본 논문에서는 3차원 효과의 최대화를 위한 스테레오 비디오 전송 방법을 제안한다. 기존의 다중스트림 동기화 기술은 단일 비디오와 오디오간의 지연을 최소화 하는 것으로, 둘 이상의 비디오가 동시에 필요한 3차원 비디오스트림 동기화에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 인간에게 자연스럽고, 입체적으로 느껴지는 3차원 영상을 만들어 낼 수 있는 시간 차이의 허용 범위를 고려하여 다중 영상을 합성하는 기준을 제시하였고, 이를 위한 비디오 스트림 간의 동기화 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 주관적 화질 평가를 통하여 스테레오 비디오를 3차원으로 느낄 수 있는 시간 차이의 허용범위를 측정하였다. 스테레오 비디오의 동기화를 위해, 전송된 각 비디오 스트림들의 취득 시간을 구하고, 시간 차이 허용 범위 안에 포함된 비디오 스트립을 이용하여 3차원 영상으로 합성한 뒤, 디스플레이 장치를 통해 재생한다. 제안한 기술의 성능을 평가하기 위해 실시간 다중 비디오 통신 시스템을 구현하였고, 주관적 화질 평가를 통해 제안한 동기화 제어 기술의 성능을 평가하였다. MOS (Mean Opinion Score) 측정 결과, 제안하는 기술을 통하여 3차원 디스플레이 장치에 재생한 영상은 DMOS (Differential Mean Opinion Score) 실험 스케일 중 매우 좋음과 좋음 범위에 속하는 것을 확인하였다.
툴 프리세터는 수치제어 공작기계용 공구의 테이퍼부를 기준으로 하여 날끝 치수를 사전에 정렬하기 위한 장치로서 여기에는 접촉과 비접촉, 두 가지 방식이 있다. 광학센서 기반 비접촉 방식은 측정의 유연성과 편리함의 이점을 가지고 있다. 본 논문에서는 선형 스케일러와 머신 비전을 도입한 산업용 툴 프리세터 장비 개발을 다룬다. 측정 전에 대상 공구를 기구부에 고정시키고 광학부를 정렬한다. 공구 영상을 취득한 후 제시된 영상처리 알고리즘은선형 스케일러로부터 광학부의 이동 거리를 조합하여 공구의 정밀한 치수를 계산해낸다. 실험 결과, 본 장비의 정밀도가 ${\pm}20um$ 범위내에 있음을 검증하였다.
일반 위상배열 시스템에서는 다수의 압전소자를 가지는 탐촉자의 개별 소자에 인가하는 시간지연을 조절함으로써 초음파빔을 전자적으로 제어하고 초음파 영상을 획득한다. 반면, full matrix capture(FMC) 기술은 위상배열 탐촉자에 대해 하나의 소자에서 초음파를 입사시킨 신호를 모든 압전소자에서 수신하고, 이 방법으로 모든 가능한 송수신 조합의 신호 데이터를 수집하는 방법이다. 이 FMC 데이터는 후처리를 통해 초음파 영상으로 재구성될 수 있으며, 기존 위상배열 초음파 영상과 동등한 영상뿐만 아니라 가상적으로 관심영역의 모든 지점에 집속하여 분해능과 선명도가 향상된 total focusing method(TFM) 영상으로도 합성이 가능하다. 본 논문에서는 일반 위상배열장치를 이용하여 FMC가 가능하도록 시스템을 구현하고, 취득된 FMC 신호로부터 sector B-scan 및 TFM 이미지를 영상화하는 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다.
본 논문은 차세대 지능형 기술 분야중 하나인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴인식을 제안한 것으로, 모바일 장치 중 하나인 핸드폰 카메라를 이용하여 얼굴 영상을 취득하고, 이를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하고 인식하는 과정을 통해 모바일 보안을 생각하고자 한다. 얼굴인식을 위해 제안하는 방법은 PCA와 Fuzzy-LDA를 사용하였으며, 모바일 환경에서 데이터의 량을 줄이기 위해 다해상도 분석을 기반으로 하는 이산 웨이블렛을 사용하였다. 또한 획득된 특징데이터의 연결성을 확인하여 인식률을 얻기 위해 유클리디언 거리 측정 법을 사용하였다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법의 유용성을 알아보기 위해 핸드폰 카메라를 이용해 실험한 결과 일반 카메라에서 획득한 영상에 비해 모바일 장치로부터 획득한 영상이 저해상도를 갖음에도 불구하고 높은 성능을 갖음을 확인할 수 있었다.
