The analysis of foreign aircraft appearing suddenly in air defense identification zones requires a lot of cost and time. This study aims to develop a pre-trained model that can identify neighboring military aircraft based on aircraft photographs available on the web and present a model that can determine which aircraft corresponds to based on aerial photographs taken by allies. The advantages of this model are to reduce the cost and time required for model classification by proposing a pre-trained model and to improve the performance of the classifier by data augmentation of edge-detected images, cropping, flipping and so on.
본 논문에서는 비전 기반의 실시간 대기오염 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 실시간으로 제공되는 동영상을 분석하여 차종 별 대수와 평균속도 등의 교통 파라미터를 실시간으로 추출하고, 이를 바탕으로 대기 중의 CO, NO2등의 밀도를 추정하여 시간대별 대기 오염도를 모니터링 한다. 이를 위해 제안된 시스템은 배경모델을 이용한 차량 추출, 차종 별 윤곽선 및 크기 정보를 이용하여 템플릿 기반으로 차종을 인식하고 이를 추적하여 대수 및 속도를 인식한다. 제안된 시스템의 평가를 위해 교통이 밀집된 공간에 설치하여 테스트하였고, 실제 결과와 비교한 결과, 차량 속도에서 정확도 83.3%, 차종인식에서 정확도 86.98%를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 시스템이 다양한 지역에서 실시간 대기오염물질 배출량을 산정하는데 적용될 수 있음을 보여주었다.
기존 초해상화 방법들은 주로 자연 영상에 대해서는 많이 다뤄져 왔지만 단조$로운 배경과 복잡한 문양, 질감을 가진 문화재 영상에 대해 적용한 사례가 많지 않다. 또한 대부분의 초해상화 기술은 현재 딥러닝을 적용하고 있지만 복잡도와 구현 난이도에서 상대적으로 수월한 비딥러닝 방법을 사용하여 4 배와 8 배로 초해상화를 실현하는 연구 또한 많지 않다. 본 연구에서는 선형 매핑을 이용한 SI (Super Interpolation)을 기반으로 하여 2 배까지 초해상화에 특화된 기존 연구를 문화재 영상에 대하여 4 배 및 8 배로 초해상화 하였다. 간단한 윤곽선 방향 분석 및 선형 매핑으로 4 배 초해상화에서는 PSNR 값을 0.44dB 가량 개선하였으며, 8 배 초해상화에서는 PSNR 값을 0.31dB 가량 개선하였다. 또한 결과 영상에서도 단순 보간법인 Bicubic Interpolation 보다 더욱 선명하고 질감을 잘 표현하는 것을 알 수 있다.
영상의 픽셀기반처리는 한 픽셀의 값을 변환하는데 다른 픽셀의 값에 관계없이 단지 현재의 픽셀의 값에만 의존하여 변환하는 처리를 의미한다. 픽셀기반 처리는 영상 변환, 영상 개선, 영상 합성 등의 많은 분야에서 가장 기초적인 연산으로 사용된다. 산술연산, 히스토그램 평활화, 명암대비 스트레칭 등의 처리 방법들이 있다. 본 논문에서는 드론으로 촬영된 서해안 갯벌 영상에서 갯벌 영역을 명확하게 구분하기 위하여 전처리 과정 중 경계검출부분에서 픽셀기반처리를 이용하여 효율적인 윤곽선을 찾기 위한 방법을 모색한다.
본 논문에서는 실영상(컴퓨터로 생성한 영상 또는 실제 촬영한 영상)을 직접 손으로 스케치한 것과 같이 터치감이 나는 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 즉 실영상을 공간 필터 등의 영상 처리 기법을 통하여 사람이 손으로 직접 그린 것과 같이 농담의 차이를 느낄 수 있는 인간 친화적인 영상으로 변환한다. 먼저 소벨 마스크를 사용하여 윤곽선을 검출하고, 검출된 부분 중 불필요한 선들을 제거하여 첫 번째 영상을 구한다. 그리고 이를 반전시켜, 유사한 방법으로 두 번째 영상을 구하여 두 영상 간의 차를 구하고 여기에 해칭 효과를 적용하여 스케치 효과를 표현한다. 이와 같이 일련의 처리로 기존의 연필 해칭 효과 방식과 스케치 효과 방식에 비해 선에 농담 차이를 주어 수용성 펜을 이용하여 그린 느낌을 주었다. 또한, 입력 영상의 음영 부분에 서로 다른 해칭 효과를 적용하여 스케치의 느낌을 보다 잘 표현할 수 있었다.
기술의 발달로 의료장비의 현대화가 이루어지고 PACS와 같은 시스템이 보편화되면서 디지털 의료영상처리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 영역분할 기술은 디지털의료영상처리에서 첫 번째 단계로 필요한 전처리기술이다. 영역분할을 통하여 특정 부위가 종양, 부종, 파손 및 괴사세포와 같은 이상 현상을 나타내는 것을 조기에 발견할 수 있도록 해주고, 의사들이 적절한 처방을 내려줄 수 있도록 도와줄 수 있다. 특히 두뇌영상에서 백질, 회백질 및 CSF(cerebral spinal fluid)의 영역분할은 두뇌연구의 핵심기술이다. 이들 의료영상에서 기존의 윤곽선이나 영역 확장법은 애매한 경계선과 장기내의 물리적 특성이 비균질하여 영역분할의 실패율을 높게 한다. 퍼지기반의 영역분할 알고리듬은 불분명한 경계를 이루는 장기의 영역분할에 강하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 자기공명영상이 강하게 나타내는 잡음에도 안정적인 퍼지기반의 영역분할 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 이웃화소들을 군집시킬 때에 평균과 분산의 정보를 이용하여 최소한의 계산을 추가함으로써, 기존의 퍼지기반 영역분할 방법에 비하여 실패율이 대략 30% 이하로 낮은 것을 확인하였다.
