PCA변환에 의한 다중패턴 홀로그램의 패턴정합 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 다중패턴 홀로그램의 패턴정합과정에서 공간영역과 주파수영역에서의 PCA변환과정을 통해 패턴정합을 수행함으로써 두 영역간의 유사도결과를 비교한다. 기존의 CGH방법에 근거하여 주파수 변환을 적용하여 패턴이 생성되고, 이때 주파수영역에서의 패턴매칭시 두 영상간의 유사도판별을 보다 정확하게 하고자 PCA변환에 근거한 정합방법을 수행하고자 한다.
본 논문은 육각 탐색에 기반한 고속 블록 정합 알고리즘의 성능 개선에 관한 것으로, 육각 탐색과정에서 추출한 정합점에 대해 정합 검증 패턴을 이용하여 정합도를 검증함으로써 국부 최소 문제를 효과적으로 개선한 고속 움직임 벡터 추정 기법에 관한 것이다. 제안된 방법은 우선, 적응형 육감 탐색에 있어서 차순위 국부 정합점을 이용하여 탐색 패턴을 확장한다. 이후 이렇게 확장된 탐색 패턴에서 추출한 임시 전역 정합점을 대상으로 정합 검증 패턴을 이용하여 정합도의 비교우위를 재차 검증한다. 이 검증 결과에 따라 추가 탐색 과정을 계속적으로 진행할 것인지 또는 현 임시 전역 정합점을 최종 전역 정합점으로 확정할 것인지 여부를 결정하는 과정을 반복적으로 수행함으로써 움직임 보상화질을 개선한 것이다. 제안된 방법에 따르면, 정합 검증 패턴을 적용한 검증 과정에서 추가적인 연산량 증가가 초래되지만 이를 상호타협적으로 보상할 수 있는 화질 측면에서의 성능 개선 효과를 기대 할 수 있다.
본 논문에서는 다양한 양상으로 발생하는 필기체 한글에서의 변형을 흡수하기 위한 적응적 패턴 정합 방법을 제안한다. 제안된 방법은 정합의 정확도를 개선하기 위하여 구조적인 정보를 사용하고, 단일 정합 과정에서의 처리 속도를 개선하기 위하여 각각의 검은 점에서의 이웃들만을 고려하여 처리한다. 또한, 반복 적용시 수렴 속도를 빠르게 하기 위하여 입력 패턴을 부분영역으로 나누어 각 부분 영역에서의 정합이 성공적인지 여부에 따라 적응적으로 다음 반복 정합 과정을 수행한다. 제안된 방법의 효용성을 입증하기 위하여 다양한 필기체 한글 데이타에 대하여 실험한 결과, 제안된 적응적 패턴 정합 방법이 기존의 패턴 정합 방법 보다 처리 속도 및 정합의 성능 측면에서 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 인쇄체 아라비아 숫자를 인식하기 위해 가중 템플릿 정합 방법을 제안한다. 가중 템플릿 정합은 패턴의 특징이 나타나는 영역에 해밍거리(Hamming Distance) 의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높이는 것이다. 또한 패턴의 표면을 울퉁불퉁한 영상으로 만드는 한 두 픽셀의 랜덤 노이즈를 제거하기 위하여 본 연구에서는 트리밍(trimming) 기법을 적용하였다. 실험에서는 트리밍을 하지 않고 단순 템플릿 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)과 트리밍을 한 후 가중 템플릿 정합을 사용했을 때 혼돈 행렬을 서로 비교해 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.
이미지 기술자(descriptor)를 이용한 정합은 최근까지 컴퓨터 비전과 패턴인식 분야에서 사용되고 있는 강력한 정합 방법이다. 그러나 3차원 시점이 변화되거나 밝기가 변화된 이미지, 반복된 패턴이 포함된 이미지 등에서 잘못된 정합들이 발생한다. 본 논문에서는 반복된 패턴이 포함되어 있는 이미지에서 잘못된 정합들이 많이 발생하는 문제점에 대해 기술하고 이를 분석하여 잘못된 정합들을 제거할 수 있는 방법을 제안한다. MDMF(Multiple Descriptors-based Mismatch Filtering) 방법은 각 특징점에 대해 인접한 여러 개의 특징점들의 기술자들을 사용하여 다중 기술자를 생성한 후 이를 활용하여 잘못된 정합들을 제거한다. 실험에서는 크기 변환, 회전 변환, 어파인 변환에 대해 기존 SIFT와 ASIFT의 정합율을 MDMF를 이용해 제거한 정합율과 비교하여 MDMF가 잘못된 정합을 성공적으로 제거할 수 있음을 보였다.
