컴퓨터 비전 분야에서 직선은 사용자에게 기본적인 정보를 제공할 뿐만 아니라, 이를 바탕으로 다양한 분야에 응용할 수 있는 중요한 정보이다. 직선검출을 위한 여러 방법들 중에서 컴퓨터 비전 분야에 널리 사용되는 방법은 하프변환이다. 그러나 하프변환은 처리시간 비용이 높은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 개선하기 위한 방법으로 직선의 방향예측을 이용한 하프변환을 제안한다. 먼저, 영상의 각 화소의 기울기를 바탕으로 방향정보를 획득하고, 획득한 방향정보를 일정한 범위로 조정한다. 다음, 범위 조정된 방향정보의 확률질량함수를 구하고, 그것의 평균과 표준편차를 문턱치로 사용하여 영상에서 직선의 방향을 예측한다. 그리고 예측한 방향에 대하여 하프변환을 수행하여 영상에서 직선을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법들과 비교 평가에서 그 우수함을 보였다.
본 논문에서는 직선과 타원, 원들이 섞여있는 영상의 에지로부터 하프변환을 이용해 직선, 타원, 원등을 분리검출하는 방법을 제안하였다. 하프변환은 직선검출에 강하므로, 우선 직선을 검출해 내고, 검출된 직선의 좌표를 제거하의로써 타원의 검출을 용이하게 하였다. 타원의 검출은 하프변환할때 누적을 이용하지 않고 기하학적 특징을 줄 수 있는 점의 좌표를 선택하고, 그 좌표를 써서 최소자승법으로 타원을 결정 하였으며, 간은 방법으로 원을 검출하였다.
하프변환은 영상에서 직선을 검출하는데 유용하고 강력한 기법이다 그러나. 전통적인 하프변환의 확장은 원과 타원을 복구하는데 늦은 속포라 과도한 메모리로 인해 제한되어 왔다. 본 논문은 최소자승법을 이용하여 영상에서 하원을 검출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 계산비용과 메모리 요구를 감소시킨다. 타원을 검출할 때 타원의 매개변수를 결정하기 위해서 하프변환의 누적을 이용하지 않고 타원의 기하학적 특징을 포함하는 특별한 점을 선택했다. 타원의 매개변수는 그 특별한 점을 사용한 최소자승법으로 계산된다.
본 논문은 무선 이동로봇의 영상에서 빠르고 정확하게 직선을 검출하는 방법에 대한 연구이다. 직선검출 처리시간 향상을 위하여 무선 이동로봇으로부터 전송 받은 영상의 특성을 분석하고 기존의 전처리 방법들 중 효율적인 전처리 방법을 선택하였다. 그리고 직선검출 정확도 향상을 위하여 하프변환의 결과를 저장하는 하프배열에서 지역 최대값을 선택하는 방법을 마스크를 설계하고 하프배열에 적용하여 개선하였다. 무선 이동로봇으로부터 획득한 실험영상을 가지고 실험을 실시하였고 제안방법은 처리시간과 직선검출에 있어 기존 방법들에 비해 좋은 성능을 보였다.
영상 역 하프토닝은 입력된 하프톤 영상으로부터 그레이 영상을 복원시키는 것으로, 하프톤 영상으로 처리하지 못하는 다양한 영상처리를 가능하게 해주는 방법이다. 기존의 참조표를 이용한 역 하프토닝 방법은 다양한 하프톤 영상과 원본 그레이 영상으로부터 추출한 정보를 이용해 입력 영상을 복원시키는데, 본 논문에서는 이를 바탕으로 하여 영상의 질을 전반적으로 향상시킬 수 있는 국부적인 이진 패턴 기반 참조표를 이용한 영상 역 하프토닝 방법을 제안한다. 먼저 참조표를 이용한 역하프토닝 방법을 이용해 영상을 복원한 후 각 픽셀에서의 국부 이진패턴을 계산하여 각 픽셀 값을 패턴에 따라 분류한다. 분류된 패턴 정보에 따라 국부 이진 패턴 기반 참조표를 생성하고 이를 통해 입력 하프톤 영상에 대한 역 하프토닝을 수행한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 오류 확산법에 의해 변환된 하프톤 이미지를 역 하프토닝 했을 때, 기존의 역 하프토닝 방법에 비해 더 나은 PSNR을 달성하는 것을 보인다.
자동차가 증가함에 따라 교통 안전화를 목적으로 한, 자동차 전반에 관한 연구들이 주요한 과제로 대두되고 있다. 무인화 주행을 위한 시각 시스템은 미리 알려져 있지 않은, 일반적인 도로에서 주행하기 위해서는 연속적으로 입력되는 도로정보로부터 도로정보의 모델을 생성하여 주행에 필요한 도로정보를 추출한다. 본 논문에서는 자동 항법 시스템 중에서 자동 조종에 필요한 도로정보 표지판의 추출 방법을 하프변환과 유전자 알고리즘을 이용하여 제안하고자 한다.