2 차원 심초음파는 좌심실벽 운동을 실시간으로 보여줄 수 있어 국소 좌심실벽 운동장애를 진단하는 데 널리 사용되고 있다. 심초음파를 통하여 국소 좌심실벽 운동기능을 평가하고 정량화하기 위한 많은 연구들이 진행되어왔다. 본 논문에서는 국소 좌심실벽 운동장애의 진단을 위한 좌심실벽 운동 추 적 및 정량적 분석 알고리듬을 제안하였다. 정상 피검자들과 국소 좌심실벽 운동이상 환자로부터 얻은 심초음파 흉골연단축단면 영상들이 알고리듬의 시험을 위해 사용되었다. 자동화된 경계선 검출과 좌심실내벽 윤곽선 연결 알고리듬을 각 프레임들에 적용하였고 영역분할에 기초한 정량적 분석을 수행하였으며 운동량을 의미하는 칼라가 프레임 및 영역별로 심초음파 영상들 위에 덧씌워졌고 칼라화된 영상들이 동영상으로 구현되었다. 제안된 알고리듬은 좌심실벽 운동장애의 자동화된 정량적 진단을 제공하였다.
지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System, ITS)은 첨단기술을 사용하여 도로의 상황을 판단하고 적절한 처리를 수행하므로 이상적인 차량의 흐름을 유도하는 시스템이다. 교통상황에 대한 정보는 다양한 지점에서 측정되고 관리되어야 하므로 주로 컴퓨터를 이용한 영상이 사용된다. 컴퓨터를 이용한 영상처리는 실시간으로 다양한 교통 파라미터를 수집하기 용이한 방법이고, 기술들도 점점 발전하고 있다. 지능형 교통 시스템의 교통 파라미터 중 차량 검출은 기본적으로 매우 중요한 기술이다. 이를 위해 영상의 배경 차를 이용한 검출방법, 에지를 이용한 윤곽선 추출 방법 등의 기술들이 사용되고 있으나 검출률의 정확도에 문제점이 제기되고 있다. 본 논문에서는 레이블링에 의한 차량검출과 감지선을 이용한 영상처리 방법으로 차량을 검출하였다. 제안된 방법의 정확도를 확인하기 위해 국도와 고속도로 등 두 곳의 장소에서 20개의 수직, 수평 방향 영상을 수집하여 차량 계수를 측정하였다. 그 결과 수직 방향 92%, 수평 방향 91.3%의 검출률을 얻었다.
직접 측정방법을 기반으로 3차원 스캔 데이터에서 유방의 자동측정을 위한 유방과 관련된 측정점 설정과 이상적인 3차원 스캔 자세를 제안하였다. 특히 직접 측정법에서의 유방 바깥쪽점은 체형과 자세에 따라 변동되기 쉬우므로 3차원 측정법에서는 유방에서 찾는 새로운 방법을 제안하였다. 유방의 윤곽선이 뚜렷하지 않은 유방 위쪽의 유방 위쪽점은 겨드랑접힘점을 기준으로 설정되는데 직접측정법에서의 유방 위쪽점이 3차원 스캔데이터에서 측정된 유방위쪽점보다 높게 설정됨을 알 수 있었다. 그러므로 직접 측정치와 3차원 측정치 간의 오차를 줄이기 위해서는 유방 위쪽점 설정에 관여되는 겨드랑앞접힘점 위치가 명확해야 할 것이다. 유방과 관련된 깊이 항목에서는 유방 바깥쪽점을 제외한 모든 깊이에서 직접 측정치가 높게 나타났는데 이는 피부 눌림에 의한 것으로 판단된다. 또 유방의 굴곡이 심한 유방아래길이와 유방아래 접힘선길이, 유방 안쪽점사이 간격은 굴곡에 의해 3차원 측정치가 직접 측정치보다 높게 나타나 유방에 대한 3차원 측정법이 일반화되기 위해서는 다양한 유방유형에 따른 측정치의 변화를 연구할 필요가 있다.
현행 TV 신호는 HDTV나 컴퓨터 모니터에서 사용하는 encoding 기술과는 완전히 다르다. 다시 말하면 기존의 아날로그 TV에서는 Interlace 방식을 사용하는 반면 HDTV 및 컴퓨터 모니터에서는 Interlace 방식 대신 Progressive 방식을 사용한다. 따라서 Interlace 방식을 사용하는 미디어의 신호를 Progressive 방식을 사용하는 미디어에서 사용하기 위해서는 보간 알고리즘이 필요하다. 보간 알고리즘으로는 ELA(Edge-Based Line Average) 알고리즘이 보편적으로 사용된다. 본 논문에서는 ELA 알고리즘의 수평 및 수직 윤곽선 복원 단점을 개선시킨 ADI(Adaptive De-interlacing Interpolation) 알고리즘을 사용하여 Interlace 방식의 YUV 디지털 신호를 Progressive 방식의 RGB 디지털 신호로 변환시켜 주는 주사선 변환 ASIC 칩을 설계하였다. 설계 언어로는 VHDL이 사용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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