본 논문에서는 이진 영상을 효과적으로 표현할 수 있는 영역 집중 형태 기술자(Region-centralized shape descriptor : RCSD)를 제안한다. 제안된 형태 기술자는 영역의 크기를 하나의 중심점에 집중되어 있는 원(circle)으로 표현하는 방법이다. 따라서 주어진 이진 영상은 제안된 RCSD 파라미터로 나타난 여러 개의 원으로 표현되며, 각각의 원은 기준이 되는 원과의 거리, 반지름, 각도의 세 개 파라미터로 주어진다. RCSD로 표현된 파라미터들은 영역에 대한 정보뿐만 아니라 형태에 대한 정보도 가지고 있으며, 주어진 RCSD 파라미터로부터 복구 성능을 평가하여 제안된 기술자의 타당성을 조사하였다. 복구 성능은 원래의 영상에 대한 정보를 얻을 수 있어서 원래의 형태를 가지고 있음을 보여준다. 주어진 파라미터를 이용하여 윤곽선 위의 점을 찾고, 이 점들을 보간법을 사용하여 연결하였다. 성능을 평가한 결과, 여러 가지의 디지털에러에도 불구하고 실제 영상에서도 최대 88%의 성능으로 복구되었다. 이로 보아 제안된 방법은 영상의 형태정보 뿐만 아니라 영역의 크기 정보를 모두 가지고 있어서 영상을 표현하는 데에 효과적으로 이용될 수 있으며, 또한 정규화된 RCSD 패턴으로 표현이 가능하여 다양한 응용으로의 확장도 가능하다.
계층적 자료구조인 사진트리는 이진 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법중 선형 사진트리 표현 방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있기 때문에 사진트리와 관련된 연산의 수행을 위해 선형 사진트리를 사용하는 효율적인 알고리즘 개발에 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 REMSH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 n$\times$n$\times$n 프로세서를 사용하여 선형 사진트리로 표현된 이진 영상의 면적과 둘레 길이를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 0(1) 시간 복잡도를 갖는다.
본 논문은 물체 검출(Object Detection)과 물체영역분할(Object Segmentation)의 CNN 추론 결과를 MPEG-7 서술자 이진화를 통해 표현함으로써 원본과의 용량을 비교한다. 영상의 사용 목적에 따라 CNN 추론 결과를 압축하여 활용할 시 원본 영상 대비 용량을 측정하여 그 효율성을 판단하는 것이 목표이다. 물체 검출과 물체영역분할에 대한 추론 결과를 MPEG-7 서술자를 이용해 압축하였으며, 비교를 위해 원본 영상, CNN 추론 결과 파일, MPEG-7 서술자, MPEG-7 서술자 이진화 파일의 크기를 측정하였다. 실험 결과, MPEG-7 서술자를 이진화를 통한 표현 방식이 원본 영상 및 추론 결과 파일에 비해 효율적임을 알 수 있었다.
이진 출력 기기에서 연속 계조의 영상을 받아들여 이진값으로 출력하는 이진화 알고리즘 중한 예로 마스킹(masking) 방법이 있으며, 마스크 방식의 단점을 보완하였다. 동일한 마스크의 반복적인 사용으로 인하여 영상의 부분적인 특성을 잘 표현해 주지 못하는 마스크들의 단정을 보완하기 위해서 국부 적응 임계값과 테이블 방식의 적응 파라메타를 제안하였으며, 결과적으로 시각적으로 중요한 경계성분을 강조와 국부 처리시 계조 표현력이 부족한 배경영역도 충분히 표현할 수 있었다.
본 논문에서는 DCT영역에서 반복적 이진위상컴퓨터형성홀로그램을 이용한 디지털 영상 워터마킹 기술을 제안하였다. 워터마크로 주로 사용되는 랜덤 시퀸스 또는 로고와 같은 은닉영상 대신 은닉영상을 손실없이 재생할 수 있는 이진위상컴퓨터형성홀로그램을 생성하고, 이를 반복적으로 표현해서 워터마크로 사용한다. 그리고 이 워터마크를 호스트영상의 DCT 계수에 적절한 규칙을 통해 가중치를 부여하여 삽입한 후, IDCT한다. 워터마크의 추출은 워터마킹된 영상과 호스트영상을 DCT하고, 삽입시 적용한 규칙을 통해서 수행한다. 그리고 추출된 워터마크의 역푸리에 변환과 호스트영상에 삽입하기전의 워터마크를 역푸리에 변환하여 재생한 은닉영상과의 상관을 취함으로써 워터마크의 존재여부를 검증한다. 제안한 방법은 워터마크 삽입/추출시 반복되는 홀로그램정보를 활용하고, 이진 값으로 구성되어 있으므로 기존의 어떠한 워터마킹 기술보다 외부 공격에 견실한 특징을 가지고 있으며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 성능을 확인하였다.
