본 논문은 차량영상을 입력영상으로 받아 차량의 종류를 인식하는 보안 알고리즘을 연구한다. 차량 인식 보안 알고리즘은 영상입력, 배경제거, 에지영역 추출, 전처리(이진화), 차량인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성된다. 그러므로 차량 종류 인식 보안 알고리즘의 최종 인식율은 각 단계의 역할 및 기능에 직간접적인 영향을 받는다. 영상을 그레이 스케일 이미지로 입력시킨 후 배경을 제거하고, 에지영역만 추출한 후 이진화를 거친다. 외곽선을 또렷하게 해주기 위한 전처리 과정을 거친 후 차량의 높이와 넓이의 비율을 통해 차량의 종류를 대형차, 승용차, 오토바이의 3가지 범주로 나누게 했다.
영상의 이진화는 문자 인식, 영상 분석 등 다양한 영상 처리 분야의 전처리 과정으로 자주 적용되고 있다. 영상 이진화는 임계치의 설정에 따라 처리 성능이 좌우되며, 대부분의 기존 이진화 방법은 밝기 값의 히스토그램을 사용하여 평균 밝기 값이나 히스토그램의 골짜기를 임계치로 설정한다. 이와 같은 방법은 양봉의 특징을 보이지 않거나 특정 영상을 추출하려는 경우에는 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 그레이 스케일 영상에서 밝기 값을 여러 구간으로 분할하여 각 구간의 밝기 평균값을 구하고, 두 개의 구간에 대해 평균값 사이의 거리를 각 구간에서 평균값과 양극과의 거리 비율로 나누어서 계산된 값을 두 개의 구간을 합친 새로운 구간의 임계치로 설정한다. 최종적으로 하나의 구간이 생성될 때까지 구간 통합과 임계값 계산을 반복함으로써 이진화 임계값을 산출한다. 제안된 이진화 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 종류의 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법들보다 효율적인 것을 확인하였다.
오프라인 필기체 문자 인식은 동적인 정보를 가지고 있지 않고, 다양한 필기와 자음과 모음의 겹침이 심하며, 획 사이의 잡영을 많이 가지고 있어 불완전한 전처리를 수행하여야 하는 어려움이 있다. 따라서 오프라인 필기체 문자 인식은 다양한 방법의 전처리 즉 이진화 및 세선화에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 오프라인 필기체 한글 문자 인식의 전처리로서 워터쉐드 알고리즘의 수행 시간과 결과 영상의 품질을 고려해 그레이 레벨 문자 영상에서의 문자 영역과 배경 영역의 분할을 위한 효과적인 워터쉐드 알고리즘의 적용 방법과 추출된 워터쉐드 영상을 이진화하는 분할 함수를 제안한다. 또한 수행 시간과 골격선의 품질을 고려한 조건 검사 마스크를 통해서 효과적으로 골격선을 추출하는 세선화 방법을 제안하고 기존의 방법과 본 논문 방법을 수행 시간과 품질로써 성능을 평가한다. 실험 결과 기존의 방법은 평균 2.16초, 본 논문 방법은 평균 1.72초의 수행 시간이 걸렸다. 또한 결과 영상의 품질은 본 논문 방법이 문자 획 사이의 잡영을 효과적으로 처리함을 알 수 있었다.
간 영역을 다른 복부 장기들로부터 정확히 분할한 후 간 내부의 종양을 감별 분할하므로써 간암을 조기 발견하는 데 도움을 준다. 본 논문은 복부의 모포러지컬 특성을 이용하여 효과적인 완전 자동 간 분할을 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 전처리 단계로서 다봉성 히스토그램 분할을 수행하고 복부의 모폴러지 좌표를 찾기 위해 척추를 분할한다. 다음으로 간 영역을 C-class maximum a posteriori (MAP) decision과 이진 모폴러지 필터링에 의해 추출한다. 자동으로 분할된 간 영역을 평가하기 위해 영역 에러율(Average Error Rate)과 회전 이진 영역 투영 매칭법(Rotational Binary Region Projection Matching; RBRPM)에 의한 상관 계수를 사용한다. 실험 결과는 제안한 알고리즘에 의해 획득한 완전 자동 간 분할과 수동 간 분할사이에 매우 유사한 결과를 보였다.
본 논문에서는 영상에서 양쪽 눈 영역을 각각 검출하여 각 영역에 대한 지역적 이진화를 통해 눈동자를 검출하는 방법을 제안한다. 단일 저해상도 웹 카메라 영상에서 haar-like feature를 이용해 사람의 얼굴을 검출 한 뒤, 얼굴 영역의 너비와 높이의 비율에 따라 양쪽 눈 영역을 각각 검출한다. 각 눈 영역에서 지역적으로 전처리 및 이진화를 수행하여 눈동자를 검출한다. 눈동자 검출은 HCI(Human-Computer Interface) 시스템에 사용될 수 있다.
본 논문에서는 PDA에 장착된 카메라로 얻어진 명함 영상을 효과적으로 이진화하기 위하여 변형된 quadratic 필터(modified quadratic filter: MQF)를 이용한 블록 적응 이진화 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상을 8${\times}$8 크기의 블록으로 나누고 각 블록을 문자 블록과 배경 블록으로 분류한다. 그런 다음 분류된 각 문자 블록을 중심으로 24${\times}$24 크기의 사각 창(rectangular window)을 씌우고 그 결과 블록을 전처리 필터인 QF에서 이진화를 위한 역치 선택 과정을 변형한 MQF를 이용하여 개선한다. 마지막으로 MQF에서 선택한 역치를 기준으로 하여 개선된 블록의 8${\times}$8 크기의 중심 블록에 대하여 이진화를 수행하고 영상의 원래의 위치에 채워서 이진화된 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 MQF와 블록 적응 이진화 방법은 PDA로 획득한 시험 명함 영상에 대하여 각각 기존의 QF와 전역 이진화 방법보다 이진화 성능에 미치는 영향이 우수하였다. 그리고 제안된 MQF를 이용한 블록적응 이진화 방법은 기존의 QF를 이용한 전역 이진화 방법에 비하여 문자가 훨씬 선명하게 나타나는 우수한 화질의 이진화 영상을 얻을 수 있었다. 또한 이들 이진화 영상들에 대하여 현재 상용화되고 있는 문자 인식 프로그램으로 문자 인식률을 비교한 결과, 제안된 방법에 의한 이진화 영상이 약 87.7%의 문자 인식률을 보여 약 55.7%의 문자 인식률을 보인 기존의 QF를 이용한 전역 이진화 방법에 의한 이진화 영상에 비하여 약 32.0%의 문자 인식률 증가를 보였다.
본 논문에서는 저작권 보호를 위한 3차원 웨이블릿 변환과 대역확산방법 (spread spectrum sequences)을 이용한 비디오 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법에서는 두 개의 이진 영상 워터마크를 혼합(mixing)과 임의 교환 (pseudorandom permutation)을 이용하여 전처리 하고, 비디오 영상을 장면 단위로 나누어 3차원 DWT를 수행 한다. 전처리된 워터마크를 3차원 웨이블릿 계수에 대역확산방법을 이용하여 삽입한다. 실험결과 워터마크가 삽입된 프레임은 비가시성을 만족하였고, 저역통과 필터링, 프레임 누락 (dropping), 프레임 평균 (averaging), 및 MPEG 부호화와 같은 공격에 대한 견고성이 기존의 방법보다 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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