본 논문은 그레이이미지를 컬러이미지로 변환하는 의사칼라이미지 향상에 관한 연구이다. 적용기법은 그레이이미지의 시간영역신호를 주파수영역으로 변환하고 LPF, BPF, HPF 2차원필터를 통과시켜 시간영역으로 역 변환한 후 각각에 대해 히스토그램 평활화하여 RGB 신호를 구하는 과정에서 의사 칼라를 얻는다. 실험 결과 필터주파수가 증가함에 따라 PSNR도 증가하고 낮게 설정하면 경계부분의 화질이 좋아진다. 2차원 주파수필터의 사용은 칼라 변환 시 강조하고자 하는 부분을 보다 자유롭게 변환할 수 있고 다양한 컬러 이미지로 향상되어 영상분석에 효과가 있다. 의사칼라의 변환에 의한 식별 인식능력은 9dB 정도 향상된다.
인터넷 환경의 급속한 성장과 더불어 기존의 텍스트 정보들이 다양한 형태의 멀티미디어 정보(소리, 이미지, 동영상 등)로 대체되었다. 이로 인해 멀티미디어 정보검색의 필요성이 대두되기 시작했다. 멀티미디어 정보검색 중 이미지검색은 크게 주석기반과 특징기반 (color, shape, texture 등) 검색으로 나눌 수 있다. 본 고는 이미지 검색 중 전처리에 해당하는 색상어 질의처리의 한 방법을 제안한다. 즉, 사용자에게 익숙한 자연어 질의로부터 이미지의 특징에 해당하는 색상 정보와 주석에 해당하는 키워드 정보를 중심어 후위원칙기반으로 파싱트리를 구성한 후, 후위순회방식에 의해 불리언 검색을 수행하는 방법을 제안한다.
생체인식 기술 중에서 지문-기반 인식은 많은 어플리케이션에 성공적으로 이용되어온 가장 오래된 방법이지만 지문 인식 시스템이 클라이언트/서버 형식으로 운영될 경우 지문 이미지를 획득하여 특징점을 추출하고 이를 서버로 전송하는 경우 보안 취약성이 존재한다. 취약성에는 여러 가지가 있을 수 있지만 본 연구와 관련된 부분은 지문 이미지 획득과 특징점 추출과정 그리고 추출된 특징점의 매칭 과정에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 지문 이미지의 영상 처리를 통한 특징점 추출 및 추출된 특징점을 변조하는 도구를 구현하여 기존의 지문인식 시스템들에 대한 매칭 알고리즘 취약성 평가를 검증할 수 있는 평가 도구를 설계 및 구현하였다. 매칭 알고리즘 취약성 평가는 평가를 위해 구현된 지문 인식 시스템에서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점 중 단점을 이용하여 선택된 이미지 영역을 변조한다. 변조된 이미지는 평가 대상 시스템에서 재입력하여 평가를 수행한다.
많은 사용자가 직접 글을 작성하고 데이터를 업로드 하는 SNS 서비스의 데이터 분류 및 분석에서 빅 데이터 활용방안이 다양하게 논의되고 있다. 특히 기존에 활용하던 텍스트 기반의 분류에서 이미지, 동영상에 대한 분류가 다양하게 시도되고 있다. 본 논문에서는 위키피디아를 이용한 이미지 태그의 의미정보를 바탕으로 플리커에서 샘플 이미지를 추출하고 이를 활용하여 'bag of visual word' 기법으로 사용자가 업로드한 이미지를 자동 분류하는 방법을 소개한다.
본 논문에서는 웹캠 카메라 어레이(camera array)로 얻은 여러 장의 이미지를 빠른 속도로 봉합(stitching)하여 고해상도 이미지를 얻기 위해 그래픽스 하드웨어를 이용하는 병렬 알고리즘을 제시한다. 고정된 레이아웃의 카메라 어레이를 이용하여 평면 혹은 원경을 촬영하는 경우, 기존에 널리 쓰이던 평면 사영 이미지 봉합(planar projective image stitching)과 선형 혼합(linear blending)을 통해 만족스런 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 연산을 그래픽스 하드웨어에서 병렬처리 함으로써 추후 실시간 고해상도 동영상 스트리밍 이미지 병합에 활용할 수 있을 정도로 빠른 속도로 처리하는 방법을 제시한다.
이미지 스티칭은 다수의 이미지를 합성하여 카메라의 좁은 시야각(Field of View) 문제를 해결하는 기술이다. 최근 동영상 기반 Panorama, Super Resolution, 360 VR (Virtual Reality) 등의 컨텐츠 사용이 증가함에 따라, 보다 빠르고 정확한 이미지 스티칭 기술의 필요성이 커지고 있다. 지금까지 필요 성능을 만족시키기 위해 많은 알고리즘이 제안되고 있지만, 정확성을 측정하는 객관적 평가 방법은 표준화되지 않고 있다. 최근에서야 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 과 SSIM (Structural Similarity index method) 측정값을 제시하는 방법이 주를 이루고 있지만, 본 논문에서는 PSNR 과 SSIM 측정 방식의 문제점을 밝히고 지역 차분 픽셀 평가 방법을 제안한다. 기하적 유사성과 광도 측정 정보를 포괄하는 LDPM(Local Differential Pixel Mean) 평가 방식을 테스트 이미지를 통해 증명하고 SSIM 과 비교를 통해 해당 평가 방법의 이점을 밝힌다.
