이미지 스티칭 기술은 일반 카메라로부터 촬영된 영상을 파노라마와 같이 넓은 화각(Field of View)으로 만들어주는 기술이다. 약 20년정도 연구되어 왔으며, 최근에 특히 상용화 시스템들이 소개되고 있다. 그러나, 많은 제안 된 알고리즘에도 불구하고 객관적인 품질 평가 방법이 개발되지 않았으므로 알고리즘의 비교는 거의 주관적인 방식으로 만 수행되었다. 이 논문은 스티칭 또는 뒤틀린 이미지의 기하학적 및 광도 측정 왜곡을 평가하기위한 Delaunay 삼각분할방식을 사용하여 객관적 평가 방법을 제안한다. 기준 이미지와 대상 이미지는 두 이미지 사이의 일치 지점을 기반으로 하는 델라 네이 - 삼각 측량에 의해 세그먼트 화되고, 평균 유클리드 거리가 기하학적 왜곡 측정에 사용되며, 측광 측정을 위한 PSNR의 평균 또는 막대 그래프가 사용됩니다. 우리는 몇 가지 테스트 이미지와 스티칭 방법을 통해 예비 결과를 보여줌으로써 이점과 적용을 입증한다.
본 논문에서, 데이터베이스 생성 및 관리 시스템은 미소 픽셀 공중 표적 인식을 위해 제안된다. 제안된 시스템은 1)비행 테스트 비디오 프레임에 의한 직접 이미지 추출, 2) 자동 이미지 보관, 3) 이미지 데이터 레이블링 및 메타 데이터 주석, 4) 컬러 채널 변환, 5) HOG/LBP 기반 소화소 대상 증강 이미지 데이터 생성의 다섯가지 주요 기능으로 구성된다. 제안하는 프로그램은 파이썬 기반의 PyQt5와 OpenCV를 이용하여 구성하였고 공중 표적 인식을 위한 이미지 데이터셋은 제안한 시스템을 이용해 생성했으며 비행 실험으로 부터 수집된 영상을 입력영상으로 사용하였다.
본 논문에서는 한 위치에서 여러방향으로 찍은 사진들을, Image Stitching 기술을 통해 Panorama 영상을 만드는 과정에 대해 연구한다. VR이 주목 받게 됨에 따라 스마트폰이나 360도 카메라를 사용하여 이미지 스티칭 기법을 사용하여 연속적인 사진을 보여주게 되는되 이를 구현 하기 위한 배경 연구들을 분석하고 구현해 봄으로 속도 향상을 아이디어들에 대하여 연구한다.
본 논문은 현재까지 제안된 여러 가지의 움직임 적응형 알고리즘을 비교 분석하였다. 비교 분석은 C++를 이용한 시뮬레이션을 하였고 여러 가지 이미지에 대잔 PSNR 값을 추출하였으며 에지 특성을 확인하고 그리고 시뮬레이션된 이미지를 원본과 비교 평가하였다. 그 결과 PSNR 값과 알고리즘의 성능과는 크게 낙관이 없었고, 에지 특성과 이미지간에 비교가 평가에 더 확실한 방법이었다. 알고리즘 성능은 어떤 이미지론 사용함에 따라 성능이 달라졌다. 전체적으로 볼 때 동영상에서는 $\Delta$- 형이 가장 좋은 결과가 확인되었으며 준동영상에서는 미디언 필터와 Adaptive형이 비슷한 성능을 보여 주었다.
대단위 태양광 발전소 또는 고층건물에 설치된 태양광 모듈의 결함을 분석하는데 있어 열화상 카메라를 통한 온도로써 태양광 모듈의 결함을 검출하는 방식이 대두되고 있다. 본 논문에서는 열화상 카메라로 얻은 영상을 온도로 표현하는데 필요한 영상처리를 각각의 태양광 모듈들을 셀 단위로 분류하고 해당 셀을 기준으로 행 이미지를 ROI로 잡은 후 이미지 저장을 하는 방법을 제안한다.
CG 기술의 발전으로 실사 이미지 위에 3d 애니메이션을 적용하는 실감나는 영화를 많이 볼 수 있다 그러나 아직까지도 실사 이미지와 3d 애니메이션 합성은 그래픽 아티스트의 수작업이 많이 필요하다. 본 논문에서는 자연 환경을 포함하는 실사 비디오에서 영상 분석 기법을 적용한 혼합 현실 시스템을 제안한다. 비디오 프레임에서 하늘, 바다 등 일정한 칼라 패턴을 가지는 영역을 분류하고 이 영역에 대해서 그래픽 객체를 삽입한다. 시스템의 각 단계에서 사용자 인터페이스를 제공하여 필요한 입력값을 제공받는다. 본 연구에서의 기법은 간단한 그래픽 입력 과정 이외에는 대부분의 과정이 자동으로 처리되므로 혼합 현실이 방송, 영화 특수 효과 등의 작업에 편리하게 이용될 수 있다.