금속이나 암석에 음각(陰角)으로 각인된 문자나 그림들은 날씨나 주변 빛 환경에 따라 시각으로 입력되는 정보에 큰 차이를 보인다. 이를 이미지검출장치를 통해 읽어드려 디지털 이미지 신호로 만들고자 할 때는 더욱 그 정도가 심하여 대상체가 위치하는 빛 환경이나 검출기 특성에 각별한 신경을 써야한다. 자연광이나 전구 그리고 기후나 날씨에 의해 조성되는 빛 환경은 조도(照度), 조사각도(照射角度), 그림자 및 대상체 표면 상태 등이 중요한 결정 인자들이다. 빛 환경이 디지털 이미지 질(質)에 끼치는 영향을 최소화하기 위한 실험실 차원의 빛환경조정실을 구축하였다. 외부 유입 광선을 모두 차단하고 지향성이 있는 조명에 의해서만 대상체에 빛이 조사되도록 하고 디지털 카메라로 대상체의 이미지를 담았다. 음각 문자를 새긴 샘플석문(石文)을 제작하고 실험실 안의 정량화된 빛환경 하에서 석문의 이미지를 취득하였다. 전처리 과정을 통해 노이즈를 제거하고 이미지의 질을 향상시켰다. 처리된 이미지를 분석하여 문자영역과 바탕영역의 신호패턴을 추출한 다음 룩업 테이블, 조도 레벨 슬라이징, 중첩의 원리 및 Morphology 등의 기법을 알고리즘화하여 2진 형태의 음각문자를 판독 및 복원하는데 성공하였다.
치과의사는 일반 의사들과 다르게 진단과 치료를 위한 거의 모든 과정을 혼자서 처리하는 것이 일반적이다. 이러한 환경에서 치과의사의 진단효율을 향상시키기 위해서는 진단자료와 방사선사진이 동시에 제시되는 효율적인 진료환경이 필요하다. 본 논문에서는 치과병원에서의 진단과 치료를 위한 통합환경을 제안한다 제안된 시스템은 치과병원의 주요업무인 환자기록생성, 진단을 위한 영상취득과 분석, 치료계획수립, 시술시뮬레이션 등을 하나의 시스템으로 유기적으로 결합함으로서 필름과 종이가 없는 병원환경을 실현하였다. 또한 모든 임상자료의 신속한 검색과 정량적인 분석을 지원함으로서 환자에게 보다 정확하고 예측이 가능한 치료를 제공할 수 있도록 하였다.
최근에 헬스케어와 관련된 다양한 분야에서 생체신호 중 하나인 심박신호가 사용되고 있다. 기존에 제안된 심박신호 검출 방법으로는 접촉식 방법이 대부분이었지만, 피사체가 장치를 접촉하고 있어야 한다는 불편함의 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 최근 비접촉식 방법에 의한 검출 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 지정맥 인식을 위해 설계된 손가락 영상 촬영 장치를 이용해 심박 유사 신호를 얻어내는 방법을 제안한다. 검출된 심박 유사 신호는 지정맥의 위조 여부 판단과 심박 신호를 통한 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 제안하는 방법은 적외선을 이용한 지정맥 영상의 시간 도메인상의 밝기 값의 변화로부터 신호를 검출하고 영상처리 기반 알고리즘을 이용해 주파수 도메인으로 변환하였다. 변환 후, 대역 통과 필터링을 통해 심박신호와 관련이 없는 노이즈를 제거하였다. 신호의 정확성을 판단하기 위해 지정맥 획득 장치와 식품의약품안전처로부터 승인을 받은 접촉식 PPG 센서를 이용해 동시에 취득된 두 신호의 상관관계를 분석하였다. 결과적으로, 지정맥 영상을 통해 비접촉식으로 검출된 심박신호가 실제 심박신호의 파형과 일치함을 확인하는 것이 가능했다.
