간접 조명은 사실적인 이미지 생성에서 매우 중요한 역할을 한다. 우리는 광원에 대한 사진트리(quadtree)를 사용한 확산 간접 조명의 실시간 렌더링 기법을 제안한다. 먼저, 수십만 개의 간접 광원 정보를 이미지의 각 픽셀에 저장하며, 이를 시점에 독립적인, 사진트리 형태의 이미지 피라미드로 만든다. 이 광원 트리를 하향식의 너비우선으로 탐색하며, 좋은 화질을 제공하는 적합한 광원 집합을 찾아 조명을 근사한다. 우리는 트리의 생성과 탐색 등의 모든 과정을 그래픽스 하드웨어 상에서 실시간에 처리한다. 결과 이미지들은 제안된 기법이 컬러 블리딩(color bleeding) 등의 확산 간접 조명 효과를 잘 연출하는 것을 보여준다. 우리의 기법은 복잡한 장면에서도 별도의 전처리과정없이 초당 수십${\sim}$수백 프레임으로 렌더링할 수 있었다. 샘플링을 사용한 기존의 기법에 비하여 동급 화질에서 7배 가량 더 빠른 성능을 보였으며, 샘플링 노이즈를 피할 수 있었다.
멀티미디어 신호의 대부분은 이미지 데이터가 차지하고 있어 이미지 데이터를 효율적으로 처리하고 전송하는 문제가 정보화 사회의 중요 과제라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지 데이터를 압축하는 여러 방식 중에 YUV색 공간을 이용하여 중요도에 따라 색상 비트를 줄이는 압축 알고리즘을 제안한다. 4:2:2 서브샘플링은 영상 분야에서 표준으로 사용되고 있다. 색 정보와 사람의 망막이 가지는 특성을 이용하여 4:2:2 서브 샘플링으로 YUV의 색상 데이터를 줄였다. YUV 이미지와 RGB 이미지는 변환 행렬을 통해 서로의 색 영역으로 변환하여 사용할 수 있다. 이미지 데이터를 YUV로 색 공간으로 변환하여 상대적으로 낮은 U, V 비트를 다운 스케일작업을 수행 한 후 4:2:2 서브 샘플링을 통하여 데이터를 압축한다. 기존의 방식들과의 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 비교하고 분석하였다. 분석한 결과 중요도가 낮은 색상 요소의 정보를 줄인 제안된 방식의 결과와 원본과 비교했을 때 품질의 큰 저하 없이 이미지를 압축 할 수 있었다.
본 논문에서는 구조-텍스처 분할 기법을 기반으로 위성영상을 분할 융합하여 공간 해상도를 개선시키는 프레임워크를 제시한다. 위성영상은 센서가 감지하는 파장에 따라 다양한 공간해상도를 가진다. 전정 영상 (panchromatic image)은 일반적으로 높은 공간해상도를 가지지만 단일 흑백컬러를 가지고 있는 반면, 다중분광 영상 (multi-spectral image)나 적외선 영상은 전정 영상에 비해 낮은 공간해상도를 가지지만 다양한 분광 밴드정보와 열 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 다중분광 영상이나 적외선 영상의 공간 해상도를 향상시키기 위해 영상의 디테일이 텍스처 영상에만 존재한다는 것에 착안하여 본 프레임워크를 고안하였다. 고안된 프레임워크에서는 저해상도 영상과 고해상도 영상이 구조 영상과 텍스처 영상으로 분할된 뒤, 저해상도 구조영상은 고해상도 구조 영상을 참조하여 가이디드 필터링 된다. 구조-텍스처 영상 모델에 따라 필터링된 저해상도 영상의 구조 영역과 고해상도 영상의 텍스처 영역을 픽셀 단위로 더해져서 최종 영상이 생성된다. 생성된 영상은 저해상도 영상의 밴드와 고해상도 영상의 디테일을 포함한다. 제시하는 방법은 분광해상도와 공간해상도를 모두 보존할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어, 필요한 곳에서 활용할 수 있는 유비쿼터스 환경에서는 홈 네트워크를 통해 이 기종 기기간 다양한 데이터 교환을 요구한다. 더욱이 원활한 영상 데이터의 처리, 전송, 모니터링 기술은 핵심적 요소가 아닐 수 없다. 공간 및 시간적인 해상도, 컬러의 표현 그리고 화질의 측정방법 등 고전적 영상 처리 연구 분야뿐만 아니라 국한된 대역폭을 갖는 홈네트워크의 전송체계에서 전송률 문제에 대한 심도 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 홈네트워크 상황에서 콘텐츠의 중심이 되는 영상 데이터의 전송과 처리 그리고 제어를 위하여 새로운 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 각도, 거리등 다양한 환경에서 전송되어지는 스테레오 카메라의 영상데이터들은 축소, 확대, 이동, 보정 등 전처리 후 제안된 변형계층 모션벡터 추정 알고리즘을 이용하여 압축 처리, 전송된다. 기존 모션벡터 추정 알고리즘의 장점을 계승하고 단점을 보완한 변형계층 알고리즘은 비정형, 소형 매크로 블록을 이용하여 휘도의 편차가 큰 영상의 효율적 움직임 추정에 이용된다. 본 논문에서 제안한 변형계층 알고리즘과 이를 이용해 구현된 영상시스템은 유비쿼터스 환경에서 다양하게 활용될 수 있다.
