본 논문에서는 지문센서의 주변환경 변화에 따른 획득 이미지의 왜곡을 보상하기 위한 픽셀 수준의 자동보상회로를 설계하고 $0.35{\mu}m$ CMOS공정을 적용하여 칩으로 구현하였다. 적용된 센서는 $48\times48$ 픽셀의 용량형 센서로서 센서의 출력 전압과 기준 전압을 비교하여 이진의 영상을 출력하게 된다. 기준전압을 제어하여 왜곡된 이미지를 보상하기 위한 알고리즘을 제안하였으며 기준전압제어를 위하여 기존의 DAC와 같은 복잡한 회로 대신 비휘발성 메모리에 적용되는 승압회로를 픽셀별로 적용하였다. 본 논문에서는 승압회로에 의한 이미지보상효과를 얻을 수 있었으며 아울러 16단계의 회색 이미지를 얻음으로써 지문의 인증율을 높일 수 있었다.
본 논문에서는 무선선로상의 제약과 무선 단말기의 제한된 자원을 이용하여 무선 인터넷 서비스를 좀 더 효율적으로 제공하기 위한 WBMP(Wireless BitMaP) 변환기와 해석기의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. WBMP 변환기는 기존의 이미지를 단색의 압축되지 않은 형태인 WBMP 이미지로 변환하고, 단말기 내의 WBMP 해석기는 WBMP 이미지를 해석하여 브라우저를 통해 나타낸다. WBMP 이미지는 헤더의 구조가 간단하고, 이미지 표현에 사용되는 데이터의 양이 적으므로 무선 환경에 적합한 형태이다. 그러나 컬러 이미지를 변환하면 이미지 정보가 손실되거나 왜곡될 수 있고, 표현된 컬러의 수가 많을수록 손실률은 높아진다. 따라서 향후 그레이-레벨 이미지 또는 컬러 이미지로의 변환 및 해석 기능을 확대 적용할 필요가 있다.
본 논문에서는 Hopkins가 제안한 인간두뇌의 신피질(neocortex)의 동작 원리를 컴퓨터에 접목시킨 HTM 이론을 적용하여 가족 구성원들의 얼굴을 인식하는 지능형 홈을 위한 얼굴 이미지 인식 시스템인 FRESH(Face image REcognition System for intelligent Home)를 개발하였다. 개발 결과를 확인하기 위해 실제 사진을 촬영하여 깨끗한 이미지와 왜곡된 이미지에 대하여 실험해 본 결과 깨끗한 이미지뿐만 아니라 실제 환경에서 흔히 입력되는 다양하게 왜곡된 얼굴 이미지에 대한 인식의 정확도가 높았다. 또한, 기존의 연구들은 얼굴영역 인식에 초점이 맞추어져 있어서 지능형 홈을 위한 시스템에 적용하기가 어려우나 본 연구는 얼굴 이미지와 그 사람의 이름을 일치시킨 것으로 지능형 홈에 적합한 시스템으로 개발하였다.
본 논문에서는 원격 사용자에게 이미지 전송 시 임의 접근성(Interactive Selection)을 제공하여 사용자가 선호하는 영역을 우선적으로 전송할 수 있도록 하는 점진적 이미지 전송(Progressive Image Transmission) 기법 제안한다. 쿼드트리를 이용하여 간략화 된 이미지를 먼저 인덱스(Index image)로 제공하고 사용자가 선택한 영역만을 전송함으로써 사용자와 실시간 상호작용이 가능하고, 동시에 네트워크 대역폭과 메모리 요구량을 최소화하는 이점을 가진다. 본 연구는 영상처리 분야에서 사용되는 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 왜곡정도를 기준으로 쿼드트리를 분할하는 체계적인 방법과 새로운 쿼드트리 압축 기법을 제안하였다. 그 결과, 공간분할을 사용한 기존 알고리즘보다 왜곡대비 압축률을 향상시켰다. 또한, 쿼드트리의 각 노드 접근에 적응 순회(Adaptive Traversal) 방식을 도입하여 기존 고정 순회 방식보다 전송 이미지의 품질 향상에 기여하였으며, 너비 우선 탐색(Breadth First Traversal)과 깊이 우선 탐색(Depth First Traversal)을 결합한 알고리즘으로 이미지의 임의부분 선택권을 제공한 수 있는 기반을 마련하였다. 본 알고리즘은 간단한 연산으로 구성하여 계산 복잡도틀 낮추어 자원 사용을 최소화하고 높은 전송 효율을 지녔기 때문에 모바일 기기에서 실시간으로 활용이 가능하다.
차트는 여러 종류의 정보를 시각적으로 표현하기 때문에 정보 전달력이 높다. 이런 이유로 웹 개발자들도 정보를 표현할 때 차트를 자주 활용한다. 그러나 차트를 활용하기 위해서는 차트를 작성하는 전용 프로그램이 필요하며, 작성된 차트도 일반적으로 래스터 방식의 이미지로 표현되기 때문에 차트정보를 공유하기 어렵다. 이러한 래스터 방식의 이미지는 이미지의 크기가 고정되기 때문에 이미지의 크기를 변경하면 이미지가 왜곡된다는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 차트정보의 호환성과 차트정보의 공유 문제를 해결하기 위해 CML(Chart Markup Language)을 이용한 웹 기반의 차트출력시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 차트출력시스템은 XML, Text, HTML 문서를 분석하여 차트정보를 추출한 후, 추출한 차트정보를 CML로 변환하고, 변환된 CML문서를 벡터 방식을 이용하여 차트를 웹브라우저에 출력한다. 벡터 방식은 이미지를 표현할 때 벡터를 활용하기 때문에 이미지의 크기가 변경되더라도 이미지가 깨지거나 왜곡되는 현상이 없다는 장점이 있다. 본 논문에서 제안한 CML은 차트정보를 표현하기 위해 정의한 XML 기반의 차트생성언어이다. 웹에서 차트를 표현할 때 CML을 활용하면 차트정보를 쉽게 공유할 수 있으며, 차트정보 변환이 수월하다는 장점이 있다.