필름 스캐너는 기존의 광학 필름으로부터 고해상도와 고화질의 디지털 영상을 취득할 수 있는 입력 장치로, 최근 인쇄 및 편집 전문가들의 사용이 증대되고 있다. 그러나 광원 및 센서의 비선형적 특성으로 인해 원 필름 영상의 컬러와 스캔된 영상의 컬러가 일치하지 않는 문제가 발생한다. 따라서 필름 스캐너에서는 스캔된 디지털 영상에 대한 색 보정이 필수적이다. 본 논문에서는 스캔된 RGB 색공간의 데이터를 L$^{*}$ /a$^{*}$ /b$^{*}$ 색 공간으로 변환한 후 역전파 신경회로망을 이용하여 색 보정한다. 또한 TMS320C32 DSP 칩과 고해상도 라인 센서를 사용하여 R, G, B 각각 12 비트의 색분해도와 2400 dpi 급의 해상도를 갖는 필름 스캐너로 직접 구현하여 색 보정의 검증을 하였으며, 역 전파 신경망에 적용한 결과 평균 색 보정률이 79.8%로, 기존의 다항회귀법보다 43.5% 성능이 개선된 결과이다.
키넥트 센서 버전 2는 컴퓨터 비전과 엑스 박스와 같은 엔유아이 인터페이스로 마이크로소프트에서 출시한 카메라의 일종이다. 이는 높은 프레임 속도로 컬러 영상과 깊이 영상, 오디오 입력 및 스켈레톤 데이터를 취득 할 수 있다. 이러한 다양한 타입의 데이터 정보를 제공해 주기 때문에 이것은 다른 범위의 연구자들을 위한 리소스가 된다. 본 논문에서는 깊이 이미지를 사용하여 우리는 키넥트 범위내에서 특정 영역을 감시하는 시스템을 제시한다. 타켓 영역은 깊이의 최소, 최대 값의 크기에 따라서 그 공간을 모니터링 할 수 있다. 컴퓨터 비전 라이브러리 (Emgu CV)를 사용해서 만약 어떤 오브젝트가 타겟 영역에서 검출된다면 그것을 추적하고 키넥트 카메라는 RGB 이미지를 데이터베이스 서버에 전송한다. 따라서 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 애플리케이션을 통해 키넥트 타켓 지역에서 수상한 움직임이 감지되었음을 사용자에게 통지하고 그 장면의 RGB 영상을 표시하기 위해 개발되었다. 사용자는 모니터링 영역 또는 제한 구역과 관련된 다른 경우에서 가치 있는 물건의 대해 최선의 방법으로 반응하고 실시간 통지를 얻는다.
본 논문에서는 일반 도로상에 설치된 CCTV 영상으로부터 차량 검출과 번호판을 인식하는 시스템을 제안하였다. 본 시스템의 환경은 일반 도로 환경에서 영상을 취득하기 때문에 기존의 차량 진출입 시스템에 적용되는 안정적인 조건이 주어지지 않으며 입력 영상이 왜곡되고 해상도가 불규칙적이다. 동시에 입력 영상의 시야각이 넓어 연산량이 높고 번호판의 인식 정확도가 떨어지기 쉽다. 본 논문에서는 별도의 입력 제어 장치 없이 차량을 검출하고, 번호판 검출 및 인식이 가능한 향상된 방법을 제안하였다. HOG 특징 기술자를 기반으로 차량 및 번호판을 검출하고, k-NN 알고리즘을 사용하여 번호판 내부 문자의 인식을 수행하였다. CCTV에서 45m 이상 떨어진 장소의 도로를 실험 환경으로 설정하고, 육안으로 번호판을 식별할 수 있는 진입 차량에 대한 실험을 진행하였으며 실험을 통하여 제안 방식의 우수한 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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