영상처리는 정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 다양한 오이형상을 인식하기 위한 방법으로는 신경회로망의 연상 메모리 알고리즘을 이용하여 오이의 특정형상을 인식하였다. 형상인식은 실제영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 본 알고리즘에서는 일정한 학습패턴의 수를 2개, 3개, 4개를 각각 기억시켜 샘플패턴 20개를 실험하여 연상시킨 결과, 학습패턴으로 복원된 출력패턴의 비율은 각각 65.0%, 45.0%, 12.5%로 나타났다. 이는 학습패턴의 수가 많을수록 수렴할 때, 다른 출력패턴으로 많이 검출되었다. 오이의 특정형상 검출은 $30{\times}30$간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 실제영상에서 자동 검출로 처리한 결과, 오이인식의 처리시간은 약 0.5~1초/1개(패턴) 빠르게 검출되었다. 또한, 다섯 개의 실제 영상에서 실험한 결과, 학습패턴에 대한 다른 출력패턴은 96~99%의 제거율을 나타내었다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서, 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%를 나타내었다. 본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 오이의 형상 및 위치를 인식할 수 있도록 알고리즘을 개발하였다. 오이의 위치측정은 실제영상에서 학습패턴과 유사한 출력패턴의 좌표를 가지고, 오이의 위치좌표를 추정할 수 있었다.
본 연구에서는 육각형상을 포함하는 잡음이 많은 저 대비 영상으로부터 에지를 검출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 라플라시안-가우시안 필터의 조합과 형상에 의존하는 필터의 아이디어에 기초하고 있다. 먼저, 모퉁이에서 특히 육각형의 에지를 검출하기 위한 검출기로서 6 개의 마스크를 갖는 알고리즘을 사용한다. 여기에서 두 개의 삼각화살 모양의 필터는 육각형의 삼각화살 모양의 접속부를 검출하기 위해 사용되고, 나머지 네 개의 마스크는 육각형 에지의 선성분을 강조하기 위해 사용된다. 자연영상으로서 보통 규칙적인 육각형상의 각막 내피 세포를 선택하며, 이 각막 내피 세포내 육각형상의 에지 검출은 임상 진단에 있어서 중요하다. 그 다음, 에지 검출법의 유효성을 평가하기 위해 제안 알고리즘과 기존 방법을 잡음을 포함하는 육각형 영상에 적용한 결과 본 제안 방법이 다른 방법에 비해 신호 대 잡음비와 에지의 일치율 및 검출 정확도에서 잡음에 대한 강인성과 양호한 검출 능력을 나타낸다.
그레이 스케일 영상의 객체 분할시 경계면의 모호함이 발생하여 정확하게 객체를 분할.검출 할 수 없으며 또한 영상 레벨에 따라 결과에 많은 영향을 미치게 된다 본 논문에서는 그 경계 부분을 정확하게 분할 . 검출하는 방법으로 적응적 형상학을 웨이브렛 알고리즘에 적용한후 최적의 영상을 찾는 알고리즘을 구현하였다. 본 논문은 입력 영상의 임계값에 따른 적응적 형태학을 이용하여 영상의 경계면을 레벨 업 시킨 후, 이를 웨이브렛에 적용하여 최적의 에지를 검출하였다. 또한, 기존의 영상 에지 검출알고리즘인 Sobel 에지 검출과 다른 웨이브렛 기저 계수를 적용한 에지 검출 방법과 비교하고, 제안된 알고리즘이 기존의 다른 에지 검출보다 우수함을 확인하였다. 특히 에지와 에지의 부분이 가까울 때 정확한 에지를 검출하였으며, 완만한 곡선을 가지고 있는 부분에서 더 우수한 결과 에지를 얻을 수 있음을 확인하였다.
Markov Random Fields(MRF) 모델은 영상 분할 및 복원 등에 주로 사용되는 확률적 영상모델이다. 본 논문에서는 MRF 모델을 3차원으로 확장하여 분할을 위한 선 필드 모델(Line Field Model)과 움직임 검출을 위한 움직임 필드 모델(Motion Field Model)을 도입하여 동영상 내에서 움직이는 물체의 형상과 움직임을 추정한다. 제안된 방법을 이용하여 한국어 수화 동작에서 손의 형상과 이동방향을 검출하였다. 그 결과 optical flow를 사용하는 방법에 비해서 이동 방향이 왜곡되는 것을 방지하여 보다 정확한 이동 방향을 검출할 수 있었다. 또한 영상 추출의 경우에 있어서도 형상의 윤곽면과 내부가 하나의 라벨(label)로 묶이기 때문에 보다 깨끗한 영상을 추출할 수 있었다.
