본 논문에서는 컬러 영상을 실시간 신호 처리 과정을 통해 보정하기 위한 낮은 복잡도의 배럴 왜곡 보정 프로세서의 구조를 제시하고, 이를 구현한 결과를 보인다. 제안하는 배럴 왜곡 보정 프로세서는 컬러 디모자이킹과 배럴 왜곡 보정 과정의 두 보간과정을 결합하여 하드웨어 복잡도를 낮추었다. 또한 배럴 왜곡 보정 과정의 공간적 지역성을 이용한 메모리 인터페이스를 설계하여 한 픽셀을 보정하는데 요구되는 메모리 대역폭을 크게 감소시켰다. 설계된 보정 프로세서는 $0.11-{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 35K의 논리 게이트로 구현되었고, $2048{\times}2048$ 크기의 컬러 영상을 최대 606 MHz의 동작 주파수로 150 Mpixels/s의 속도로 보정할 수 있으며, 요구되는 메모리 대역폭은 1 read/correction이다.
본 논문에서는 모바일 폰 카메라의 적용을 위한 자동백색보정(Auto White Balance, AWB) 기능 중에서 단색영상에 대한 탈색 현상과 색상의 왜곡을 막기 위한 단색영상 검출 알고리즘을 제안하였다. 기존의 자동백색보정 기능은 복합영상의 경우에는 정상적으로 자동백색보정이 수행되었지만, 입력영상이 단색이거나 단색이 상당량 포함되어 있는 영상이 입력되는 경우에는 해당 색상이 탈색되거나, 입력영상의 색상 성분에 의해서 자동백색보정의 결과가 왜곡된 색상으로 나타나는 문제점이 발생하였다. 본 논문에서는 자동백색보정 수행 시 상기 단색영상에 대한문제 점을 해결하기 위하여 입력 영상의 색상정보에 대한 히스토그램 데이터를 이용한 단색영상 검출 알고리즘을 개발 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 자동백색보정 기능에 추가적으로 적용된다면 더욱 향상된 기능의 자동 백색보정이 수행될 수 있을 것이라 기대한다.
본 논문은 웨이블릿 변환 특성을 기반으로 조명의 영향을 표현하는 표준 영상 왜곡 모델을 구축하여 조명 및 기타 영상의 왜곡에 강한 얼굴검출 기법을 제시한다. PC카메라 환경에서와 같이 입력 영상의 명암왜곡이 지속적으로 존재하는 응용에서는 히스토그램 평활화, 명세화와 같은 기존의 명암도 보정 방법으로는 효율적인 얼굴탐색이 어렵다. 따라서 입력 영상의 왜곡정보를 분석하고 이 정보가 입력 영상의 보정에 사용될 수 있다면 효율적인 얼굴검출이 수행될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 입력 영상의 웨이블릿 변환으로 얻어진 각 고주파 영역의 픽셀을 조사하여 원 영상의 가로, 세로, 대각선 방향의 에지 정보를 분석함으로써 현재 입력된 영상의 명암 상태를 확인하고, 얼굴특징요소 중 눈을 기준으로 검출을 수행하여 아주 어둡거나 밝은 환경에서도 얼굴검출 성능을 높이도록 한다.
수중 탐지를 위한 합성개구소나(Synthetic Aperture Sonar, SAS) 신호처리에서는 탑재플랫폼이 직선경로를 따라 주행한다고 가정한다. 그러나 실제로는 플랫폼의 복잡한 운동에 따른 궤적 교란으로 인해 SAS 영상에 번짐과 같은 왜곡이 발생한다. 본 연구에서는 예인형 SAS 개발을 위해 궤적 교란에 의한 SAS 영상 왜곡을 개선하기 위한 방법으로서, Redundant Phase Center (RPC)을 이용한 예인체 운동 추정 및 영상 보정, 그리고 자동 초점 기법인 Phase Gradient Autofocus (PGA) 기법에 대해 검토하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해, sway로 인해 왜곡된 SAS 영상에 이 기법들을 적용하고 그 성능 및 유효성에 대해 살펴보았다.
