DMB 및 WiBro 기술의 개발 및 보급으로 인해, 영상을 이용한 디지털 컨텐츠 산업이 발전하고 있다. 이에 따라, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 정확한 정보전달 및 보존을 위해 영상의 열화현상을 제거하여야 한다. 열화현상의 대표적인 원인으로 잡음이 알려져 있으며, 가우시안 잡음은 전송 등의 과정에서 영상에 의존적으로 발생한다. 이러한 가우시안 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 지금까지 많은 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 가우시안 잡음환경하에서 영상복원을 위해 적응적인 임계값을 이용한 알고리즘을 제안하였으며, 에지영상의 히스토그램으로부터 임계값을 설정하였다. 그리고 시뮬레이션 결과로부터, MSE와 PSNR을 이용하여 제안한 방법의 잡음제거 성능을 확인하였다.
고용량의 멀티미디어 데이터 전송이 비약적으로 늘어나는 차세대 이동통신 시스템에서 cooperative ARQ 기법은 단말의 QoS를 만족시키기 위한 효과적인 방법이다. 그러나 기존의 cooperative ARQ 기법은 수신노드의 feedback을 받아서 재전송을 하기 때문에 채널 변화가 극심한 MANET 환경에서는 실시간 전송을 보장하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 ad-hoc OFDMA 통신 네트워크에서 cognitive relay를 이용한 협력통신 기반 cooperative ARQ 재전송 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 송신노드가 전송한 신호의 SINR을 relay가 사전에 sensing함으로써, 수신노드가 feedback 신호를 전송하기 전에 협력 통신을 능동적으로 제안한다. 이를 통하여, 무선 채널의 변화에 따른 지연 분산 특성을 극소화함으로써 실시간 통신을 원활하게 한다. 또한, relay에서 협력 통신을 제안할 때, 잘못된 제안을 최소화하기 위하여 최적의 sensing threshold를 유지할 수 있도록 하는 적응적 sensing threshold 최적화 알고리듬을 제안한다. 모의실험을 통하여, 실시간 멀티미디어 데이터 전송 시스템에서 제안된 cooperative ARQ 재전송 기법이 기존의 알고리듬에 비하여 프레임 전달시간 및 프레임 손실률 측면에서 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
피부색 정보는 비전 기반 시스템에서 인체 인식에 널리 쓰이는 중요한 정보이다. 그러나 기존의 픽셀 단위의 피부색 분할 방법은 피부색 영역 내부와 외부에 발생하는 오분할로 인해 여러 가지 피부색 관련 시스템의 인식률을 저해시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 양자화 영역 정보로부터 프레임 간에 근접한 유사 피부색의 영역별 분할을 통한 피부색 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 피부색 영역분할을 위해 JSEG 알고리즘을 통해 영상의 칼라를 양자화하여 영역을 분할한다. 분할된 영역으로부터 근접한 유사 피부 영역의 후보를 결정하고, 각 영역의 히스토그램 비교를 통해 피부색 영역을 결정한다. 이렇게 결정된 영역으로부터 피부색 표본을 추출하여 다음 프레임을 위한 피부색 모델을 갱신한다. 성능 평가를 위해 ECHO 데이타베이스와 조명이 변화하는 환경에서 실제 촬영한 영상을 이용하여 기존 연구의 분류 방법 비교 실험을 실시하였고, 기존보다 향상된 영역 분할 및 조명 적응 성능을 보였다.
본 논문에서는 SOPC 기반 NIOSII 임베디드 프로세서와 C2H 컴파일러를 적용하여 영상 감시 시스템을 구현하였다. 카메라의 영상 신호 출력, 영상처리, 시리얼 통신 및 네트워크 통신의 제어를 위해 C2H 컴파일러에 의한 IP를 구성하였고, SOPC 및 NIOS II 임베디드 프로세서에 기반한 각각의 IP를 효과적으로 제어할 수 있도록 구현하였다. 그리고, 보다 빠르고 환경에 강인한 이동 물체 검출을 위한 방법으로 배경영상을 갱신하는 알고리듬을 적응 가우시안 혼합 모델(AGMM)을 제안하였다. 그 결과 주간 및 야간에서도 이동 물체를 잘 검출할 수 있었다. 실험을 통해 제안된 AGMM 알고리듬이 적응 임계치법(ATM)과 가우시안 혼합모델(GMM)보다 이동하는 보행자 및 차량의 검출에서 우수함을 확인하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권3호
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pp.168-172
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2014
In this paper, we propose an algorithm that can efficiently detect and monitor multiple ships in real-time. The proposed algorithm uses morphological operations and edge information for detecting and tracking ships. We used smoothing filter with a $3{\times}3$ Gaussian window and luminance component instead of RGB components in the captured image. Additionally, we applied Sobel operator for edge detection and a threshold for binary images. Finally, object labeling with connectivity and morphological operation with open and erosion were used for ship detection. Compared with conventional methods, the proposed method is meant to be used mainly in coastal surveillance systems and monitoring systems of harbors. A system based on this method was tested for both stationary and non-stationary backgrounds, and the results of the detection and tracking rates were more than 97% on average. Thousands of image frames and 20 different video sequences in both online and offline modes were tested, and an overall detection rate of 97.6% was achieved.
