본 논문에서는 포맷 변환기를 사용하여 여러 가지 영상처리 필터링을 구현하였다. 이러한 설계기법은 집적회로를 이용한 대규모 화소처리배열을 근거로 하여 실현하였다. 집적구조의 두가지 형태는 연산병렬프로세서와 병렬 프로세스 DRAM(또는 SRAM) 셀로 분류할 수 있다. 이러한 포맷 변환기 설계는 효율적인 제어 경로 수행을 능력을 가지고 있으며 하드웨어를 복잡하게 한 필요 없이 고급 기술로 사용 될 수 있다. 실험 결과 1)단순한 평활화는 더 높은 공간의 주파수를 억제하면서 잡음을 감소시킬 뿐 아니라 에지를 흐리게 할 수 있으며, 2) 평활화와 분할 과정은 날카로운 에지를 보존하면서 잡음을 감소시키고, 3) 평활화와 분할과 같은 메디안 필터링기법은 영상 잡음을 줄이기 위해 적용될 수 있고 날카로운 에지는 유지하면서 스파이크 성분을 제거하고 화소 값에서 단조로운 변화를 유지 할 수 있었다.
수치표고모델, 정사영상과 같은 공간영상정보를 구축하기 위해서는 입체영상을 이동한 영상정합(image matching)의 과정이 필수적이며, 단영상 또는 스테레오 영상을 이용하여 대상물의 3차원 정보를 재구성하고 복원하는 기술은 사진측량 및 컴퓨터 비전 분야의 주요 연구 중의 하나이다. 본 연구에서는 화소값의 유사성과 상호관계성을 고려하는 MRF 모델을 이용하여 영상정합을 수행하였다. MRF 모델은 공간분석이나 물리적 현상의 전후관계(contextural dependencies)의 분석을 위한 확률이론의 한 분야로 다양한 공간정보를 통합할 수 있는 방법을 제공한다. 본 연구에서는 기준영상의 화소에 시차를 할당하는 접근 방법으로 확률모델의 일종인 마르코프 랜덤필드(MRF)모델에 기반한 영상정합기법을 제안하였고, 공간내 화소의 상호관계를 고려해주므로 대상물의 경계부분에서의 매칭 정확도를 향상시켰다. 영상정합문제에서의 MRF 기본가정은 영상 내 특정화소의 시차는 그 주위화소의 시차에 의한 부분정보에 따라 결정이 가능하다는 것이다. 깁스분포(gibbs distribution)를 사용하여 사후(posteriori) 확률값을 유도해내고, 이를 최대사후확률(MAP: Maximum a Posteriori)추정법을 이용하여 에너지함수를 생성하였다. 생성된 에너지함수의 최적화(Optimization)를 위하여 본 연구에서는 전역최적화기법인 multiway cut 기법을 사용하여 영상정합에 있어 에너지함수를 최소로 하는 이미지화소에 대한 시차레이블을 구하여 영상정합을 수행하였다.
본 논문에서는 가변블록에 대해 DCT와 VQ를 적용함으로써 복원시 영상의 품질을 원하는 수준으로 유지하면서 비트율을 감소시키는 방법을 제안한다. 각 블록에 대해 임계값에 따라 블록의 크기를 세분화 시켜 하위 블록에 대해 DCT와 VQ를 적용한다. 임계값 결정 방법은 원 화소의 최대군과 최소군의 편차를 이용하였다. 제안된 방법은 화소의 변화가 급격한 영상에서는 비트율이 0.34~0.47bpp가 감소하였고, 화소의 변화가 적은 영상에서는 0.74~0.79bpp정도 개선할 수 있다.
