얼굴영역을 추출하기 위한 방법은 크게 얼굴의 지형적 특징추출에 기반한 방법과 얼굴형판 정합에 기반한 방법으로 분류할 수 있다. 일반적으로 복잡한 배경의 영상에서는 형판정합 방법이 우수하나, 형판의 대표성을 부여하기가 어렵다는 점이 문제시되어 왔다. 본 논문에서는 얼굴영역을 추출하기 위하여 복잡한 얼굴패턴을 몇 개의 주성분 값으로 표현할 수 있는 Hotelling변환 과정을 이용하여 얼굴형판을 생성하고 이를 적용하여 얼굴의 크기, 영상의 명암, 얼굴의 위치에 무관하게 얼굴영역을 추출한다. 또한 휴리스틱한 임계치를 이용하여 두 사람 이상의 얼굴영역을 추출하고 기울어진 얼굴영역을 추출하기 위한 방법도 제시한다. 실험을 통하여 다양한 입력영상에 대한 추출 결과와 고유얼굴에 기반한 방법의 특징을 살펴 보았다.
본 논문에서는 공간적 일관성과 시간적 일관성을 모두 고려하는 그래프 컷(graph cuts, GC) 알고리즘을 적용한 새로운 비디오 정합(video stitching) 방법을 제안한다. 먼저 입력 비디오로부터 취득한 전체 프레임에 대해서 정렬(frame alignment) 작업이 완료된 후, 프레임 합성(frame composition)을 위한 정합선 찾기(seam finding) 과정을 진행한다. 정합선을 찾는 과정에서 개선된 그래프 컷 알고리즘을 이용해 정렬된 프레임들을 자연스럽게 합성할 수 있는 최적의 정합선을 찾는다. 우선, 첫번째 입력 프레임에서 찾은 최적 정합선을 참조 정합선으로 설정한다. 그 다음, 연속된 프레임들의 정합선 찾기 과정을 수행할 때, 참조 정합선과의 거리 값을 가중치로 이용하는 새로운 비용 함수를 적용한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘으로 찾은 최적 정합선은 입력 프레임의 중첩 영역에 움직이는 물체가 존재할 때, 물체의 모양을 손상시키지 않으면서 동시에 연속된 프레임의 정합선을 유사한 형태로 유지시킨다. 결과적으로 공간적, 시간적 자연스러움이 보장되는 고품질의 비디오 정합 결과를 얻을 수 있다.
수 마이크로 단위로 계측되는 반도체 COG의 정밀도를 높이기 위해서 라인스캔 카메라로 영상을 획득한다. 하지만 불량 검출은 스캔속도와 조명조건에 매우 민감하다. 본 논문에서는 불량이 없는 COG 영상과 입력영상을 정합하여 불량 검출의 정확성을 높이기 위한 방법에 대하여 제안하였다. 두 이미지를 정합시키는 방법으로 영역분할 템플릿 매칭 방법을 사용하였으며 그라디언트 마스크와 AND 연산하여 최종 결과 영상을 획득하였다. 제안된 방법은 다른 이미지 정합 법에 대하여 커다란 성능향상을 보임을 일련의 실험들을 통하여 보여준다.
본 논문에서는 기하 위상 정보를 이용한 영상 정합 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징 점 기반 대응점 검색 기법들이 주로 평행 이동 형 형태나 약간의 회전 및 상하 이동요소가 포함된 영상만을 처리하는 것과 달리 큰 회전이나 상하이동요소가 포함된 입력영상들의 정화한 중첩영역을 자동으로 빠르게 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상내의 특징 점들의 기하 위상 정보와 특징점 사이의 거리 정보를 가지는 DT(Distance Transform) map을 이용하여 정합 위치를 찾기 위한 계산 량을 크게 감축시키고 특히 회전이나 상하 이동요소가 포함된 영상들 간의 정합영역을 검색하는데 있어서 좋은 성능을 나타낸다.
일차원 매질에 대한 역산란법을 이용하여 테이퍼형 임피던스 정합선로를 설계한다. 역산란법으로 유전율 분포를 추정하는 과정에서 오타를 줄이기 위하여 위상 보정인자(PCF: Phase Compensation Factor)를 도입한다. 설계하고자 하는 정합선로와 동일한 반사특성을 갖는 가상(virtual) 일차원 유전체의 유전율 분포를 추정하여 정합선로를 합성한다. 이 설계법은 등가회로에 대한 회로망 이론을 적용하지 않고 임의의 대역 특성을 갖는 정합선로를 설계할 수 있다. 주파수 영역의 반사계수를 사용함으로써 시간 영역의 반사계수를 사용하는 설계법에서 필연적으로 나타나는 오차를 피할 수 있다.
