본 논문에서는 푸리에 변환의 위상천이 특성을 이용하여 기존의 계산방법보다 처리 속도가 빠르고, 이상적인 CGH의 재생이미지와의 차이가 크지 않은 Phase-only CGH의 새로운 최적화 계산방법을 제시한다. 기존의 수치적인 해를 얻는 접근과는 다르게 푸리에 변환 자체의 위상천이 특성을 이용하여 노이즈를 선택적으로 필터링하는 방법으로 Phase-only CGH를 얻기 때문에 계산속도를 현저하게 줄일 수 있다. 이상적인 CGH와 기존의 방법, 그리고 새로운 계산방법을 통한 CGH를 시뮬레이션을 통하여 각각 SLM에 저장하여 수렴렌즈를 이용한 푸리에 홀로그램 방식으로 이미지를 재생하였다. 그리고 시뮬레이션 재생 이미지를 비교하여 본 연구의 타당성을 살펴보았다. 기존의 방법과 비교하였을 때, 이미지 물체의 질감과 예리도가 이상적인 CGH와 비슷한 정도의 수준으로 향상되었고, 계산속도 또한 크게 줄었음을 알 수 있다.
본 논문에서는 명령어 음성신호의 인식 성능을 개선하기 위한 새로운 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 모델을 제안한다. 이 방법은 입력신호의 단구간 푸리에 변환(STFT: Short-Time Fourier Transform) 후 스펙트로그램 이미지를 구하고 CNN 모델을 이용한 지도학습을 통하여 명령어 인식 성능을 개선하였다. 입력신호를 단시간 구간별로 푸리에 변환한 다음 스펙트로그램 이미지를 구하고 CNN 딥러닝 모델을 이용하여 다중 분류 학습을 수행한다. 이는 시간영역 음성신호를 특성이 잘 표현되도록 주파수영역으로 변환하고 변환 파라미터에 대한 스펙트로그램 이미지를 이용하여 딥러닝 훈련을 수행함으로써 명령어를 효과적으로 분류한다. 본 연구에서 제안한 음성인식시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 심층학습 알고리즘을 이용하면 92.5%의 정확도를 얻을 수 있는 것으로 확인되었다.
사진은 가장 일반적으로 사용되는 현장 기록 방법으로, 증거물 관리의 연속성을 유지하고 현상을 있는 그대로 담아낼 수 있기 때문에 범죄수사 및 각종 사고조사에 널리 이용된다. 최근에는 디지털 카메라가 이용되기 때문에 이미지 조작에 따른 진정성(authenticity) 훼손위험이 있어 이미지 증강에 사용할 수 있는 방법이 제한적인데, 그 중 널리 활용되는 하나가 푸리에 변환 (Fourier transform)이다. 푸리에 변환은 이미지를 주파수 신호로 변환하는 것으로, 본 연구에서는 fast Fourier transform (FFT)을 사용하였다. 본 실험에서는 지문을 규칙적인 패턴을 가진 모눈종이나 또 다른 지문과 겹치게 한 뒤 FFT로 분리하였다. 그리고 원래의 지문과 분리한 지문의 품질을 각각 평가하고 비교하였으며, 두 지문이 같은 지문으로 판정될 수 있는지 검사하였다. 규칙적인 패턴을 가진 배경에 찍힌 지문이나 general pattern끼리 겹쳐진 지문을 분리한 경우 지문 융선이 증강되어 식별에 용이하였다. 하지만 core나 delta와 같이 복잡한 패턴끼리 겹쳐진 지문의 경우 원래의 지문보다 FFT로 분리하여 얻은 지문의 품질이 낮고 식별오류가 많았다. 지문 품질의 저하는 감정관의 신뢰성에 부정적 영향을 미칠 수 있다. 연구의 주요 논점은 지문감정 이외에도 디지털이미지 개선기술이 활용되는 여러 상황에서 참고할 수 있을 것이다.
