신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가함에 따라, 교통위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도난 차량 검거를 위한 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안하였다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
실세계에서 텍스트가 포함 된 장면은 텍스트를 추출하고 인식하여 많은 정보를 얻을 수 있으므로, 장면의 텍스트 영역을 추출하고 인식하는 기술들은 꾸준히 발전하고 있다. 장면에서 텍스트 영역을 추출하는 기술은 크게 텍스쳐를 기반으로 하는 방법과 연결요소방법, 그리고 이 둘을 적절히 혼합하는 방법들로 구분 할 수 있다. 텍스처를 기반으로 하는 방법은 영상의 색상, 명도 등의 정보를 이용하여 텍스트가 다른 요소와는 다른 값을 갖는다는 것을 기반으로 한다. 연결 요소 방법은 장면의 각 화소마다 인접해 있는 유사 화소를 연결 요소로 만들어 기하학적인 특성을 이용하여 판별한다. 본 논문에서는 텍스트 영역 추출의 정확도를 높이기 위해 영상의 기울기를 검출하고 보정한 후 에지를 적응적으로 변경하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 기울기를 보정한 후 텍스트가 포함 된 정확한 영역만 추출하기 때문에 MSER보다 15%, EEMSER보다 10% 더 정확하게 영역을 얻었다.
광원의 복사에너지가 물질에 입사하면, 그 물질의 고유한 특성에 따라 그 에너지의 일부는 흡수되고 나머지는 반사되거나 투과된다. 물질을 구성하는 분자가 빛을 흡수하면 그 빛의 파장에 따른 복사에너지에 의하여 열적 반응이나 광화학적 반응을 일으킨다. 특히 자외선복사에 의한 광화학적 작용은 물질의 변퇴색과 같은 광화학적 열화를 초래한다. 물질에 손상이 일어나면 그 물질의 가치상실 뿐 아니라, 손상된 것을 다시 복원하기 쉽지 않기 때문에 이에 대한 적절한 조명 환경을 마련하여 손상의 최소화나 보존에 많은 노력을 기울여야 한다. 본 연구에서는 자외선에 의한 광화학적 손상과 그 방호에 대하여 살펴보고, 전시조명용으로 많이 사용되는 인공광원과 자연주광을 대상으로, 이들 광원들이 방출하는 복사조도와 자외선을 포함하는 광복사량을 측정하고 그 결과를 분석하였다.
Since the peculiar virus disease of chinese date tree (Zizyphus jujuba Mill. var. inermis Rehd.) has been noted in South Korea around 1950, 70% to 80% of the economically important trees have been either completely destroyed or infected with the virus, severe damage has been noted, particularly, across the area ranged from middle east to the middle part of Korea, including Seoul area. Yoon-Koock-Byung in 1958 first reported the disease and descirbed it might be caused by a kinds of yellows. But he did not conform in his paper that the disease is pecisely caused by yellows virus. The authors, hereby intend to identify the true cause of the desease of the chinese data tree by studying the external symptoms of the disease and the internal morphological characteristics of the diseaset plant which shows various abnormalities in contrast to the healthy checks. In view of fact that leaves of the infected plants become yellowish in color similar to the peach yellows, aster yellows, it is likely to be identifiable as the common yellows. Furthermore, the abnormal characteristics observed by the authors are as follow: The floral organs such as petals, sepals, stamens, and pistil turn into vegetative leaves, the leaves on heavily infected plant appear as small sized one and also showing as a common witch's broom like symptom. There are also an occuring of numerous advantitious shoots developed from both of stems and roots. The amount of photosynthetic starch grains increases in parenchymatous cells, necrosis takes place in mesophyll, Particularly, Palisade Parenchyma in the leaves of infected plants are distinguished in contrast to the healthy checks. From the symptoms and the present experimetns described above, the authors are believed that the disease of chinese data tree is not caused by the yellows. It appears the disease is rather similar to the symptoms of sandal spike virus which was noted in India early in this centry. But the host plant of standal disease, Santalum albun L. and the insect vector, Jassus indicus Wal., have never been reported in Korean flora and the founa. The termperature and the otehr environmental factors is quite different Korea and India. Thus the authors believe that the peculiar disease must be an endemic new virus origin in Korea and must be called as "shoot cluster disease of chinese date tree."
본 연구에서는 디스플레이 기판의 결함 검출을 위해 푸리에 광학을 이용하는 방법에 대하여 제안하였다. 제안하는 방법은 고배율의 광학계를 사용하지 않기 때문에 비용적 부담이 적은 결함 검출 시스템을 구현하는데 사용될 수 있다. 그리고, 제안하는 방법은 고배율 광학계의 짧은 피사계 심도에 기인하는 기판과 카메라 간의 거리 변화에 대한 엄격한 허용오차를 피할 수 있다. 또한, 카메라와 기판의 가까운 거리로 생기는 접촉으로 인한 손상의 가능성을 피할 수 있다. 푸리에 변환의 특성에 의해 규칙적 패턴인 기판의 위치변화는 회절된 빛의 세기분포에는 영향을 미치지 않기 때문에 검출 알고리즘을 기존의 방식보다 더 간단하게 구현할 수 있다. 제안하는 결함 검출 방법을 전산모사와 함께 설명하고 액정디스플레이의 컬러필터 기판을 예로 실험을 통해 검증하였다.
