최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.
본 연구에서는 영상에 한글 및 영문숫자로 구성된 문서정보를 심을 수 있는 새로운 통합 부호화 방법을 제안하였다. 계조도를 갖는 영상에 대해 임의의 단계로 재양자화한 화소들을 대응하는 마이크로 패턴을 할당하여 영상을 재구성한 후 이진 출력장치에 표시할 수 있다. 그리고 , 각 마이크로 패턴에 문자정보를 할당하여 심을 수 있다. 이러한 개념을 기초로, 고속 부호화 및 복호화 알고리듬을 구현하여 실험을 수행하였다. 실험결과, $64{\times}64$ 화소의 영상을 마이크로 패턴으로 이진화한 영상에 화소 당 평균 약 8.5비트의 문자정보, 즉 한글 2000자 또는 영문자 4000자 이상을 심을 수 있었다. 이를 이용하여 영상과 문서의 통합 개인 신상기록 시스템을 구현하였다.
모바일폰이나 디지털 카메라에서 사용하는 영상 센서의 수광 소자는 한 가지 색만을 기록하는 베이어 패턴이기 때문에 각각의 화소들은 여러 개의컬러 중에서단 하나만의 컬러에 대한 화소값을얻게 된다. 잃어버린화소의 정보는 CFA(Color Filter Array)를 이용하여 그 주위의 화소에 대한 정보를 이용함으로 완전한 컬러 영상을 추론한다. 본 논문은 영상 센서의 수광 소자로부터 획득한 데이터의 평균과 각 컬러 채널 데이터 평균 사이의 관계를 유도하고, 이 관계를 이용하여 색상 보간을 위한 효율적인 에지 컬러 퍼지 보간 방법을 제안하였다. 또한 휘도 신호 채널의 보간은 컬러 노이즈를 감소하고 효율적인 보간을 위해 에지 방향에 따라 퍼지 보간을 하였다. 그리고 본 논문에서 PSNR을 이용하여 제안된 방법이 기존 방법보다 평균 2.4dB 정도 개선됨을 증명하였으며, 시각적으로 원영상의 해상도와 유사한 수준이며, 기존 알고리즘의 영상보다 색수차가 감소된 것을 실험 결과를 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 MPEG(Moving Picture Experts Group) 영상 디코더에서 영상을 압축, 비교, 복원, 저장한후 디코딩 처리하는 방법을 종래의 픽셀 단위로 처리하는 방법과는 다르게 영상의 단위 화소 주변을 군집화소로 분류한 후 이를 클러스터링하여 오버랩정도를 결정 한다. 오버랩 정도의 임계치값을 결정하는데는 패턴식별을 취한후 샘플 패턴에 대한 기하구조의 파악과 결정함수의 도출로 활용된다. 특징공간이 4차원 이상이면 주어진 패턴 구조를 시각적으로 관찰할 수 없다. 이 때, 분포구조를 고찰해 볼수 있는 방법은 군집중심간의 거리, 군집별 패턴의 수 및 표준편차 등을 이용하는 방법이다. 임계치 값을 넘는 중복화면은 소거되고 넘지않는 군집화면은 패턴인식으로 복원된후 동영상으로 구현된다. 이방법이 기존의 픽셀 단위 처리하는 방법 과는 20%정도의 메모리 감축과 15%정도의 화면 복원에 성능이 향상된 것으로 판정된다.
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.
영상 보간은 영상 처리 분야에서 전통적으로 많이 연구되어 왔고 널리 사용되고 있다. 그에 따라 다양한 보간 능력과 계산 복잡도를 갖는 보간법들이 많이 시도되고 있다. 이 논문에서는 기존의 선형 보간법을 위한 새로운 거리 가중치 개념과 보간되는 값의 상하, 좌우 지역적 패턴을 고려하여 반영하는 적응적 선형 보간법(New Adaptive Linear Interpolation : NAL Interpolation)을 제안한다. 새로운 거리 가중치는 기존의 거리에 선형적으로 비례하는 가중치의 개념에서 벗어나 가까운 화소에 더욱 더 영향을 많이 받는 특성을 이용하여 거리 가중치를 2차, 3차 다항식으로 개선한 것이다. 또한 NAL 보간법은 보간되는 화소의 상하, 좌우 패턴을 고려하는 선형 보간법으로 MF(magnification factor)의 변화에 따라 보다 선명한 이미지를 쉽게 얻기 위해서 보간하기 전 MF에 따라 패턴을 반영하는 정도를 결정하는 패턴 가중치를 이용한다. 실험 결과에서 제안된 보간법은 계산 복잡도 면에서 기존의 bicubic 보간법 보다 훨씬 간단할 뿐만 아니라 더 좋은 PSNR(peak signal-to-noise ratio)를 갖고 보다 선명한 화질의 영상으로 보간하였다.