본 연구는 온라인 다중 객체 추적 환경에서 모든 객체의 상태(예. 위치 및 크기) 및 identifications (IDs)를 추적하는 문제를 다룬다. 프레임들 간 검출 결과들을 연관하여 객체들의 궤도를 점진적으로 완성하는 tracking-by-detection 접근법을 기반으로 온라인 다중 객체 추적 문제를 해결하고자 한다. 정확한 온라인 연관을 수행하기 위해 이산 푸리에 변환과 부분 최소 제곱법(partial least square, PLS) 분석을 기반으로 하는 새로운 온라인 외형 학습 방법을 제안한다. 즉, 먼저 주파수 도메인에서 추적에 용이한 객체 특징량을 추출하기 위해 추적 객체에 대한 이미지를 푸리에 이미지로 변환한다. 나아가 객체간의 주파수 특징을 보다 잘 구별할 수 있도록 PLS기반 부분 공간을 학습한다. 제안된 외형 학습을 최신 신뢰도 기반 연관 기법과 결합하였고, 다중 객체 추적평가 분야에서 국제적으로 공인된 MOT 벤치마크 챌린지 데이터 셋에서 최신 다중 객체 추적 알고리즘과 비교평가를 수행하였다.
어떠한 현상 혹은 사물의 이미지를 학생들에게 제공하는데 있어서 여러 가지 원인에 의해 초점이 흐리거나 혹은 흔들린 이미지들이 등장하여 학생들에게 보여주기가 힘든 경우가 빈번하게 발생한다. 특히, 이미지에 대한 구체적인 정보가 없는 경우에는 그 이미지는 쓸모가 없는 것이 된다. 본 연구는 무정보 블러링 이미지를 아주 빠른 시간 내에 복구할 수 있는 2차원 DFT 기반의 하나의 블러링 제거 알고리즘을 제안하는데 있다. 제안된 방법의 빠른 처리 속도는 이산 푸리에 변환, 변환의 필터링과 회선 관계 및 Moore-Penrose 역행렬의 효과적인 계산 방식을 바탕으로 한다. 특히, 필터의 주파수 응답에 관한 처리는 유용한 회선 공식을 유도한다. 제안된 방법의 구현은 보통 크기의 블러링 이미지에 적용했을 때, 아주 빠른 시간 내에 블러링 효과를 제거시킬 수 있고, 보다 선명한 이미지를 제공할 수 있음을 보인다.
디지털 워터마킹(digital watermarking)이란 영상이나 비디오, 오디오, 텍스트 등의 저작물에 잘 식별되지 않는 표시를 삽입하여 저작권을 보호하는 방법으로 소유권자의 동의 없이 저작물을 배포, 복사되는 것을 방지하는 방법이다. 주파수 공간에서의 적응형(adaptive) 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 워터마크를 삽입하기 위해서 사인(sin)함수와 코사인(cos)함수를 이용한 푸리에(Fourier) 급수전개를 이용하였다. 우선, 원 이미지를 주파수 영역을 변환한 다음 워터마크를 삽입할 위치를 저주파 대역으로 한정지어 결정하였으며, M 개의 파형을 가장 직교성(orthogonality)이 좋다고 하는 사인함수와 코사인함수를 이용하여 푸리에 급수 전개를 하였다. 이때, 사인과 코사인의 n 차 고조파는 Random Sequence를 발생하여 결정하였다. 제안한 알고리즘은 이와 같이 푸리에급수전개를 했을 때 각 항의 푸리에 계수를 산출하여 이 푸리에계수에 워터 마크를 삽입하였다. 실험결과 JPEG 압축, 블러링(Bluring), 노이즈 삽입 등의 이미지 왜곡에 대하여 워터마크 상관관계가 최소 0.5467에서 최대 0.9507까지의 견고성(robustness)을 보였다. 본 논문에서는 256$\times$256 크기의 8비트 256 명암값(gray-level)을 갖는 Lenna 이미지를 이용하였다.
