본 논문에서는 영상에 존재하는 잡음 (noise) 들을 제거하는 방법 중 하나인 비 지역적 평균 (non-local means, NLM) 알고리즘을 먼저 소개하고 비 지역적 평균 알고리즘의 개선된 방법 중 하나인 주성분 분석 (principal component analysis, PCA) 기반의 알고리즘에 대해서도 소개한다. 주성분 분석을 활용하기 위해서는 선행적으로 공분산 행렬 (covariance matrix)을 구해야 하는데, 영상의 모든 픽셀들을 대상으로 하였을 때 이 공분산 행렬을 구하기 위해서는 큰 크기를 가지는 행렬 곱 연산이 필요하다. 만약 비 지역적 평균 알고리즘의 영상 패치 (neighborhood patch) 의 크기를 S × S = S2, 영상 전체의 픽셀 수를 Q라고 한다면 공분산 행렬을 구하기 위해서는 S2 × Q 크기의 행렬 곱 연산이 필요하게 된다. 이는 영상의 특성을 고려하면 비효율적인 연산이다. 따라서 본 논문에서는 공분산 행렬을 효율적으로 구하기 위해, 영상 패치들간의 일정 간격을 유지하면서 샘플링을 하는 방법을 제안하고자 한다. 최종적으로, 샘플링 후에는 S2 × floor (Width/l) × (Height/l) 크기를 가진 행렬의 곱 연산으로 공분산 행렬을 구할 수 있다.
최근 무인항공기는 군사용뿐만 아니라 민간용으로도 많이 사용되고 있다. 무인항공기는 미리 입력된 좌표에 따라 GPS 정보를 이용하여 자동비행한다. 그러나 재밍이나 외부 교란에 의해 GPS 신호를 수신할 수 없으면 자동비행이 불가능 해진다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 연구에서는 무인기에 탑재된 카메라로부터 촬영된 영상으로부터 실시간으로 특정 영역을 검출하고 인식하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 분류와 기계 학습에 사용할 특징을 추출하기 위한 전처리 과정으로 군집화 알고리즘인 그래프 기반 분할 알고리즘을 사용하여 슈퍼 픽셀화 하였다. 다양한 컬러모델 및 혼합 컬러 모델을 비교 분석하여 가장 이상적인 혼합 모델을 선정하고, 분류 알고리즘으로는 적은 트레이닝 데이터로도 뛰어난 분류 성능을 낼 수 있는 서포트 벡터 머신을 사용하였다. 무인항공 영상으로부터 18개의 컬러와 텍스처 특징 벡터를 추출하고 학습 및 예측과정을 통해 하천, 비닐하우스, 논 등 3 종류의 영역을 실시간으로 분류하였다.
물체의 표면에 돌출된 형상을 실시간으로 표현하는 변위매핑 방법에 대하여 설명한다. 기존의 이미지 기반 변위매핑 방법이 기준면에서 함몰된 형상만을 표현할 수 있는 것과 달리, 기준면에서 수직방향으로 돌출된 높이를 표현하여, 표면에서 돌출된 형상의 상세를 실시간으로 표현한다. 또한 폴리곤의 경계부분에서 시점에 따라 수직인 두 개의 면을 추가하여, 기준면의 경계 외부로 초과하는 픽셀의 변위를 표현하였다. 이로써 경계부분의 돌출 형상에 대한 정확한 외곽선을 표현할 수 있다. 제안된 방법은 부드러운 돌출 형상의 표현과 더불어 돌출 형상의 급격한 경사면에 텍스처 정보를 추가하여, 수직 돌출 형상을 포함한 급격한 경사면을 표현할 수 있다. 이 방법은 GPU에서 수행 가능한 픽셀 단위 계산으로 이루어져 실시간으로 가시화가 가능하며, 경계부위의 정확한 외곽선의 표현과 급격한 돌출 형상의 표현이 가능하여, 건물과 같이 기준면에서 돌출된 형상의 상세 표현에 사용된다.