본 연구에서는 철근의 인장시험에서 변형률에 대한 상세 측정을 위하여 이미지 프로세싱을 이용하고, 변형률 분포와 넥킹구간을 평가하였다. 이미지 프로세싱 방법으로는 기존의 회색조영상을 이용한 방법이 아닌 칼라영상의 색상정보를 분석하여, 원하는 타겟과 가장 일치하는 영역과 그 외의 영역으로 구분하여 이진영상으로 변환하는 방법을 사용하였다. 변환된 이진영상에서 개별 타겟들의 도심점을 산출한 후 각 도심점의 상대변위값을 변형률로 환산하였다. 인장실험은 ASTM A615 기준으로 제작된 grade 60 철근 중 D22와 D29에 대해서 시험을 수행하였다. 이미지 프로세싱을 이용하여 계측된 변형률 결과를 기존 변형률 게이지를 이용하여 계측한 결과와 비교하여, 본 연구에서 사용한 이미지 프로세싱 방법에 대해서 검증하였다. 이미지 프로세싱을 이용하여 초기 탄성구간의 변형률 뿐만 아니라 넥킹구간에서 발생한 0.5(50%) 이상의 변형률도 계측이 가능한 것을 확인하였다. 본 연구결과 이미지 프로세싱을 통하여 기존 변형률 게이지의 계측한계를 극복가능하고, 다양한 지점에서 자유롭게 계측할 수 있음을 알 수 있었다.
디지털 비디오 영상을 효과적으로 색인하고 검색하기 위해서 비디오의 내용을 함축적으로 표현하고 있는 비디오 자막을 추출하여 인식하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 압축되지 않은 비디오 영화 영상에 인위적으로 삽입한 한글 및 영어 자막을 대상으로 자막 영역을 추출하고, 추출된 자막 이미지를 향상시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 특징은 동일한 내용의 자막을 갖는 프레임들의 위치를 자동으로 찾아서 동일 자막 프레임들을 다중 결합하여 배경에 포함되어 있는 잡영의 일부 또는 전부를 우선 제거한다. 또한, 이 결과 이미지에 해상도 중대, 히스토그램 평활화, 획 기반 이진화, 스무딩의 이미지 향상 방법을 단계적으로 적용하여 인식 가능한 수준의 이미지로 향상시킨다. 제안한 방법을 비디오 영상에 적용하여 동일한 내용의 자막 그룹 단위로 자막 이미지를 추출하는 것이 가능해졌으며, 잡영이 제거되고 복잡한 자소의 획이 보존된 자막 이미지를 추출할 수 있었다. 동일한 내용의 자막 프레임의 시작 및 글위치를 파악하는 것은 비디오 영상의 색인과 검색에 유용하게 활용될 수 있다. 한글 및 영어 비디오 영화 자막에 제안한 방법을 적용하여 향상된 문자 인식 결과를 얻었다.
본 논문에서는 함정전투체계의 EOTS나 IRST에서 획득한 영상을 초고해상도 영상으로 복원한다. 저해상도에서 초고해상도의 영상을 생성하는 생성 모델과 이를 판별하는 판별 모델로 구성된 생성적 적대 신경망을 이용하고, 다양한 학습 파라미터의 변화를 통한 최적의 값을 제안한다. 실험에 사용되는 학습 파라미터는 crop size와 sub-pixel layer depth, 학습 이미지 종류로 구성되며, 평가는 일반적인 영상 품질 평가 지표에 추가적으로 특징점 추출 알고리즘을 함께 사용하였다. 그 결과, Crop size가 클수록, Sub-pixel layer depth가 깊을수록, 고해상도의 학습이미지를 사용할수록 더 좋은 품질의 영상을 생성한다.
이미지의 한가지 특징(feature)만을 고려한 내용 기반 이미지 검색(content-based image retrieval)은 두가지 이상의 특징 정보를 사용했을 경우와 비교하여 정확도(precision)가 떨어져 성능을 저하시킬 수 있다 따라서 대부분의 검색 시스템에서는 색상(color)이나 형태(shape), 질감(texture) 등과 같은 이미지의 다양한 특징들을 결합하여 검색에 이용하고 있다. 본 논문에서는 이미지의 색상 및 형태 정보를 이용하여 사용자의 질의와 유사한 이미지를 제공하고, 고 차원화된 이미지의 특징들을 클러스터링(clustering) 방법을 이용하여 빠르게 검색할 수 있도록 하였으며, 또한 검색시 그룹 경계 보정 방법을 이용하여 전체 검색을 하지 않고도 전체검색 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험에 사용된 데이터는 2022개의 자연 영상이였으며, HSI 색상 정보와 이미지의 에지(edge) 정보를 특징 벡터로 삼았다. 실험 결과, 색상 정보 하나만을 사용한 경우보다 정확도와 재현율면에서 사용자가 원하는 이미지와 보다 유사한 결과를 검출할 수 있었을 뿐만 아니라 클러스터링을 사용함으로써 보다 빠르고, 전체검색 결과와 동일한 검색이 가능하다는 것을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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