본 논문은 카메라의 고정 초점방식 렌즈를 통해 얻은 영상의 왜곡을 보상하여 왜곡된 이미지 좌표에서 본래의 좌표를 갖는 원영상으로 복원하는 연구이다. 이미지 센서의 다양한 영상 기기 발달과 활용으로 다방면의 산업분야에 확대 이용되고 있으나, 카메라의 소형화와 경량화 필요로 인해 렌즈의 굴곡에 의한 수신 영상의 왜곡이 영향을 미치는 경향이 많다. 특히, 입체 영상 카메라 응용 기기인 경우 좌, 우측 렌즈의 서로 다른 왜곡으로 입체감 저하 및 좌우 이미지 왜곡 등이 수반된다. 좌, 우측 카메라 수신 영상의 각 부분별로 본래의 좌표로 환산하는 근사식을 세우고 이들을 종합하는 방식으로 접근했다. 적응 뉴로-퍼지 추론시스템을 구성하여 소속 함수를 통해 분할하고 1차 Sugeno fuzzy 모델식으로 추정하여 좌, 우측 본래의 영상에 근접한 결과를 얻었다. 이로서 저가이며 소형 렌즈를 활용한 영상으로도 정확한 입체 영상 센싱 기능과 판별을 기대할 수 있게 된다.
본 논문은 이미지 분석 플랫폼(Open Eye)을 통하여서 치매노인 예방 또는 뇌졸중 환자 등을 위한 인지재활 시스템을 제안하고 한다. 본 방법은 카메라를 통하여서 사용자의 움직임에 따른 영상을 얻고 이를 OpenCV 영상처리 라이브러리를 기반으로 모션을 분석하여 이를 인지재활 시스템에 적용하였다. 제안하는 이미지 분석 시스템에서는 모션인지를 위해서 CAMshift 알고리즘을 적용하여 이미지 영역과 동작을 검출한다. 이를 통해 치매에 노출된 노인 또는 뇌졸중 환자들의 손동작 이미지를 검출하고, 검출된 이미지의 특징점을 추출한다. 추출된 결과 이미지를 다양하게 형상화하였으며, 지속적인 동작을 유도하여 운동성과 인지능력을 부여할 수 있는 게임형 인지 재활 시스템을 구현하였다.
이미지 분할은 영상의 해석과 이미지 인식 분야에서 다양한 방법으로 연구되고 있으며, 특정한 목적에 따른 이미지의 특성을 분리하기 위해 사용된다. 본 논문에서는 열화상 이미지의 특징점인 고온을 검출하여 이미지를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 또한 연산속도의 향상을 위해 제안하는 알고리즘을 Zynq-7000 Evaluation Board 환경에서 FPGA Hardware Block Design을 진행하였다. 고온 검출 알고리즘은 16ms에서 0.001ms의 속도 향상을 보였으며 전체 블록은 50ms에서 0.322ms로 속도 향상을 보이는 것을 확인하였다. 또한 영상 테스트벤치를 사용하여 소프트웨어와 하드웨어 이미지에 대해 유사한 PSNR 결과를 입증하였다.
영상 이미지 감성으로 행복 또는 불행, 긴장 또는 평온의 구분 감성을 트리형식으로 가중치를 부여하여 평가한다. 영상 이미지 대표평가 감성인 명도대비를 평가 기준으로 1차는 행복, 불행 또는 긴장, 평온이고 2차는 종속성을 지닌 세분화된 영상 이미지 감성으로 구분한다. 4개의 감성인식을 수치화 된 명도대비 데이터로 측정한다. 평가 구현은 OpenCV를 통해 명도대비를 그래프화하여 긴장, 평온, 행복, 불행 값의 변화에 따라 4개 감성으로 구분하여 컴퓨팅한다. 감성 컴퓨팅은 명도대비의 입력 값에 따라 '불행'을 '행복'으로 또는 '긴장'을 '평온'으로 감성적인 변화를 구현한다. 감성 컴퓨팅은 영상 감성의 규칙성을 계산화 된 컴퓨팅 시스템으로 제어할 수 있고 명도대비 값에 따라 감성의 변화를 구현한다. 향후 산업방향에 감성 인식의 적용에 대한 긍정적인 역할을 할 것이다.
스마트기기와 같은 카메라를 내장한 멀티미디어 기기의 발달과 함께 그 기기로부터 얻어지는 영상관련 멀티미디어 데이터(이미지, 동영상)를 활용한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구들은 이미지 데이터를 다루고 있으며 이미지들은 화소라고 하는 디지털 센서로부터 얻어지는 색상정보들의 집합으로 정의될 수 있다. 이미지에는 색, 조명, 객체 등 다양한 인지 정보가 들어있으며 이러한 정보들을 추출하거나 가공하기위해서는 색의 구성을 명확히 이해할 필요가 있다. 본 논문에서는 영상의 정보와 함께 영상처리 연구들의 결과물을 효과적으로 표현할 수 있는 3차원 정보시각화 방법을 소개한다. 본 연구는 영상관련 멀티미디어 데이터의 특징은 물론 그로부터 나오는 다양한 분석 데이터들의 특징정보를 직관적으로 이해할 수 있도록 시각화하여 연구자들에게 영상 정보를 보다 명확하고 효과적으로 전달할 수 있도록 하였다.