동적 광단층 탄성영상법은 광 결맞음 단층촬영법을 기반으로 하여 위상차에 의해 조직의 기계적 성질 중 하나인 탄성도를 측정하기 위한 기법이다. 광 결맞음 단층촬영법은 마이켈슨 간섭계를 기반으로 한 비침습적 고해상도 단면 촬영기법이다. 본 논문에서는 광단층 탄성영상법을 생체 조직에 적용하기 전에 실행가능성을 판단하고자 강도를 쉽게 구분할 수 있는 지우개, 스펀지, 샤프심으로 샘플을 제작하여 실험을 진행하였다. 샘플에 사인파의 일정한 진동자극을 가하기 위해 압전액추에이터를 샘플의 아래쪽에 위치시켰으며 위쪽에서 광 결맞음 단층촬영법으로 스캔하였다. 깊이마다 횡방향에 대한 변형속도를 힐버트 변환하여 포락선을 검출한 후 포락선의 높낮이를 색깔로 표현하여 이미지 상에서 샘플 내의 상대적인 강도를 비교할 수 있었다. 또한, 샘플단과 참조단 사이의 간섭을 이용하는 것보다 샘플단 내의 자기간섭을 이용할 경우 변형속도 계산에 있어 장점이 있음을 제시하였다.
본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵의 후보 영역과 핵을 추출하기 위해 현미경 400배율 확대 사진을 획득하는 과정에서 훼손된 컬러 영상을 복원하기 위한 방법으로 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정한다. 그리고 배경 영역과 세포핵 영역을 구분하기 위해 영상의 R,G,B 영역의 히스토그램의 분포를 이용하여 배경을 제거한다. 배경이 제거된 영상을 그레이 영상으로 변환 한 후, 히스토그램 명암도의 값을 이용하여 세포핵영역과 세포질을 분류하여 세포핵 영역을 추출한다. 그리고 Kapur 방법을 적용하여 세포핵 영역의 엔트로피 누적확률을 구한 후, 영상을 이진화한다. Kapur 방법이 적용된 이진화 영상에서 세포핵 영역의 중심과 주위 화소를 비교하는 $3{\times}3$ 마스크를 적용하여 영상의 미세한 잡음을 제거 한 후, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 최종적으로 세포핵 영역을 추출한다. 추출된 세포핵의 영역을 분류 및 인식하는 과정으로 세포의 외각의 방향성 정보, 핵의 크기, 그리고 면적 비율의 특징을 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지추론 규칙을 적용하여 자궁 경부 세포진 영상에서 정상 세포핵 및 암종 세포핵을 인식한다.
본 연구는 재면이 약한 낙엽송재의 교실용 마루판으로의 재질개량의 일환으로 경도와 내마모성 등 표면성능의 개선을 도모하기 위한 표면강화처리기술을 개발하기 위하여 수행되었다. 낙엽송 마루판의 밑칠을 폴리우레탄 우드실러, 중간칠을 폴리우레탄 샌딩실러도료로 도장한 다음, 마감칠로써 자외선 (UV) 경화형 에폭시아크릴레이트수지도료와 우레탄아크릴레이트수지도료를 이용한 표면강화처리에 의해 경도, 내마모성, 부착성, 내충격성이 향상되었다. 이 처리에 의해 브리넬경도가 1.75에서 2.25~2.27로 개선되어 2.38의 참나무재와 유사한 경도치를 나타내었으며, 약 2배의 내마모성 증대효과가 나타났다. 외부충격에 의한 도막의 갈라짐은 거의 발생하지 않았으며, 에폭시아크릴레이트가 우레탄아크릴레이트에 비해 충격에 의한 크랙의 발생율이 적었다.
본 논문에서는 카메라로 획득한 문서영상에 대해 조명의 영향에 관계없이 고속으로 문자영역을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 카메라 문서는 스캐너 문서와는 달리 주변 환경이나 조명의 영향으로 인하여 문자영역을 추출하는 것이 매우 어렵다. 먼저 영상 사전처리 단계에서 컬러영상을 명도영상으로 변환한 후 조명의 영향에 무관하게 배경 그림으로부터 문자 영역을 정확히 추출하기 위해서 명도레벨 정규화를 사용하였다. 또한 배경 그림 및 잡음은 제거하고 문자 획의 손실 없이 문자 영역을 추출하기 위하여 국소-적응적-이진화-방법(local adaptive binarization method)을 새롭게 개발하여 문서영상을 이진화시켰다. 문자영역 추출 단계에서는 수평 및 수직 투영과 연결요소 정보에 의해 문자열, 단어 및 개별 문자 영역을 단계적으로 추출하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 ETRI에서 구축한 한글/영어/숫자/특수기호가 혼합된 현장 문서영상 DB를 가지고 실험해 보았다.
일반적으로 얼굴 추적 시 움직임에 강건한 Lucas-Kanade 추적 방법이 많이 사용된다. 그러나 얼굴이 회전되었을 경우, 정확한 얼굴 영역 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Lucas-Kanade 추적 방법에 평가함수를 도입하여 회전에 강건한 자동 얼굴 영역 검출 및 추적 방법을 제안하였다. 얼굴영역은 색상정보를 이용하여 자동으로 추출하였으며, Harris 코너 추출 알고리즘으로 특징점을 추출하였다. 폐색된 특징점을 구분하기위하여 특징점마다 기존 특징점과 새로운 특징점과의 차이 값을 계산한다. 만약, 특징점이 폐색되었을 경우, 잡음을 제거하기 위하여 제거하며 특징점의 개수가 일정 임계값 이하일 경우, 얼굴 영역을 다시 검출하였다. 실험결과를 통하여 얼굴 영역이 회전되었을 경우, 기존의 Lucas-Kanade 추적 방법보다 더 좋은 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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