원 영상을 처리하여 보다 강조된 영상을 얻는다는 것은 기존의 영상을 가공하여 이를 통하여 보다 낳은 결과를 얻기 위한 전처리의 중요한 한 부분이라고도 할 수 있다. 강조된 영상이라는 것은 단지 보기 좋은 영상만을 말하는 것이 아니고, 주어진 영상을 더 뚜렷하게 하는 것을 포함한다. 강조된 영상은 영상처리에 있어서 윤곽선 추출이나 영상 인식 등에 유용한 자료로 활용되기도 하는데, 특히 저 화질 영상의 경우에는 원 영상을 얼마만큼 잘 나타내느냐에 따라서 인식의 정도가 다르게 나타난다. 현재 강조된 영상을 얻는 알고리즘들은 다양한 종류의 영상에서 원하는 만큼의 뚜렷한 영상을 얻지 못하거나, 화질의 크기나 히스토그램의 집적도에 비례하여 많은 처리 시간을 필요로 하는 단점이 있다. 본 연구에서는 저 화질 영상뿐만 아니라 여러 가지 종류의 영상에 있어서 차후 사용될 영상의 본래 활용 목적에 적합하도록 강조하는 방법으로서 픽셀들이 히스토그램상에서 차지하는 분포도를 변경하는 방법을 제안한다. 즉, 영상에 있어서 히스토그램의 값을 역추적하면서 히스토그램 분포도를 수정 및 변경함으로써 원 영상의 화질을 개선하는 방법으로 제안한 방법의 경우에는 기존의 히스토그램 평활화 방법에 의한 결과 영상과 동일한 결과를 얻음과 동시에 그 처리시간에 있어서는 상당한 이익을 볼 수 있었다.
본 논문은 개선된 퍼지 ART알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식에 대한 연구이다. 차량 영상에서 번호판 영역을 추출하기 위해 수평·수직 에지의 형태학적 정보를 이용하고, 추출된 번호판에서 문자를 포함하는 특징 영역을 추출하기 위해 SOFM을 적용한 윤곽선(Contour)추적 알고리즘을 이용한다. 추출된 특징 영역의 인식은 개선된 퍼지 ART알고리즘을 사용한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 ART알고리즘은 클러스터링 하는데 있어서 임의의 패턴과 저장된 패턴사이의 불일치 허용도를 나타내는 유사도(vigilance threshold)를 동적으로 설정함으로써 기존의 퍼지 ART 알고리즘을 개선한다. 추출 실험 결과, 수평·수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 추출 방법이 RGB와 HSI 컬러 정보를 이용한 추출 방법보다 추출율이 개선되었다. 인식 결과에서도 개선된 퍼지 ART알고리즘이 기존의 퍼지 ART 알고리즘과 SOFM 알고리즘보다 인식율이 향상되었다.
본 논문에서는 얼굴영상에서 눈과 아이라인을 추출하는 방법을 제안한다. 기존의 논문은 눈동자의 위치를 추출하는 것이 대부분이나, 본 논문에서는 눈의 위치뿐만 아니라 아이라인까지 추출함으로써 얼굴 응용분야에 다양하게 적용될 수 있다. 입력영상은 스마트폰 카메라로 정면을 찍은 얼굴 사진을 실험 자료로 하였으며, 기본적으로 영상은 1명의 얼굴로 제한하며, 배경은 어느 곳에서나 찍을 수 있고, 조명의 상태는 일정하지 않으며, 인종에 관한 제약은 없다. 제안하는 방법은 입력영상에서 Harr 분류기를 이용하여 얼굴후보영역 추출하고 얼굴 후보영역에서 눈의 위치 후보영역을 설정하였다. 눈의 후보영역에서 팽창연산을 이용하여 값이 큰 부분을 추출하고, 이 영상을 지역적인 이진화를 하여 눈과 눈썹을 분리하는 방법을 제안하였다. 그 후 Hsu가 제안한 EyemapC를 이용한 영상을 이진화하여 눈이 있는 부분과 눈이 없는 부분을 분리한 후, 그 눈의 윤곽선을 추출하고 최적타원 추정을 이용하여 아이라인을 검출하였다.
본 논문에서는 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안하였다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화한다. 이진화된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 추출되어 결합된 개별 문자 및 숫자 코드들은 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식된다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식기법이 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 이진 영상을 효과적으로 표현할 수 있는 영역 집중 형태 기술자(Region-centralized shape descriptor : RCSD)를 제안한다. 제안된 형태 기술자는 영역의 크기를 하나의 중심점에 집중되어 있는 원(circle)으로 표현하는 방법이다. 따라서 주어진 이진 영상은 제안된 RCSD 파라미터로 나타난 여러 개의 원으로 표현되며, 각각의 원은 기준이 되는 원과의 거리, 반지름, 각도의 세 개 파라미터로 주어진다. RCSD로 표현된 파라미터들은 영역에 대한 정보뿐만 아니라 형태에 대한 정보도 가지고 있으며, 주어진 RCSD 파라미터로부터 복구 성능을 평가하여 제안된 기술자의 타당성을 조사하였다. 복구 성능은 원래의 영상에 대한 정보를 얻을 수 있어서 원래의 형태를 가지고 있음을 보여준다. 주어진 파라미터를 이용하여 윤곽선 위의 점을 찾고, 이 점들을 보간법을 사용하여 연결하였다. 성능을 평가한 결과, 여러 가지의 디지털에러에도 불구하고 실제 영상에서도 최대 88%의 성능으로 복구되었다. 이로 보아 제안된 방법은 영상의 형태정보 뿐만 아니라 영역의 크기 정보를 모두 가지고 있어서 영상을 표현하는 데에 효과적으로 이용될 수 있으며, 또한 정규화된 RCSD 패턴으로 표현이 가능하여 다양한 응용으로의 확장도 가능하다.
