원격탐사 분야에서 고해상도의 멀티스펙트럴 영상은 위성센서의 기술적인 제약 때문에 직접적으로 취득하기 어렵다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 다양한 위성영상 융합 기법이 제안되어졌다. 그러나, 대부분의 영상융합기법들은 원 멀티스펙트럴 영상의 분광정보를 왜곡시키거나 고해상도 흑백영상의 공간해상도에 비하여 융합영상의 공간해상도가 저하되는 문제점을 지닌다. 최근 들어 융합영상의 분광왜곡을 최소화시키면 서 공간해상도를 효율적으로 증가시킬 수 있는 공간상관도 기반의 하이브리드 융합 기법이 제안되었다. 본 연구에서는 하이브리드 융합기법에 다양한 공간상관도 추출 식을 적용하여 보고 이에 따른 분광/공간정보 왜곡의 양을 비교 평가하였다. 실험 결과 라플라시안 필터를 이용한 하이브리드 융합 기법이 다른 고주파 정보 추출 기법에 비하여 하이브리드 융합 기법에 효과적으로 적용할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 입력 영상을 카메라의 자세 정보에 따라 적절히 와핑한 후 이들을 심(Seam)을 따라 이어붙인 360VR 에서 갑작스런 객체 출현에 의해 중첩 영역에서 발생하는 왜곡 문제를 해결할 방법을 제안한다. 임의의 객체가 나타났을 때, 객체의 윤곽선을 반영하여 심(Seam)을 재설정함으로써 객체가 우그러지거나, 잘려나가는 등의 왜곡 문제를 해결한다. 이를 위해 본 논문에서는 가우시안(Gaussian) 혼합 모델 기반 전경/배경분리에 의한 움직이는 객체 추출, 객체 윤곽선 검출, 윤곽선에 기반한 심(Seam) 조정, 새로운 심(Seam) 기반 스티칭으로 왜곡을 없애는 방법을 제안하였다. 그리고 이를 실제 촬영 영상에 적용하여 왜곡 개선 효과를 보였다.
본 논문에서는 광 상관기 (optical correlator) 에 의한 한글문자 분리 인식의 한 방법을 제안하였다. 효율적인 분리 인식을 위해서 병렬 나무 (tree) 구조로부터 입력 신호를 두 방향으로 병렬 처리하여 각 방향으로 자음과 모음을 따로 분리시켜 2단계 만에 인식한 뒤 이들을 위치에 따라 조합하여 문자 분리 인식하도록 하며, 아울러 이러한 병렬 나무구조의 각 단계에서 필터 합성시 MACE (minimum average correlation energy) 개념을 이용하여 광 상 관평면상에서 부엽의 문제를 줄이고, 실제 광 시스템에서 생길 수 있는 왜곡을 학습표본에 포함하여 광 상관기 시스템에 의한 실질적인 한글 문자의 왜곡에 무관한 분리인식을 하도록 하였다.
본 논문은 깊이영상의 화면 내 예측 부호화 과정에서 속도를 개선하는 기법을 제안한다. 부호화 과정 중 최적 모드 결정에 중요한 역할을 하는 율-왜곡 비용은 부호화 모드와 밀접한 관련이 있다. 영상을 분석한 결과, 컬러 영상의 최적 모드의 블록 크기에 따라 울-왜곡 비용이 차이나는 특징이 있다. 따라서 깊이 영상의 화면 내 예측 시 먼저 부호화 된 컬러 영상의 율-왜곡 비용에 따라 $16{\times}16$ 블록 크기를 결정한다. 제안한 기법을 참조 소프트웨어에 적용하여 실험한 결과 PSNR 차이는 거의 없었고, 부호화 시간은 평균 60% 이상의 속도를 개선하였다.
