영상에 추출된 윤곽선(Edge)은 물체의 핵심적인 형태정보를 포함하고 있어서 영상인식과 분석의 근간이 되고 있다. 따라서 정확한 윤곽선 검출을 위한 많은 연구가 진행되고 있으며 그 응용분야도 다양하다. 그러나 정작 추출된 윤곽선 정보를 효율적으로 표현하고 활용하기 위한 표준화된 자료구조에 대한 연구는 많지 않아서 연구결과의 공유를 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 검출된 윤곽선을 효율적으로 표현, 관리, 검색, 조작하기 위한 자료클래스를 설계구현 함으로서 윤곽선검출 알고리즘의 표준화와 재사용을 촉진시키고 검출된 다양한 응용을 가능하게 한다.
인간의 망막은 효율적으로 주어진 물체의 윤곽을 검출할 수 있다. 본 연구에서는 윤곽검출에 관여하는 망막 세포의 기능을 전자회로로 모델링하여 윤곽검출기능을 가지는 CMOS 시각칩을 설계하였다. CMOS 제조공정 중에는 여러 가지 요인에 의해 MOSFET의 특성이 변화할 수 있으며, 특히 어레이로 구성되어 각 픽셀의 신호를 출력하는 readout 회로에서의 특성변화는 출력옵셋으로 나타난다. 하드웨어로 입력영상의 윤곽을 검출하는 시각칩은 다른 응용시스템의 입력단에 사용되므로 이러한 옵셋은 전체 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 이와 같은 출력단의 옵셋을 제거하기 위해 CDS(Correlated Double Sampling) 회로를 이용한 윤곽 검출용 시각칩을 설계하였다. 설계된 시각칩은 CMOS 표준공정을 이용하여 다른 회로와 집적화가 가능하며, 기존의 시각칩보다 신뢰성 있는 출력특성을 나타냄으로써, 물체의 윤곽을 이용하는 물체추적, 지문인식, 인간 친화적 로봇시스템등의 다양한 응용 시스템의 입력단으로 적용될 수 있을 것이다.
본 논문은 CNC 밀링머신을 이용한 절삭가공 등 2축시스템의 위치제어 시스템을 대상으로 한다. 기존의 제어방식은 크게 독립축제어와 상호결합제어로 분류할 수 있다. 독립축제어는 두 축의 통합된 운동을 각각의 독립된 축에 대한 추적제어를 수행하여 원하는 공구경로의 위치 정밀성을 향상시키고자 하는 것이고, 상호결합제어는 지령경로에 대한 추적성능보다는 현재의 윤곽오차를 감소시키는 방향으로 제어입력을 인가하여 가공윤곽의 오차를 감소시키는데 주목적이 있다. 또한 최근의 작업공정의 고속화 경향은 윤곽오차를 감소시키면서도 추적성능이 우수한 제어방식을 요구하고 있다.(중략)
등하중지지대는 플랜트의 배관을 지지하는 장치로서 열팽창으로 인하여 배관이 움직이더라도 배관에 일정한 힘을 제공하는 역할을 한다. 본 논문에서는 등하중지지대의 캠 윤곽을 설계하는 방법을 제안하였다. 캠의 윤곽은 캠의 기하학적 관계식, 부하 튜브의 힘 평형식, 보조스프링의 압축력과 캠의 회전각 사이의 관계식, 그리고 캠의 모멘트 평형식을 만족하여야 함을 보였고, 이 방정식들을 연립하여 푸는 계산 과정을 제안하였다. 이 계산 과정을 사용하여 요구하는 조건을 만족하는 등하중지지대의 캠을 설계하였다.
본 논문에서는 시계열 매칭 기술을 활용한 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭 시스템을 설계 및 구현한다. 윤곽선 이미지를 시계열로 나타낼 경우, 스케일된 유사 이미지들을 찾는데 거리 계산이 용이해지고, 인덱스 사용이 가능하여 대용량 데이터베이스 대상의 빠른 검색이 가능해지게 된다. 이를 위해, 기존연구 내용을 기반으로 사용자의 편의를 위해 GUI 환경의 클라이언트-서버 시스템으로 설계 및 구현한다. 먼저, 클라이언트에서는 사용자의 질의 이미지를 시계열로 변환하여 가로 및 세로의 스케일링 팩터구간과 허용치 ${\varepsilon}$과 함께 서버에 전달한다. 서버에서는 클라이언트에서 전달한 값들을 이용하여 범위 질의를 구성하여 이미 구축해놓은 이미지 시계열 데이터베이스의 인덱스를 통해 유사 이미지들을 찾은 후 그 결과 이미지들을 클라이언트로 전달한다. 구현 결과, 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭은 직관적이고 정확한 매칭을 수행하는 것으로 나타났다.