문양이나 패턴이 없는 민 무늬의 물체에는 동일점 정합에 의해 3 차원 계측을 하는 스테레오 정합방식을 적용할 수 없다. 본 논문에서는 난수 발생 함수로 제작한 랜덤 칼라 패턴을 대상물체에 투영하여, 대상 물체 표면에 특징적인 문양을 인위적으로 생성시키는 것에 의해 민 무늬의 물체를 스테레오 정합법으로 측정하는 방식을 제안한다. 투사된 패턴으로 자체 문양을 지니게 된 물체를 스테레오 카메라로 촬영하였고, 동일점 정합은 전역 스테레오 정합 방식의 일종인 TRW 방식에 의한 컬러 매칭 방식을 사용하였다. 제안된 방식은 원형의 흰색 석고상 3 차원 계측에 적용되었고, 안정적이고 정확한 스테레오 정합 계측 결과를 보였다.
본 논문은 고속 블록 정합 알고리즘에 관한 것으로, 적응형 육각 탐색에 있어서 차순위 국부 정합점을 이용하여 탐색 패턴을 확장하는 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 고속 움직임 추정의 국부 최소 문제를 경감하기 위해 적응형 육각 탐색의 최적 국부 정합점에 의해 형성된 기존의 탐색 패턴에 차순위 국부 정합점을 중심으로 새롭게 형성한 탐색 패턴을 추가하여 탐색패턴을 적응적으로 확장한다. 제안된 방법에 따르면, 육각 탐색 기반 블록 정합 알고리즘을 확장된 탐색 패턴에 적용하여 움직임 벡터를 추정함으로써 보상 화질 측면에서 개선된 성능을 제공하는 고속 움직임 추정을 수행할 수 있다.
논문에서는 등급이 표시된 방송 영상을 입력으로 하는 등급 인식 시스템을 구현하였다. 본 논문에서는 인식하고자 하는 방송 프로그램의 등급 표시 기호가 정형화된 틀을 가지고 있기 때문에 원형 정합 방법을 사용하였다. 실험에서 방송업자가 사용하는 글자체의 표준 숫자 에서 숫자가 가지는 특성 패턴들을 추출하고, 특성 패턴들 가운데서 해당 등급의 숫자만이 가지는 고유 패턴을 추출한 다음, 고유 패턴을 입력 영상과 비교하여 정합하는 과정으로 진행하였다. 3$\times$3크기의 패턴을 적용하였을 때는 88.6%의 인식률을 보였으나 패턴크기가 등급기호의 원형에 가까울수록 100%에 가까운 인식률을 보였다.
공장 현장에서 적용할 수 있는 산업용 비전 검사시스템의 개발을 위해서는 안정적이면서도 고속 패턴 정합이 가능한 알고리즘의 개발이 요구된다. 기존의 농담정규화상관(NGC)법을 사용하는 알고리즘은 과도한 계산량과 조명의 불안정에 영향을 많이 받는 문제점이 있다 본 논문에서는 영상 피라미드와 물체경계의 에지점들을 이용하여 기존 NGC 알고리즘의 단점을 보완하고 고속 패턴정합을 수행하는 에지기반 점상관 알고리즘을 제안하고 이를 실제 영상에 적용하여 그 신뢰성을 검증한다.
본 논문에서는 블록정합 알고리즘을 영상 블록들의 상관도 함수로 모델링하여, 고속 블록정합 방법을 위한 탐색 패턴을 유도하였으며, 이는 고속 블록정합 방법에서 주로 사용되는 다이아몬드 형태의 탐색 패턴에 대한 이론적인 기반을 제공한다. 이와 더불어, 능동적인 탐색 패턴과 물체의 움직임에 따른 통계적인 특성을 사용하여 새로운 고속 블록정합 움직임 예측방법을 제안하였다. 적절한 움직임 탐색 패턴을 얻기 위해 움직임 벡터와 영상간 블록들의 차이값 사이의 통계적인 관계를 이용하였다. 제안한 방법을 움직임 탐색 패턴을 능동적으로 변화시키면서 다른 고속 블록정합 방법들과 비교해 보면, 요구되는 탐색점의 개수를 감소시키면서 움직임 예측성능을 향상됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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