인지통신(cognitive radio)과 같이 가변 스펙트럼 할당이 필요한 시스템을 위한 새로운 전치왜곡기를 제안한다. 본 논문에서 고려하는 시스템 모델에서 신호는 한 순간에는 작은 대역폭을 차지하지만 그 중심 주파수가 시간에 따라 변화할 수 있는 상황을 가정한다. 이러한 시나리오에서는 전력 증폭기 출력 단에 위치하는 종단 필터로는 전력증폭기에 의한 하모닉을 제거하지 못하는 상황이 발생할 수 있다. 제안된 전치왜곡기는 기본 주파수 (${\omega}_0$) 신호의 비선형 왜곡을 선형화할 뿐만 아니라, $2{\omega}_0$, $3{\omega}_0$, ...에서 발생하는 하모닉도 동시에 제거한다. 제안된 전치왜곡기는 ${\omega}_0$ 주파수의 정수배에 대응하는 여러 개의 전치왜곡기가 결합된 구조를 가지고 있다. 기본 주파수 ${\omega}_0$에 해당하는 전치왜곡기는 기본 주파수 신호의 선형화를 담당하며, 나머지 주파수에 대응하는 전치왜곡기는 하모닉을 제거하는 역할을 담당한다. 제안된 전치왜곡기에서 필요한 변수는 최소 평균 자승 에러 알고리즘에 의해 동시에 계산되며, 모의실험 결과에 따르면 제안된 방법을 이용하면 기본 주파수의 스펙트럼에 발생하는 스펙트럼 왜곡이 20dB 감소하며, 2차 및 3차 하모닉도 기본 신호의 전력대비 약 -70dB로 작아지는 것을 확인할 수 있다.
공간 도메인에서 많은 DE 기반의 가역정보은닉 기법과 히스토그램 쉬프팅 기반의 가역정보은닉 기법들이 제안되어 왔다. 히스토그램 쉬프팅 기반의 가역정보은닉 기법은 스테고 이미지의 왜곡이 적다는 장점을 갖는다. 하지만 비밀 데이터의 삽입용량이 적고, 추가 데이터가 많다는 단점이 있다. 이에 반해, DE 기반의 가역정보은닉 기법은 높은 삽입 용량을 갖는다는 장점이 있지만 스테고 이미지의 왜곡이 많다는 단점이 있다. 본 논문에서는 삽입 용량을 유지하지만 스테고 이미지의 왜곡을 줄이는 DE 기반의 가역정보은닉 기법을 제안한다. 본 논문에서는 비밀 데이터를 삽입하기 전에 예측 오차들을 블록으로 나눈 후, 각 블록에 비밀 데이터를 삽입할 수 있는지 확인한다. 만약 블록에한 비트의 비밀 데이터만이라도 삽입하면 블록의 픽셀들은 변화한다. 제안하는 기법은 PSNR이 50dB 이상으로 다른 DE 기반의 가역정보은닉 기법보다 스테고 이미지의 왜곡을 줄인다.
최근 고해상도의 영상의 출현과 더불어 도심지역의 지물ㆍ지모에 대한 상세한 묘사가 가능해지고 있다. 하지만 도심지역의 지물ㆍ지모의 복잡성으로 인하여 그 추출이 쉽지 않다, 특히, 건물에 의한 가림, 그림자에 의한 정보 왜곡 등의 발생으로 추출의 어려움을 겪고 있다. 건물에 의한 폐색은 다른 위치에서 촬영을 하므로서 보정을 할 수 있지만 그림자에 의한 영향은 촬영위치에 상관없이 항상 발생한다. 본 연구에서는 도심지역에서 촬영한 컬러항공사진에서 그림자에 의한 정보 왜곡을 보정하여 그 판독력을 증대하고자 한다.
일반적으로 디지털 영상에 대한 기존 워터마킹 기법은 기하학적인 왜곡에 허약하다. 본 논문에서는 기하학적인 왜곡에 강건한 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마킹 기법은 워터마크의 생성단계 워터마크 삽입단계, 워터마크 추출 단계로 구성된다. 워터마크 생성단계에서는 시각적으로 구별이 가능한 그레이 영상을 워터마크로 사용하며, 워터마크 삽입 단계에서는 원 영상을 콤플렉스 웨이블릿 변환하여 위상 정보에 워터마크를 삽입한다. 그리고 워터마크 추출 단계에서는 워터마크된 영상으로부터 계층적으로 워터마크를 추출하여 자기 상관관계 비교에 의해 워터마크를 추출한다. 실험 결과를 통하여 이동, 크기 변환, 회전과 같은 기하학적인 변형에도 워터마크가 추출되는 것을 볼 수 있다.
최근 위치 기반 서비스는 실외에서 GPS와 같이 실외 위치 정보를 이용할 수 없는 실내의 서비스로 확대되고 있다. 이와 같이 BLE(Bluetooth Low Energy) iBeacon 기술의 발전과 더불어 실내 측위 시스템의 연구가 확대되고 있다. 그러나 측위를 위해 iBeacon과 단말의 거리정보로 사용되는 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 신호는 무선 전파의 특성으로 인해 신호 감쇄 및 지연과 같은 왜곡된 정보의 발생이라는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 실내 위치 측위 시스템을 위한 왜곡된 iBeacon 신호의 신뢰성을 검증하기 위한 거리의 정보 검증 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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