본 논문에서는 이미지 필터 모듈을 CORBA를 사용하여 분산 엔진으로 구현하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 이미지 필터 모듈들은 영상 처리 과정에서 기본적으로 응용되는 전처리 모듈로서 원 영상을 목적에 따라 변형시키는 기능을 수행하며, 다양한 어플리케이션에서 여러 플렛폼으로 빈번하게 구현되곤 한다. 이 연구에서는 각각 독립 적으로 구현된 이미 지 필터 모듈을 CORBA를 사용한 분산 서버로 구축함으로서 , 다양한 종류의 플랫폼에서 구현된 여러 어플리케이션들이 이미지 필터 기본 모듈들을 별도의 구현 없이 쉽게 사용할 수 있도록 하였다.00
본 논문에서는 증폭 후 재전송 프로토콜 기반의 다중 안테나 다중 중계 시스템에서 저 복잡도의 전력 할당 기법을 제안한다. 기존의 다중 안테나 전처리 기법이 복소수로 구성 된 꽉 찬 행렬을 전처리 필터로 사용하였다면, 제안 하는 기법은 각 중계 노드에서 안테나 별 전력으로 구성 된 실수 대각 행렬을 전처리 필터로 사용한다고 볼 수 있다. 추가적으로 복소수 꽉 찬행렬로 유효 채널을 대각화 하지 못함에서 발생하는 오차를 감소시키기 위해 가중치 벡터를 각 스트림에 적용시켜 안테나 수와 상관없이 낮은 복잡도로 최적 성능에 근접한 성능을 얻을 수 있다. 마지막으로 모의실험을 통해 제안하는 기법이 상호정보량 측면에서 기존의 기법들보다 우수함을 보인다.
본 논문에서는 기계 서비스 부품 도면에서 숫자를 인식하기 위하여 입력 영상에 대한 전처리와 딥러닝 모델을 제안한다. 서비스 부품 도면의 숫자를 인식하는데 있는 지시선과 도형에 의한 오검출 또는 오인식을 개선하기 위하여 수학적 형태학 필터링 전처리를 한다. 숫자 인식을 위하여 VGG-16 모델을 축소 변형한 7 개의 계층을 가지는 VGG 모델을 적용함으로써 인식 성능을 개선한다. 서비스 부품 도면의 숫자 인식 실험 결과, 제안하는 방법이 인식률 95.57%, 정확도는 92.82%로 종래의 방법에 현저히 개선된 결과를 얻었다.
얼굴 인식 및 검출에 있어서 어려운 문제가 조명의 변화와 포즈의 변화에 따른 성능 면에서의 신뢰성이다. 이러한 상황(Context)의 변화를 고려하여 영상을 처리하기 위하여 얼굴 영상에 주어진 조명의 상황을 SOM으로 분석하며, 영상에 따라 다른 전처리 기법의 필요성에 대해 제안한다. SOM은 비 지도학습으로써 얼굴 이미지들을 수집하여 그룹화 함으로써 상황분석을 위한 알고리즘으로 활용한다 이는 상황분석 기법을 적용하기 위한 응용에 활용할 수 있으며, 적절한 전처리 기법은 얼굴 인식의 성능을 향상시킴을 알 수 있었다.
본 논문은 MPEG-4 기반의 모바일 비디오 서비스 환경에서 발생하는 화질열화 현상의 하나인 블륵킹 현상을 제거하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 과정과 3가지 모드의 디블록킹 필터 및 후처리 과정으로 구성되어 있으며 각 모드는 블록경계의 특성에 따라 적용된다. 모드 1은 블록경계의 양쪽 모두가 평탄한 경우에 해당하며 가장 강한 필터를 적용한다. 모드 2는 블록경계의 한쪽만 평탄한 경우이고 이때는 비대칭 필터를 적용한다. 모드 3은 블록경계를 중심으로 양쪽 모두 복잡한 경우이고, 이 경우에는 블록경계의 주파수 특성을 고려하여 화소값을 보정한다. 전처리 과정에서는 각 필터의 모드를 올바르게 선택하도록 블록 내부의 불필요한 신호를 제거하고, 후처리 과정에서는 대각선 에지와 블록의 모서리가 만나는 경우 발생하는 corner outlier를 제거하여 주관적 화질을 향상시킨다. 실험결과에서 제안한 방법이 PSNR 관점에서 후처리 과정을 거치지 않는 비디오의 경우와 비교하여 약 0.7dB, MPEG-4 디블록킹 결과와 비교하여 약 0.4dB 향상됨을 보인다.
