반도체 칩 내의 최소 선폭이 작아짐에 따라 광리소그래피에서 필연적으로 발생하는 상(image)의 왜곡 현상이 점점 심각해지고 있다. 이에 따라 광리소그래피의 해상 한계에서 발생하는 패턴의 왜곡 현상에 대한 보정(Optical Proximity Correction)은 이제 불가피한 기술이 되고 있다. 본 논문에서는 몬테-칼로 기법을 사용하여 왜곡 현상을 고려한 최적의 마스크의 패턴을 찾는 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램을 기본적인 실제 메모리 셀 패턴에 적용시켜 수행해 본 결과 원래의 마스크 패턴보다 목표 상에 근접한 마스크 패턴을 효과적으로 구현할 수 있었을 뿐 아니라 공정 여유도의 향상도 기대할 수 있게 되었다.
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.
첨단 IT기술과 음파와 영상을 이용한 하천 계측 기술의 결합을 통해 하천 수위와 유속을 자동으로 측정하는 기술들이 개발되고 있다. 특히, 표면영상을 이용한 자동유량계측 기술은 카메라 외에 별도로 고가의 장비를 구입할 필요가 없을 뿐 아니라 현장 상황을 영상으로 확인할 수 있기 때문에 현장조사 인력이 필요가 없어 경제적이고, 비접촉식으로 안전하여 각광받고 있는 기법이다. 하지만 표면영상유속계는 기본적으로 원근에 따른 영상왜곡이 발생하기 때문에 이를 정사영상으로 변환하는 과정이 반드시 필요하다. 하지만 대하천과 같이 하폭이 넓은 경우에는 참조점을 이용한 영상왜곡 보정이 어렵다는 한계가 있다. 또한 참조점을 이용한 영상왜곡 변환 방법의 경우 수위변화가 있는 경우 대응이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 참조점을 이용한 영상왜곡 보정 작업이 필요 없는 지표영상유속측정법(IIVM, Index Image Velocimeter)을 개발하였다. 지표영상유속측정법은 기존 표면영상유속계 달리 복잡한 영상좌표변환 과정을 매우 간단하게 처리할 수 있는 장점이 있다. 지표영상유속측정법은 지표영상유속과 카메라와 수표면 사이의 거리를 고려한 지표유속을 사용하고, 이를 통해 기존 표면영상유속계의 한계인 수위변화를 고려하기 어려웠던 점을 극복할 수 있었다. 본 연구에서는 수리실험과 현장영상을 활용하여 수위 변화에 따른 지표유속을 측정한 결과 하천 수위가 변화하는 상황에서도 표면유속을 정확하게 산정할 수 있었고, 실제 측정유속을 대신할 수 있는 지표유속으로도 활용 가능한 것을 확인하였다.
어안렌즈의 특성으로 인해 발생하는 왜곡을 보정하는 일반적인 방법은 크게 두 가지 방법으로 분류할 수 있다. 첫 번째 방법은 렌즈의 특성을 고려한 수학적 모델링을 통한 보정 방법이고, 두 번째 방법은 렌즈의 종류와 상관없이 획득되는 영상만을 통한 보정 방법이다. 렌즈의 특성을 고려하는 경우는 렌즈의 파라미터와 실세계에 존재하는 3차원 실세계좌표와 2차원 영상좌표의 관계를 통해 기하학적으로 보정 식을 구할 수 있다. 그러나 기존 어안렌즈 보정에 관한 논문들은 구형태의 어안렌즈를 기준으로 유도되었기 때문에 타원체 형태의 어안렌즈에 대해서는 맞지 않는다. 본 논문에서는 어안렌즈를 타원체로 모델링하여 기하학적으로 보정하는 방법을 제안한다. 보정한 결과를 통해 제안한 방법이 타당한 것을 확인할 수 있다.
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 논문에서는 많은 잡음으로 인해 손상된 지문으로부터 향상된 특이점 추출에 관한 방법을 제안한다. 최근 들어 주민등록증 뒷면의 지문 이미지와 본인의 생체 지문을 비교하여 본인임을 판단하는 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되어지고 있다. 그런데 생체지문 인식 장치를 통해 입력받은 지문 이미지는 왜곡과 잡음이 없는데 반해 주민등륵증상의 지문이미지는 입력 당시 잉크를 통해 회전날인 방식으로 입력받아 잡음과 왜곡이 심하여 두 이미지간의 인증율이 좋지 않다. 이에 주민등록증의 지문 이미지에 대한 잡음과 왜곡보정 필터링과 오류 특이점 제거 등을 통하여 향상된 지문인식 시스템을 구성할 수 있는 방법을 제안한다.
