최근 들어 다양한 스테레오 3D 디스플레이 장치의 출시가 활발히 이루어지면서 임의의 스테레오 3D 영상에 대한 효과적인 크기 변환 방법, 즉 스케일링(scaling) 방법에 대한 요구가 증가되고 있다. 그런데 CG 등을 통하여 생성된 경우와 같이 장면의 기하학적 정보를 완벽히 파악할 수 있는 경우를 제외하고는, 정확한 스테레오 3D 영상의 스케일링은 현실적으로 불가능하다. 이러한 제한으로 가장 널리 이용되는 방법은 좌우 영상에 대하여 적절한 2D 스케일링을 수행하고, 그 결과로 적절한 스테레오 3D 영상스케일링이 발생하기를 기대하는 것이다. 본 논문에서는 2D 영상 스케일링을 통한 스테레오 3D 영상 스케일링에 있어서, 양안시(binocular vision) 모델에 근거한 기하학적 분석과 주파수 변화 분석을 제시한다. 기하학적 분석을 통해서는 스테레오 3D 영상에서 발생 가능한 왜곡들에 대해서 설명하고, 주파수 변화 분석을 통해서는 디지털 신호의 스케일링에 필수적으로 요구되는 aliasing 왜곡 방지 방법에 대해서도 제안한다. 제안된 방법은 주관적 화질 평가 결과 샘플링 이론 (sampling theory)에만 근거한 필터링 방식에 비해 화질 왜곡을 더욱 효과적으로 억제할 수 있다는 것을 파악할 수 있었다. 따라서, 제안된 방법은 다양한 해상도를 지니는 3D 디스플레이 장치에서의 스테레오 3D 영상 재생에 효과적으로 이용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 LFSR(Linear Feedback Shift Register)과 2D CAT(Two-Dimensional Cellular Automata Transform)를 이용한 영상 암호화법을 제안한다. 먼저 LFSR을 이용하여 원 영상의 크기만큼 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 그런 다음, 생성된 수열을 원 영상과 XOR 연산하여 원 영상을 변환한다. 그리고, 게이트웨이 값을 설정하여 2D CAT 기저함수를 생성한다. 생성된 기저함수를 변환된 원 영상에 곱하여 2D CAT 영상 암호화를 한다. 마지막으로, 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.
이미지 기반 애플리케이션 테스트는 이미지 구조 비교를 통한 애플리케이션 테스트 방법을 제안한다. 이 연구는 다양한 디바이스 운영체제의 종류나 GUI에 의존 없이 다양한 기기에서 테스트가 가능하다. 기존 연구는 운영체제 변경, 화면상의 애니메이션 실행 그리고 해상도 변경의 경우 정답 이미지와 달라지기 때문에 기존의 경우 각각 변형마다 테스터를 생성해야 했다. 하지만 이 방법은 운영체제 변경, 해상도 크기의 변경, 화면상의 애니메이션 실행과 같은 변화가 발생해도 동일한 기준으로 판별하기 때문에 하나의 테스터로 테스트할 수 있다. 두 이미지의 객체들의 기본 구조를 비교하고 이미지에 차이가 존재하는 영역을 추출해서 Faster D2-Net의 특징점으로 이미지 유사성을 비교한다. Faster D2-Net 개발로 D2-Net보다 연산의 수와 공간적 손실을 줄여 애플리케이션 이미지에서 특징점을 추출하기 적합하고 수행 시간 단축이 가능했다.
목적: 2D와 3D 영상 시청에서 나타나는 시각반응의 변화를 측정하고 평가하고자 하였다. 방법: 시기능이 정상인만 19세 이상 25세 이하의 대학생 44명을 대상으로 하였다. CA/C비(convergence accommodation/convergence ratio), 폭주로 유도되는 PD(interpupillary distance)변화와 조절반응, 3D 영상 시청 시 자각적 인지거리를 측정하였다. 결과: 폭주와 조절은 2D 영상 시청보다 3D 영상 시청에서 더 컸으며(p<0.05), CA/C비와 조절반응은 양적 상관관계(r = 0.477, p = 0.001)를 보였다. PD가 작을수록 심도지각의 깊이는 큰 것으로 나타났으며, 3D 영상에서 폭주는 인지하고 있는 거리에서의 폭주보다 더 큰 것으로 나타났다. 결론: CA/C비가 클수록, PD가 작을수록 3D 영상 시청에서 시각적 불편함은 더 심할 것으로 예상된다.
