본 논문에서는 복잡한 영상, 특히 컨테이너 식별자가 속해 있는 영상에서의 문자영역을 추출하기 위하여 top-hat morphology 기법을 통해 획득된 텍스쳐 정보를 가로 및 세로 가중치를 가지는 클러스터링 기법을 이용하여 추출하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하고, 기존에 알려진 텍스쳐와 히스토그램을 이용하는 방법 등과 비교하여 그 성능이 향상됨을 확인한다.
MPEG극 텍스쳐 서술자에는 균등 질감(Homogeneous Texture), 경계 히스토그램(Edge Histogram), 텍스쳐 브라우징(Texture Browsing) 서술자가 있다. 본 논문에서는 이들 텍스쳐 서술자를 이용하여 홍채 인식에 대한 성능을 비교 분석한다. 전처리 과정을 통해 추출된 560장의 흥채 영상을 이용하여, 세 서술자에 대한 각 계수에 대한 군집화 효율성 비교와 에러 분포 비교를 통해 서로 다른 홍채 그룹에 대한 변별 능력을 비교한다. 실험 결과를 통해 세 서술자 중 균등 질감 서술자가 홍채 패턴을 인식하는 데 있어서 가장 효율적인 서술자로 나타났다. 그러나, 실험결과는 기존의 홍채 인식 방법에 비해, MPEG-7 텍스쳐 서술자를 이용한 홍채 인식에 인식 성능 향상을 위한 노력이 필요함을 알 수 있다.
본 논문에서는 영상의 텍스쳐 정보를 이용하여 일반 영상에 대한 내용기반 영상 검색을 수행할 수 있는 알고리듬을 제안한다. Gabor 웨이브렛 변환을 이용하여 Gabor 필터 뱅크 내의 각 필터에 의해 필터링된 대역의 평균과 표준편차를 영상의 특징 벡터(Gabor Texture Feature)로 추출하여 영상들간의 유사성을 계산하는데 사용한다. 논문의 목적이 영상에 가해진 외적 변형, 즉 잡음 첨가, 블러링, 샤프닝 등과 같은 변형에 강인하게 동작할 수 있는 텍스쳐 특징 기반 영상 검색 기법을 제안하는 것이므로, 기존의 Gabor 필터만을 사용하여 텍스쳐 특징을 추출하여 검색의 기준으로 삼을 경우에 발생할 수 있는 주파수 성분의 변화에 대한 민감성을 Daubechies의 웨이브렛 필터를 사용하여 낮은 해상도에서 영상을 해석함으로써, 외적 변형에 대하여도 강인하게 동작할 수 있는 알고리듬을 제시하였다. 기존의 텍스쳐를 이용한 검색이 주로 텍스쳐 영역(textured region)에 대한 해석만을 하였지만, 본 논문에서는 이를 일반 영상에 적용하였으며, 일반 영상에 대해서도 효율적인 검색을 수행할 수 있음을 보였다.
본 논문은 실사 객체를 360도 전방위에서 관찰이 가능한 3D 그래픽 모델로 변환하는 시스템에서 뼈대를 추출하는 방법을 제시한다. 각 카메라로부터 촬영된 텍스쳐 영상을 이용하여 뼈대를 추출하고, 깊이 정보로부터 얻어진 포인트 클라우드 정보를 이용하여 뼈대 정보를 정합, 보정하는 과정을 수행한다. 카메라로부터 촬영된 텍스쳐 영상에 대해 딥러닝 기술 등을 이용하여 뼈대를 획득한다. 텍스쳐 영상으로부터 획득된 뼈대 정보는 동일 위치에서 획득된 외부 파라미터를 이용하여 월드좌표계로 변환하여 공간상에 위치시킨다. 이러한 과정을 모든 카메라로부터 획득된 뼈대 정보에 동일하게 적용함으로써 모든 뼈대 정보를 공간상에 표현하여 최종적인 뼈대 정보를 추출하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 DIBR(Depth image-based rendering)을 통해 생성되는 3D 영상의 홀을 고품질로 채우는 방법을 제안한다. 이를 위해, 생성된 영상의 깊이도를 고려한 희소성(Sparsity) 기반의 인페인팅 알고리즘을 홀 채우기에 적용하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 홀 주변의 전경 텍스쳐를 제외한 배경 텍스쳐 정보만을 이용하기 때문에, 홀 채우기 시 전경 텍스쳐와 배경 텍스쳐가 혼합되는 문제점이 발생하지 않는다. 또한 희소성 기반의 인페인팅을 이용하기 때문에 에지 정보를 활용한 고품질의 홀 채우기가 가능하다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘과 기존의 홀 채우기 알고리즘과의 주관적 화질 비교 결과, 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 우수성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 저차원의 홍채 특징을 추출하기 위한 방법으로 텍스쳐 분석 기법에서 사용되는 Gabor 필터, Laws 필터 및 Wavelet 변환 및 추가적인 방법으로 Direct LDA(DLDA)을 사용한 홍채 특징추출 방법을 비교 분석하였다. 실험을 통해 일반적인 평균과 분산을 이용한 텍스쳐 기반 특징 추출 방법의 홍채인식 적용 가능성과, 텍스쳐 기반 특징 추출 방법에 의해 얻어진 1차 특징추출에 대해 추가 과정을 통해 높은 식별력과 낮은 차원을 가지는 특징을 얻을 수 있음을 증명한다.