논문에서는 MPEG-4(Moving Picture Expert Group-4) 객체기반 부호화를 위하여 영상에서 실 시간적으로 변화영역(객체)을 추출하는 알고리즘에 대하여 제안한다. 기존의 객체 분리방법 들은 Off-Line 방법으로 객체를분리하므로 실시간 처리를 필요로 하는 영상전화나 영상회의 시스템에서는 사용할 수 없었다. 그리고 또 MPEG-4표준의 버전1에서 권장하는 객체분할 방식인 공간적인 분할(Spatial Segmentation)방법과 시간적인 분할(Temporal Segmentation)방법은 픽셀단위로 연산을 하므로 연산의 복잡도가 높아서 실시간 영상전송에 어렵다. 그러나 이 논문에서 제안하는 알고리즘은 연산단위를 픽셀단위로 연산하는 것이 아니라 매크로블록 단위로 연산이 이루어지므로 실시간 전송을 가능케 한다. 그러나MPEG-4권고 안에서 제시한 알고리즘처럼 이 번에 제안한 알고리즘도 한 영상에서 여러 개의 객체를 추출하는 것이 이루어지지 않았다. 그리고 전체 시스템 구성을 보면 크게 부호기와 복호기로 나누어지고 부호기에 본 논문에서 제안한 실시간 객체추출 알고리즘이 전처리 단으로 삽입되어 구현되었다.
본 연구에서는 컴퓨터 비전 기술을 응용하여 프리젠테이션시에 슬라이드의 내용을 설명하기 위해 사용되는 일반 레이저 포인터로 슬라이드 쇼를 효율적으로 제어하는 실제 시스템을 제안하고 구현하였다. 슬라이드 상에 레이저 포인터로 포인팅 할 가상 버튼 영역을 설정하여 카메라에서 보이는 슬라이드의 가상 버튼 영역에서 레이저 포인터를 검출함으로써 슬라이드 쇼 제어 명령을 수행한다. 따라서 발표자가 슬라이드 쇼를 제어하기 위해 키보드나 마우스 주변에 머물거나 다른 사람의 도움을 받을 필요가 없다. 본 연구에서는 사용자가 처음에 카메라에서 보이는 슬라이드의 모양에 대한 정보를 입력하는 복잡한 캘리브레이션 과정 없이 실시간으로 가상 버튼 영역을 계산하는 방법을 제안하였다. 또한, 가상 버튼 영역에 속하는 픽셀들의 컬러 정보 획득을 위해 해당 픽셀들의 좌표들을 동적 큐를 생성하여 저장 사용함으로써 계산의 복잡도를 낮추었다. 현재 구현된 시스템은 마이크로소프트사의 파워포인트를 기반으로 이루어졌으나, 이와 유사한 다른 프리젠테이션 소프트웨어에도 쉽게 적용이 가능하다. 이와 같은 인간 중심의 발표 시스템 하에서, 발표자는 기존의 슬라이드를 제어하기 위한 공간적인 제약에서 벗어나 편리하고 효율적으로 청중에게 내용 전달을 할 수 있다.
본 연구에서는 단일영상과 동영상에서의 효율적인 비사실적 렌더링 기법을 제안한다. 단일영상의 경우에는 최근 단일영상 NPR 기법에서 많이 사용되는 플로우 기반 DoG 필터와 Bilateral 필터를 CUDA 환경에서 구현하여 실시간 처리가 가능하게 한다. 또한 동영상의 경우에는 기존의 NPR 동영상 방법인 매 프레임마다 단일영상 NPR 기법을 적용하여 생성하는 방법이 아닌 첫 프레임은 단일영상에 적용되는 NPR기법을 사용하여 스타일화 하고, 다음 프레임부터는 움직임 벡터를 기반으로 한 픽셀 맵핑을 사용하여 이전 프레임에서 움직임이 있는 픽셀의 밝기 값을 다음 프레임의 움직임 벡터 위치로 복사함으로써 불필요한 계산량을 줄이고, 프레임 간의 일관성 또한 유지시키는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 실험을 통하여 그 성능을 증명하였다.