고해상도의 윤곽검출 시각칩을 제작하기 위해 윤곽검출 회로의 수를 증가시킬 경우 소비전력 문제 및 회로를 탑재할 칩의 크기를 고려하지 않으면 안된다. 칩을 구성하는 단위회로의 수적 증가는 소비전력의 증가와 더불어 대면적을 요구하게 된다. 소비전력의 증가와 CMOS 생산 회사에서 제공하는 칩의 크기가 수 십 $mm^2$이라는 조건은 결국 단위회로의 수적 증가를 제한하게 된다. 따라서 본 연구에서는, 고해상도의 윤곽검출 시각칩 구현을 위한 윤곽검출 회고의 수적 증가에 따른 전력소비의 최소화 방법으로 전자스위치(electronic switch)가 내장된 윤곽검출 회로를 제안하고, 제한된 칩의 면적에 더 많은 윤곽검출 회로를 넣기 위해 시세포 역할의 광검출 회로와 윤곽검출 회로를 분리하여 구성하는 방법을 적용하였다. $128{\times}128$ 해상도를 갖는 광검출 회고가 $1{\times}128$의 윤곽검출 회고를 공유하여 동일한 칩 면적에 향상된 해상도를 갖는 칩을 설계하였다. 설계된 칩의 크기는 $4mm{\times}4mm$이고, 소비전력은 SPICE 모의실험을 통해 약 20mW가 됨을 확인하였다.
CMOS 공정기술을 이용하여 물체의 윤곽검출을 위한 픽셀수 $8{\times}8$의 방사형 구조 시각칩을 설계 및 제조하였다. 일반적으로 시각칩은 광입력의 센싱, 물체의 윤곽검출과 움직임 검출 등을 수행하며 본 연구에서는 물체의 윤곽검출에 중점을 두었다. 방사형 구조의 픽셀 분포는 시각칩이 중심부분으로 갈수록 높은 해상도를 가지게 하며, 이러한 구조는 선택적인 영상데이터의 감소를 가능하게 한다. 또한 윤곽검출을 위한 시각칩에서는 처음으로 적용된 구조이다. 방사형 구조를 형성하는 원주들 사이의 픽셀의 크기차이 때문에 출력전류를 보정해 줄 수 있는 메커니즘이 필요하게 되며, 본 연구에서는 이를 위해 MOS 트랜지스터의 채널의 폭을 스케일링하는 방법을 사용하였다. 설계된 칩은 $1.5{\mu}m$ single-poly double-metal 표준 CMOS 공정기술을 이용하여 제조되었다.
본 논문에서는 이미지 센서에 의해 발생하는 노이즈를 제거하기 위한 적응적 로컬 시그마 필터 장치를 제안하였다. 이미지 센서에 의해 발생하는 작은 노이즈는 이미지 센서의 아날로그 게인과 노출시간의 증가로 인해 영상 정보와 함께 증폭되며 이러한 노이즈 제거를 목표로 시스템을 설계 하였다. Flatness Index Map 알고리즘을 사용해 영상의 윤곽선을 추출하였으며, 임계치가 영상의 휘도에 따라 적응적으로 변화하도록 설계하여 고조도 영상에서는 윤곽선 추출을 수행하지 않으며, 저조도에서만 윤곽선을 추출하도록 하였다. 추출된 윤곽선을 판단하여 그에 해당하는 픽셀에 대해서만 Local Sigma Filter 알고리즘을 사용하여 노이즈 제거를 수행 하였다. 설계된 필터의 성능 검증을 위해 윈도우 테스트 프로그램을 제작하였다. 그리고 HDL을 사용해 하드웨어로 설계하였으며, FPGA Demonstration board와 $1280{\times}720$ 이미지 사이즈, 30 frame/sec의 성능을 갖는 HD급 CMOS 이미지 센서를 사용해 하드웨어로 설계된 로컬 시그마 필터의 동작을 검증하였다.
본 논문에서는 3-Line buffers를 사용하여 Sobel 윤곽선 추출 블록을 FPGA로 효율적으로 설계하여 구현하고자 한다. FPGA는 영상처리 알고리즘 중 하나인 Sobel 윤곽선 추출 알고리즘을 처리하기에 적절한 환경을 제공한다. 윤곽선 추출을 위한 방법으로는 파이프라인 방법을 사용하였다. Sobel 윤곽선 연산에서 윤곽선 강도 레벨을 결정하기 위하여 유한 상태 기계로 구현 된 마스크 연산을 이용한 모델을 제안한다. 효율적인 LUT 및 플리플롭의 사용으로 시스템의 성능이 향상됨을 입증하였다. 제안하는 3-line buffers을 이용한 Sobel 추출 연산은 Xilinx 14.2으로 합성하고 Virtex II xc2vp-30-7-FF896 FPGA device으로 구현하였다. Matlab을 이용하여 제안된 3-Line buffers 설계 시 PSNR 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 모바일 폰 카메라의 이미지 선명도 향상을 위한 윤곽선 강조 알고리즘 개발에 관한 것이다 자연스러운 윤곽선 강조를 위해 이미지 내부의 윤곽선의 특성을 파악하고 각각의 특성에 대하여 가장 적절한 강조 값을 적응적으로 적용할 수 있도록 하였다. 즉, 1차로 2D High Pass Filter를 윤곽선의 특성에 따라 독립적으로 적용하고 2차로 더욱 세분화된 윤곽선 판단 조건에 의해 윤곽선에 따라 적응적으로 윤곽선을 향상시킬 수 있는 과정을 추가하여 이미지의 선명도 향상 효과를 더욱 높일 수 있도록 하였다. 더불어 적응적 윤곽선 강조로 인하여 기존 알고리즘인 이미지 전체에 동일한 2D HPF를 적용해서 나타나는 ringing 현상 등의 부작용들을 상당히 개선할 수 있었다. 개발된 알고리즘의 하드웨어로의 설계 시 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 알고리즘을 최대한 간략하게 개발하였으며 제안된 알고리즘의 simulation을 통하여 기존의 알고리즘과 비교하여 개선된 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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