스마트폰 카메라로 생성한 문서 이미지는 촬영 방법에 따라 일반 스캐너에 비해 회전 왜곡과 원근 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 MSER-b 통해 조명에 영향을 적게 받는 이미지를 생성하고 텍스트 이미지의 특성을 고려한 텍스트 영역 윤곽선 검출 기법을 제안하고 이를 통해 왜곡된 문서 이미지를 보정하여 프린터 품질의 이미지로 복원하였다. 그리고 제안한 기법의 성능 평가를 위해 현재 서비스되고 있는 타사의 제품과 비교하였으며, 다양한 왜곡에 대하여 효과적으로 처리가 가능함을 실험을 통해 보였다.
본 논문은 광각 렌즈를 가지는 CCD 카메라에서 왜곡 보정 시 필요한 샘플화소의 좌표들을 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 광각 렌즈를 통하여 획득한 왜곡된 영상에 대하여 노이즈를 제거한 후 에지 영상을 구한다. 그 후, 수평 방향과 수직 방향에 대한 히스토그램을 임계치와 비교하여 왜곡 좌표를 추출한다. 이 방법은 광각 CCD 카메라의 출력물에 직접 적용 할 수 있다. 그 결과 제안한 방법은 수작업으로 인한 번거로운 작업과 부정확한 샘플 좌표로 인한 오류 없이 자동으로 샘플 좌표를 추출하고 보정한 결과 영상을 얻을 수 있었다. 또한 렌즈 각과 왜곡 형태에 상관없이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
대부분의 저가형 디지털 카메라에 사용되는 광학계의 경우 상대적으로 심한 렌즈 왜곡을 보이고 있다. 본 연구의 목적은 렌즈의 기하학적 왜곡에 의한 영상 품질의 저하를 보정하려는 것으로 Tsai의 카메라 캘리브레이션 방법을 단순화한 렌즈 왜곡 변수 계산 방법 및 계산된 렌즈 왜곡 변수를 이용하여 왜곡된 원영상을 이미지 워핑을 통해 보정하는 방법을 제안한다. 렌즈 왜곡 변수 계산 단계에서는 카메라 캘리브레이션 과정의 단순화를 위해 scale factor ratio 및 이미지 센터를 처리하는 실질적인 방식에 대해 보고하며 정량적인 이미지 품질 척도를 이용하여 왜곡보정 효과를 측정함으로써 제안된 방법의 타당성을 보인다. 한편, 렌즈 왜곡 변수 계산 단계에서의 결과를 바탕으로 이미지 워핑을 적용하기 위해 역공간 매핑 방식을 적용하는 경우 본 연구에서 적용된 방사상 렌즈 왜곡 모델의 정확한 해를 구하기 위해서는 3차 방정식의 해를 구하여야 한다. 본 논문에서는 정보기기로의 내장형 구현에 필수적인 실시간 처리를 목적으로 2차 방정식으로의 근사화 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 근사화 방법의 실시간 구현 가능성을 보이며 아울러 3차 방정식의 해를 이용한 이미지 워핑의 경우와 성능이 동등함을 보인다.
MFL PIG는 빠른 속도로 주행하면서 MFL 신호를 측정하여 기록하게 된다. PIG가 주행함에 따라 MFL 신호를 왜곡시키는데 가스관에 인가되는 강한 자기장으로 인하여 가스관이 착자되어 왜곡이 발생한다. 가스관의 착자는 종방향 착자와 횡방향 착자로 나눌수 있으며, 횡방향 착자는 검출신호를 증가시키거나 감소시키는 방향으로 왜곡을 발생시키고, 종방향 착자는 인가돼는 자기장과 수직이 되므로 검출신호를 크게 왜곡시킨다. 따라서 검출신호를 보정하여 실제 결함에 의한 신호를 검출하여야 한다. 본 연구에서는 가스관의 착자에 의한 영향을 분석하고 신호보정에 관하여 연구하였다.
본 논문에서는 적응광학시스템$^{(1)}$ 의 성능 향상에 필수적인 파면왜곡의 기울기 정보를 고속으로 측정하기 위한 중심점 추출 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 컴퓨터 내부의 영상처리전용보드와 CCD카메라를 이용하여 하트만 센싱 점 영상을 획득하였고, 획득한 하트만 센싱 점 영상에 대해 제안한 중심점 추출 알고리즘을 적용하여 서브픽셀 분해능으로 X축과 Y축의 기울기 정보를 고속으로 추출하였다. CCD센서에 촬상되는 하트만 센싱 점영상에서 각각의 점 영상은 중심점으로부터 대칭형으로 강도가 분포되어 있다고 가정할 수 있으나 전체 점영상의 각 점을 분석한 결과 비대칭적으로 예외적인 강도 분포를 갖는 점영상도 일부 발견되었다. 파면 왜곡이 없는 하트만 센싱 점영상으로부터 X, Y축 파면 왜곡 기울기 값을 추출한 결과 CCD 센서 픽셀의 기저 노이즈가 큰 불안정한 영역에서 기울기 값이 반복적으로 크게 추출되어 파면왜곡보정 시스템의 보정 성능을 떨어뜨리는 효과가 나타났다. (중략)
KOMPSAT-2(K-2) 의 MSC 는 CCD pixel 별 band 별 특성, 감도 및 시간에 따른 변화, CCD Geometry 등에 의해 왜곡 현상이 일어나며 위성 발사 전에 실험실에서의 충분한 실험과 Calibration 작업 을 통해 얻어진 값들을 사용하여 Image Restoration, 상대 복사 보정, 절대 복사 보정 등의 작업들을 거쳐서 왜곡 현상을 보정하게 된다. 그 중 복사 보정에 해당하는 NUC(NonUniformity Correction)은 MSC 각각의 픽셀들이 상이한 특성을 나타내는 것을 균일한 이미지로 보정하는 작업으로 무엇보다 우선시 되는 검보정 작업이다. K-2 NUC table 생성에는 시스템 특성상 몇 가지 사항을 고려 하여 위성에 upload 하는 high frequency NUC(HF NUC)과 지상국에서 처리할 수 있는 low frequency NUC(LF NUC)으로 구분하여 알고리즘을 생성하였다.
