기술의 발달로 인해 휴대폰카메라와 간단한 광학 장치를 통해 나노 단위의 유해물질 영상을 획득할 수 있게 되었지만, 휴대폰카메라의 한계로 영상 전역에 원치 않는 잡음이 발생하여 유해물질 농도 검출의 정확도는 좋지 않다. 또한 기존의 관심영역 검출 알고리즘은 검출하고자 하는 대상의 형태학적 특성을 이용한 상관성 비교를 사용하는데, 처리 시간이 길어 휴대폰 어플리케이션에 적합하지 않다. 이에 착안하여, 본 논문에서는 실용화를 목적으로 영상처리를 기반으로 한 유해물질 영역 검출의 고속화 알고리즘을 제안한다. 영상보간 및 잡음제거의 전처리를 진행한 영상에 휴리스틱 관심 대상 검출 알고리즘을 적용한 결과, 기존의 관심영역 검출 알고리즘과 대비 검출 시간은 약 70% 감소하였으며 검출 정확도는 증가하였다.
최근 한정된 자원으로 인한 에너지 수요가 증가하면서 에너지 절약 문제가 중요한 과제로 대두되었다. 본 논문에서는 효율적인 에너지 절약 문제를 해결하기 위한 방법으로 열 영상과 퍼지 제어 기법을 적용하여 실내 냉방 장치의 풍향과 풍속을 제어하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 실내 냉방 장치의 풍향과 풍속을 제어하기 위해 획득한 초기 열 영상을 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Sky, Blue의 온도 값을 가지는 RGB 값이며 각 색상은 $24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가진다. 본 논문에서는 색상 분포 영상을 좌에서 우로 5개의 계층 구간으로 분류하여 온도를 분석한다. 실내 공간의 색상 분포 영상을 분석하여 얻어진 각 계층 구간의 온도와 대기 중의 습도를 퍼지 소속 함수에 적용하여 구해진 결과 값을 비퍼지화 하고 최종적으로 풍향의 세기를 제어한다. 그리고 열 영상을 분석하여 풍향의 우선순위, 풍향의 지속시간을 결정한다. 제안된 방법을 $300{\times}400$ 크기의 열 영상을 대상으로 기존의 시스템과의 전력량 차이를 시뮬레이션 한 결과, 제안된 방법이 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
컴퓨터 기술, 영상 처리기술, 기계장치의 자동화 발전에 따라 레이저를 이용한 형상 측정 기술 개발은 반도체 표면 측정 등에 응용되어지는 매우 중요한 분야를 차지하고 있다. 레이저를 이용한 정밀 표면 측정 기술은 레이저 파장의 1/4에 해당하는 높이까지 CCD 카메라와 연계시켜 측정할 수가 있다. 레이저 간섭계는 Michelson, Mirau, Linnik 등에 의해 개발된 간섭계가 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 4-bucket 알고리즘을 사용하기 위하여 영상을 $\theta$=$\pi$/2씩 위상 이동시켜 다음과 같은 4개의 간섭 무의 강도 영상 정보를 획득하여 Borland C++ 프로그램을 이용 위상을 계산하였다. (중략)
가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.
본 논문에서는 라즈베리파이 기반으로 손바닥 정맥혈관 이미지를 획득하기 위하여 950nm파장을 가지는 근적외선 LED 광원 장치와 손금을 획득하기 위한 백색 LED 광원 장치를 가지는 시스템을 개발하였다. 또한 획득한 정맥 및 손금 이미지에 대하여 영상 전처리 과정(흑백화, 평활화, 이진화, 블러링, 세선화 등)을 통하여 정맥과 손금이 혼합된 위조 방지 및 보안이 강화된 고유 패턴이 추출 가능한 영상처리 기술을 구현하여 보안성이 강화된 시스템에서 활용할 수 있는 원천 기술을 확보하였다.
본 연구는 주로 사람의 육안에 의존하고 있는 쌀의 외관판별을 컴퓨터 영상처리를 이용하여 수행할 수 있는 장치의 개발을 최종목표로 하여, 우선적으로 컴퓨터 영상처리에 의한 쌀의 외관판별 알고리즘을 개발하기 위하여 수행하였다. 특히 본 연구에서는 쌀을 한 알씩 공급하면서 판별하는 것이 아니라 한꺼번에 수백 개의 쌀을 공급하여 낱알의 외관품위를 한번에 판별토록 하는 알고리즘을 개발코자 하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 가 육안으로는 구분되지 않으나 조명의 미세한 불균일이나 작은 이물질 등에 영향을 받지않고 완전한 2치화영상을 획득할 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 나. 서로 붙어있는 쌀의 경계를 정확히 분리하여 각각 낱알로 인식할 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 다. 쌀알의 노란색의 강도로서 쌀의 도정율을 예측하는 것이 가능하였으며, 이를 이용하여 쌀의 도정율을 판별할 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 라. 쌀알의 검은색의 강도로서 복백의 유무를 판별하고, 또 쌀알의 픽셀수에 대한 복백의 픽셀수의 비를 계산하여 복백의 면적비를 계산할 수 있는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 마. 개발된 알고리즘을 사용하여 임의로 조제된 쌀의 외관품위를 판별하였을 때 육안판별과 동일 정도로 판별이 가능하였으며, 한번에 최대 400개의 쌀알을 판별하는데 1초 정도의 시간이 소요되었다.
