최근 이미지 컨텐츠에 쉽게 접근할 수 있는 인터넷 환경과 이미지 편집 기술들의 보급으로 근-복사 이미지가 폭발적으로 증가하면서 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 근-복사 이미지 검출 방법으로 주로 쓰이는 BoF(Bag-of-Feature)는 고차원의 지역 특징을 저차원으로 근사화하는 양자화과정에서 서로 다른 특징들을 같다고 하거나 같은 특징을 다르다고 하는 한계가 발생할 수 있으므로 이를 극복하기 위한 후-검증 방법이 필요하다. 본 논문에서는 BoF의 후-검증 방법으로 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기술자를 128bit의 이진 코드로 변환한 후 BoF 방법에 의하여 추출된 짧은 후보 리스트에 대하여 변환한 코드들간의 거리를 비교하는 방법을 제안하고 성능을 분석하였다. 1500장의 원본이미지들에 대한 실험을 통하여 기존의 BoF 방법과 비교하여 근-복사 이미지 검출 정확도가 4% 향상됨을 보였다.
세선화 알고리즘은 문자 인식에서 인식율을 높이기 위한 전처리과정으로 대상물체에 대하여 1픽셀 두께가 될 때까지 적용시키는 알고리즘으로 그 중요성과 필요성으로 인하여 수많은 논문들이 발표되었다. 본 논문에서는 인터넷 정보검색을 목적으로 하는 회색조(Gray) 영상에 대한 이진화 및 세선화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 해당 픽셀과 이웃 화소 간의 픽셀값 차이를 이용하여 일정값을 증감시키는 방법으로, 이미지의 중심으로 픽셀이 응집하게 하는 과정을 통해 이진화 및 세선화를 시켰으며, 병렬 구현이 용이하다. 제안된 알고리즘의 성능평가는 회색조 영상에 대해 기존 알고리즘들을 적용한 결과와 비교, 분석하여 소개하였다.
Fragile 워터마킹은 이미지의 무결성을 보장하기 위하여 원본 이미지에 사람이 지각할 수 없는 데이터를 삽입하는 것을 말한다. 본 논문은 이진 데이터의 삽입이 가능하며, 원본 이미지와 삽입된 데이터의 무결성이 보장되는 fragile 워터마킹의 한 방법을 제시한다. 제시된 방법은 hash 함수와 PRBG(pseudo random bit generator)를 이용한 one-time pad를 사용하며, 한 pixel당 약 2.8125bits의 정보를 저장할 수 있다.
본 연구는 실제 현장에서 적용할 수 있는 보다 구체적인 감성 데이터를 제공하기 위한 시도로서, 메이크업의 주요한 색채특성을 평가변인으로 하여 칼라 시뮬레이션 실험 및 분석을 실시하여, 최종적으로 색채감성 분석기법에 의한 이미지 유형별 예측모델을 작성하였다. 그 결과, $\ulcorner$품위있는.귀족적인$\lrcorner$, $\ulcorner$깔끔한.여성스러운$\lrcorner$, $\ulcorner$강렬한.도발적인$\lrcorner$, $\ulcorner$캐주얼한.경쾌한$\lrcorner$, $\ulcorner$수수한.부드러운$\lrcorner$의 5가지 이미지유형이 추출되었고, 이미지유형별로 이미지와 색채특성간의 정량적 예측모델을 작성한 후, 그 결과를 토대로 이미지유형별 색채팔레트를 제시하였다.
본 연구는 실제 현장에서 적용할 수 있는 보다 구체적인 감성 데이터를 제공하기 위한 시도로서, 메이크업의 주요한 색채특성을 정가변인으로 하여 칼라 시뮬레이션 실험을 실시한 후, 색채감성 분석기법에 의한 이미지유형별 예측모델을 작성하였다. 그 결과, $\ulcorner$품위있는ㆍ귀족적인$\lrcorner$, $\ulcorner$깔끔한ㆍ여성스러운$\lrcorner$, $\ulcorner$강렬한ㆍ도발적인$\lrcorner$, $\ulcorner$캐주얼한ㆍ경쾌한$\lrcorner$, $\ulcorner$수수한ㆍ부드러운$\lrcorner$ 의 5가지 이미지유형이 추출되었고, 이미지유형별로 이미지와 색채특성간의 정량적 예측모델을 작성한 후, 그 결과를 토대로 이미지유형별 색채팔레트를 제시하였다.
