본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색 영역인 도메인블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클래스와 분산에 의한 클래스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클래스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인블럭 탐색시 1 차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 쿼드트리분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환( w i )의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며 이러한 영상 기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 먼저 RGB표색계를 휘도신호와 채도신호를 가지는 YIQ표색계로 변환한 후 영상 정보의 일부분만 차지하고 있는 색의 정보를 나타내는 I,Q신호는 공간평균을 취하여 1/4로 축소하여 부호화하고 복원시에 선형 보간법을 이용하여 다시 원 영상으로 확대하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 서로 독립성이 강한 RGB영상에 같은 부호화 방법을 사용하였을 때 보다 압축률이나 화질면 에서 우수한 성능을 나타내었다.
최근 고성능 모바일기기의 보급과 멀티미디어 콘텐츠의 활용이 커짐에 따라 저해상도 영상을 고해상도로 재구성하는 초해상도(super resolution) 기법이 중요하게 대두되고 있다. 모바일기기에서는 초해상도를 사용하기 위해서는 연산량과 메모리 등의 제한적인 자원의 사용을 고려한 초해상도 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 모바일기기에 적용하기 위해 단일영상을 통한 빠른 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 색채 왜곡을 방지하기 위해 RGB 컬러 도메인에서 HSV 컬러 도메인으로 변경하여 인간의 시각인지 특성이 가장 뚜렷한 밝기정보인 V만 처리한다. 먼저 잡음제거 및 속도향상을 고려하여 개선된 고속 back projection에 의해 영상을 확대 재구성한다. 이와 함께 2차 미분을 사용하는 LoG (laplacian of gaussian) 필터링을 이용하여 신뢰할 수 있는 에지 맵을 추출한다. 최종적으로 에지 정보와 개선된 back projection 결과를 이용하여 고해상도 영상을 재구성한다. 제안한 알고리즘을 사용하여 복원한 영상은 부자연스러운 인공물을 효과적으로 제거하고, blur현상을 최소화하여 에지 정보를 보정하고 강조해준다. 실험결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 보간법이나 전통적인 back projection 결과보다 주관적인 화질이 우수하고, 객관적으로 우수한 성능을 나타냄을 입증한다.
본 논문에서는 실사 3차원 모델 생성용 다시점 카메라 시스템을 통해 획득된 영상에 대한 조명 보상 기법을 제안하고자 한다. 3차원 체적에 대한 촬영은 실내에서 이루어지고 시간에 따른 조명의 위치와 강도는 일정하다고 가정한다. 다시점 카메라는 총 8대를 사용하고, 공간의 중심을 향해서 수렴하는 형태이므로 조명이 일정하다고 할지라도 각 카메라에 입사되는 빛의 강도 및 각도는 다르다. 따라서 모든 카메라는 색상 보정 차트를 촬영하고, 색상 최적화 함수를 이용하여 획득된 8개의 영상 사이의 관계를 정의하는 색상 변환 매트릭스를 획득한다. 이것을 이용하여 색상 보정 차트를 기준으로 모든 카메라로부터 입력되는 영상을 보정한다. 본 논문은 3차원 객체를 8대의 카메라를 이용해 영상 취득할 시 카메라 간의 색차를 최소화하기 위한 컬러 보정 방법을 제안한 것으로 3차원 영상으로 복원 시 영상 간의 색차가 줄어드는 것을 실험적으로 증명하였다.
본 논문에서는 이동차량 양상 안정화를 위한 효율적인 흔들림 보정 기법을 제안한다. 제안된 흔들림 보정 기법은 입력으로 받은 영상 이미지 프레임의 색상 분리를 통한 변환 및 분리정보에 대한 누적 히스토그램을 계산하였고, 흔들리는 차량용 영상 이미지를 보정한 결과에서 색상 정보를 맞추기 위해 히스토그램 매칭을 하였다. 본 논문에서 제안된 흔들림 보정 기법은 기존 차량 영상 안정화 기술과 비교하였을 때, 휘도 및 컬러 레벨의 비교를 통해 노이즈가 가장 적고 영상의 자연스러움이 더 뛰어난 복원 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 흔들림 보정 기법은 메모리를 사용하지 않고 실시간으로 처리를 통해 다른 방법과 비교하여 효율성을 입증하였다.
