본 논문은 잡음이 포함된 화상의 패턴매칭 및 검증에 유효한 새로운 패턴매칭 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 화상을 푸리에변환하면 중요한 형상정보가 푸리에영역의 저주파영역에 집중된다는 데 착안하여, 푸리에영역에 나타난 화상의 원점부근만을 추출하여 비교하는 방법을 이용하고 있다. 구체적으로는 두화상의 푸리에변환한 화상의 원점부분을 추출하여 감산하고 경험적인 임계치를 적용함으로써 패턴인식이 가능함을 보인다. 본 방법은 특히 잡음이 포함된 화상과 원화상의 매칭에도 효과적이다. 잡음은 푸리에영역에서 일반적으로 고주파영역에 분포하는데 본 방법 은 저주파영역을 추출하여 비교하기 때문이다. 실험결과는 10개의 표준화상과 가우시안잡음이 첨가된 화상을 사용하여 화상을 구분해 내고, 잡음이 있는 화상도 동일한 화상으로 인식함을 보여 준다. 이 방법을 화상의 위상정보만을 이용하여 패턴인식을 수행하는 위상한정상관법과 비교한 결과, 일부의 경우에 위상한정상관법과 동등이상의 결과를 보여준다.
RFID는 국가 신성장 동력 분야로서 미래 성장성이 매우 클 것으로 예상되며, 이미 물류관리 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 RFID리더의 인식률은 95%~98%대에 머무르고 있어, 오 인식된 2%~5%의 처리를 위하여 많은 시간과 자본이 투입되어야 하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 하드웨어의 인식률의 한계를 극복하고 보다 정교한 인식시스템을 구축할 수 있도록 화상인식을 통해 사물의 개수를 파악하는 기술을 RFID기술에 접목한 융합 시스템을 제안하고자 한다. 구체적으로는 RFID 리더기를 통해 물품의 개수를 파악하고, 이와 더불어 화상인식 기술을 이용하여 사물의 개수를 파악한다. 이때 두 개의 서로 다른 방법으로 인식한 사물의 개수를 비교하여, 동일하면 그 인식 결과를 신뢰하고, 그렇지 않은 경우 RFID전파의 출력세기 및 카메라 촬영각도 등을 보정하여 RFID 인식률을 향상시키는 것이다. 본 논문에서는 현재 개발이 진행 중인 이 시스템의 구성, 상호연동 알고리즘 및 구현방법에 대해 설명하고자 한다.
CCD 카메라를 이용한 화상처리가 최근 많은 분야에서 활용되고 있다. 특히 반도체 장비, 정밀 위치결정 시스템, 그리고 정밀 Alignment시스템과 같이 정밀한 제어가 요구되는 시스템에서 정화한 화상처리 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 화상처리를 이용한 마크 인식에 관한 방법으로 CCD카메라로 부터 얻은 영상에 노이즈가 상당히 포함되어 있는 경우와 마크의 일부분만 보이는 경우에 마크를 정화히 찾는 방법에 관한 연구이다.
RV 차량의 쿠션 패널을 생산하여 조립하는 공정은 작업자의 오류로 인한 불량이 많이 발생된다. 본 연구에서는 이러한 불량을 제거하기 위한 화상검사장치를 개발함을 목적으로 한다. 이러한 장치개발은 쿠션패널 고정용 지그, 카메라 인식영역, 이송을 위한 X-Y테이블, 카메라 모듈, 제어기 로 구성되어진다. 본 논문에서 제안한 화상검사장치를 설계하고 화상인식 프로그램을 통해 불량을 판정하여 화상검사 시스템의 타당성을 검증하였다.
화상 내의 중복도를 의미하는 자기 상사성(self-similarity)을 제거하여 화상압출을 수행하는 프랙탈 화상압축 방식에 대한 연구가 최근에 활발히 진행되고 있다. 프랙탈 화상압축은 비가역 부호화 방식으로 화상을 일정블럭으로 분할하여 상사영역을 탐색하고 그 상사영역에 대한 파라메터를 압축을 위한 정보로 저장한다 전송하고자 하는 데이터가 화상과 기밀 데이터의 2가지가 혼재할 경우 일반적으로 각 데이터를 개별적으로 압축하고 전송가게 된다. 또한, 화상의 특징을 이용하여 기밀 데이터를 화상 내에 몰래 집어넣은 후, 그 화상을 압축하여 전송하는 방식이 있다. 본 논문에서는 이러한 방식과는 달리 기밀 데이터를 프랙탈 화상압축을 수행함과 동시에 예측부호화를 이용하여 제 3자가 인식할 수 없는 잡음의 형태로 합성하는 방법에 대하여 고찰하고 시뮬레이션 결과를 나타낸다.