최근 고해상도의 영상과 컬러항공영상의 출현과 더불어 도심지역의 지물 지모에 대한 상세한 묘사가 가능해지고 있다. 하지만 도심지역의 지물 지모의 복잡성으로 인하여 지물의 추출이 쉽지 않다. 특히, 건물에 의한 가림, 그림자에 의한 정보 왜곡 등의 발생으로 지형정보 추출의 어려움을 겪고 있다. 건물에 의한 폐색은 다른 위치에서 촬영을 하므로서 보정을 할 수 있지만 그림자에 의한 영향은 촬영위치에 상관없이 항상 발생한다. 본 연구에서는 도심지역에서 촬영한 컬러항공사진에서 그림자에 의한 정보 왜곡을 LIDAR 자료와 수치지도를 이용하여 보다 자동화된 과정으로 처리하므로서 그 판독력을 증대시키고자 한다.
스캐너로 획득한 문서영상을 대상으로 문자인식을 하는 경우와 달리 카메라로 획득한 문서 영상을 대상으로 문자인식을 수행할 경우 카메라 렌즈의 특성과 카메라와 피사체간의 위치와 각도의 불일치에 의해 글자모양의 왜곡이 발생한다. 따라서 이러한 왜곡들로 인해 실제로 사용이 가능한 카메라 문자인식 기술의 개발이 쉽지 않았다. 본 논문에서는 문서 영상을 카메라로 획득할 때 발생하는 3차원의 비선형적 왜곡을 2차원의 선형 변환을 이용하여 근사화함으로써 왜곡된 글자모양을 교정한다. 또한 변환과정에서 글자와 글자줄을 추출하여 상하로는 글자줄의 배열방향을, 좌우로는 문자획의 기울어진 각도를 측정함으로써 왜곡으로 인해 사변형 형태로 변형된 글자영역 즉 변환영역을 자동으로 설정함으로써 부가적인 정보의 획득 없이 문서영상 자체만으로 기하하적 왜곡보정이 가능하다.
TFT-LCD(Thin Flat Transistor Liquid Crystal Display) 패널의 불량(Mura)을 정확히 검출하기 위해서는 패널 영상에 포함된 왜곡을 반드시 보정해야 한다. 일반적인 컴퓨터 비젼 시스템의 촬상영상에 대한 왜곡 보정 알고리즘은 이미 알려져 있지만, 패널 영상에만 독특하게 나타나는 비네팅(Vignetting) 효과는 패널 고유의 특성으로 인한 배경 불균일성(Background Non-uniformity)과 결합되어 기존의 알고리즘을 바로 적용하기 어려운 문제점이 있다. 영상 복원 결과의 정확도를 높이기 위해서는 비네팅 효과를 영상 배경과 분리하여 적절히 보정해주어야만 한다. 따라서, 본 논문에서는 주성분분석(Principle Component Anlaysis)을 통해 비네팅 효과를 분석하고 이를 보정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 불량이 포함된 175개의 영상을 대상으로 복원 실험을 수행한 결과, 왜곡 영상에 포함된 불량들의 평균 밝기 오차는 37% 에서 11% 로 내려갔으며 불량에 대한 판정 실패율도 14.8%에서 2.2%로 떨어졌음을 확인하였다.
사면관측 원리에 의해 획득되는 레이더 영상은 레이더파의 입사각도와 지표면의 경사도 및 방위각에 따라 기하학적 왜곡이 발생하게 된다. 전 국토의 70% 이상이 산악지형인 국내 여건을 감안한다면 레이더 영상의 정량적 활용을 위해서는 정밀한 기하보정이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 RADSARSAT-1 SAR 영상에 대하여 세 가지 기하보정 방법을 적용하였다. 먼저 GCP 만을 이용한 단순기하보정을 수행하였고, 두번째로 위성의 자세와 위치정보 등을 이용하여 센서모델을 통한 보정을 하였다. 마지막으로 다양한 영상자료에 적용할 수 있는 RFM(Rational Function Model)을 이용하여 기하보정을 하였다. 이 세 가지 방법으로 기하보정된 레이더 영상의 위치정확도를 모의 레이더 영상과 비교 분석하였다. 또한 RFM을 이용한 보정결과를 검증하기 위하여 SIR-C 영상을 추가로 분석하였다.