The purpose of this study is to make it clear that the P. E. strip textile function well as a roughness element in a rather highly distorted scale model. A series of test has been conducted in a flume to measure the effect of P. E. strip textile for the f
영상기반 보행인식 시스템에서 카메라와 객체가 이루는 각도(angle) 및 렌즈 왜곡과 같은 물리적 요인과 조명(illumination)과 같은 환경적 요인에 따라 인식률이 다르게 나타난다. 본 논문은 카메라에서 입력된 다양한 형태의 영상 왜곡을 보정하여 보행 인식 시스템의 성능 및 안정성을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 물리적, 환경적 왜곡 요인이 존재하는 입력 영상에서의 인간의 보행 인식률을 기존 방식과 실험적으로 비교한다. 보다 구체적으로는 투영 변환(projective transform)을 통해 입력 영상의 왜곡을 효과적으로 보정하는 알고리듬을 제안하고 입력 영상의 왜곡 보정 전, 후를 비교하여 알고리듬의 실효성을 확인한다. 제안된 방법은 카메라로부터의 거리 및 환경에 불변하는 보편적인 보행 데이터를 획득하였다. 그 결과 제안된 보편적인 보행 데이터를 이용하여 실내 영상에서는 평균적으로 41.5%, 실외 영상에서는 평균적으로 55.5%의 향상된 보행 인식률을 보였다. 이것은 특정 개체의 특징을 데이터베이스(DB)화 하고 DB에 저장된 특정 개체를 검색하고 추적하는 데 효과적으로 이용될 수 있다.
자동차용 영상 사고기록장치(블랙박스)는 도로위의 일반적인 상황만을 촬영하게 된다. 또한, 급격한 조도변화의 상황에서는 주위의 환경을 제대로 인식하기 어렵고 렌즈 자체의 왜곡이 매우 심하기 때문에 사고 발생 시 명확한 증거로 사용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 첫 번째 방법으로 정규화된 밝기 정보의 수표현자인 NLD(Normalized Luminance Descriptor)값과 정규화된 명암정보의 수표현자인 NCD(Normalized Contrast Descriptor)값을 정의하여 추출하고 두 값의 관계를 갖는 영상의 수표현자인 NIQ(Normalized Image Quality)값을 사용하여 급격한 조도변화에 대응하였다. 두 번째로, 어안렌즈가 디자인되는 방법을 기본으로 하는 FOV(Field Of View)모델을 이용하여 렌즈의 왜곡을 보정한다. 결과적으로 두 가지 영상왜곡은 각각 감마보정 및 렌즈왜곡보정의 영상처리 기법을 사용하여 병렬로 처리한 후 이를 하나의 영상으로 통합하는 알고리즘을 제안한다.
해양과 인접한 지역에서 MT탐사 자료를 해석하는 경우, 해양은 심부 구조의 반응을 왜곡시키는 역할을 한다. 본 연구에서는 해저면 MT탐사에서 해저 지형의 영향을 제거하는 지형보정 기법을 바탕으로, 반복적으로 해양효과를 보정하는 기법을 개발하였다. 제안된 기법은 우선 관측 MT 반응에서 주변 해양의 영향을 보정하고, 그 후 해양이 없는 모델공간에서 역산을 수행한다. 주변 해양과 지하구조와의 상호결합 때문에 이 과정은 반복적으로 수행되며, 보정 결과의 변화가 미미할 때 반복과정이 종료된다. 제안된 기법의 검증을 위해 해양을 포함하는 3차원 순산 모델링을 통하여 합성 자료를 생성하였고, 1차원 및 2차원 구조에서 보정기법을 적용하였다. 대체적으로 제안된 해양효과 보정 기법은 $2{\sim}3$회의 반복단계를 거친 후 해양이 없는 경우의 지하구조를 성공적으로 복원하였다. 실제 MT 자료와 유사한 자료를 획득하기 위해 1차원 구조로 잘 알려져 있는 제주도에 대한 3차원 모델링을 수행하여 유사 현장 자료를 생성하였다. 제주도 모델의 경우, 해양효과는 약 1 Hz 이하에서 나타나기 시작하였으며 측선의 위치 때문에 해안선과 수직한 전기장 성분에서 상대 적으로 왜곡이 심하게 나타났다. 이러한 왜곡은 3회의 해양효과 보정과정을 통해 성공적으로 제거되었으며, 1차원 및 2 차원 역산은 모델링 시 가정한 제주도의 지하구조를 성공적으로 복원하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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