화상 처리 방법은 최근 다양한 기법을 적용하여 지도 정보 시스템 구축에 대한 요구가 급격히 대두되고 있다. 따라서 본 논문은 이러한 GIS(Geographic Information System) 시스템을 효율적으로 구축하기 위한 방안으로, 기존 지도 도형이나 수 작업에 의해 작성된 도면을 컴퓨터로 스케닝하여 각종 도로 정보 인식 추출하는 방법을 제안하였다. 이러한 화상 정보 인식 방안간으로 많은 알고리듬들이 제시되고 있지만, 실제로 그 활용 면에서, 인식 분석 처리 과정이 매우 복잡함으로 인하여 충분히 반영되지 못하고 있는 한계성을 가지고 있다. 따라서 본 논문은 지도 화상을 스케닝하여 도로 정보를 효율적으로 분리추출하기 위하여 $3{\times}3$ 방향성 구조요소, 즉 수리 형태학적 기법에서 Erosion과 Dilation 그리고 Opening과 Closing, 최적의 Structuring Element를 적용하여, 대상 화상인 지도에서 최적의 도로정보와 문자열간의 특징 분리 추출의 유효성을 검증하고자 한다.
자동차용 타이어중 측면에 백색문자가 들어가는 제품은 물류이송 및 유통과정에서의 오염방지를 위해 수성페인트를 도포한다. 이 작업을 라인스켄 카메라와 P.L.C를 이용하여 문자 위치 및 크기를 인식하여 노즐을 통해 자동 도포하는 설비개발을 목표로 시스템의 설계 및 시운전을 실시하였으며 인식 알고리즘의 개발로 화상인식 정도의 향상 및 PLC제어에 따른 유지보수성을 높일수 있었으며, 설비투자비용 역시 현저히 줄일수 있었다.
본 논문에서는 화상인식서버 기반의 감시 카메라 네트워크 시스템에서 프레임 폐기율 및 서버의 활용도에 기반한 성능분석을 수행한다. 각 감시 카메라에 대하여 인식상태 및 유휴상태로 나누어 다른 프레임 전송률을 적용함으로서 서버의 처리용량을 기준으로 한 최적의 화상 프레임 수 및 수용 가능한 카메라 수 등의 파라미터들에 대하여 분석한다. 분석된 결과는 화상 감시 카메라 네트워크의 효율적인 운영을 위하여 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
우편물의 정보처리를 위하여 임의의 위치에 인쇄된 높이 변조 및 폭 변조 바코드를 인식할 수 있는 효율적인 화상 처리 알고리즘을 제안하였다. 바코드를 인식하기 위하여 주소와 바코드 등이 포함된 화상으로부터 바코드 영역을 분리시켜 추출하여야 한다, 본 연구에서는 Sobel 연산자로 계산한 바코드의 기울기 정보를 이용하여 임의의 각도로 회전된 바코드의 영역을 추출하였고, 추출된 바코드 영역을 이치화하여 폭과 높이 변조형 바코드를 해독 하였다. 제안한 화상처리 알고리즘은 다양한 조건하에서 4 state 및 폭 변조 바코드에 적용하였으며, 1통의 우편물을 처리하는데 0.86초가 소요되었고 98%이상의 인식률을 얻었다. 제안한 알고리즘은 폭과 높이 변조형 바코드의 인식에 함께 적용 가능하므로 향후 우정업무의 정보치리에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 도로 관제 목적으로 사용 중인 가시 카메라(Visible Camera)를 사용하여 촬영한 도로표면 영상을 화상 인식 도로표면의 상태를 식별하는 방법과 기준을 제안하였다. 먼저, 입력 화상은 낮 시간대의 아스팔트 포장 도로면을 촬영하여 도로표면 상태의 화상을 만들었고, 편광 및 웨이블릿 변환(Wavelet transform)으로 도로 표면을 5가지의 상태(건조, 습윤, 수막, 적설, 동결)로 인식할 수 있는 분류기준절차를 연구하였다. 표면 화상 인식 과정은 편광계수(수직/수평 편광 비율) 값이 1.3 이상이면 젖은 땅으로 분류한 후, 다음으로 젖은 땅을 제외한 나머지는 웨이블릿 패킷 변환을 통해 시간-주파수 분석을 하였다. 또한 영상 템플릿을 이용하여 마른 땅과 빙판의 표준적인 주파수 특성을 분석하여, 마른 땅과 빙판을 구분하였다. 입력 영상에 대해서 제안한 도로표면상태의 인식분류 및 기준에 따라, 도로표면영상에서 마른 부분과 젖은 부분을 구분한 결과를 정리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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