본 논문에서는 NTSC칼라 TV합성신호를 프레임내에서 색도신호와 명도신호성분으로 분리하기 위한 두 종류의 적응 필터링 방식을 제시하였다. 적응 필터링 방식에 있어서 합성신호는 수직필터와 수평필터에 의하여 필터링 되어 지고 화상의 국부적인 특성에 따라 필터의 출력이 선택되어 진다. 첫번째 방식에서는 조건형 스위칭 알고리즘에 의하여 수직필터 또는 수평필터의 출력이 최종단의 출력으로 결정되어 진다. 두번째 방식에서는 선형 조합 검출 알고리즘에 의하여 수직필터와 수평필터의 출력의 가중치합이 최종단의 출력이 된다. 사용된 필터들은 NTSC 칼라 TV 합성신호를 4fsc로 샘플한 경우에 대하여 설계되어졌다. 몇가지 정량적인 기준을 이용하여 여러가지 방식들을 컴퓨터 시뮬레이션에 의하여 비교평가하였다.
2D 및 입체 영상 콘텐츠의 공급이 많아지면서 실감 콘텐츠에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 실감 콘텐츠는 다시점 카메라로부터 획득한 다시점 비디오, 깊이 카메라에서 얻은 RGB 영상과 컴퓨터 그래픽스와 같은 synthetic data를 합성하여 보다 실감나게 제작된다. 다시점 카메라를 이용하면 다시점 비디오를 쉽게 획득할 수 있으나 제작비용이 많이 들고, 깊이 카메라를 사용하면 시스템 구성은 상대적으로 용이하나 시점 영상이 하나라는 단점이 있다. 본 논문에서는 깊이 카메라에서 얻은 RGB 텍스쳐 데이터와 깊이 데이터로부터 가상 다시점 영상을 생성하고, 생성된 영상에 컴퓨터 그래픽스를 합성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 다시점 카메라 시스템을 사용하지 않고도 시점에 따른 가상 시점 화상을 용이하게 제작하여 그래픽 객체를 합성한다. 합성된 다시점 3D 모니터나 입체 모니터를 이용하여 3차원으로 실감나게 시청할 수 있다.
본 연구에서는 높은 해상력의 IRS-1C PAN 데이터와 다양한 관측파장대를 갖고 있는 Landsat TM 데이터를 사용하여, 화상중합방법의 대표적 방법인 IHS방법으로 중합화상을 작성하고, IHS중합화상 및 원화상을 이용하여 토지이용분류를 수행하는데 있어서 어떤 칼라합성밴드가 유효한지를 밝히는데 그 목적이 있다. 분류결과를 평가하기 위해서 10개의 분류항목으로 구성된 sample data를 생성시켰으며, 생성된 sample data의 전체정확도(overall accuracy)로서 분류결과를 평가하였다. 그 결과 Landsat TM 데이터와 IRS-1C PAN데이터를 IHS방법으로 중합하여 토지이용분류를 수행할 경우, TM4, TM5 및 TM7의 적외선영역(infrared spectral region)의 밴드 중 2개 밴드를 포함시켜 분류를 수행하는 것이 좋았으며, 특히 TM 247 중합화상의 경우 분류정확도가 11.8%로 향상되어 가장 좋은 결과를 나타내었다. 또한 토지이용분류를 수행할 경우 3밴드를 중합하여 사용하는 경우보다 1% 원화상에 IRS-1C PAN화상을 추가하여 사용하는 경우의 정확도가 전체적으로 높았다.
본 논문에서는 실시간으로 입력되는 스테레오 영상에 효과적인 시차 추정 기법을 적용한 새로운 웹 기반의 원격 다시점 3D 화상 통신 시스템을 구현하였다. 제시된 방법에서는 먼저, IEEE 1394 방식의 스테레오 카메라를 이용하여 자체 설계된 Intel Xeon 서버 시스템을 통해 실시간으로 입력되며, 입력된 스테레오 영상을 중심으로 특징점의 크기에 따라 세밀하면서도 정확한 시차 지도를 검출한 뒤, 검출된 시차지도와 좌 영상을 Directshow SDK를 이용하여 네트워크 채널로 연결된 클라이언트 영역으로 전송하게 된다. 전송된 클라이언트 영역에서는 수신된 시차지도와 좌 영상을 중심으로 정확한 우 영상을 복원한 뒤, 중간시점 합성 기법을 이용하여 16시점의 다시점 입체 화상 통신을 이루게 된다. 각기 다른 상황에서 촬영된 'Joo' 영상과 'Hoon'영상을 웹 기반의 실시간 전송 및 중간영상 합성 실험결과, 본 논문에서 제안된 전송기법으로 우 영상을 복원할 경우 각각 30dB, 27dB의 높은 PSNR이 측정되었으며, 4시점의 8비트 영상을 전송할 경우, 각각 67.2ms의 속도로 디스플레이 함으로써 이를 통한 새로운 실시간 웹 기반의 원격 3D 화상 통신 시스템의 실질적인 구현 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 다자간 화상회의 시스템에서 합성 입체 음향을 재현하는 방법과 음향반향제거 방법을 제안한다. 합성 입체 음향은 HRTF(head related transfer function)을 이용하여 구현하고 반향제거를 위하여 주변잡음에 대하여 강건한 적응 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 SMAP(set-membership affine projection)을 변형한 것으로 적응필터의 계수를 갱신할 때 입력신호와 추정오차신호의 상호상관을 입력신호의 자기상관 행렬과 투영 차수를 곱한 추정오차신호 전력의 합으로 정규화한다. 제안하는 적응알고리즘은 SMAP 알고리즘과 비교하여 투영차수와 주변잡음에 대하여 강건한 특성을 갖는다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 합성 입체음향 반향제거기의 성능이 효과적으로 반향을 제거할 수 있음을 보인다.
