The alignment of facial images is crucial for 2D face recognition. This is the same to facial meshes for 3D face recognition. Most of the 3D face recognition methods refer to 3D alignment but do not describe their approaches in details. In this paper, we focus on describing an automatic 3D alignment in viewpoint of quantitative analysis. This paper presents a framework of 3D face alignment and normalization based on feature points obtained by Active Shape Models (ASMs). The positions of eyes and mouth can give possibility of aligning the 3D face exactly in three-dimension space. The rotational transform on each axis is defined with respect to the reference position. In aligning process, the rotational transform converts an input 3D faces with large pose variations to the reference frontal view. The part of face is flopped from the aligned face using the sphere region centered at the nose tip of 3D face. The cropped face is shifted and brought into the frame with specified size for normalizing. Subsequently, the interpolation is carried to the face for sampling at equal interval and filling holes. The color interpolation is also carried at the same interval. The outputs are normalized 2D and 3D face which can be used for face recognition. Finally, we carry two sets of experiments to measure aligning errors and evaluate the performance of suggested process.
현재 프린터 산업에서는 다른 출력장치에 비해 색역이 작은 프린터의 색역을 확장하기 위해 CMY 이외의 색료를 추가하여 사용하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 색료의 추가는 여러 가지의 색료 조합이 하나의 색 자극치를 나타내는 프린터 역 특성화 과정에서 잉여 문제를 일으킨다. 이에 본 논문에서는 색료간의 상관도를 고려하여 이러한 잉여 문제를 해결하는 프린터 역 특성화 방법을 제안한다. 먼저 동일한 색 자극치를 나타내는 여러 가지 색료 조합을 분석하기 위해 Cellular Yule-Nielsen Spectral Neugebauer 프린터 모델을 이용하여 모든 색료의 조합에 대한 색 자극치를 추정한다. 이 후 잉여 문제를 일으키는 색료의 조합들에 대해 색 공간에서의 주위 다른 색 조합들과의 상관도를 고려하여 가장 유사한 색료 조합을 선택한다. 이를 통해 임의의 입력 색 자극 값에 대한 출력 색료 값을 얻는 3차원 사면체 보간법을 사용하는 과정에서 오차를 줄일 수 있다. 이렇게 선택된 색료의 조합들과 색 자극치는 참조표로 저장된다. 실험에서는 CMYKGO 프린터를 사용하였으며 어두운 영역에서 색역이 확장 되었고, 좀 더 자연스러운 톤을 표현하였다.
본 연구에서는 구현된 요분석 시스템으로 획득한 데이터를 보정하기 위하여 색 좌표 변환 기법을 제안하였다. 일반적으로 요분석 시스템은 요분석용 스트립의 정색반응을 검출하는 과정에서 여러 가지 비선형적인 특성 즉 광 모듈의 메커니즘, 하드웨어, 그리고 주변 환경에 의해 색 왜곡된 입·출력 특성을 지닌다 따라서 보다 높은 정확도와 재현성을 유지하기 위해 장비 특성화 기법을 도입하여 색 왜곡 현상을 보정하였다. 본 연구에서는 명암 보정, ,3차 스플라인 보간법에 의한 RGB 신호의 특성 곡선 추출, 기준색 고정 선형변환 기법을 사용하여 색 보정 과정을 수행하였다 색 보정을 위해 사용된 표준 장비는 1931년 CIE XYZ 색공간 특성을 지닌 좌표계로 설정하였으며, 동일한 칼라 샘플에 대해 요분석 시스템의 출력값과 표준 장비의 출력값이 일치되도록 하는 보정 행렬을 구하였다. 구현된 요분석 시스템을 색 보정한 후 기준 데이터와 비교한 결과 양호한 색상 정확도를 나타내었다 요분석용 스트립의 10 가지 항목에 대해 구현된 두 대의 요분석 시스템을 사용하여 실험한 결과 장비간 색차는 1.28이었다.