일반적으로 송전용 전력선 및 절연체의 감시 및 유지 보수를 위한 한 방법으로서 유인 헬기를 이용하여 가시영상 및 적외선 열영상을 측정하고 이를 분석하는 방법이 이용되고 있다. 이러한 감시 및 유지보수 방법을 무인화하기 위해 항공 영상으로부터 전력선의 자동 추출에 대한 연구가 진행 되어 왔다. 본 논문에서는 열영상 기반의 전력선 영상에서 전력선을 효과적으로 검출하기 위해 Hough변환 및 전력선의 방향성을 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 얻어진 에지성분을 바탕으로 하프변환을 하고 방향성분을 분석하여 전력선의 분포특성을 얻고 이를 이용하여 전력선을 검출한다. 특히 얻어진 항공영상에서 전력선이 평행한 경우와 원근법에 의해 평행하지 않은 경우 모두 양호한 검출특성을 보인다. 모의실험을 통하여 이러한 전력선 검출 방법은 배경 영상의 복잡성과 항공영상의 전력선 방향에 무관하게 유효한 방법임을 확인할 수 있었다.
연속 계조도 영상을 이진 영상(하프톤 영상)으로 변환하는 하프톤 기법중 대표적인 두 방법은 순차적 디더법과 오차 확산법이 있다. 이 중에서 오차확산법은 예리한 하프톤 영상을 얻기위한 우수한 하프톤 기법으로 잘 알려져 있다. 그러나 알고리듬에 기인하는 여러 인공잡음들이 발생하므로 이를 개선하기 위한 방법으로 최적의 필터 계수를 얻기 위한 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 연속 계조도 입력 영상과 하프톤 영상사이의 양자화 오차를 영상에 적응적이며 최적으로 확산시키기 위해 양자화 오차를 초기 가능성의 퍼지 부분 집합으로 정의하였다. 이러한 퍼지 부분 집합의 중심화소에 대해 이웃한 화소의 오차 가능성을 고려한 후 FAM 규칙을 이용하여 각각 화소들의 오차 가능성을 영상에 따라 적응적으로 갱신하였으며 이를 원영상에 더하여 다시 양자화 과정을 번복하는 퍼지 이완 알고리듬을 이용한 오차 확산법을 제안하였다. 제안한 방법을 이용하여 얻은 결과를 최적 필터 계수를 구하기 위한 기존의 방법의 결과 영상과 비교 분석하였다.
이 논문에서는 먼저 디지털 하프토닝 영상을 생성하는 기존의 방법들과 DCT 변환에 대해서 설명한다. 그런후에 DCT 변환에 근간을 둔 새롭고 단순한 하프토닝 알고리즘을 제안한다. 이 논문은 제안한 알고리즘을 검정하기 위해서 실현 가능성 검증을 수행한다. 그래서 DCT 계수의 가중치를 조절하여 생성된 여러 가지 영상들을 평가하였다. 실험을 통해서 단순한 이상적인 계단 함수 형태의 가중치를 사용하는 것보다는 램프 함수 형태의 가중치를 사용하면 더 좋은 결과를 얻었다. 단순한 응용분야로서 MPEG 비디오에 제안한 알고리즘을 적용하여 하프토닝 비디오를 생성할 수 있다.
본 논문에서는 넓은 영전압 스위칭 범위와 작은 DC 오프셋 전류를 가지는 비대칭 하프-브릿지 컨버터를 제안한다. 기존의 비대칭 하프-브릿지 컨버터는 설계 시 홀드업 시간 만족을 위하여 정상 상태에서 극심한 비대칭 동작을 하게 된다. 이는 변압기의 큰 DC 오프셋 전류, 비대칭 전류 스트레스 등의 문제를 야기하며 이로 인하여 전반적인 변환 효율이 감소하게 된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 제안하는 컨버터는 정상 상태에서 비대칭 동작을 최소화하고 낮은 입력전압에서 추가 스위치를 동작시킴으로써 커뮤테이션 구간을 줄여 전압이득을 높인다. 또한 추가 인덕턴스를 사용하여 영전압 스위칭 에너지를 키우고 추가 스위치의 내부 바디 다이오드를 이용하여 2차측 정류단의 전압 스트레스를 줄인다. 이를 통하여 높은 효율을 가지면서 작은 DC 오프셋 전류를 가지는 비대칭 하프-브릿지 컨버터를 제안하였으며, 500W의 프로토타입 컨버터를 제작하고 실험을 통해 이를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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