New image coding system for facial images called 'Knowledge-based image coding' is described, in which input image is analyzed and output image is synthesized using analysis results. Analysis and synthesis method of facial expressions are presented. Synthesis rules are determined on the basis of facial muscles and are also used in analysis process to produce a faithful reconstruction of the original image. A number of examples are shown.
원격지간 화상회의 시스템에서 화자의 위치에 따른 카메라 제어를 위해서는 마이크로폰 배렬(Microphone Array)로 수음한 음성신호에 대해 각 마이크로폰간의 빠른 지연시간 추정이 요구된다. 본 연구에서는 음원위치 추정을 위한 지연시간(Time delay) 계산을 위해 AMDF(Average Magnitude Difference Function)를 적용하여 연산시간을 단축시키는데 목적을 두고 있다. 기본의 상호상관함수 (Cross-correlation )알고리즘 과 본 연구에서 적용한 AMDF 알고리즘을 비교하기 위해 SNR 10dB 와 20dB 인 200Hz, 500Hz, 1kHz, 2kHz의 정현파 합성신호와 단음절 음성신호에 대해 시뮬레이션을 행하였다. 시뮬레이션 결과 AMDF 알고리즘의 정확한 지연시간 추정을 확인하였다.
본 논문은 문서상에 서명을 직접 합성하는 문서화상에 대한 디지털 서명 구조를 제안한다. 서명에 소요되는 시간은 서명의 확산에 의해 감축된다. 본 구조에 의해 디지털 서명의 제 3 조건인 발신 부인 봉쇄가 실현된다. 발신자가 비밀리에 서명을 합성하여 전송하면 수신자는 서명과 문서상의 오류를 확인 할 수 있다. 본 구조는 ITU-T.4 규격과 호환한다.
Conventional PIV method uses two optical axis configuration during the image grabbing process. That is, the illumination plane and the recording plane must be parallel. This configuration is very natural to grab the whole field without the image distortion. In the real problem, it is often to meet the situation when this configuration is hard to be fulfilled. In the present study, the new PIV method which uses only single optical axis to grab the particle images is developed. This new PIV method becomes possible by utilizing the scanning method similar to the echo PIV technique. One particle image of the scanning PIV consists of scanned several line images and by repeating this scanning process, two particle images were grabbed and processed to produce the velocity vectors. An optimization study was performed to find parameters which minimize the measurement errors. The effects of particle diameter, beam overlap ratio and particle number density were investigated.
디지털 X선영상으로 출력한 화상데이터를 Personal Computer로 가져와서 디지털 특성곡선, MTF, 위너스펙트럼을 계산할 수가 있다. 여기서는 디지털화상의 선예도를 후지타(藤田) 등의 이론에 의한 프리샘플링(presampling) Modualtion Transfer Function(MTF)을 산출하고 보정하는 방법에 대하여 검토하였다. 사용한 프로그램은 엑셀이며 슬릿의 촬영, 디지털 특성곡선, 합성 LSF법, 이산 퓨리어 변환, 고속 퓨리어 변환 등의 순서로 기술하였다. 이 방법의 커다란 장점은 퓨리어트랜스폼의 공식과 MTF 산출과정을 완전히 이해할 수 있다는 점과, 별도로 값비싼 프로그램이나 컴퓨터언어를 배우지 않았어도 MTF 결과를 산출할 수가 있다는 것이다. 그리고 워크시트 표시되는 엑셀의 장점을 그대로 살려 X선 영상계의 오류나 산출결과의 부적합성을 발견하기 쉽다는 점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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