파노라믹 이미지를 이용한 환경감시 및 탐사에 관한 지속적인 연구는 실시간으로 이미지를 얻고 탐사를 수행하는 연구형태로 발전하고 있다. 본 논문에서는, 한대의 카메라와 하나의 볼록 거울의 조합을 이용하여 실시간으로 얻어지는 전(全)방향 이미지로부터 바닥정보를 추출하여 지역정보(Local Map)를 얻고, 그 정보에 기반 하여 로봇의 이동을 제어하고 전역정보(Global Map)를 구성하는 새로운 방법을 제안한다.
영상 처리에서 전경 이미지 추출은 움직이는 대상이나 객체를 인식하려는 경우에 주로 응용된다. 게임에서 전경 이미지에 포함되는 객체들은 주로 캐릭터와 NPC(Non Player Character), 아이템 등이 될 수 있다. 이 객체들은 플레이어들의 이동, 공격, 방어, 수집의 대상이 되는 객체들로 플레이어들의 주요 관심 대상이 될 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에서, 플레이어들의 관심 영역을 추출하기 위한 연구이다. 이를 위해, 첫째, 전경 이미지를 추출한다. 둘째, 추출한 전경 이미지를 일정시간 누적시켜서 히트맵(Heat Map) 이미지를 결과 이미지로 보여준다. 마지막으로 마우스 트랙킹 프로그램을 이용하여 마우스 이동 영역을 검출하고 히트맵 이미지와 비교함으로써 플레이어의 관심 영역을 유도할 수 있다.
효과적인 이미지 검색을 위하여, 이미지의 저수준 시각 정보로부터 고수준 의미 정보를 추출하는 기술에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 최근에는 Support Vector Machine과 같은 기계 학습 기법을 이용한 이미지 어노테이션 시스템의 개발이 활발히 진행중이이다. 그러나 기존의 연구들은 단편적인 이미지 정보만을 추출함에도 불구하고, 그 성능이 여전히 만족스럽지 못하다. 본 논문에서는 Support Vector Machine과 온톨로지를 이용하여 이미지의 다양한 정보를 효과적으로 추출 및 기술할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히 온톨로지는 특정 도메인의 상세한 지식 표현과 추론을 위한 지식베이스로서, 본 논문에서는 Support Vector Machine을 이용하여 이미지 안에 존재하는 객체들의 컨셉을 판별하고 이미지 어노테이션 온톨로지와 생태계 온톨로지를 이용하여 공간 관계, 천적 관계와 같은 객체간 의미 관계를 자동적 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 영상 입력 장치 또는 카메라 이미지 센서로부터 얻은 이미지 데이터에 대하여 Bayer입력 포맷을 우리가 디스플레이 장치로 보는 영상으로 출력하기 위해 전처리 작업을 수행한 후 이미지 이펙트를 수행한다. 본 논문에서는 연산량과 레지스터의 수를 줄이고 칩의 성능을 향상시키기 위해 이미지 이펙트를 RGB에 적용하지 하지 않고 YCbCr을 이용하여 이미지 이펙트를 수행한다. 이를 구현하기위해 원본 이미지 사이즈를 640${\times}$480으로 입력 데이터를 사용하고, 소프트웨어로 전처리하여 이미지 결과를 확인한 후, 최적화된 알고리즘를 적용하여 VHDL설계언어를 이용한 하드웨어 설계 후, ModelSim 6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.
생성적 적대 네트워크를 활용하여 텍스트, 스케치 등 다양한 자원으로부터 이미지를 생성하기 위한 연구는 활발하게 진행되고 있으며 많은 실용적인 연구가 존재한다. 하지만 기존 연구들은 텍스트나 스케치 등 각 하나의 자원을 통해 이미지를 생성하기 때문에 설명이 부족한 텍스트, 실제 이미지와 상이한 스케치와 같이 자원의 정보가 불완전한 경우에는 제대로 된 이미지를 생성하지 못한다는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존 연구의 한계점올 극복하기 위해 텍스트와 스케치 두 개의 자원을 동시에 활용하여 이미지를 생성하는 새로운 생성 기법 TS-GAN 을 제안한다. TS-GAN 은 두 단계로 이루어져 있으며 각 단계를 통해 더욱 사실적인 이미지를 생성한다. 본 논문에서 제안한 기법은 컴퓨터 비전 분야에서 많이 활용되는 CUB 데이터세트를 사용하여 이미지 생성 결과의 우수성을 보인다.
