반사경의 광학면이 넓어질수록 높은 공간 주파수 형상이 광학계의 성능에 큰 영향을 주므로, 대형 반사경 성능 평가에서 이를 측정할 수 있어야 한다. 따라서 높은 주파수의 형상을 샘플링할 수 있는 고해상도 형상 측정 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 반사경의 고해상도 형상 측정을 위한 회전 프리즘 정합 간섭계(rotational prism stitching interferometer, RPSI)라는 새로운 방법을 제안한다. RPSI는 기존에 사용되고 있는 상용 간섭계에 빔 확장 렌즈, 이송 거울, 회전 프리즘 등을 추가하여 구성되었으며, 간섭계를 움직이지 않고 원통 좌표계를 기준으로 전체 구경을 아우르는 부분 구경 형상들을 측정한다. 측정된 부분 구경들은 최소자승법을 이용한 부분 구경 정합법을 이용하여 정합되며, 빔확장 렌즈 배율의 제곱만큼 높은 샘플링 밀도로 전체 구경 형상 정보를 복원 가능하다. 3배율을 가지는 RPSI를 이용하여 직경 40 mm의 구면 반사경 형상을 측정하였고, 간섭계 단독으로 측정한 전체 구경 형상과 비교 검증하였다. 약 1 nm RMS의 근소한 차이로 유사한 형상을 잘 복원할 수 있었으며, 간섭계 단독으로 사용한 형상 측정 결과보다 렌즈의 배율의 제곱배만큼 향상된 샘플링 밀도로 형상 측정이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 비접촉식 미세 측정 광학기에 의해 측정된 이미지를 Stitching 기술과 B-Spline 보간법에 의해 보다 빠르고, 정밀한 복원 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 각각의 이미지로부터 매칭, 피매칭 템플릿(Template)을 검출한다. 그런 다음 두 이미지의 오버랩(Overlap)되는 부분을 기준하여 기준면으로부터 roll, pitch, yaw 오차를 계산하여 매칭시킨다. 마지막으로, B-Spline 보간법에 의해 매칭된 부분을 연속화한다. 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
적응적 가중치 윈도우 알고리즘은 기존의 지역적 정합방법의 단점인 낮은 정합률을 보완하면서 전역적 방법에 비하여 실시간 하드웨어 설계가 용이하다는 장점을 갖고 있다. 본 논문에서는 객체를 분리하는데 더 유리한 지오데식 가중치 윈도우 알고리즘을 사용하여 실시간 처리가 가능한 시스템을 설계하였다. 효율적인 하드웨어 설계와 처리 효율을 높이기 위해 데이터 의존성에 따른 스케줄링을 분석하였고 계산시간이 가장 긴 가중치 계산을 기준으로 계산 단계를 최소화하여 병렬 처리를 적용하였다. 지수함수 연산은 에러분석을 기반으로 계단(step) 함수로 구현하여 하드웨어 자원을 줄이고 설계 효율을 높였다. 설계한 시스템은 verilogHDL로 설계되었으며 동부하이텍 0.18um 라이브러리를 사용하여 Synopsis를 통해 합성하였고 츠쿠바 영상을 기준으로 2.22%의 에러율과 260MHz(25fps)의 최대 동작주파수, 182K 게이트의 하드웨어 자원을 사용한다.
본 논문에서는 특징점 기반 영상 모자익을 위해 보로노이거리를 이용하여 두 영상의 대응점을 신속히 검색하는 영상정합 방법을 제안한다. 먼저 SUSAN 코너 검출기에 의해 정차하고자 하는 영상의 특징점을 추출한 후, 기준 영상의 특징점을 기반으로 우선 순위 기반 보로노이 거리 알고리즘을 이용하여 특징점 사이의 거리 정보를 가지는 보로노이 평면을 생성한다. 모델 영상에서 특징점 위치의 분산값이 가장 큰 곳을 모델 영역으로 선택하여, 모델 영역이 포개지는 기준 영상의 보로노이 평면에서 보로노이 거리의 합이 최소화되는 대응 영역을 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘에 의해 찾아낸다. 이 방법의 장점은 새로운 보로노이 거리 계산 알고리즘과 보로노이 평면의 검색범위를 매번 최대 1/4씩 줄여 주는 큐를 이용한 분할 검색 알고리즘을 이용함으로써 보다 신속히 대응점을 찾을 수 있다는 것이다.