에지 검출은 이미지 분석, 패턴 인식 및 컴퓨터 비전과 같은 많은 응용분야에서 사용되고 있다. 기존의 에지 검출 방법들에는 Sobel, Prewitt, Roberts, LoG(Laplacian of Gaussian)등이 존재한다. 기존 에지 검출 방법은 원영상이 저조도일 경우 화소 휘도의 변화가 적기 때문에 에지 검출이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 저조도 영상의 화소 휘도를 변환하는 함수를 제안하였다. 그리고 화소 휘도 변환 함수의 성능을 확인하기 위해 기존의 방법 Sobel, Prewitt, Roberts, LoG(Laplacian of Gaussian)에 적용하여 비교 분석하였다.
한글에서 발생하는 자소의 접촉에 의한 오인식을 해결하기 위하여, 접촉점을 중심으로 원소를 변환하여, 확장 가능한 구조를 모두 검증하고, 수락된 후보패턴에 대하여 가장 근접한 패턴 클래스로 할당하는 한글 인식방법을 제안한다. 프로그램드 배열운법을 이용하여 화소의 2차원 배열에서 입력패턴을 인식하고, PEACE(Primitive-Extraction and Attribute-Computation Embeded ) 파싱을 이용하여, 원소(primitive)의 추출과 숙성 (attribute)의 계산을 구문분석 과정에 통합하고, 전체 시스템이 동적인 구조를 갖게하여, 1차원 스트링으로의 변환에 따르는 패턴의 변형과 부가적인 노력을 억제한다.
본 논문은 푸리에영역에서 상관을 계산하기 위한 합성화상을 이용하여 에러가 포함된 화상의 패턴매칭 및 검증에 유효한 새로운 패턴매칭 알고리즘을 제안한다. 두개의 화상을 푸리에변환하여 합성화상을 계산하면 원화상의 중요한 성질은 푸리에영역에서 만들어진 합성화상의 중심부분에 집중된다는 데 착안하여 푸리에공간에 나타난 화상의 중심부분만을 추출하여 비교함으로써 화상의 동일여부에 관한 검증이 보다 단순하게 이루어질 수 있음을 보인다. 또한 원화상에 잡음이 포함된 경우에 푸리에변환의 공간에서 잡음이 중심 부분에서 먼 곳에 분포되는 것에 착안하여 잡음이 포함된 화상과 원화상의 매칭에도 유효함을 보인다. 실험을 통하여 10개의 표준화상과 가우시안잡음이 첨가된 화상을 사용하여 화상을 구분해 내고, 잡음이 있는 화상은 동일한 화상으로 인식함을 보인다. 실험결과는 합성화상의 중심부분에 존재하는 전체의 0.5%의 화소만을 비교함으로써 패턴인식이 가능함을 보여준다.
본 논문에서는 기존에 제안된 LDP(Local Directional Pattern)를 기반으로 얼굴 표정 인식 시스템에 대한 설계 및 구현 방법을 제안한다. LDP는 얼굴 영상을 구성하고 있는 각 화소를 주변 화소들과의 관계를 고려하여 지역적인 미세 패턴(Local Micro Pattern)으로 표현해준다. 새롭게 제시된 LDP에서 생성되는 코드들이 다양한 조건하에서 정확한 정보를 포함할 수 있는지의 여부를 검증할 필요가 있다. 따라서, 새롭게 제안된 지역 미세 패턴인 LDP를 다양한 환경에서 신속하게 검증하기 위한 평가 시스템을 구축한다. 제안된 얼굴 표정인식 평가 시스템에서는 6개의 컴포넌트를 거쳐 얼굴 표정인식률을 계산할 수 있도록 구성하였으며, Gabor, LBP와 비교하여 LDP의 인식률을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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