최근 MPEG(moving picture experts group)에서 표준화를 진행하고 있는 3차원 비디오 시스템은 다시점 영상과 깊이영상을 동시에 이용하여 사용자가 임의의 시점을 선택하거나 스테레오스코픽 장치와 같은 3차원 영상 재생장 치를 동해 3차원 영상을 제공하는 차세대 방송 시스템이다 제한된 시점수를 이용하여 보다 많은 시점의 영상을 제공하려면 중간시점의 영상을 보간하는 장치가 필수적이다. 이 시스템의 입력정보인 깊이값을 이용하면 시점이동을 쉽게 할 수 있는데, 보간한 영상의 화질은 이 깊이값의 정확도에 따라 결정된다. 깊이맵은 대개 컴퓨터 비전을 기반으로 한 스테레오 정합기술을 이용 획득하는데, 객체의 경계와 같은 깊이값 불연속 영역에서 주로 깊이값 오류가 발생하게 된다. 이런 오류는 생성한 중간영상의 배경에 원치 않는 잡음을 발생시킨다. 기존의 방법에서는 측정한 깊이법의 객체 경계와 영상의 객체 경계가 일치한다는 가정으로 중간영상을 합성했다. 그러나 실제로는 깊이값 측정 과정에서 두 가지 경계가 일치하지 않아 전경의 일부분이 배경으로 합성되어 잡음을 발생하는 것이다. 본 논문에서는 깊이맵을 기반으로 중간시점의 영상을 보간할 때 발생하는 경계 잡음을 처리하는 방법을 제안한다. 중간영상을 합성할 때 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 비폐색 영역을 따라 구별한 다음, 잡음이 없는 참조 영상을 이용함으로써 경계 잡음을 처리할 수 있다. 실험 결과를 통해 배경 잡음이 사라진 자연스러운 합성영상을 생성했다.
본 논문에서는 정현파 줄무의 패턴을 이용하여 고속이면서도 정밀하게 측정체 표면의 3차원 형상을 측정하는 시스템을 구성하였다. 또한 획득영상의 위상정보 부족 영역에대하여 효율적인 위상복원 방법을 사용하여 측정효율을 높이는 방법을 제안하였고 이를 실험적으로 확인하였다. 카메라의 측정각도와 측정체의 형상에 따라 카메라에 획득되는 영상에는 필연적으로 위상 정보가 부족한 영역이 존재하며 본 논문에서는 이 영역을 추출하고 가변 크기의 위상복원 창과 가변 비율을 갖는 정규화 방법을 사용하여 위상을 효과적으로 복원함으로써 시스템의 측정 효율을 높였다.
본 논문에서는 스트립의 컬러영상을 이용한 요 분석기의 개발을 제안하였다. 제안된 분석기에서 스트립의 컬러영상획득을 위해 이미지센서를 이용하였으며, 상이한 요성분에 반응하는 독립된 각 패드들의 영상을 한 번에 촬영하고, 촬영된 패드컬러를 분석하여 요성분의 측정값을 출력하는 특징을 가지도록 하였다. 특히 개발된 장치는 11개의 요 성분을 측정 분석하는 장치로 프로세서에 의하여 측정된 색상을 처리함으로써 복잡한 과정을 없앨 수 있어 빠른 동작과 가벼우며, 소형화되고, 가시적 판단 때보다 정확성을 매우 높일 수 있었다. 또한 유 무선의 통신인터페이스에 의하여 다른 검사기능을 가진 외부장비나 개인용 컴퓨터 및 의료기관이나 기타 요구하는 다른 곳으로 전송이 가능하도록 하였다.
최근 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 일련의 동영상으로부터 움직이는 객체를 검출하고 추적하는 시스템에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 본 연구에서는 원격 제어에 의해 상하좌우 이동이 가능한 장치에 고정된 카메라를 이용하여 움직이는 단일 이동 객체를 추적할 수 있는 시스템을 구현하였다. 추적 시스템은 영상 획득 및 전처리 단계, 차영상 기법에 기반한 움직임 추정 단계와 추정된 중심점 좌표를 기준으로 카메라를 제어하는 추적 단계로 구성되어 있다. 구현된 이동 객체의 실시간 추적 시스템의 성능을 평가하기 위해 사람이 보통의 속도로 실내에서 이동하는 환경에서 실시간 추적 실험을 실시하였다. 그 결과 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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