3D 가상도시 구축에 있어 사용자로 하여금 공간 객체 중심으로 지형 지물을 인식할 수 있게 해 줄 수 있는 요소로서 Texture Image를 들 수 있다. 본 연구에서는 디지틀 카메라를 통하여 건물 측면 Texture Image를 획득하고 이렇게 획득한 이미지가 가지고 있는 왜곡을 2D Projective Transformation방법을 사용하여 보정하였다. 보정이 끝난 Texture Image는 OpenGL을 이용하여 3D 건물 모델에 Mapping을 실시하였다. 본 연구를 통해 개발한 응용 프로그램은 가상도시를 구축하는 과정상에 자동화된 방법을 제공할 수 있다.
과거 관측된 수문자료는 분석을 통해 다양한 수문모형의 평가 및 예측과 수자원 정책결정에서 활용된다. 하지만 관측장비의 오작동 및 관측범위의 한계에 의해 수집된 자료에는 결측이 존재한다. 단순히 결측이 존재하는 벡터를 제외하거나, 결측이 존재하는 자료 구간에 선형성이 존재한다는 가정 하에 평균을 활용하기도 했으나, 이로 인하여 자료의 통계특성에 왜곡이 야기될 수 있다. 본 연구는 결측의 보정으로 자료가 보유하는 정보의 손실 및 왜곡을 최소화 할 수 있는 방안을 연구하고자 한다. 자료의 결측은 크게 완벽한 무작위 결측(missing completely at random, MCAR), 무작위 결측(missing at random, MAR), 무작위성이 없는 결측(nonrandom missingness)으로 분류되며, 수문자료는 결측을 포함한 기간이 그 외 기간의 자료와 통계적으로 동일하지는 않지만 결측자료의 추정이 가능한 MAR에 속하는 것이 일반적이므로 이를 가정으로 결측을 보정하였다. Local Lest Squares Imputation(LLSimput)을 결측의 추정을 위해 사용하였으며, 기존에 쉽게 사용되던 선형보간법과 비교하였다. 적용성 평가를 위해 소양강댐 일 유입량 자료에 1 - 5 %의 결측자료를 임의로 생성하였다. 동일한 양의 결측자료에 대해 100개의 셋을 사용하여 보정의 불확실성 범위를 적용된 방법에 대해 비교..평가하였으며, 결측 증가에 따른 보정효과의 변화를 검토하였다. Normalized Root Mean Squared Error(NRMSE)를 사용하여 적용된 두 방법을 평가한 결과, (1) 결측자료의 비가 낮을수록 간단한 선형보간법을 사용한 보정이 효과적이었다. (2) 하지만 결측의 비가 증가할수록 선형보간법의 보정효과는 점차 큰 불확실성과 낮은 보정효과를 보인 반면, (3) LLSimpute는 결측의 증가에 관계없이 일정한 보정효과 및 불확실성 범위를 나타내는 것으로 드러났다.
디지털 영상 처리 분야에서 사람의 동작 인식은 다양하게 연구되고 있으며, 최근에는 깊이 영상을 이용한 방법이 매우 유용하게 사용되고 있다. 하지만 깊이 측정 센서의 위치와 각도에 따라 깊이 영상에서의 객체 크기나 형태가 왜곡되므로 사물 및 사람의 인식 과정에서 인식률이 감소하는 경우가 발생한다. 따라서 뛰어난 성능을 보장하기 위해서는 측정 센서에 의한 왜곡 보정은 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 동작 인식 시스템의 인식률을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 깊이 측정 센서로부터 입력되는 깊이 정보를 실제 공간 (Real World)으로 변환하여 왜곡 보정을 수행한 후 투영 공간 (Projective World)으로 변환한다. 최종적으로 제안된 시스템을 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 구현하였으며 Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA Board에 탑재하여 검증하였다.
본 논문에서는 광각렌즈기반의 WDR(Wide Dynamic Range)인 2M(Mega)급 CMOS 이미지 센서를 통해 왜곡영상을 보정하는 카메라 모듈의 설계와 렌즈영상의 성능을 분석한다. 또한, 설계한 광각렌즈모듈의 광각렌즈($176^{\circ}$) 특성으로 인한 왜곡영상의 보정된 결과를 분석하였으며, 카메라 모듈의 스마트 NUX(Natural User eXprience) 활용방안을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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