JPEG 및 JPEG2000과 같은 영상 압축 알고리즘은 고유의 손실 특성으로 인하여 영상 복원 시 화질을 열화시켜 색역(gamut)을 변화시킨다. 따라서 본 논문에서는 JPEG과 JPEG2000을 이용하여 압축률과 색역 변화의 관계를 연구하였다. 압축률과 색역 변화의 관계를 분석하기 위해 우선 표준 컬러 차트(Macbeth ColorChecker)의 18가지 색 표본을 이용하여 균일한 색 좌표계 내에서의 색상과 채도 변화를 조사하였다. 이를 근거로 12개의 자연 영상을 4가지 속성에 따라 2개의 그룹으로 분류하고 실험을 반복하였다. 그 결과 압축률과 색역 변화의 상관관계를 도출하고, 최소 자승법을 이용하여 근사화 곡선을 유도할 수 있었다.
광원 자체의 밝기가 낮거나 그림자 등의 이유로 어두운 영역을 포함하는 이미지는 Retinex 기반의 영상화질 개선기법을 통해 주관적 화질을 높일 수 있다. Retinex 이론은 인간의 시각 시스템이 장면을 인식할 때 특정 위치에서의 장면의 밝기를 인식하는 것이 아니라 주변과의 상대적인 밝기를 인식하는 특징을 적용한 방법으로 크게 SSR, MSR, MSRCR의 방법으로 나눌 수 있다. 제안하는 방법은 컬러복원단계를 포함하고 있는 MSRCR에 기반한 방법으로 크게 3단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 기존의 MSRCR 방법을 적용하고 두 번째 단계에서 MSRCR 출력의 동적 영역을 이미지의 히스토그램분포에 따라 조정한다. 마지막 단계에서는 인간의 시각특성을 고려한 로그변환함수를 이용하여 Retinex 출력 값을 디스플레이 동적영역으로 변환한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 전체적으로 어두운 이미지뿐만 아니라 밝은 영역과 어두운 영역을 모두 포함하는 이미지에서도 주관적 화질을 효과적으로 증가시키는 것을 볼 수 있다. 특히 낮은 밝기를 갖는 이미지의 경우 제안한 알고리즘은 기존의 방법들 보다 높은 성능향상을 보였다.
본 논문에서는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부와 다중 번호판 인식 부로 구성되었다. $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라에서 원형영상 획득, 원형영상 분할, 평면영상으로 변환, 보간법을 사용한 픽셀 보정 및 컬러보정, 에지 보정 등의 과정을 거쳐 화질이 개선된 평면영상으로 출력한다. 다중 번호판 인식 부는 평면영상에서 다중 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식 과정을 거쳐 다중 번호판을 인식하게 된다. 제안된 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 97.8%의 높은 번호판 인식률이 확인되었다.
현재 교통사고의 원인은 차량 결함보다 운전자의 과실에 의한 것이 더 높은 사고 원인으로 나타나고 있다. 이를 해결하기 위하여 운전자의 신체적 상태를 관찰, 분석하여 현재 상태를 추정 및 경고해 줄 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 운전자 상태 추정 시스템을 개발하기 위하여, 본 논문에서는 실시간 비전 시스템을 사용하여 운전자 두 눈동자의 중심점과 크기, 입의 양 끝 모서리 점을 추적하여 얻어진 정보들을 기본적으로 이용한다. 움직임의 추적을 위해 얼굴인식이 필요하며, 인식은 YUV 컬러 공간에서 눈과 입, 얼굴의 색상 정보를 통계학적 방법에 기초하여 설계하고, 얼굴의 기하학적 모델에 의해 이루어진다. 이 시스템을 이용함으로써 운전자의 움직임에 의한 모든 회전 방향을 구분하고, 눈과 입이 차단되는 현상을 차단 모델에 의해 검출할 수 있다. 또한 눈이 감기거나 떠진 상태를 검출하여, 눈의 3차원 시선을 복원한다. 부주의한 운전과 졸음운전을 각각 정의하고 눈동자의 크기 변화 등에 의해 구분하며, 내장형 PC를 기반으로 카메라 시스템, 영상 데이터 처리 장치 및 상태 추정 알고리즘을 구현한 실험 시스템을 구현하여 제안된 신체 상태 추정 방법의 타당성과 성능을 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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