본 논문은 PC카메라 환경에서 명암왜곡에 강인한 얼굴검출을 위한 컴포넌트 기반 얼굴검출 기법을 제시한다. 영상 내의 얼굴검출을 위해 에지(edge) 분석, 색상 분석, 형판정합(template matching), 신경망(Neural Network), PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis) 등의 기법들이 사용되고 있고, 영상의 왜곡을 보정하기 위해 히스토그램 분석(평활화, 명세화), gamma correction, log transform 등의 영상 보정 방법이 사용되고 있다. 그러나 기존의 얼굴검출 방법과 영상보정 방법은 검출대상 객체의 부분적인 잡음 및 조명의 왜곡에 대처하기가 어려운 단점이 있다. 특히 PC카메라 환경에서 획득된 이미지와 같이 전면과 후면, 상하좌우에서 비추어지는 조명에 의해 검출 대상 객체의 일부분이 왜곡되는 상황이 발생될 경우 기존의 방법으로는 높은 얼굴 검출 성능을 기대할 수 없는 상황이 발생된다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 및 부분적으로 명암 왜곡된 얼굴을 효율적으로 검출할 수 있도록 얼굴의 좌우 대칭성을 고려한 가로방향의 대칭평균화로 얼굴검출을 위한 모델을 생성하여 얼굴검출에 사용한다. 이 방법은 부분적으로 명암왜곡된 얼굴이미지를 기존의 영상 보정기법을 적용한 것 보다 잘 표현하며, 얼굴이 아닌 후보는 비얼굴 이미지의 형상을 가지게 하는 특성이 있다.
셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세 포자동자와 같이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비젼 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습011 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다
본 논문에서는 DICOM 영상 내에 이미지 기반의 주석을 생성/삽입할 수 있는 새로운 DICOM 객체를 제안한다. 본 논문에서 제안한 주석 처리 방법은 이미지 자체를 주석으로 사용하기 때문에 사용자가 입력한 다양한 형태의 정보(문자, 스케치, 그림)를 주석 내에 쉽게 저장할 수 있다. 주석 영상은 원 영상과는 독립적으로 저장/관리 되기 때문에 원 영상에는 전혀 영향을 주지 않고 삽입/추가/변경 등이 가능하다. 또한, 제안된 주석은DICOM영상 내에 직접 저장되기 때문에 PACS/EMR이 설치되어 있지 않은 중소 병원에 매우 유용할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 무선 채널환경에서 워터마크가 삽입된 OFDM/QPSK 영상전송 시스템 시뮬레이터를 구현하였다 성능분석으로써 무선 멀티미디어 서비스를 위해 OFDM/QPSK 영상전송 시스템을 이용하여 가우시안잡음, 다중경로페이딩이 고려된 무선채널 환경에서의 정지영상 이미지와 워터마크로 사용된 정보에 미치는 영향을 분석하였다. 워터마크 정보는 DM-SS 이미지 워터마킹 기법을 적용하였고, 무선 채널에서 영상에 삽입된 워터마킹의 손상을 경감시키기 위해 인터리빙 기법을 도입하였다. 실험 결과, 같은 다중경로페이딩 환경에서 인터리빙을 적용하였을 때 워터마크 이미지의 PSNR이 54,2371dB로 약 1dB정도 개선된 것을 알 수 있었다.
기존의 파노라마 영상 스티칭 기술의 문제점은 계산량이 매우 많아 필요한 이미지 처리가 실시간에 이루어 질 수 없다는 점이다. 비디오 감시와 같은 응용분야에서 실시간 성능은 현재의 상황을 보아야 하므로 매우 중요한 문제이다. 그러나 기존의 방법으로 일련의 이미지들을 파노라마 영상으로 스티칭하기 위해서 이미지들 사이의 변환계수만을 계산하는데 많은 시간이 소요된다. Apple QuickTime VR을 포함한 대부분의 파노라마 가상현실 관련 기술들은 표현에 있어서 제작 기술의 제한된 상황으로 Top과 Bottom의 표현이 왜곡되는 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 스티칭을 고속화시키고, 좌우는 물론 상하전후의 관측 범위를 가지며 Top과 Bottom에 대한 왜곡현상을 줄이는 큐브 파노라마 영상을 지원하는 파노라마 영상의 제작기술을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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