본 논문은 3차원 텍스쳐 기반의 볼륨 가시화를 위한 GPU 대역폭에 효과적인 렌더링 기법을 제안한다. 전처리 과정에서 옥트리를 이용하여 원본 볼륨 데이터를 계층적으로 균일한 크기로 분할하여 실제 영역만을 효과적으로 검출하게 되고, 렌더링 시에는 가시순서에 따라 옥트리를 탐색하며 리프 노드의 각 부볼륨을 텍스쳐 매핑 유닛에서 처리하고 블렌딩 유닛에서 이를 합성한다. 작은 크기($16^3$ 또는 $32^3$)의 부볼륨 처리는 텍스쳐와 픽셀 캐시의 이용율을 높이고 공백 공간 생략을 가용하게 하여 GPU의 메모리 대역폭을 크게 줄여 렌더링을 가속할 수 있다. 제안하는 기법의 캐시 효율, 메모리 트래픽, 렌더링 시간 등 다양한 실험 결과와 성능분석이 제공된다. 실험 결과는 제안하는 기 법이 전통적인 렌더링 방법에 비해 평균 11배의 대역폭 감소와 3배 빠른 렌더링을 가능하게 하여 GPU를 이용한 볼륨 렌더링에 효과적인 방법임을 보여주었다.
본 논문에서는 블록 다중 텍스쳐 영상으로부터 바코드 영역을 추출하기 위한 한 방법을 제안한다. 일반적으로 택배 등의 물류 처리에서 사용되는 바코드는 직선 형태의 바로 구성되며, 물체의 윗면에 붙여진 바코드의 방향에 따라 바의 방향은 수직, 수평, 대각선의 방향으로 나타난다. 따라서, 제안된 방법에서는 다양한 텍스쳐의 특징 벡터를 사용하여 바코드의 특징을 검출한다. 또한 처리 시간의 단축을 위하여 영상을 일정한 블록으로 분할한 후에 국부 특징 마스크를 사용하여 텍스쳐 특징 벡터를 산출하고, 우편물 영상에서 각각의 특징에 따른 분류를 통해 바코드 영역을 결정한다.
국토교통부 공간정보 오픈플랫폼으로 인해 3차원 공간정보자료에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 3차원 공간정보자료 중 텍스쳐 자료를 효율적으로 관리 및 저장에 관한 것으로, 다방향 항공 카메라 및 수직 항공 카메라에 의해 획득된 원시영상을 이용하여 항공삼각측량 및 3차원 저작을 통해 제작된 3차원 공간자료를 추출하고, 이 자료로부터 해당 텍스쳐 자료를 최적 저장 공간에 정렬 및 배치하여 단일 텍스쳐 자료를 생성하는 방안을 연구하고 관련 기법을 개발하였다. 실험 결과, 기존 방안인 단일 파일 저장 방식에 비해 최대 1/8배에 상응하는 용량 축소 효과가 있었으며, 다중 파일 저장 방식과 비교하였을 때 파일 관리 효율성을 증진시킬 수 있음을 최종 확인하였다. 본 연구 성과는 다수의 3차원 공간정보자료를 효율적으로 관리하기 위한 초석이 될 것으로 판단되며, 향후 알고리즘의 개선 및 추가 연구를 통해 활용 방안이 증대될 것으로 사료된다.
3차원 텍스쳐 기반의 볼륨 렌더링 기법은 추가적인 하드웨어가 필요 없기 때문에 개발비용이 적다는 장점이 있지만 다각형 기반 렌더링에 최적화 된 범용 그래픽 하드웨어를 그대로 사용하기 때문에 성능이 낮다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 병렬 구조의 고성능 볼륨 렌더링 시스템에서 사용되던 볼륨 정보 분한 기법을 범용 그래픽 하드웨어에 적용하는 새로운 3차원 텍스쳐 기반 볼륨 그래픽 구조를 제안한다. 제안하는 구조를 통해 볼륨 정보를 분할하여 처리하면, 번용 그래픽 하드웨어가 갖고 있던 물리적 메모리 크기의 한계성을 극복할 수 있다. 또한 전체 해상도의 알파 블렌딩이 아닌 분할된 볼륨 정보 하나가 차지하는 크기만큼의 작은 해상도로 알파 블렌딩을 수행함으로서 렌더링 단계와 프레임 버퍼간의 데이터 전송량을 1/30로 줄이고 픽셀 캐시의 적중률을 99.9%에 근접하게 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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