본 논문에서는 사용자 프로파일을 기반으로 한 정보 필터링을 사용하여 개개인의 학생들에게 맞는 효율적인 웹 기반 비디오 학습 평가 시스템을 제시한다. 비디오 기반 문제들이 주어지면, 키 프레임들은 위치, 크기, 그리고 컬러 정보를 기반으로 추출되고, 문제 출제 구간은 시간 윈도우와 그레이-레벨 히스토그램의 차이에 의해 추출된다 게다가, 카테고리-기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성하여 문제 출제가 효율적인 평가를 확실해 하도록 주어진다. 따라서 학생들은 관심 영역을 유지하면서 부족한 영역을 보충함으로서 학업 성취도를 향상시킬 수 있다.
Advancements in digital image have put high quality digital camera into the hands of many image professionals and consumers alike. High quality digital camera images consist originally of raw which have a set of color rendering operation applied to them to produce good images. With color rendering, the raw file was converted to Adobe RGB and sRGB color space. Also color rendering can incorporate factor such as white balance, contrast, saturation. Therefore, in this paper we conduct a study on production of optimum profile considered color rendering in digital camera. To do the experiment, the images were Digital ColorChecker SG target and ColorChecker DC target. A profiling tool was ProfileMaker 5.03. The results were analyzed by comparing in color gamut of $CIEL^*a^*b^*$ color space and calculating ${\Delta}E^*_{ab}$. Also results were analyzed in terms of different $CIEL^*a^*b^*$ color space quadrants based on lightness, chroma.
본 논문은 논리연산을 이용한 주행차량들의 영상분할 알고리즘을 제안하였다. 연속된 프레임 간에 XOR(Exclusive OR)연산을 행함으로써 차영상을 구하였고, Laplacian 필터링, AND 연산, 팽창(dilation)연산 등을 이용하여 주행차량들에 대해서만 에지들을 추출하고 이들을 영상분할 함으로써 기존방법에 비해 평활화 단계에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하였고, 전처리 단계를 줄였으며, 알고리즘을 단순화 하였다 또한 분할된 영상으로부터 컬러 등 주행차량의 특징을 직접 추출 가능토록 하였다. 30fps로 90,000프레임 이상 촬영 된 주행차량들을 대상으로 제안된 알고리즘의 우수성을 보였다
This paper proposes a beacon color code scheduling algorithm for the localization of multiple robots in a multi-block workspace. With the developments of intelligent robotics and ubiquitous technology, service robots are applicable for the wide area such as airports and train stations where multiple indoor GPS systems are required for the localization of the mobile robots. Indoor localization schemes using ultrasonic sensors have been widely studied due to its cheap price and high accuracy. However, ultrasonic sensors have some shortages of short transmission range and interferences with other ultrasonic signals. In order to use multiple robots in wide workspace concurrently, it is necessary to resolve the interference problem among the multiple robots in the localization process. This paper proposes an indoor localization system for concurrent multiple robots localization in a wide service area which is divided into multi-block for the reliable sensor operation. The beacon color code scheduling algorithm is developed to avoid the signal interferences and to achieve efficient localization with high accuracy and short sampling time. The performance of the proposed localization system is verified through the simulations and the real experiments.
본 논문은 가시성 테스트를 고려한 실시간 원 바운스(One-bounce) 간접 조명 알고리즘을 소개한다. 먼저, 소수의 레이를 현재 픽셀의 반구 위로 방출시켜 씬 오브젝트들과의 첫 교차점을 계산한다. 만약 해당 교차점이 광원으로부터 직접적으로 조명을 받고 있다면, 해당 지점의 조명 컬러를 수집 한다. 그 다음, 간접 가시성을 얻기 위해 레이와 복셀의 교차점 테스트를 가속화하는 3D 밉맵 레이 마칭 알고리즘(MRM)을 사용한다. 이후 로컬 평균 교체(LMR) 방법을 이용한 에지 보존 필터링 기법을 반복하여 간접조명 이미지의 노이즈를 제거 한다. 본 연구의 방법은 고품질 전역 조명 이미지를 효율적으로 생성할 수 있다.
잘못된 메모리 접근으로부터 발생되는 오류는 C언어로 작성된 프로그램에서 가장 빈번하게 발생하는 오류이다. 이러한 오류를 자동으로 검출하기 위한 기존의 상용화 도구 및 연구결과는 수행시간에 테스트 대상 프로그램에 가해지는 부가적인 오버헤드가 매우 크거나 검출할 수 있는 메모리 접근오류의 종류가 제한적이다. 본 논문에서는 기존연구의 한계점을 개선한 새로운 메모리 접근오류 검출기법을 제안하고 실험을 통해 기존연구와의 비교분석을 수행하였다. 본 논문은 C언어 기반 프로그램의 소스코드 분석기법에 기반하고 있으며, 테스트 대상 프로그램에 할당된 동적 메모리 블록의 주소 범위에 대해 컬러링 기법을 적용한다. 본 논문에서 제안하는 오류검출기법은 기존의 바이너리 코드 분석기법에 비해 다양한 형태의 메모리 접근오류를 검출할 수 있으며, 테스트 대상 프로그램의 수행시간에 요구되는 메타데이터의 유지 및 갱신연산에 따른 공간 및 성능오버헤드가 기존의 소스코드 분석기법에 비해 개선되었다. 또한 본 논문에서 제안하는 기법은 테스트 대상 프로그램과 공유 라이브러리간의 호환성 문제를 일으키지 않으며, 메모리 할당함수의 내부 메커니즘을 변경하지 않는 특징을 갖고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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