본 논문에서는 텍스쳐 감지를 이용한 화소값 기울기 필터 및 중간값 필터 기반의 비디오 시퀀스 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 먼저 보간 할 픽셀의 주변 픽셀들을 이용하여 현재 보간 할 영역이 텍스쳐가 존재하는 영역인지 아니면 평탄한 영역인지를 판단한다. 제안하는 알고리듬에서는 보간 할 영역이 평탄한 영역으로 판단되면 중간값 필터를 이용하여 보간을 하고, 텍스쳐 영역으로 판단되면 화소값 기울기 필터를 이용하여 보간을 하게 된다. 그러므로 현재의 보간 할 영역은 두 개의 카테고리로 분류 할 수 있다. 제안하는 알고리듬은 상황에 맞게 적응적으로 보간을 수행하므로 좀 더 선명하고 정확한 영상을 얻을 수 있다. 그리고 여러 가지 CIF 동영상에 대한 실험 결과는 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 객관적, 주관적으로 우수함을 보여준다.
이 연구는 자연에 기반을 둔 하천기술을 제방에 적용하여 그 효과를 평가하기 위해 수행되었다. 친환경 신소재 바이오폴리머를 제체 표면에 적용하여 내구성과 친환경성을 증진시킴과 동시에 월류에 대응하기 위한 제방의 보강 대책을 수립하고자 하였다. 안동하천연구센터에 현장토를 사용하여 높이 1 m, 마루 폭 3 m, 사면경사 1:2, 총 길이 5 m의 중규모 제방모형을 제작하였으며, 바이오폴리머와 흙을 적정 비율로 혼합한 바이오-소일 (bio-soil)을 제방 전면에 5 cm 두께로 도포하여 월류 발생에 대한 제방의 안정성 평가 실험을 수행하였다. 영상분석 프로그램을 이용한 픽셀기반 분석 기법을 적용하여 시간에 따른 제방사면의 붕괴면적을 산정하였으며 그 결과, 신소재 적용 제방의 경우 완전붕괴가 발생하는 시간은 일반 흙 제방에 비해 12배 이상 증가해서 붕괴지연효과가 상당히 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 영상의 비선형 평활화와 다차원의 명암변화에 기반을 둔 조합형 인식기법을 제안하였다. 여기서 비선형 평활화는 적응적 변형의 히스토그램 재조정 전처리 기법으로 영상의 밝기를 조정하여 화질을 개선하기 위함이다. 다차원의 명암변화는 인접 픽셀간의 밝기변화를 4단계로 나누어 고려함으로써 영상의 속성을 더욱 더 정확하게 반영하기 위함이고, x축과 y축의 2방향 각각의 명암변화를 고려한 정규상호상관계수는 좀 더 포괄적으로 영상의 유사성을 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 50개 40*40 픽셀의 명암도 변화를 가지는 얼굴영상들을 대상으로 실험한 결과, 평활화를 수행하지 않거나 선형 평활화를 수행한 기법에 비해 각각 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 객체의 윤곽선 정보에 기반한 수정된 그래프컷(Graph-cut) 알고리즘을 이용하여 동영상에서 효율적으로 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저, 첫 프레임에서 자동 추출 알고리즘 이용하거나 사용자와의 상호작용을 통해 영상에서 객체를 분리한다. 객체의 형태 정보를 상속시키기 위해 이전 프fp임에서 추출된 객체 윤곽선의 움직임을 예측한다. 예측된 윤곽선을 기준으로 블록 단위 히스토그램 역투영(Block-based Histogram Back-projection) 알고리즘을 수행하여 다음 프레임의 각 픽셀에 대한 객체와 배경의 컬러 모델을 형성한다. 또한 윤곽선을 중심으로 전체 영상에 대한 로그함수 기반의 거리 변환 지도(Distance Transform Map)를 생성하고 인접 픽셀간의 연결(link)의 확률을 결정한다. 생성된 컬러 모델과 거리 변환 지도를 이용하여 그래프를 형성하고 에너지를 정의하며 이를 최소화하는 과정을 통해 객체를 추출한다. 다양한 영상들에 대한 실험 결과를 통해서 기존의 객체 추출 방법보다 제안하는 방법이 객체를 보다 정확하게 추출함을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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