정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 실제 영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 오이의 특징형상 검출은 $15{\times}15$ 간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%로 나타났다. 오류역전파 알고리즘은 영상크기를 $445{\times}363$, $501{\times}391$, $300{\times}421$, $450{\times}271$, $297{\times}421$의 크기에 따라 출력패턴을 얻은 결과 영상의 크기에 따른 검출 값의 변화는 없는 것으로 나타났다. 학습패턴 수가 25개로 증가하면 영상에서 다른 패턴을 검출하는 비율이 16.02%로 나타났다. 또한 학습패턴이 2개인 경우 40개의 영상에서 8개의 오이를 검출하지 못하였다. 학습패턴의 수가 7~9개인 경우 오이의 검출이 가장 좋은 것으로 나타났다.
본 논문은 손 형상 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 손 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘에 대해 제안한다. 제안한 알고리즘은 단일 카메라 환경에서 손 형상을 입력정보로 사용하여 전처리 과정을 거쳐 손 영역만을 분할한 후 자기조직화 특징 지도(SOFM: Self Organized Feature Map) 알고리즘을 이용하여 손 형상을 인식하게 된다. 그러나 조명 변화에 민감하고 자유도가 큰 손 영역을 정확히 인식하기란 쉽지 않으며 오차 범위도 크기 때문에 본 논문에서는 인식률을 높이기 위해 각각의 손 형상에 대한 회전 정보를 데이터베이스화 한 후 주성분 분석을 적용하여 군집화 함으로서 인식오차를 줄였다. 또한 차원 축소로 인해 많은 계산 량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식 시간도 줄일 수 있었다.
비파괴검사(NDT)란 시험품에 손상을 주지 않고 내.외부에 존재하는 불연속부(결함)을 찾아내는 방법으로 다음과 같이 그 종류를 분류할 수 있다. (1) 표면결함 검출을 위한 비파괴검사 - 육안검사(VT) : 확대경 등에 의한 치수, 형상확인 - 자분탐상검사(MT) : 강자성체에 적용, 표면(하) 결함검출 - 침투탐상검사(PT) : 금속, 비철금속에 적용, 표면개구 결함검출 - 와류탐상검사(ET) : 도체 표층부(봉, 관 등) (2) 내부결함 검출을 위한 비파괴검사 - 방사선 투과검사(RT) : 결함의 종류, 형상의 판별 우수 - 초음파 탐상검사(UT) : 균열 등 면상 결함검출 등 우수 (3) 기타 비파괴검사 - Strain 측정 : 안전성 평가 - 음향방출시험(AET) - 누설시험(LT) - 중성자 방사선시험(NRT) 이상에서 보는 바와 같이 여러 종류의 비파괴검사가 있으나, 그 중에서 용접부에 적용되는 가장 일반적인 검사방법인 방사선 투과검사에 대해 기술하고자 한다.
다층경계를 갖는 콘크리트 내의 철근 위치와 공동(공극) 형상을 효과적으로 검출하기 위해, 본 연구에서는 다층경계를 갖는 철근 콘크리트의 레이더 응답 및 무근 콘크리트 내 공동의 형상추정이 가능한 전자파 레이더의 해석 알고리즘을 개발하는데 목표를 두고 있다. 이들 조건에서의 철근 및 공동형상을 검출 또는 추정하기 위해 레이더 모의해석 모델은 다양한 경계조건과 공동형상을 갖는 철근 또는 무근 콘크리트에 대해 적용되었다. 그리고 레이더 모의해석 결과에 대한 출력신호(화상)는 컨볼루션법에 의해 계산하여 나타내었다. 그 결과, 본 모의해석 기법은 철근콘크리트의 다층경계와 콘크리트의 공동형상에 대한 레이더 응답해석에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 손의 형상을 복잡한 배경환경에서 손 영역을 안정적으로 검출, 인식하여 윈도우 플레이어의 기능을 제어하는 시스템을 제안하였다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색을 지닌 손 영역이 정확히 추출되며 손 형상을 인식하는데 있어서 수행속도가 빠르고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서 제안한 방법을 윈도우 플레이어 제어에 적용한 결과 안정적으로 제어 할 수 있었다.
본 논문에서는 다방향 패턴을 이용한 구조광(structured light)방식의 3차원 스캔 기법을 적용하여 3차원 스캐너의 3차원 형상 취득의 정밀도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 단방향 패턴을 이용한 3차원 구조광 방식의 스캔 기법으로 3차원 형상을 취득하는 경우, 스캔 대상 표면의 법선벡터가 패턴의 방향과 수평 할수록 부정확한 형상이 복원된다. 본 논문에서는 스캔 대상의 경사면에 따른 법선 벡터(normal vector) 검출 및 검출된 벡터를 통한 최적의 패턴 방향 선출(quantization), 그리고 각 화소의 최적의 패턴방향을 이용한 선별적인 구조광 방식의 3차원 스캔 기법을 통하여 3차원 형상 취득의 정확성을 높이는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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