본 논문은 칼라 성분들간의 차분 영상과 휘도 영상을 이용하여 산출한 색차 휘도합 영상을 대상으로 블록에 기반한 영상 분할을 수행하여 객체의 형상 정보를 추출함으로써 분할 특성을 개선한 블록 기반 칼라 영상 분할 기법에 관한 것이다. 우선, R, G, B 영상들 간의 차분 성분들을 구하여 합산한 후, 이를 정규화하여 색차합 영상을 구한다. 다음으로 화소 단위로 휘도 영상의 상위 2비트와 정하화된 색차합 영상의 하위 6비트를 결합하여 색차 휘도합 영상을 얻는다. 이후, 기설정된 크기의 블록으로 분할된 색차 휘도합 영상의 각 블록을 질감 블록과 단순 블록 및 에지 블록으로 분류하고 각 유형의 블록별로 병합한 후, 기설정된 마커 배정 규칙에 따라 선택적으로 마커를 부여한다. 마지막으로, 마커가 부여되지 않은 블록을 대상으로 화소 단위의 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 자연스러운 형상 정보를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방범은 질감 영역에서의 과분할의 문제와 과도한 연산량의 부담을 효과적으로 경감시킬 수 있으나, 더불어, 영상 분할용 파라미터들의 민감도가 낮아 서로 다른 화소 분포 특성온 갖는 영상들에 전역적인 파라미터들사용할 수 있을 뿐만 아니라 특히, 색차 휘도합 영상에 반영된 색차 성분에 힘입어 저대조 경계면에서의 분할 특성을 현저히 개선시킬 수 있는 이점이 있다.
본 연구는 중 저해상도 위성영상을 이용하여 하천주변 습지를 판별해내는 보다 개선된 기법을 개발해 내는데 그 목적이 있다. 중 저해상도 위성영상의 하나의 화소는 일반적으로 하나의 동질한 물체의 분광반사값을 나타내기보다는 다양한 분광값을 가진 물체들의 대표값으로 나타나게 된다. 특히 본 연구에서는 식생, 수문 및 토양요소의 혼합체인 습지의 판별을 위해서, 하나의 화소가 하나의 물체를 대표함을 전제로 하는 기존의 분석방법 보다는, 혼합화소 (mixed pixel)를 대상지 의 토지 피복을 가장 잘 반영 하는 순수한 화소값(endmember)들로 분해함으로써 보다 정확한 판별 및 분류를 가능케 하고자 하였다. 이를 위하여 일반적으로 극세분광 위성영상의 분석에 활용되는 기법인 분광혼합화소분석(Spectral Mixture Analysis)을 이용하였는데, 습지 각 화소의 식생, 수문 및 토양요소의 흔합정도를 분해한 후, 이들의 분할영상 (fraction images)을 추출해내고 이를 분석에 이용하였다. 팔당상수원보호구역의 소택형 습지를 대상으로 봄 가을의 Landsat 영상에 대한 분석을 수행하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 봄 가을 각각의 영상에 대하여 4개씩 endmember를 선정하였으며, 분할영상과 원자료 각각에 대하여 습지판별을 수행한 결과, 가을영상에 대하여 분할영상을 이용한 방법의 소택 형 습지 판별 정확도가 가장 높은 값을 보여주었다(생산자 정확도 : 83.3%, 사용자 정확도 : 86.5%). 둘째, 소택형 습지로 판별된 지역만을 대상으로 보다 세분화된 분류가 가능한 지 알아보기 위하여 소택형 습지로 판별된 지역의 영상에 대해 ISODATA 무감독분류를 수행한 결과 2개의 클러스터로 대별되었다. 현장조사, 기존 연구의 수심자료 및 식생에 대한 조사를 바탕으로 위의 2개의 클러스터를 조사한 결과, 수문조건에 따른 분류인 아계(subsystem) 단계의 '영구적 침수형 소택형 습지'와 '계절적 침수형 소택형 습지'로 분류할 수 있었다.
