본 논문에서는 수리형태학에 기반한 새로운 특징값 추출 방법을 제안하였다. 수리형태학적 패턴 분포함수에 의한 수리형태학적 공간주파수를 소개하고 이를 새로운 특징인 평균높이를 정의하는데 적용하였다. 평균높이는 내용기반 이미지 검색을 위한 인덱스 키를 생성하는데 사용되는 특징값을 정의하기 위하여 사용하였다. 제안한 방법의 우수성을 다양한 영상에 대한 실험을 통하여 증명하였다. 또한 기존의 검색방법은 검색하는 이미지 데이터마다 에지 검출단계에서 적절한 문턱값에 의한 이진화 처리가 요구되어 지나 제안한 방법은 이진화가 필요 없어서 그 효용성이 크다.
본 논문에서는 비디오 시?스에서 차들을 추적하고 검출하기 위해서 비디오와 이미지 처리를 활용하여 고속도로 및 일반 도로상의 교통흐름과 차량의 속도를 계측하는 기법을 제안했다. 제안된 기법은 배경이미지를 평가하기 위해서 비디오 스트림의 처음 프레임을 활용하였다. 비쥬얼 추적 시스템은 프레임 절대 차의 합을 토대로 한 단순한 알고리즘이다. 그것은 각 비디오 프레임으로부터 전경 이미지를 산출하기 위해서 배경화면을 빼고, 각 전경 이미지에 형태적 제거를 실행하고 임계값화 함으로서 임계치 윈도우에서 보인 이진이미지를 산출한다. 첫 번째 하얀 라인과 두번째 하얀 라인사이 거리를 측정하여 차의 위치를 찾았다. 평균속도는 물체의 위치 변화를 장소가 변하는 시간으로 나눔으로서 정의했다. 제시된 기법의 결과는 측정된 데이터와 잘 일치되었고, 실시간으로 결과를 본다.
본 연구에서는 칼라 CCD 센서를 제어하여, shading과 .gamma. correction 된 데이터를 읽어 들여, 이를 이진레벨 데이터로 바꾼후, 원래의 다치레벨 또는 이진레벨 데이터를 SCSI나 DMA I/F를 통해 전달하는 ASIC을 설계하였다. 본 ASIC에서는 이진화를 위하여 문자 모드에서는 simple threshold와 LAT(local adaptive threshold) 알고리즘을, 그림모드에서는 stucki error diffusion 알고리즘을 적용하였다. 그리고, 구성은 CCD센서 제어블락, 스텝 모타 제어제어블락, 이미지 축소블락, 데이터 이진화 블락, 그리고 DATA I/F 블락 등으로 이루어져 있다. 또한 사용된 technology는 삼성 0.5um CMOS standard cell이며, 크기는 45K gates(내부 메모리 제외)이고, 160QFP package로 구현되었다. ㅎㅁㅅㄷㄴ (soqn apa
본 논문에서는 pSDF(projection synthetic discriminant function) 공간불변 필터 개념을 적용하여 기준 이미지를 구현하고, 공간 평면 상관기인 이진 결합 변환 상관기를 이용하여 동일 클래스 인식을 수행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 이진 결합 변환 상관기가 기존의 결합 변환 상관기보다 상관 첨두치 세기, 상관 첨두치 세기대 부로브비, 신호대 잡음비, 상관폭 부분에서 뛰어난 상관 특성을 보였다. 이진 결합 변환상관기를 이용한 광 패턴 인식 실험을 한 결과, 동일 클래스 인식인 경우 4.1~9.6% 오차 범위내에서 상관 첨두치 세기가 일정하게 나타났다.
본 논문에서는 기존의 동영상을 그랩컷(GrabCut) 알고리즘과 유니티3D를 이용하여 상호작용이 가능한 동영상을 제작하는 기법을 제안한다. 그랩컷 알고리즘을 이용하여 동영상에서 재생 프레임 단위로 원하는 객체 영역을 추출하고 흑백의 이미지로 이진화한다. 이진화된 결과물과 원본 동영상을 유니티3D에서 동시에 재생하면서 선택 영역의 이진화 픽셀 정보를 기반으로 사용자의 입력을 감지하는 동영상의 제작이 가능함을 보였다.
영상 역 하프토닝은 입력된 하프톤 영상으로부터 그레이 영상을 복원시키는 것으로, 하프톤 영상으로 처리하지 못하는 다양한 영상처리를 가능하게 해주는 방법이다. 기존의 참조표를 이용한 역 하프토닝 방법은 다양한 하프톤 영상과 원본 그레이 영상으로부터 추출한 정보를 이용해 입력 영상을 복원시키는데, 본 논문에서는 이를 바탕으로 하여 영상의 질을 전반적으로 향상시킬 수 있는 국부적인 이진 패턴 기반 참조표를 이용한 영상 역 하프토닝 방법을 제안한다. 먼저 참조표를 이용한 역하프토닝 방법을 이용해 영상을 복원한 후 각 픽셀에서의 국부 이진패턴을 계산하여 각 픽셀 값을 패턴에 따라 분류한다. 분류된 패턴 정보에 따라 국부 이진 패턴 기반 참조표를 생성하고 이를 통해 입력 하프톤 영상에 대한 역 하프토닝을 수행한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 오류 확산법에 의해 변환된 하프톤 이미지를 역 하프토닝 했을 때, 기존의 역 하프토닝 방법에 비해 더 나은 PSNR을 달성하는 것을 보인다.
기존의 특징점 추출 알고리즘들은 입력 지문의 전처리, 이미지의 이진화, 세선화, 특징점 추출 등의 여러 처리 단계를 거쳐 이루어지므로 잡음등과 같은 외부적 요인과 여러 처리단계엣 발생하는 내부적 요인 등으로 왜곡 현상을 피하기 어렵고 전체 인증 시간이 길어 지는 등 성능 저해 요인이 많다. 본 논문에서는 복잡한 처리 과정을 거치지 않고 입려영상에서 집적 융선의 흐름을 추적하여 특징점들을 추출하고 매칭을 수행함으로써 이미지의 왜곡에서 오는 오류를 줄이고 처리 시간을 단축하여 기존의 시스템보다 빠른 시간에 지문을 인식하는 시스템을 설계 및 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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