벡터 그래픽스는 좌표 정보를 이용하여 이미지를 표현하기 때문에 이미지 퀄리티의 손실 없이 쉽게 확대 축소가 가능하며, 일반적으로 래스터 그래픽스로 표현되는 이미지보다 더 작은 파일 크기를 가진다. 본 논문에서 제안하는 벡터 그래픽 가속기는 개선된 스캔라인 엣지 플래그 방식을 사용하여 엣지의 정렬과정을 수행하지 않고 렌더링을 수행할 수 있도록 설계되었으며 OpenVG 2D 벡터 이미지를 사용하여 검증되었다. 본 논문에서 제안하는 가속기는 Tiger image를 기준으로, 테셀레이션을 수행하는데 12ms, 전체 이미지 렌더링에 208ms의 시간이 소요되며, Tiger image 기준으로 약 초당 5 프레임의 성능을 가진다.
In this paper, a new method for identification of two-dimensional(2D) impulse response is presented. As is well known, identification of 2D impulse response is an important and necessary theme for image processing or signal processing. Here, the authors extend M-transform which has been proposed by some of the authors to 2D case where an image is used instead of signal, and M-array is used instead of M-sequence. Firstly, we show that 2D impulse response can be obtained by use of M-array. Next 2D M-transform is defined where any 2D image can be considered to be the output of 2D filter whose input is 2D M-array. Simulation results show the effectiveness of identification of 2D impulse response by either using M-array or by 2D M-transform.
모자이크 영상은 중복되어지는 객체와 배경에 대한 2차원 영상의 정보를 가진다. 본 연구에서 모자이크 영상의 정보생성 방법에 대하여 설명한다. 이를 기초로 지정된 장소의 3차원 형상을 추정, 카메라 앵글을 2차원 영상이 가지는 시점에서 3차원의 새로운 시점으로 바꾸는 효율적인 애니메이션 방법에 대해 제안한다.
최근 급변하는 컴퓨터 기술의 발전을 통해 컴퓨터 비전과 머신러닝을 이용한 사물인식 기법이 다양한 학문 분야에서 사용되고 있다. 국내의 연구 사례를 보면 주로 대면적 산림을 분석하기 위한 이미지 학습 및 객체인식 기법이 사용되는 반면 개체목 단위의 수종 분류 및 특징을 학습하는 연구는 아직 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 한국의 침엽수 5종을 대상으로 이미지 학습을 통한 자동분류 연구의 가능성을 분석해 보았다. 데이터 형태에 따른 분류 결과의 차이를 분석하기 위하여 산림전문가가 직접 촬영한 영상(D1)과 웹크롤링을 이용한 영상(D2)을 사용하여 수종 분류를 실시하였다. 그 결과 D1과 D2의 분류 정확도에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, D1은 D2보다 높은 분류 정확도를 나타냈다. 또한, D2의 분류 정확도를 높이기 위해서는 검열되지 않은 영상 데이터의 노이즈를 줄이기 위한 추가 데이터 필터링 기법이 필요한 것으로 사료된다.
Design is important in the IT, digital appliance, and auto industries. Aesthetic and art images are being applied for better design satisfaction of the products. Various artistic image patterns are used to satisfy demand of design, but it takes much lead-time and effort to implement them for making dies and molds. In this paper, a hybrid reverse engineering method generating accurate 3D engraving models from 2D art images is proposed through image processing, 3D reconstruction, and NURBS interpolation methods. In order to generate the 3D model from the 2D artistic image, cloud points with z-depth are extracted according to intensity values of the image. An adaptive median filter and harmonic filter are used to obtain the intensity values accurately. NURBS surfaces are generated through the interpolation of the cloud points. Performance of the developed system is to be confirmed through the realization of Mona Lisa and Golden Gate Bridge.
4차 산업혁명의 기술이 우리도 모르는 사이 우리의 삶 속으로 스며들고 있다. CNN이 이미지 인식 분야에서 탁월한 능력을 보여준 이후 많은 IoT 기반 홈보안 시스템은 침입자로부터 가족과 가정을 보호하며 얼굴을 인식하기 위한 좋은 생체인식 방법으로 CNN을 사용하고 있다. 본 논문에서는 2D와 2.5D 이미지에 대하여 여러 종류의 입력 이미지 크기와 필터를 가지고 있는 CNN의 구조를 연구한다. 실험 결과는 50*50 크기를 가진 2.5D 입력 이미지, 2 컨벌류션과 맥스풀링 레이어, 3*3 필터를 가진 CNN 구조가 0.966의 인식률을 보여 주었고, 1개의 입력 이미지에 대하여 가장 긴 CPU 소비시간은 0.057S로 나타났다. 홈보안 시스템은 좋은 얼굴 인식률과 짧은 연산 시간을 요구하므로 본 논문에서 제안한 구조의 CNN은 홈보안 시스템에서 얼굴인식을 기반으로 하는 액추에이터 제어 등에 적합한 방법이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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