본 논문은 중심 화소값과 인접 가해 성분값의 평균으로 축소 성분값을 산출함으로써 ZOD와 FOD의 장점을 적응적으로 반영한 디지털 영상 축소 알고리즘에 관한 것이다. 우선, 슬라이딩 윈도우의 중앙에 위치되는 중심 화소를 축소 성분값의 주성분으로 선택하고, 1차 미분 연산자를 이용하여 중심 화소의 우측 및 하측 인접 화소의 기울기의 크기를 각각 계산한다. 이후, 두 기울기의 크기를 합산한 결과로 각 기울기의 크기를 나누어 우측 및 하측 인접 화소 각각의 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 산출한다. 이렇게 구한 인접 가해 성분값과 중심 화소값을 평균하여 축소 성분값을 구하는 과정을 입력 영상의 모든 화소들에 반복적으로 수행함으로써 축소 영상을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 피부색 정의를 이용한 적응적 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 얼굴 영역 추출시 피부색 정보는 유용하게 이용되어 왔으나 피부색을 나타내는 문턱값에 매우 민감한 단점이 있다. 논문에서는 이를 개선하고자 먼저 후보 피부색 정보를 이용한 다음 전체 화소수와 추출된 화소수의 비에 따라 적응적으로 얼굴 영역을 추출하였다 인터넷 및 다양한 환경에서 획득된 영상에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘은 얼굴 인식 과정의 얼굴 영역 추출 단계에서 정확한 얼굴 영역을 추출할 수 있음을 알 수 있었다
본 논문은 화소 단위의 정보가 아닌 분할된 영역들의 정보를 기반으로 유전자 알고리즘을 이용한 텍스트 후보영역 검출방안을 제안한다. 먼저, 영상분할을 수행하기 위해 색상별 화소분류와 비동질적인 군집의 감소를 위한 영역 단위의 재분류 알고리즘을 수행한다. 색상별 화소분류에 이용되는 EWFCM(Entropy-based Weighted Fuzzy C-Means) 알고리즘은 공간정보를 추가한 개선된 FCM 알고리즘으로써, 잡음에 강건한 특징을 가진다. EWFCM 알고리즘에 의해 분류된 화소들의 군집정보를 기반으로 수행되는 영역 단위의 재분류는 화소나 군집 단위의 재분류에 비해 효과적으로 영상에 존재하는 비동질적인 군집들을 감소시킬 수 있다. 그리고 텍스트 후보영역 검출은 분할된 영역들로부터 추출한 방향성 에지 성분에 대한 분산값 및 에너지, 크기, 개수 등의 정보를 기반으로 유전자알고리즘에 의해 수행된다. 이는 화소 단위의 정보를 이용한 방법보다 더 명확한 텍스트 영역정보를 획득할 수 있으며, 향후 자동문자인식에서 좀 더 손쉽게 이용될 수 있다. 실험 결과 제안한 분할방법은 기존 방법이나 화소나 군집 기반의 재분류보다 좋은 결과를 보였으며, 텍스트 후보영역 검출에서도 화소 단위의 정보를 이용한 기존 방법보다 더 좋은 결과를 보여 제안방법의 유효성을 확인하였다.
본 논문은 기준 화소의 인접 가해 성분값과 선형 축소 성분값의 평균으로 축소 성분값을 정하는 적응형 선형 축소기를 제안하고 주관적 화질과 하드웨어 복잡도 측면에서 그 성능을 분석함에 목적이 있다. 제안된 적응형 선형 축소기는 우선, 일차 미분 연산자를 이용하여 기준 화소의 우측 및 하측 인접화소의 기울기의 크기를 각각 계산한다. 이후, 두 기울기의 크기를 합산한 결과로 각 기울기의 크기를 나누어 우측 및 하측 인접 화소 각각의 국부 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 국부 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 정의한다. 제안된 방법은 인접 화소들의 유효 가해 정보를 각각의 국부 가해 가중치에 따라 축소 성분값에 적응적으로 반영함으로써 선형 축소기의 단점인 몽롱화 현상을 효과적으로 억제시킬 수 있다. 또한 적은 연산량을 요하면서도 평균적으로 양호한 결과를 제공하는 선형 축소 방식의 장점을 취할 수 있는 이점이 있다.
본 논문에서는 p-채널 저온 다결정 실리콘 박막 트랜지스터의 문턱전압 변동을 보상할 수 있는 새로운 OLED 화소회로를 제안하였다. 제안한 5-TFT OLED 화소회로는 4개의 스위칭 박막 트랜지스터, 1개의 OLED 구동 박막 트랜지스터 및 1개의 정전용량으로 구성되어 있다. 제안한 화소회로의 한 프레임은 초기화 구간, 문턱전압 감지 및 데이터 기입 구간, 데이터 유지 구간 및 발광 구간으로 나누어진다. SmartSpice 시뮬레이션 결과, 구동 트랜지스터의 문턱전압이 ${\pm}0.25V$ 변동 시 최대 OLED 전류의 오차율은 -4.06%이였고 구동 트랜지스터의 문턱전압이 ${\pm}0.50V$ 변동 시 최대 OLED 전류의 오차율은 9.74%였다. 따라서 제안한 5T1C 화소회로는 p-채널 다결정 실리콘 박막 트랜지스터의 문턱전압 변동에 둔감하여 균일한 OLED 전류를 공급함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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