본 논문에서는 기울기 벡터장과 조건부 엔트로피를 결합한 의료영상 정합 방법을 제안한다. 정합 방법은 조건부 확률의 엔트로피에 기반한 측도를 수행한다. 먼저 공간적 정보를 얻기 위해 윤곽선 정보의 방향을 제공하는 기울기 정보인 기울기 벡터장을 계산한다. 다음으로 주어진 두 영상에서 픽셀의 밝기정보와 에지정보를 결합하여 조인트 히스토그램을 계산하여 조건부 엔트로피를 구하고, 이것을 두 영상의 정합측도로 사용한다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 자기공명 영상과 변환된 컴퓨터단층촬영 영상에 기존 방법인 상호정보기반의 측도, 조건부 엔트로피만을 사용한 측도와 비교 실험을 수행한다. 실험결과로부터 제안한 방법이 기존의 최적화 방법들 보다 더 빠르고 정확한 정합임을 알 수 있다.
우리는 빛의 정도에 따라 이미지의 밝기와 채도, 대비를 보정하고 더 나아가 역광을 보정하는 기술을 구현하였다. 역광보정은 자동이나 수동으로 할 수 있는데, 수동으로 역광보정을 적용하기 위해서는 먼저 관심영역을 지정해 주어야 한다. 관심영역은 사진 속 원하는 사물의 윤곽선을 이어줌으로써 선택한다. 우리는 자석 올가미를 이용하여 사용자가 섬세한 선택을 가능하게 하였다. 기존 올가미 기능은 시작점과 끝점을 일치시켜 주어야 하는 단점이 있었으나 제안하는 올가미 기능은 시작점과 끝점을 일치시키지 않아도 관심영역을 선택할 수 있는 장점이 있다. 또한 사용자가 이진화 임계값과 질감추출을 위한 k-means 군집의 개수를 선택할 수 있도록 하여 다양한 역광보정 결과를 자동으로 얻을 수 있게 하였다.
이번 연구에서는 폐단면의 시위 방향으로 비대칭 형상을 가지는 복합재료 얇은 벽 보의 와핑 구속효과를 고려한 이론적 해석을 위하여 와핑 함수의 보정에 대한 여러 경우의 수에 대해 비교 연구 결과를 수행하고 그 결과를 제시하였다. 이를 위해 와핑 평형 조건을 만족하도록 1) 단면의 극점의 위치를 이동하지 않고 와핑 함수만을 보정한 경우, 2) 단면의 기존 극점을 이용하고 윤곽선의 형상 함수만을 수정하여 와핑 함수를 보정한 경우, 그리고 3) 단면의 극점의 위치를 이동하여 와핑 함수를 보정한 경우 등에 대해 각 단면의 특성을 서로 비교하였다. 그 결과 이번 연구에서 고려한 세 가지의 방법 가운데 케이스 2)의 경우가 나머지 다른 두 케이스보다 좀 더 연산이 빠르고 간편하게 와핑 함수를 유도할 수 있음을 밝혔다.
이동물체를 추출하는 방법에 있어 대부분의 알고리즘이 화소 값을 이용하는 한계를 갖고 있어 조명 변화가 심한 실내 환경에서는 이용되지 못하고 있다. 화소 값을 이용하는 알고리즘은 대부분 이동 물체가 없다고 검증된 참조영상을 두고, 현재 영상과의 비교를 통해서 이루어진다. 하지만 조명 변화가 심할 경우 이동물체를 검출 할 수 있도록 참조 영상을 유지한다는 것은 거의 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 에지 정보를 이용한 시도가 있었으나 에지의 구조적인 해석을 통해 접근하지 않고, 화소의 위치 정보만 사용하여, 윤곽선 사용의 큰 의미를 부여 하지 못하였다. 본 논문에서는 실내 환경에서 효과적으로 이동물체를 검출할 수 있도록 구조화된 에지(Edge) 정합을 기반으로 하는 방안을 제안한다. 조명 변화가 심한 실내 환경에서 제안 된 방법을 평가한 결과, 이동 물체의 에지 세그먼트를 정확하고 일관되게 추출함을 보여 주었다.
본 논문에서는 얼굴의 전체적인 특징(윤곽선, 얼굴크기, 눈, 코) 분석에 기반을 둔 가중치 주름 검출 방법을 제안한다. 첫째 입력된 영상에서 능동적 외향 방법을 이용하여 얼굴의 전체적인 주요 성분을 검출하게 되는데, 크게 형태 기반과 외향 방법으로 구성되어 있다. 이것은 얼굴 모델을 학습하고, 학습된 모델을 기반으로 새로운 영상에서 얼굴을 정합할 때 사용된다. 두 번째로는 영상에서 얼굴과 배경을 분리하고, 얼굴에서 주름 확률이 가장 큰 곳 네 곳을 선정하여 주름 가중치를 높게 부과하다. 마지막으로 가중치를 부여한 관심 영역에 대해서 캐니에지 알고리즘을 적용하여 주름을 검출하게 된다. 제안한 알고리즘은 다양한 종류의 영상을 사용하여 실험 하였으며, 실험결과 대부분의 영상에서 높은 성능의 얼굴 및 주름 검출 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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