동영상을 고효율로 압축할 수 있는 중요한 기술 중의 하나가 움직임 추정 기술이다. 움직임 추정 기술에서 가장 널리 사용되는 탐색 방식과 정합오차를 판단하는 기준은 각각 전역 탐색(FS: Full Search)알고리듬과 Sum of Absolute Differences(SAD)이다. 하지만, FS와 SAD를 사용한 움직임 추정기술은 인코더 전체 계산량의 50%이상을 차지하게 된다. 무선 통신 및 인터넷 환경에서 사용되는 응용프로그램에 대해서는 많은 계산량이 실시간 전송을 어렵게 만든다. 이러한 이유로, 동영상 압축 기술에서 계산량을 줄이는 방법이 중요하게 되었다. 그 결과로, SAD대신 다른 정합 오차 기준을 사용하여 움직임 추정기술의 계산량을 줄이는 알고리듬들이 제안되었다. 본 논문에서는 계산량을 줄이면서 하드웨어 구현 시 많은 이점을 가진 1비트 변환 (One-bit Transform, 1BT)알고리듬과 1비트 변환의 성능을 향상시킨 제한된 1비트 변환(Constrained one-bit transform, C-1BT)을 소개하고 C-1BT방법에 있어서 기존 방식의 빠른 인코딩속도를 유지하면서 PSNR을 증가시키는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬에서는 기존 C-1BT에서 고정해서 사용한 파라미터 D값을 대신에 현재블록과 동일한 위치에 있는 참조영역의 블록과 그 주변블록의 움직임벡터 정보를 이용해서 블록의 움직임 정도를 판단하고, 블록단위로 D값을 적응적으로 결정한다. 실험결과는 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬과 비교하여 평균 0.11dB PSNR 증가를 보여 준다.
본 논문에서는 적외선과 가시광선 레이저를 이용하여 터널, 공항 등의 넓은 공간에서의 화재를 감지하기 위하여 연기검출 시스템을 제안한다. 제안하는 연기검출 시스템은 적외선 레이저 송수신기와 원거리에서 적외선 레이저 송수신 정합을 편리하게 하기 위한 가시광선 레이저 그리고 화재 경보를 전파하기 위한 Zigbee 무선통신 네트워크로 구성된다. 적외선 레이저 송신기와 수신기 사이에 연기가 발생하면 수신 신호의 크기가 기준값보다 작아지기는 것을 확인하고 연기를 검출한다. 적외선 레이저 송신기와 수신기 사이의 거리가 먼 경우에는 송신 측의 작은 변화에도 수신측에서는 상당히 큰 변이가 생겨 신호를 정합하는데 어려움이 있다. 본 논문에서 광역 연기검출을 위하여 적외선 레이저를 이용하고 효율적인 정합을 위하여 가시광선을 이용하는 방법을 제안한다. 그리고 연기가 감지되면 Zigbee 무선네트워크를 통하여 경보를 전달하는 연기검출 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 영상의 에지성분을 이용하여 손실된 프레임에서의 오류를 은닉하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 손실된 블록의 주변에 존재하는 상, 하, 좌, 우의 일정 부분을 에지 추출을 위한 영역으로 정의하고, 정의된 네 부분의 영역은 방향에 따라 선택적인 에지 연산자를 적용시켜 에지 성분을 추출한다. 이 에지정보는 영상이 복잡한 부분과 단순한 부분에 대해 복잡도를 결정하는 판단 기준이 되며 경계정합을 위한 마스크 폭을 조절하게 된다. 즉, 제시된 방법은 경계정합 수행시 정확도를 높이기 위하여 네 부분에서 추출된 에지성분의 양에 비례하여 방향에 따라 경계정합 마스크의 폭을 조절하고, 이에 따라 영상의 윤곽을 나타내는 에지 특성에 가중치를 적용함으로써, 개선된 움직임 벡터를 얻을 수 있도록 하였다. 기존의 방법들과 제안된 방법에 대한 오류은닉 결과를 비교함으로써 제안된 방법의 우수성 검증 및 장단점에 대해 분석한다.