블록정합에서 방대한 계산을 줄이기 위해, 본 논문은 탐색영역에서 탐색점을 제한하는 고속 블록정합 알고리즘을 제안한다. 대부분의 움직임 벡터가 탐색영역 중심부에 위치하고, 정합오차가 최적의 유사블록을 향해 단조감소한다는 사실에 근거하여 제안된 알고리즘은 단계 사이에 정합패턴을 1 화소 단위로 이동하고, 이전 단계들에서 결정된 유사블록들로부터 최적의 유사블록을 향한 움직임을 예측하고, 탐색점들의 움직임을 움직임 방향에 대해 ${\pm}45^{\circ}C$로 제한한다. 그 결과 불필요한 탐색점을 제거할 수 있었고 블록정합 계산을 줄일 수 있었다. 기존 유사 고속 알고리즘과 비교하여 제안된 알고리즘은 큰 움직임을 갖는 영상에서 미미한 화질 저하를 발생시키지만 보통 움직임을 갖는 영상에서 동등한 화질을 유지하고, 반면에 그들의 블록정합 계산을 적게는 20% 많게는 67%를 줄여 주었다.
본 논문에서는 스테레오 정합 과정에서 좌우영상의 대응점(correspondence)를 구할 때 주변에 있는 화소의 변이(disparity)분포와의 경쟁을 통해 잡음에 강인한 변이 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 경쟁적 변이 검출 알고리즘은 스테레오 영상의 정합의 신뢰성을 높이기 위해 초기단계에서 확산과정을 통하여 정합척도(matching measure)를 집속토록 한다. 이는 정합시킬 영상 영역의 크기가 너무 작으면 잡음에 민감해지고 너무 크면 영상이 무디어 지는 단점을 보완하여 영상 영역의 크기가 확산 과정을 통해 해결되도록 한다. 두 번째 단계는 확산을 통하여 집속된 정합척도로부터 최소/최대값을 검출하는 것으로 정합척도 분포를 경쟁적으로 조절함으로써 잡음에 강인한 변이를 검출하도록 한다. 본 논문에서 제시한 방법에 의한 실험결과로부터 자연영상의 경우 정합율이 약 6.96%향상되었다. 이러한 실험결과로부터 제안한 경쟁적 변이검출 알고리즘은 기존의 변이검출 알고리즘보다 더 신뢰성있는 변이검출 방법임을 확인한다.
영상 정합은 물리적으로 유사한 영상 내의 영역들을 기하학적으로 일치시키는 처리이며 지형 정보, 영상검색, 원격탐사, 의료영상 등의 많은 영상처리 응용에서 사용된다. 영상 정합에 관한 연구는 주로 회전, 크기, 위치 등의 인자 추출에 소요되는 시간과 정확성에 중점을 두어 왔다. 본 연구에서는 영상의 특징 점들에 대한 일차 고유벡터의 방향 분포를 히스토그램으로 표현하고 이를 비교 분석함으로써 정합하는 방법을 제안한다. 일차 고유벡터를 이용함으로써 특징 묘사의 단순성을 제공하고. 히스토그램을 이용하여 정합 인자를 미리 추정함으로써 정합 인자 추출 시 목적함수의 연산에 소요되는 비용을 현저하게 줄였다. 본 연구의 결과를 평가하기 위해 제안한 방식을 일반 영상과 ICG(IndoCyanine Green)망막 영상에 적용한 결과를 보여주고 목적함수의 연산횟수와 시간 복잡도를 기존의 방법들과 비교하였다.
본 논문은 광류와 템플릿 정합을 이용한 장기 객체 추적 기법을 제안한다. 템플릿 정합은 객체의 형태, 크기, 회전 등 변화에 취약하지만, 객체의 변화량이 적은 경우 검출 성능은 우수한 편이다. 동영상의 인접한 프레임들은 객체의 변화량이 크지 않아 템플릿 정합만으로도 검출이 가능하지만, 누적되는 오차로 인해 템플릿의 갱신이 필요하다. 하지만 템플릿 정합만으로는 갱신에 필요한 객체 영역을 특정할 수 없기 때문에, 광류를 이용하여 효과적으로 템플릿을 갱신할 수 있다. 이와 같은 구조의 적응형 템플릿 정합을 적용한 장기 객체 추적 기법을 제안하며, 모의 실험을 통해 장기 객체 추적이 가능함을 증명한다.
이종 매질에서 초음파전달은 각 매질의 음향임피던스에 영향을 받는다. 초음파진동자로 사용되는 압전소자와 매질로 가장 많이 사용되는 물은 음향임피던스 차이가 크므로 경계면에서 투과율이 감소한다. 이를 개선하기 위해 압전소자와 물 사이에 음향정합층을 삽입하여 사용한다. 정합층은 1 layer로 사용되는 경우도 있지만, 넓은 대역폭을 요구하는 분야에서는 2 layer가 사용된다. 본 논문에서는 1 layer 정합층를 갖는 초음파 트랜스듀서에 대해 시간영역에서 해석하는 기법을 분석하였으며, 이를 근거로 매질 사이의 물리적 특성을 고려하여 2 layer 정합층을 갖는 초음파트랜스듀서를 해석하였다. 해석결과 2 layer 정합층일 경우 1 layer에 비해 공진주파수에서의 이득은 감소하였으나 대역폭이 증가됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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