본 논문은 임펄스성 잡음에 견실한 시간 지연을 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Generalized Cross Correlation - Phase Transform(GCC-PHAT) 방법에 비선형 전처리와 주파수 영역 저역 통과 필터를 사용한다. 본 논문에서는 GCC-PHAT의 연산 과정을 DFT로 다시 해석함으로써 GCC-PHAT에서 시간 지연 추정에 실제 사용되는 유효한 주파수 대역이 있음을 파악하고, 저역 통과 필터 사용하여 유효 대역만을 사용하면 잡음 성분을 줄여서 시간 추정 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다. 제안한 방법을 임펄스성 잡음 환경에서 전통적인 GCC-PHAT와 비교함으로써 추정 견실성이 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 MPEG-2 BC와 AAC의 복호화 과정 중 함성 필터링 과정의 알고리듬을 분석하여 공동된 구조로 연산을 수행한 수 있는 광용 합성 필터 구조에 대하여 논하였다. 제안된 공용 합성 필터 구조는 Regressive 구조를 이용하여 MPEG-2 BC와 AAC의 복호화를 효과적으로 공용 수행하도록 하였다. 제안한 구조는 FFT를 사용할 경우에 필요한 전처리 및 후처리 과정을 고려해주지 않아도 되고 복소수 연산이 아닌 실수연산이 되어 하드웨어 구조가 단순하게 된다. 또한 MPEG-2 AAC의 다양한 윈도우 변환에도 안정적으로 연산되는 구조임을 확인하였다.
문자영상의 인식분야에서는 다양한 잡음으로 인해 손상된 영상을 개선하는 영상의 전처리 과정을 아주 중요시하고 있다. 본 논문에서는 영상의 객체 윤곽을 보호하면서 충격잡음에 효과적인 비선형 중간값(median) 필터를 먼저 적용하고, 영상객체에 대해 선택적으로 축소하고 확대하는 형태학(morphological) 필터를 직렬로 조합함으로서 선명한 문자 영상을 획득하였고, 좀 더 현실적인 문자를 인식하도록 Genesis 영상처리 보드와 이를 제어하는 MIL(Matrox Image Library) 패키지를 사용하여 실시간적으로 구현해 보았다.
립리딩은 잡음 환경 하에서 음성 인식 성능을 향상을 위해 영상정보를 이용한 바이모달(bimodal)음성인식으로 연구되었다[1][2]. 그 일환으로 이미 영상정보를 이용한 립리딩은 구현되었다. 그러나 현재까지의 시스템들은 환경의 변화에 강인하지 못하다. 본 논문에서는 이미지 기반 립리딩 방법을 적용하여 입술 영역을 보다 안정적으로 찾아 성능을 향상 시켰다. 그러나 이 방법은 많은 데이터량을 처리해야 하므로 전처리 과정이 필요하다. 전처리로 입력영상을 그레이 레벨로 변환하는 방법과, 입술을 반으로 접는 방법, 그리고 주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis)을 사용하였다. 또한 인식성능 향상을 위해 음성에서 잡음 제거나 분석$\cdot$합성에 효과적인 성능을 보이는 RASTA(Relative Spectral)필터를 적용하여 시간 영역에서의 변화가 적은 성분이나 급변하는 성분, 그 밖의 잡음 등을 제거하였다. 그 결과 $72.7\%$의 높은 인식 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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