실용위성 2호의 텔레메트리 데이터의 획득이 이루어질 것이며 현재 탑재 소프트웨어에 대한 검증이 수행되고 있다.
This paper proposes an underwater localization algorithm using probabilistic object recognition. It is organized as follows; 1) recognizing artificial objects using imaging sonar, and 2) localizing the recognized objects and the vehicle using EKF(Extended Kalman Filter) based SLAM. For this purpose, we develop artificial landmarks to be recognized even under the unstable sonar images induced by noise. Moreover, a probabilistic recognition framework is proposed. In this way, the distance and bearing of the recognized artificial landmarks are acquired to perform the localization of the underwater vehicle. Using the recognized objects, EKF-based SLAM is carried out and results in a path of the underwater vehicle and the location of landmarks. The proposed localization algorithm is verified by experiments in a basin.
e-VLBI(electronic VLBI)는 각 관측 사이트에서 얻은 대용량의 VLBI 데이터를 영상합성처리 센터로 전송하기 위하여 네트워크를 이용하는 기술이다. 이는 전세계의 관측소에서 얻어낸 막대한 용량의 데이터를 실시간, 준-실시간 형태로서 데이터센터에 전송할 수 있는 유일한 방법으로서 초고속정보통신망을 적극적으로 활용하는 애플리케이션이라 할 수 있다. 한국천문연구원에서는 현재 2007년 완공을 목표로 연세대, 울산대, 탐라대에 건설되는 20m 안테나와 대덕전파천문대의 14m 안테나를 네트워크로 연결하는 e-KVN(Korean VLBI Network) 계획을 추진중에 있으며 이는 각 관측소에서 얻은 VLBI 데이터를 네트워크를 통하여 1024Mbps로 데이터센터까지 실시간으로 전송하는 것을 그 궁극적 목표로 하고 있다. 이러한 e-VLBI를 구현함에 있어서 첨단화된 네트워크 및 하드웨어 기술은 필수라고 할 수 있는데 본 연구에서는 e-KVN의 백본망으로서 예상되고 있는 KOREN과 10GbE으로 구성된 네트워크 토폴로지에 대해 간략히 기술하고 e-KVN의 향후 전망 및 보완해야 할 네트워크 기술에 대해 살펴보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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