본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 색차를 이용한 효과적인 디모자이킹 방법을 제안한다. 저주파 영역의 웨이블릿 계수는 관찰된 고주파 계수를 이용한 에지 방향적인 보간에 의해 구해진다. 손실된 고주파 계수는 추정된 저주파 계수에 의해 얻어진다. 고주파수 영역에서 결함을 줄이고 시각적인 질을 향상시키기 위해서 웨이블릿 영역에서 색차 방법을 이용하여 고주파수 계수를 업데이트 한다. 웨이블릿 영역에서 제안한 디모자이킹 방법을 시뮬레이션하고, 기존의 디모자이킹 방법들과 비교를 하였다. 실험 결과를 통해 제안 방법이 향상된 디모자이킹 결과를 발생시킨다는 것을 보여주었다.
본 논문은 잡음을 고려한 공간적응적 색상 보간 방법을 제안한다. 센서의 잡음은 색상 보간 과정에 영향을 미쳐서 결과 영상의 열화를 초래하기 때문에 센서의 잡음이 색상 보간 방법에 고려됨으로써 고해상도의 영상을 획득할 수 있다. 알고리즘의 성능 향상과 연산량의 효율성을 높이기 위해서 베이어 화소에서 평탄, 에지, 패턴 에지 영역으로 각각 구분한다. 영역에 따라 다른 마스크를 이용하여 국부 통계치를 계산하게 되고, 이를 이용해서 보간 오류가 최소화 되도록 G 색상을 보간한다. 잡음제거를 위해서는 수정된 Non-Local 평균 필터가 사용된나. R파 B 색상은 잡응이 제거되고 보간된 G 색상파 색차값을 이용해서 쉽게 보간된다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 주관적 및 객관적인 변에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 화소간의 상관관계를 이용한 CCD/CMOS 이미지 센서용 효율적인 색 보간 기법을 제안한다. 최근 각광받고 있는 CCD/CMOS 이미지 센서는 컬러 필터 배열(Color Filter Array)을 사용하기 때문에, 각 화소는 컬러 영상을 만들기 위한 3가지 색 채널 중 한 가지 채널만 갖고 있게 된다. 따라서 컬러 영상을 만들기 위해서는 색 보간 구조가 필요하다. 최근 제안되는 색 보간 기법은 보간된 영상의 품질 향상에만 주력하고 있는데 반해, 본 논문에서는 낮은 복잡도를 갖으면서 잘못된 색을 최소화하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 색 보간 기법에서는 인접한 화소간의 상관관계를 이용하여, 현재 화소의 방향성을 결정할 때 이웃 화소의 방향성 정보를 이용하였다. 기존의 방향성을 고려한 색 보간 기법에 제안된 기법을 적용한 결과, 알고리즘의 종류에 따라 PSNR이 $0.09{\sim}0.47dB$ 향상되었고, 대부분의 잘못된 색(False color)을 최소화함으로써 색 보간된 컬러영상의 품질이 향상되었다. 제안된 색 보간 기법은 Verilog HDL 및 FPGA를 이용하여 실시간으로 구현 검증되었다. 0.25um CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였을 때, 총 게이트 수는 12K개였으며 5개의 라인 메모리가 사용되었다.
최근 고성능 모바일기기의 보급과 멀티미디어 콘텐츠의 활용이 커짐에 따라 저해상도 영상을 고해상도로 재구성하는 초해상도(super resolution) 기법이 중요하게 대두되고 있다. 모바일기기에서는 초해상도를 사용하기 위해서는 연산량과 메모리 등의 제한적인 자원의 사용을 고려한 초해상도 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 모바일기기에 적용하기 위해 단일영상을 통한 빠른 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 색채 왜곡을 방지하기 위해 RGB 컬러 도메인에서 HSV 컬러 도메인으로 변경하여 인간의 시각인지 특성이 가장 뚜렷한 밝기정보인 V만 처리한다. 먼저 잡음제거 및 속도향상을 고려하여 개선된 고속 back projection에 의해 영상을 확대 재구성한다. 이와 함께 2차 미분을 사용하는 LoG (laplacian of gaussian) 필터링을 이용하여 신뢰할 수 있는 에지 맵을 추출한다. 최종적으로 에지 정보와 개선된 back projection 결과를 이용하여 고해상도 영상을 재구성한다. 제안한 알고리즘을 사용하여 복원한 영상은 부자연스러운 인공물을 효과적으로 제거하고, blur현상을 최소화하여 에지 정보를 보정하고 강조해준다. 실험결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 보간법이나 전통적인 back projection 결과보다 주관적인 화질이 우수하고, 객관적으로 우수한 성능을 나타냄을 입증한다.