오늘날, 디지털 워터마크에 대하여 기하학적 변환에 대한 강인성이 요구되고 있다. 본 논문에서는 회전, 이동 및 크기변화에 강인한 워터마킹 방법을 제안한다. 영상의 푸리에 변환 계수를 이용하여 이동에 대한 강인한 속성을 가지도록 하며, 입력 마스크의 상호 관계가 회전, 크기 변화에 강인하도록 워터마크 마스크를 생성한 후 영상에 삽입한다. 삽입된 워터마크의 검출은 영상의 주파수 영역의 radial projection 에 대한 워터마크 신호의 상관도를 이용하여 검출한다. 실험을 통하여 제안된 방법이 여러 가지 기하학적 변환에 강인함을 보여준다.
X-ray micro-CT를 이용한 지반재료 내부 미세구조 및 공극구조의 정밀한 이미지 처리는 종종 이미지 내에 원천적으로 포함되는 화상결함으로 인해 제약된다. 본 논문에서는 X-ray micro-CT 이미지에 가장 일반적으로 나타나는 화상결함인 패임(영상 외곽과 중심부의 명암 차이) 및 동심원상(영상 중심으로부터 방사방향으로 연속적으로 나타나는 원)을 제거할 수 있는 이미지 보정 기법을 제시한다. 결함 제거는 좌표 변환법, 정규화 및 2차원 푸리에 변환에 의한 저역 통과 필터링 기법의 순차적 적용을 통해 이루어진다. 이미지 처리 기법의 효과를 다공성 현무암의 CT 이미지에서 화상결함들을 제거하고 이진화 후 적층하여 3차원 공극 구조를 추출하는 과정을 통해 설명하였다. 패임 및 동심원상 결함을 제거한 이미지와 원본 이미지의 비교 결과 결함 제거는 대상 재료 공극률의 과대평가를 방지할 수 있으며, 따라서 화상결함의 적절한 보정은 X-ray CT의 지반재료 적용 시 필수적인 과정으로 판단된다.
본 논문은 회전 및 천이불변 이미지 텍스처 검색의 새로운 방식을 소개한다. 주파수 영역의 극좌표계에서 동일한 공간 주파수에서 각도 방향으로 투영을 하는 각도 투영법을 제안하며, 제안된 각도 투영법을 이용하여 주파수 영역에서 푸리에 계수이 합과 표준편차를 특징벡터로 이용한다. 각도 투영법을 쉽게 구현하기 위해 극좌표계에서 라돈변환이 수행된다. 실험 시 MPEG-7 데이터를 이용하였으며 그 결과는 여러 텍스처 이미지를 검색하는데 있어서 특징을 잘 구별해 내는 결과를 보여준다. 또한 제안된 회전 및 천이불변 특징 추출 알고리듬은 등방성 텍스처나 국부적인 방향성을 보이는 텍스처 영상 검색에도 효율적인 검색률을 보인다.
Digital watermarking이란 영상이나 비디오, 오디오, 텍스트 등의 저작물에 잘 식별되지 않는 표시를 삽입하여 저작권을 보호하는 방법으로 소유권자의 동의없이 저작물을 배포, 복사되는 것을 방지하는 법이다. 본 논문은 watermark를 삽입하기 위해서 sin과 cos 함수를 이용한 Fourier 급수전개를 이용하였다. 우선 , 원 이미지를 주파수 영역으로 변환한 다음 watermark를 삽입할 위치를 M $\times$Nro의 Random Sequence를 발생하여 결정하였으며, M개의 파형을 가장 직교성이 좋다고 하는 sin 함수와 cos 함수를 이용하여 Fourier 급수전개를 하였다. 이 때, sin과 cos의 n의 고조파 역시 Random Sequence를 발생하여 결정하였다. 제안한 알고리즘은 이와 같이 Fourier 급수전개를 했을 때 각 항의 Fourier 계수를 산출하여 이 Fourier 계수에 watermark를 삽입하였다. 실험 결과 JPEG 압축, Blurring, 노이즈삽입 등의 이미지 왜곡에 대하여 watermark 상관관계가 최소 0.1979에서 최대 0.9732까지의 견고성(robustness)을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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