대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimodal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 그리고 한 영상에서는 넓은 영역에 걸쳐 명암도 변화가 일어나고 다양한 유형의 물체가 포함되어 있으므로 스케치 특징점 유무를 판별하는 임계치의 결정에는 애매 모호함이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 영상에 대해 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀값의 거리를 계산하여 밝기의 조정률을 구하여 최소 밝기값과 최대 밝기 값을 설정하고 삼각형의 소속 함수에 적용한다. 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut 을 적용하여 영상을 이진화한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법보다 제안된 퍼지 이진화 방법이 효율적인 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 결합변환상관기(joint transform correlator)와 위상 암호화된 영상들을 이용하여 영상의 인식 및 복호화가 가능한 광 암호화 시스템을 제안하였다. 그레이 값을 가지는 원 영상은 동일한 그레이 값을 가지는 이진 영상으로 나누어 표현할 있다. 이러한 이진 영상들을 각각의 다른 이진 무작위 영상과 위상 부호화한 XOR 연산을 이용해 암호화할 수 있으며. 암호화한 영상들을 결합한 후 위상 부호화 과정을 거쳐 최종 암호화 영상를 구한다. 키 영상은 암호화에 사용된 각각의 이진 무작위 영상들을 최종 암호와 영상를 얻을때의 과정처럼 결합하여 역시 하나의 영상으로 구할 수 있다. 최종 암호화 영상과 키 영상을 제안한 결합변환상관기의 입력으로 사용하여 구한 상관치는 높고 폭이 좁은 특성을 가지고 있으므로 분별성능이 좋은 인식 시스템을 구현할 수 있을 뿐만 아니라 복호화 영상도 구할 수 있다. 컴퓨터 모의 실험으로 제안한 방법을 확인해보았다.
카메라를 이용하여 영상을 인식할 때 이진화의 과정을 거쳐 배경과 원하는 물체사이의 분리를 해주어야 한다. 하지만, 입력되어진 컬러 영상에서 집중 조명 혹은 주변 환경에 의해 영상이 그라데이션 되어질 경우 픽셀의 정확한 컬러를 인식하기 곤란해지며 이진화의 어려움을 겪게 된다. 본 연구에서는 이러한 집중 조명과 그라데이션의 영향을 받지 않고 이진화 수행을 가능토록 하는 새로운 방법을 제안한다. 영상의 픽셀은 RGB 채널간의 고유한 비율을 유지하고 있다. 조명의 영향을 받게 될 경우 하나의 색을 가진 픽셀은 조명의 밝기에 의해 픽셀값이 증가 혹은 감소하게 된다. 따라서, 컬러의 픽셀을 분석하여 해당하는 컬러의 표준 RGB값으로 변화하여 줄 경우 영상내의 픽셀의 컬러 분포는 한정된 범위로 좁혀져 히스토그램을 단순하게 표현 할 수 있으며 집중조명과 그라데이션의 영향을 받은 컬러 영상도 효율적으로 이진화를 할 수 있게 된다.
계층적 자료구조인 사진트리는 이진 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 선형 사진트리는 사진트리를 메모리에 저장하는데 매우 효율적이므로 사진트리와 관련된 연산의 수행을 위해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 RMESH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 n$\times$n$\times$n 프로세서를 사용하여 선형 사진트리로 표현된 이진 영상의 둘레 길이를 계산하는 상수 시간 알고리즘을 제안한다.
자연영상에서 획득된 문자를 인식하는 연구는 대부분 디지털 카메라나 캠코더를 이용하여 획득된 고해상도 영상을 입력영상으로 사용하고 있다. 본 논문에서는 휴대폰 카메라로 획득된 저해상도 영상을 입력영상으로 사용하였다. 저해상도의 영상은 적은 수의 픽셀로 정보를 표현하고 있기 때문에 기존에 제시되었던 다양한 이진화 방법으로는 문자와 배경을 깨끗하게 분리해 낼 수 없다. 본 논문은 입력영상의 이진화를 위친 K-Means 알고리즘을 이용하여 칼라 클러스터링을 하였으며, 이진화 성능을 향상시키기 위해 지능형 주파수 필터를 사용하였다. 이진화된 영상을 파이프라인 구조의 인식 시스템에 인식시킴으로써 기존의 제안 방법들에 비하여 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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