안개 영상은 색상 정보와 경계선 정보가 줄어들기 때문에 사물의 식별에 어려움이 발생한다. 안개 제거를 위한 대표적인 알고리즘은 Dark Channel Prior(DCP)를 이용한 방식으로 안개 영상의 색상 정보를 이용하여 안개의 전달량을 추정 한 후 안개를 제거한다. 그러나 색상 정보를 바탕의 안개량 추정을 할 경우, 영상 내에 흰색 사물이나 광원과 같이 높은 밝기의 사물이 있는 영역에 대해 안개량 및 전달량을 오추정하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 안개 영상의 백색 영역을 중심으로 색 정규화를 적용 한 후, 안개량 오추정 영역을 주변 안개값으로 보정하여 안개값 오추정 문제를 개선하였다. 또한 개선된 안개량 추정 결과를 바탕으로 전달량 계산 후 전달량 정련을 통해 안개 영상의 화질을 개선하였다.
본 논문에서는 실시간 색역 사상을 위한 3차원 룩업 테이블을 좀더 효과적으로 구현하기 위한 하드웨어 구조를 제시하였다. 기존의 해상도 절감 3차원 룩업 테이블에 대해서 기술하고 하드웨어의 구조를 간소화시킨 해상도 절감 3차원 차분 룩업 테이블의 개념을 소개한다. 새로 제안하는 3차원 차분 룩업 테이블의 경우 기존의 방법과 같이 3차원 룩업 테이블을 8개의 1차원 룩업 테이블로 분해하여 구성하며 색역 사상 규칙은 현재 입력 영상 값과 색역 사상된 출력 값과의 차분 값만을 저장시키고 삼차원 보간 이후에 최종적으로 덧셈기를 추가함으로써 구성한다. 이를 통하여 필요로 하는 하드웨어의 양을 더욱 감축시킬 수 있으며 기존의 방법에 비해서 좀 더 고속으로 구현이 가능하다. 새로 제안된 하드웨어 구조는 FPGA나 ASIC으로 쉽게 구성이 가능하며 실시간 화질 개선의 용도로 쉽게 적용이 가능하다.
Most crop damages have been occurred by vermin(e.g., wild birds and herbivores) during the period between seeding and the cotyledon level. In this study, to minimize the damage by vermin and acquire the benefits such as protection against weeds and maintenance of water content in soil, immediately vinyl mulching after seeding was devised. Vinyl mulching has been generally covered with black color vinyl, that crop seeding locations cannot be detected by visible light range. Before punching vinyl, non-contact and non-destructive methods that can continuously determine the locations are necessary. In this study, a crop position detection method was studied that uses infrared thermal image sensor to determine the cotyledon position under vinyl mulch. The moving system for acquiring image arrays has been developed for continuously detecting crop locations under plastic mulching on the field. A sliding mechanical device was developed to move the sensor, which were arranged in the form of a linear array, perpendicular to the array using a micro-controller integrated with a stepping motor. The experiments were conducted while moving 4.00 cm/s speed of the IR sensor by the rotational speed of the stepping motor based on a digital pulse width modulation signal from the micro-controller. The acquired images were calibrated with the spatial image correlation. The collected data were processed using moving averaging on interpolation to determine the frame where the variance was the smallest in resolution units of 1.02 cm. For this study, the spline method was relatively faster than the other polynomial interpolation methods, because it has a lower maximum order of formulation when using a system such as the tridiagonal linear equation system which provided the capability of real-time processing. The temperature distribution corresponding to the distance between the crops was 10 cm, and the more clearly the leaf pattern of the crop was visually confirmed. The frequency difference was decreased, as the number of overlapped pixels was increased. Also the wave pattern of points where the crops were recognized were reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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