본 논문은 보정 이미지에서 최 근접 좌표를 이용한 방사 왜곡 보정 하드웨어 구조를 제안한다. 기존 보간법과는 달리 보정 이미지에서 최근접한 좌표의 거리를 이용하기 때문에 이미지 전체 영역의 화질 향상과 함께 외각영역에서 발생하는 계단 현상을 해결할 수 있다. 그러나 양 선형 보간법을 적용한 기존 구조에서 추가되는 연산으로 인해 하드웨어 크기가 증가한다. 이를 해결하기 위해 룩 업 테이블 구조를 제안하고, 코르딕 알고리즘을 적용한다. Design compiler를 이용하여 합성한 결과 보간법의 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조는 기존 구조에 비해 처리량이 높고, 차량용 후방 카메라의 경우 룩 업 테이블과 하드웨어를 함께 사용한 구조는 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조보다 하드웨어 크기를 10% 줄일 수 있다.
본 연구는 예술적 장르인 르네마그리트의 초현실주의 작품 레슬러의 무덤의 소재인 장미를 모티브로 활용하여 VR콘텐츠를 제작하였다. 현재 시장은 VR콘텐츠의 대중화로써 게임, 체험형 전시로 활성화 되고 있다. VR콘텐츠의 문제점은 관람자에게 게임, 단순 체험형 전시보다 예술적 장르인 콘텐츠 개발이 필요하다. 데페이즈망 기법을 공간의 변조(왜곡), 모순된 이미지의 결합(중첩), 물체의 변형과 변화(스케일) 3가지 키워드로 분류하고 프랙탈 구조의 왜곡, 중첩, 스케일의 3D 착시 패턴을 데페이즈망에 대입하였고, 이미지스케일 도구를 활용하여 장미를 대입하였다. 결론으로 이미지 스케일의 왜곡(공간의 변조)은 Dynamic-curve, Texture-soft 영역에 연결하였고, 중첩(모순된 이미지의 결합)은 Big-size, Irregular-depth영역, 스케일(물체의 변형과 변화)은 big-size, Irregular-space영역의 포지션에 연결하였다. 타임라인별 방안에 식물과 장미패턴을 제작하여 Overlap, Scale, Distortion, Overlap, Distortion, Scale 순으로 진행이 되었고, 착시효과의 다양성을 활용하여 문제점을 보완하였다. 본 연구를 바탕으로 인지적, 물리적, 기능적, 감각적 어포던스 오감을 활용한 완성도 높은 예술적 VR 영상 콘텐츠를 제작할수 있을것으로 기대한다.
고역의 주파수 성분이 감쇠되어 선명도가 저하된 이미지나 선형 보간법에 의해 확대된 이미지의 계단모양 왜곡을 감소시킴으로써 경계선의 선명도가 저하된 이미지들을 위해 형태학적 처리(morphological processing)에 의한 이미지 윤곽선의 선명도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 블러링(blurring)된 이미지를 화소의 명암에 따라 다수개의 평판 이미지(slice image)로 나누고 각 평판 이미지에 대해 반복적인 최대/최소값 필터(min/max filter)의 적용으로 얻어진 윤곽선의 중심을 기준으로 하여 팽창(dilation)과 침식(erosion)을 수행함으로 이미지의 윤곽선에서의 명암 변화에 대한 경사도를 크게 만들고 이로써 이미지 윤곽선의 선명도를 향상시키는 방법을 사용하였으며 모의 시험결과를 통하여 고역 주파수 강조에 의한 방법에 비하여 인위적인 잡음(artifact)없이 효과적으로 선명도를 향상시킬 수 있음을 보였다.
촬영된 카메라의 기초 정보를 담고 있는 EXIF 파일을 편집 프로그램들을 통해 삭제 또는 변형하게 되어 우리 주변에서 출처를 알 수 없는 이미지들이 상당수 존재하게 되었다. 이와 같은 문제점은 디지털 이미지의 출처를 왜곡하여 공공기관에서 사건의 분석 및 감정에 혼선을 줄 수 있다. 특히 증거의 출처를 명시하는 법정 기관에 출처가 삭제, 변형된 EXIF 파일을 가진 디지털 사진은 객관적 증거의 역할을 할 수 없다. 본 논문은 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써 촬영에 사용된 카메라의 신원을 추적하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 논문은 디지털카메라 이미지 프로세싱에서 사용하는 렌즈 왜곡 보정 알고리즘을 주목하였다. 렌즈 왜곡 보정은 맵핑 알고리즘을 이용하며 이 때 위신호 인공물(Aliasing artifact)와 복원 인공물(Reconstruction artifact)의 발생을 제거하기 위한 보간 알고리즘을 사용한다. 여기서 보간은 맵핑의 패턴과 유사한 형태로 나타나며 이 보간의 흔적을 찾는 것이 연구의 핵심이다. 본 논문에서는 맵핑에 사용된 보간 패턴을 검출하기 위해 미니멈 필터(Minimum Filter)를 이용한 검출 알고리즘을 제안하였다. 보간이 발생한 영역과 그렇지 않은 영역을 분류하여 두 영역에 동일한 미니멈 필터를 적용한다. 이를 DFT를 통해 각 영역간의 주파수 특성이 어떻게 나타나는지 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 두 영역간의 차분값을 활용하여 최종 검출 맵으로 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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