디지털 워터마킹은 멀티미디어 컨텐츠(영상, 오디오, 비디오 등)에 비밀스러운 정보를 은닉시키는 기술이다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 확산스펙트럼 방법 그리고 웨이브렛 계수를 고려한 다중 임계치를 이용하여 시각적으로 인식 가능한 심벌을 삽입할 수 있는 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 워터마크 검출은 원 영상과 워터마크된 영상 모두를 삽입 시와 동일한 레벨로 웨이브렛 변환을 수행하고 워터마크를 삽입한 각 부대역간의 차신호를 이용하여 워터마크를 검출한다. 제안한 방법으로 여러 영상에 적용해 본 결과 우수한 영상의 화질을 얻을 수가 있었으며 JPEG 손실압축 뿐만 아니라 Resizing, LSB(Least Significant Bit) Masking, Filtering 등의 다양한 공격에서도 삽입한 심벌 워터마크를 쉽게 검출할 수 있었다.
SVC에서 영상의 시간적 확장성 제공을 위해 사용되는 MCTF는 시간적 확장과 함께 화질의 확장성을 제공하는데 큰 역할을 한다. 그러나 MCTF의 특성상 prediction과 update단계가 증가될수록 분석해야 할 프레임간의 시간 간격이 멀어지게 되고 올바른 움직임 정보의 검색이 어려워져 화질의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 MCTF의 update과정 내에서 JND를 사용하여 움직임 정보를 찾을 수 없는 블록의 화면 간 부호화로 인한 화질 저하를 방지하는 기법을 제안한다. 영상 내 모서리 부분을 찾는데 사용되는 JND는 오류의 가시성이 높은 부분과 그렇지 않은 부분을 찾아내어 MCTF의 update과정에서 더해지는 고주파 밴드 영상의 임계값으로 사용된다. 이는 영상 내 고주파 성분이 없는 저주파 영역에서 발생하는 잡음이 더 확연해지는 것을 이용한 방법이다. 제안하는 방법을 통하여 MCTF의 하위 단계에서 프레임간의 시간차를 극복하고 시각적인 화질의 향상을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 relay 기반 OFDMA 시스템에서 cell throughput 향상을 위한 Base Station (BS)과 Relay Station (RS)의 sub-cell 커버리지 조절 기법을 제안하였다. Relay 시스템에서는 BS-RS 링크에서 무선 자원을 추가로 소비하기 때문에, 이를 고려하지 않고 sub-cell 커버리지를 설정하면, 자원 사용량이 증가하여 throughput이 저하될 수 있기 때문에 자원 소모를 고려한 sub-cell 커버리지 설정이 필요하다. 이 때, 설정된 sub-cell 커버리지를 고정하여 운용할 수도 있지만, 트래픽 상황의 변화에 따라서 커버리지를 효과적으로 조절해주면, throughput 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 MS가 이동할 때에, 멀티홉 전송에 따른 relay link에서의 자원의 소모와 자원 재사용 정도를 함께 고려하여 sub-cell 커버리지를 조절하는 기법을 제안하고 분석하였다. 제안하는 커버리지 조절 기법에서는 BS와 RS로부터의 수신 SINR 값 비율로 threshold 값을 정하고 이를 이용하여 sub-cell 경계를 설정하였다. 그리고 트래픽의 변화에 따라 멀티홉에서의 자원의 소모와 자원 재사용을 고려한 effective transmitted bits per subchannel을 이용하여 sub-cell 경계를 적응적으로 조절하였다. 성능 분석을 위해 이 경우 cell throughput을 도출하였다. 제안하는 커버리지 조절 기법을 적용할 때, 고정하여 운용하는 경우에 비해, cell throughput이 향상되는 것을 확인하고, 정량적으로 분석하였다.
본 논문은 신경회로망 EART(Extended Adaptive Resonance Theory)를 이용한 회전 과 크기 변화에 무관한 지문인식에 관한 연구이다. 지문 농담 화상($515{\times}512$)을 적응 문턱 값을 이용하여 융선와 골을 분리하여 이진화 영상으로 바꾼후 이를 다시 세선화 영상으로 만든다. 이진 세선화 영상으로부터 지문의 특징점 중 식별에 가장 큰영향을 주는 분기점과 끝점을 $3{\times}3$마스크를 사용해서 추출한다. 이렇게 추출된 분기점과 끝 점의 개수, 그리고 분기점으로 이루어진 볼록 다각형의 내각을 회전변화와 크기변화 에 영향을 받지않는 가중코드(weighted code)로 된 40*10 특징점 행렬로 나타낸 후 이를 신경회로망 EART의 입력으로 했다. 신경망을 이용한 본 시스템은 세선화 영상에 대한 어떠한 복원 처리 과정도 없이 영상의 회전과 크기 변화에 대해서도 매우 효과 적이고도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 음향반향제거기에서 상관계수를 이용하여 동시통화 구간을 검출할 때 발생하는 검출 오류에 대하여 다룬다. 상관계수(correlation coefficient)를 이용한 동시통화 검출 알고리즘에서 동시통가와 반향경로의 변화를 명확하게 구분 지울 수 있는 문턱값 설정이 어렵기 때문에 때때로 검출 오류가 발생한다. 반향경로의 변화를 동시통화로 잘못 판단하면 적응필터의 탭 갱신이 멈추어져 더 이상 수렴할 수 없는 상황에 빠지기도 하고, 동시통화 중에 반향경로가 변하는 경우에는 동시통화 구간의 끝점 검출에 실패하기도 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문께서는 반향제거기에 보조필터를 적용하여 동시통화와 반향경로의 변화를 구분할 수 있는 시스템을 제안한다. 이는 기준입력신호 (reference signal)로부터 반향신호는 추정할 수 있지만 근단화자 신호는 추정할 수 없다는 점을 이용한다. 실험을 통해 제안한 시스템 및 알고리즘이 동시통화 검출 오류와 이로 인해 발생하는 문제점을 효율적으로 해결할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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