아날로그 게이지는 여전히 많은 산업 시설에서 사용되고 있지만, 게이지 값을 사람이 수동으로 읽기 때문에 정확히 측정하기 위해 많은 시간이 소모가 되는 문제점이 있다. 이러한 이유로 최근에는 합성곱 신경망을 사용하여 아날로그 게이지 값을 자동으로 인식하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 대부분의 선행연구들은 게이지가 촬영된 영상을 그대로 입력으로 사용하고 있으며, 이러한 방법은 사람이 게이지를 읽는 과정을 고려하였을 때 불필요한 부분이 많다. 본 논문에서는 게이지 전체 이미지를 학습에 사용하지 않고, 게이지의 특정 이미지 패치 기반으로 아날로그 게이지 값을 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 게이지의 중심, 눈금의 최소, 최대, 지침의 좌표를 기반으로 이미지 패치를 생성하고 채널 축으로 병합하여 학습을 진행하였으며, 최종적으로게이지의 각도를 계산한다. 이는 게이지의 평균 각도 오차를 통해 제안한 방법이 게이지 값을 인식하는데 우수한 성능이 보였으며, 게이지 이미지에 장애물이 있는 경우에도 게이지 값을 인식할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 의약품의 효율적인 구매와 안전한 복용, 또 의약품 성분에 대한 정보 전달을 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 약품 후면을 촬영한 영상으로부터 이미지 프로세싱을 통해 이미지에서 관심영역을 설정한 뒤, OCR 엔진인 Tesseract-OCR을 사용하여 인식한 텍스트 데이터를 통해 약품 성분을 추출하며, 식품의약품안전처에서 제공하는 의약품 안전 사용 서비스(DUR) API와 네이버 의약품 사전 검색 결과를 이용해 관련 정보들을 읽어와 출력하도록 한다. 약품의 표준 서식을 따르는 이미지를 기준으로 백 개의 이미지를 이용해 테스트하여 65%의 검출 정확도를 보였다.
본 논문에서는 입력 대상 이미지를 만화와 같은 영상으로 만드는 방법으로 참조 이미지를 사용하는 방법을 제안한다. 본 논문은 미리 정의된 참조 이미지를 사용하여 대상을 변형한다. 이를 위하여 통적 외형 모델(AAM)을 사용하여 대상 이미지로부터 특징점을 추출하고, 추출된 특징점과 선택된 참조 이미지의 특징점을 기준으로 대상 이미지를 와핑(warping)한다. 변형된 대상 이미지를 추상화(abstraction)한 뒤, 에지를 추출하고 명도 영역을 양자화(quantization)하는 것으로 만화와 같은 단순화된 결과 이미지를 생성한다. 과장되어 표현된 만화 스타일 이미지를 참조 이미지로 사용하는 것으로 만화의 두 주요한 특징인 과장된 표현과 단순화가 같이 적용된 결과 이미지틀 생성할 수 있다. 본 논문의 방법은 대상 이미지의 변형 정도를 조절하거나 변형에 사용할 참조 이미지를 바꾸는 것으로 다양하게 표현된 결과를 생성하는 것이 가능하다.
본 연구는 '포스트-인터넷 아트'라는 맥락에 기초하여 네트워크를 매개로 한 이미지의 실체에 대해 알아보고, 작품 이미지 안에서의 적용 사례를 분류·분석하는데 연구의 목적이 있다. 웹2.0의 배경과 확장된 디지털·네트워크 환경을 포괄하는 포스트-인터넷 아트에서 이미지는, 고정된 형태를 넘어 다양한 포맷으로 변형·재매개되는 성격을 지닌다. 특히 디지털상에서 저화질로 복제·다운로드·재편집되는 이미지를 히토슈타이얼은 '빈곤한 이미지'라 명명하였으며, 디지털 네이티브 세대인 젊은 작가들은 변화된 네트워크 환경을 포착·재맥락화하고, 다양한 이미지로서 묘사한다. 이러한 맥락에서 포스트-인터넷 아트에서의 이미지 적용을 SNS, 운영체제, 웹사이트에서 발견한 이미지를 수집 후 재구성한 '질료로서 수집된 이미지', 편집프로그램을 통해 새롭게 가공·재맥락화한 '작업에서 가공되는 이미지', 디지털 사회의 단면을 가상과 실재가 결합된 영상·이미지로 나타낸 '혼합된 디지털-현실 이미지'로 분류·분석 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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