본 논문은 비디오의 효율적인 내용기반 검색을 지원하기 위해 움직임벡터의 특징을 검출하였다. 이를 위해 비디오의 현재 프레임을 일정한 크기의 블록으로 나누고 시간 축상 기준이 되는 프레임에서 각 블록의 움직임을 추정하는 블록정합 알고리즘을 이용하였다. 하지만 블록 정합법의 경우 여러 가지 제약 조건과 함께 블록 정합법에 의해 얻어지는 벡터가 실제 움직임과 상이한 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 전역탐색방식을 응용했으나 이 방법은 계산량이 많다는 단점이 있다. 그 대안으로 본 논문에서는 탐색범위를 $\pm$15로 제안하고 탐색은 정수화소로 제한하였다. 결과 본 논문에서는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용하여 좀 더 정확한 움직임 벡터의 예측을 행할 수 있었다. 하지만 참조되는 블록 벡터가 여러 개가 발생되기 때문에 이러한 부가 정보를 수신단에 전송해야 하는 부담을 안는다. 따라서, 각 블록의 움직임 특징을 예측하고 이에 알맞은 탐색 범위를 설정하는 문제도 고려하였다. 제시된 알고리즘을 바탕으로 움직임 보상을 위한 움직임 추정 기법을 고찰하고 이를 적용한 결과를 제시한다.
본 연구는 IKONOS 위성영상의 메타자료와 지상기준점으로부터 라인변화에 따른 외부표정요소의 최적 다항식 모델을 결정하였다. 외부표정요소의 위치요소는 일차다항식, 회전요소는 상수항을 최적 다항식으로 결정하였다. 그리고 결정된 외부표정요소의 위치결정 정확도는 기존의 검증된 방법 즉, 최소제곱법에 의한 RPC 편의보정 방법과 비교하였다, 그 결과, 두 방법에 의한 정확도는 거의 차이가 없었다. 결정된 외부표정요소로부터 정합선을 수립한 후, 수치표고모델을 작성하여, RPC 편의보정 방법이 적용된 ERDAS IMAGINE에 의한 DEM과 비교 검토하였다. 그 결과로써, 제안방법과 ERDAS IMAGINE으로 작성한 수치표고모델의 높이차이는 허용 표준편차 범위 내에 존재하였다. 따라서 본 연구에서 제작한 수치표고모델은 기존의 검증된 방법과 유사한 결과 정확도를 나타냈다.
본 논문에서는 이웃 블록과 중첩된 움직임 탐색영역에서의 MAD 분포 및 블록내 화소의 부표본화를 이용한 두가지 고속 움직임 추정 방법을 제안하였다. 제안한 두 가지 방법에서는 이웃 블록과 중첩된 영역에서 현재 블록 MAD의 최소 및 최대 범위를 구하여 이용하였으며, 이때 사용되는 MAD의 최소 및 최대 범위는 이웃 블록의 MAD와 현재 블록과 이웃 블록간의 MAD를 이용하여 구하였다. 또한, 블록 정합은 블록내 화소를 부표본화한 뒤 행하였다. 제안한 첫 번째 방법에서는 블록 MAD의 최소 범위를 이용하여 이웃 블록과 움직임이 중첩되지 않는 영역에서 구한 기준 MAD가 블록 MAD의 최소 범위보다 큰 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 또한, 본 논문에서는 계산량을 크게 줄이기 위한 방법으로 현재 블록 MAD의 분포 특성을 이용한 고속 움직임 추정 방법을 제안하였다. 이 방법에서는 이웃 블록과 중첩된 각 탐색점에서의 실제 MAD는 MAD의 최소 및 최대 범위 사이에 존재하게 된다는 것을 이용하여, 실제 MAD 분포의 확률적인 모델을 이용하여 고속으로 움직임을 추정하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 컸뼜\ulcorner모의 실험결과로부터 제안한 방법이 움직임 추정 오차 측면에서 우수한 성능을 유지하면서도 계산량을 현저히 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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