원격지에 있는 이동 모형을 제어하기 위해서는 이동 모형이 있는 곳의 환경 정보(또는 이미지)를 획득해야 한다. 그러나 센서 네트워크로 구성되지 않은 중앙 통제형 시스템에서는 이동 모형에 대한 원격 제어가 쉽지 않다. 이를 위해 본 논문에서는 지그비(Zigbee) 기술에 기반한 이미지전송시스템과 통신 프로토콜을 설계하고 구현한다. 지그비는 근거리에서 Bluetooth에 비해 적은 전력소모로 신호를 송수신하기에 편리하다는 기술 특성을 이용해 다양한 서비스를 가능하게 해준다. 본 논문에서는 구현된 지그비 기반 제어 시스템과 통신프로토콜은 서버 PC와 WiFi에 기반한 스마트 기기를 이용하여 이동 모형을 원격으로 제어하며, 제어 기능으로는 일반 제어기능과 반복재생 기능을 탑재하고 있다. 최종적으로 구현된 시스템을 실제 무선 홈 네트워크 환경에 적용하여 기능적 동작성과 성능을 분석 하였다.
이미지 합성은 전경과 배경이 조화롭게 나타나도록 표현하는 것이 필수적이다. 이미지 합성의 품질을 나타내는 현실성이 결여될 경우 객체와 배경이 조화롭게 합성되지 못해 뒤틀리거나 돌출되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 현실성 높은 합성을 위해 이미지 합성 기법들 중에서 현실성을 향상시키는 연구 동향을 조사한다. 이미지 합성 기법 분류에 따라 대표적인 기법을 선택하여 현실성 향상에 대한 연구를 중심으로 소개하고 발전방향을 제시한다.
최근 인터넷의 급속한 성장은 이미지와 같은 멀티미디어 정보의 급격한 증가를 가져왔다. 따라서 사용자로 하여금 원하는 이미지를 검색하는데 있어서 좀 더 효율적이고 정확한 검색 방법의 필요성이 대두되어 왔다. 일반적으로 이미지 검색 방법에는 키워드 기반 방식과 내용 기반 방식이 존재한다. 그러나 위 두 방법은 지금의 대용량 이미지 데이터베이스 검색에 있어서 여러 문제점들을 가지고 있다. 특히, 키워드 기반 방식을 보완하기 위해서 제안되어진 내용 기반 방식의 경우, 사람이 인식할 수 있는 의미 정보가 아닌 시각 정보만을 이용하기 때문에 시맨틱 갭(semantic gap) 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미지 객체의 시각 정보들에 대한 중간 의미값으로 구성된 시각 정보 온톨로지와 동물에 대한 분류 정보를 표현하고 있는 동물 온톨로지를 구축하고, 이를 이용하여 이미지로부터 .고수준의 의미 정보를 완전 자동으로 추출하는 효율적인 방법을 제안한다.
본 논문은 CMOS 센서의 ISP 전처리 과정 후 최종 화면에 출력하기 위한 효과적인 이미지 스케일 블록을 저전력, 저비용에 맞은 독립된 하드웨어 장치로 설계 하고자 한다. 카메라 센서 이미지 결과를 디스플레이 장치(OSD(On Screen Display)에 맞는 화면의 크기는 CIF(352${\times}$288), QCIF(176${\times}$144) 출력 모드를 사용한다. 최근 DMB 휴대용 멀티미디어 데이터 전송 사이즈 포맷에서도 위와 같은 사이즈를 지원하고 있다. 일반적인 스케일 처리에서는 PC 그래픽 카드(Graphic Card)장치의 지원을 받아서 처리하는 경우가 많다. 또는 CPU의 연산을 통한 CPU 자원을 점유하여 이미지 스케일을 처리하였다. 휴대용 CMOS 센서용에 적합한 독립적으로 처리할 수 있는 이미지 스케일 기능을 하드웨어로 설계하여 효과적인 시스템 운용과 고속 이미지 스케일 처리가 가능한 하드웨어를 설계하는게 목적이다. 이를 구현 하기위해 기존 알고리즘과 제안한 알고리즘을 비교하여 최적화된 알고리즘 적용하여 VHDL설계언어를 이용한 하드웨어 설계 후, ModelSim 6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.
최근, Flickr, YouTube 와 같은 사용자 참여형 미디어 공유 및 검색 사이트가 폭발적으로 증가하면서, 이를 멀티미디어 정보 검색 서비스에 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구들이 시도되고 있다. 특히, 이미지에 할당되어 있는 태그를 이용하여 이미지를 효과적으로 검색하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 사용자들에 의해 제공되는 소셜 이미지들은 매우 다양한 범위와 주제를 가지고 있기 때문에, 소셜 이미지들의 분류 및 태그 할당을 위한 트레이닝 집합의 획득이 쉽지 않다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 데이터 군집화를 위한 클러스터링 알고리즘들 중 K-Means, K-Medoids, Affinity Propagation 을 활용하여 소셜 이미지 집합으로부터 트레이닝 집합을 획득하기 위한 방법들을 살펴 본다. 또한, 각 알고리즘으로부터 획득한 트레이닝 집합을 이용하여 소셜 이미지를 분류한 결과를 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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