최근 네비게이션, GPS 등과 같은 운전 보조를 위한 장치 및 DVD 플레이어 등과 같은 운전자의 인포테인먼트 요구를 위한 장치 등 다양한 차량용 ECU들이 등장하고 있다. 차량용 네트워크를 통해 다양한 ECU들을 연결하여 상호 협력을 통해 ECU 고유 기능뿐만 아니라 추가의 기능을 수행할 수 있는 다양한 기술도 활발히 연구되고 있다. 차량용 네트워크를 통해 다양한 ECU들이 연결되어 상호 동작하기 위해서는 다양한 ECU 및 네트워크를 관리하는 서버 역할을 할 수 있는 고성능의 Car PC 의 장착이 필수적이다. 기존 AVM 시스템은 차량 주변 상황을 실시간으로 제공하기 위해 임베디드 시스템 또는 SOC의 형태로 개발되었다. 그러나, Car PC가 차량에 장착되면 AVM 시스템을 추가의 비용이 없는 소프트웨어로 구현할 수 있다. 이를 위해서는 차량 주변 영상을 실시간으로 제공할 수 있도록 카메라 보정 같은 영상 처리 모듈의 성능이 실시간 영상을 제공할 수 있는 성능을 갖추어야 한다. 본 논문에서는 차량의 전 후방 및 좌 우측에 장착된 4대의 카메라로부터 입력된 차량 주변 상황을 한눈에 보여주는 AVM 시스템을 위해 카메라 보정 및 통합 처리를 위한 모듈을 스레드(thread)를 이용하여 설계하고 구현한다. 또한, 제안하는 영상 처리 모듈의 성능과 스레드를 사용하지 않는 방식의 영상 처리 모듈의 성능을 비교 분석함으로써 제안하는 영상 처리 모듈을 이용하여 추가의 비용이 없는 소프트웨어 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.
Multi-functional Transport Satellite lR(MTSAT-lR)과 같은 정지궤도 기상위성의 지상 전처리 과정에는 영상위치보정(Image navigation and registration)이 포함된다. 영상위치보정은 위성 영상의 기하학적인 왜곡을 보정하는 과정이다. 랜드마크를 이용하는 영상위치보정 과정은 랜드마크 결정과 센서 모델 추정, 리샘플링(Resampling)의 세 가지 단계로 나눌 수 있다. MTSAT-1R의 High Resolution Image Data(HiRID)는 이미 영상위치보정이 수행되었지만, 기하학적인 오차가 남아있는 영상을 포함하기도 한다. 본 연구에서는 이런 기하학적인 오차를 제거하기 위해서 강인추정 기법에 기반한 기하보정을 수행하였다. 이태윤 등 (2005)은 강인추정 기법과 Direct Linear Transformation (DLT)에 기반한 오정합 판별 방법을 제안하였다. 이 판별 방법을 적용하여 추정된 DLT로 MTSAT-1R 영상의 기하보정을 수행한 결과에는 향상된 정확도로 기하보정 된 영상 뿐만 아니라 비교적 큰 오차를 포함하는 영상도 있었다. 이를 해결하기 위해서 본 연구에서는 강인추정 기법과 Affine 변환을 이용한 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 기준 해안선에서 추출한 1,407개의 랜드마크와 8개의 MTSAT-1R 영상을 이용하였으며,강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법과 Affine 변환을 적용한 방법으로 자동 기하보정을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 또한 강인추정 기볍 중 RANSAC과 MSAC의 적용 결과를 비교하여 보았다. 그 결과,DLT로 기하보정 시,본 논문에서 제안된 방법이 강인추정 기법에 DLT를 적용한 방법 보다 더 좋은 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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