신관은 다양한 부품과 복잡성으로 인해 육안 검사 시 휴먼에러가 발생할 수 있으며 부품 누락, 장전된 신관 등이 제품에 혼입될 경우 탄약이 폭발할 가능성을 내재하고 있다. 본 논문에서는 신관 검사 시 휴먼에러를 방지하기 위한 탄약 자동화검사 알고리즘을 제안한다. 탄약 자동화검사 알고리즘은 다음과 같은 세 단계로 구성된다. 첫 번째로 검사 이미지 입력 및 전처리 단계로써 검사 대상 이미지를 입력하고, 이미지 회전 알고리즘을 적용하여 이미지를 회전한 후 이진화 알고리즘을 사용하여 이미지를 컴퓨터 계산에 적합하도록 이진화한다. 두 번째로 장전 및 비장전 여부를 검사하는 단계로써 Masked Template Matching 알고리즘 등을 활용하여 탄약의 장전여부를 판단한다. 세 번째로 부품검사 단계로써 이미지 탐색 알고리즘 등을 활용하여 부품 위치나 부품 누락 여부에 대해서 판단한다. 본 탄약 자동화검사 알고리즘을 신관 검사에 적용한 결과 부품 누락, 장전 여부 등을 오류 없이 효율적으로 검출함으로써 40mm 고속유탄 신관의 신뢰성 및 안전성 향상에 기여할 것으로 판단된다.
칩 상에서 연결을 담당하는 와이어의 인식은 칩 역공학에서 가장 중요한 부분 중 하나이다. 칩 사진에서 인식된 와이어는 칩 회로의 논리 수준 또는 기능 수준 표현을 복원하는데 사용된다. 기존의 칩 역공학에서 주로 사용되는 수작업에 의한 와이어 인식은 정확한 결과를 제공하지만, 한 칩이나 블록에 속한 와이어의 수가 수십 만개 또는 그 이상이 될 경우 너무 많은 시간이 걸리는 단점이 있다. 칩 상의 와이어는 그 재료에 따라 특정한 밝기나 색상 특성을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 칩 사진에 나타나는 영역의 밝기나 색상 특성을 이용하여 와이어 여부를 판단하는 2단계 방법을 제안한다. 즉, 이미지 이진화 과정과 이진 이미지에 나타나는 영역에 대한 와이어 여부를 판단하는 과정으로 이루어진다. 활용되는 기법들은 기존에 제안된 기법들을 이용한다. 둘째 단계에서, 와이어 영역의 특성을 지정해주기 위해서 사용자는 특정 와이어 영역을 선택하는 과정을 수행해야 한다. 선택된 와이어 영역의 히스토그램 특성은 다른 영역과의 히스토그램 유사도를 계산하는 데 사용된다. 첫 번째 실험은, 기존에 제안된 몇 가지 이미지 이진화 기법 중에서 둘째 단계를 위해 적절한 한 가지 기법을 선택하기 위한 것이다. 와이어 영역 판별 방법에 대한 둘째 실험은, 실험적으로 비교 가능한 기존 방법이 없는 관계로, 본 논문에서 제안하는 그레이 스케일 또는 HSV 컬러를 이용하는 히스토그램 유사도 비교 방법 세 가지에 대한 비교 실험 결과를 제시한다. 제일 성능이 좋은 방법은, 와이어 영역으로 판단한 영역이 진짜 와이어 영역인 비율이 98% 이상임을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용한 디지털 워터마킹 방법을 개선하여 비가시성을 향상시키는 DCT 기반의 디지털 워터마킹 방법을 제안하고자 한다. 이에 원 영상을 DCT 변환한 영역에 워터마크로 사용할 이미지를 이진화하여 얻은 픽셀 값을 기준으로 워터마크를 삽입하고자 한다. 삽입 할 워터마크는 식별하기 어려운 의사난수를 사용하지 않고 가시적으로 인지할 수 있는 문자(서명) 혹은 도장으로 구성된 이진 영상을 사용한다. 이 방법의 강인성 평가를 위해 워터마크가 삽입된 영상을 대상으로 영상처리를 수행하지 않은 경우, JPEG 영상압축, cropping, 필터링, 밝기 조절 및 대비 확장 등 기본적인 영상처리 알고리즘을 적용한 후 워터마크를 검출하였다. 실험 결과 제안된 방법의 워터마킹 영상은 기존 방법에 비하여 워터마크가 삽입된 영상의 화질이 비교적 우수하였으며 검출된 워터마크의 시각적인 인지도가 높아 가시적 효율성이 뛰어남을 검증하였다. 최종적으로, 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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