The capacitive sensor has a simple structure, compact size and low cost, but a small dynamic range. The small range is caused by use of gap variation. If the sensor takes area variation type with one plate moving horizontally, it can have a large measurable range. While the area variation has relatively low sensitivity, some studies have found methods to improve the sensitivity. Even though the methods are effective, parameters of the results are limited and 2 dimensional. This study provides more practical and 3 dimensional analysis and suggests relations between parameters. Using the results, the optimized design parameters of a high dynamic range capacitive sensor can be found.
본 논문은 HDR(High Dynamic Range) 영상을 기존의 JPEG 압축 방법을 이용하여 효율적으로 압축할 수 있는 방안을 제안한다. 입력 HDR 영상을 동적 영역 압축(Dynamic range compression)하여 통해 얻어지는 LDR(Low Dynamic Rage) 영상 및 HDR 영상과 LDR영상의 비율을 나타내는 비율 (Ratio) 영상으로 분리한다. LDR 영상은 하위 호환성을 유지하기 위해 기존의 JPEG 알고리듬을 이용하여 압축하며, 비율 영상은 각 블록별로 HVS(Human Visual System)이 인지하는 차이를 모델링 한 비용함수를 최소화 하도록 압축한다. 따라서 제안하는 알고리듬을 적용하면 동일한 조건에서 압축된 결과 영상에 왜곡이 적게 발생하게 되며, 컴퓨터 모의실험을 통해 그 유효성을 확인한다.
최근에 널리 보급되고 있는 디지털 카메라는 제한된 크기의 Dynamic Range를 갖는 이미지 센서의 한계로 인하여 Dynamic Range가 넓은 환경에서 영상을 획득하면 인간의 눈으로 보는 것과는 달리 밝게 포화된 영상 또는 노출이 적은 어두운 영상을 얻게 된다. 입력 영상의 Dynamic Range를 압축하고 Contrast를 개선하기 위한 여러 가지 디지털 영상 처리 방법들 중에서 인간의 시각모델을 기반으로 한 Retinex 알고리즘은 Contrast 향상 및 컬러 재현성에 있어서 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, Retinex 알고리즘은 Dynamic Range가 넓은 환경에서 획득한 영상의 경우에 전역적인 Contrast는 증가 하나 국부적인 Contrast가 오히려 감소하는 Contrast 불균형이 발생하는 문제가 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 Retinex 영상에서 에지 정보와 노출 정보를 추출하여 가중치 맵을 구성하고 이를 영상 한성과정에 적용하여 Contrast의 불균형을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 영상의 비교와 수치 분석을 통해 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 Contrast 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.
High dynamic range image can describe the real world scenes that have a wide range of luminance intensity. To display high dynamic range (HDR) image into conventional displayable devices such as monitors and printers, we proposed the logarithmic based global mapping algorithm that consider the features of image using mapping parameters. Based on characteristics of image, we first modify input luminance values for reproducing perceptually tuned images and then displayable output values are obtained directly. The experimental results show that the proposed algorithm achieves good subjective results while preserving details of image, furthermore proposed algorithm has fast simple and practical structure for implementation.
HDR(high dynamic range) 영상 기법은 일반 카메라에서 획득되는 영상의 LDR(low dynamic range)의 한계를 극복하는 방법을 일컫는다. 일반적으로 이 기법은 카메라의 노출에 따른 단계별 LDR 영상들을 획득하고 통합함으로써 획득된다. 그러나 기존의 연구에서는 여러 번에 걸친 영상획득 과정이 필요하고 그에 따른 고스트(ghost) 현상을 야기한다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 센서에서 획득되는 단일 Bayer 영상으로부터 사용자가 요구하는 노출의 LDR 영상을 채널상관성을 고려하여 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저 입 출력 간의 상관관계를 나타내는 노출(exposure) look-up table(LUT)를 각 채널별로 생성을 한다. 그리고 입력 영상의 평균휘도와 노출을 LUT에 적용하여, 최종 LDR 영상을 위한 새로운 노출을 추정한다. 다음으로 입력 영상의 각 픽셀 값과 추정된 노출을 LUT에 적용함으로써 목적하는 밝기를 가지는 LDR 영상을 추정 할 수 있다. 이 때, 포화된 영역의 경우는 채널의 상관성을 고려하여 추정함으로써 실제 노출로 획득한 영상과의 차이를 줄이는 방법을 제안하였다. 결과영상은 PSNR을 비교하여 정확성을 증명하였으며, 또한 디스플레이를 위하여 톤맵핑(tone mapping)을 적용한 영상을 사용한 비교에서 실제 획득된 영상과 추정한 영상의 차이가 비슷함을 확인하였다.
일반적으로 HDR 영상을 얻기 위해서는 장면의 다이내믹 레인지를 충분히 포함하는 노출이 다른 많은 영상이 필요하고, 그 영상을 한 영상으로 합성한다. 본 논문에서는 적은 수의 영상으로 HDR 영상을 얻을 수 있는 효율적인 방법을 제안하였다. 먼저 노출이 다른 두 장의 영상을 사용해 장면의 다이내믹 레인지를 추정하였다. 이 두 영상은 장면의 다이내믹 레인지의 상한점과 하한점을 포함한다. 장면에 상관없이 노출 시간의 변화에 따라 상한점을 포함하는 영상의 최대 그레이레벨과 하한점을 포함하는 영상의 최소 그레이레벨이 일정한 경향이 나타나는 것을 확인하였다. 이런 경향을 모델링하여, 장면의 다이내믹 레인지를 추정하였다 추정한 장면의 다이내믹 레인지는 HDR 영상 획득을 위한 노출 시간을 찾는 데에 사용된다. 카메라의 다이내믹 레인지 세 개로 카메라가 만들 수 있는 전체 다이내믹 레인지를 포함할 수 있기 때문에, 영상 세 장만으로 HDR 영상을 얻을 수 있었다. HDR 영상의 오차를 평가하기 위해 가상의 카메라 영상을 사용하는 실험을 하였다. 실험을 통해 제안한 방법으로 얻은 HDR 영상의 오차가 10장 이상의 영상을 사용하여 얻은 HDR 영상의 오차가 큰 차이가 없음을 확인하였다.
본 논문에서는 HDR (high dynamic range) 영상 렌더링을 위한 히스토그램 변형 기법을 이용한 인지기반 톤 맵핑(tone mapping) 기법을 제안한다. HDR 톤 맵핑 알고리듬은 넓은 동적 영역을 갖는 영상을 LDR (low dynamic range) 영상 장치에 표현하기 위해 사용된다. 인간의 시각특성을 이용한 톤 맵핑 알고리듬은 상당히 효과적이지만 고정된 형태의 맵핑 함수를 사용하기 때문에 모든 영상에서 동일한 성능을 얻지 못한다. 제안하는 방법은 인지기반 톤 맵핑 함수와 히스토그램 변형기법을 적용하여 HDR 영상의 동적 영역을 압축한다. 인지기반 톤 맵핑 함수를 이용해서 원 영상의 히스토그램을 제한하고 보상과정을 통해서 적응적인 톤 맵핑 함수를 얻을 수 있다. 이는 화소값에 따라 서로 다른 제약조건들을 사용함으로써 contrast를 향상시킬 뿐만 아니라 원 영상의 디테일도 보존한다. 또한, 히스토그램 변형기법을 사용함으로써 과도한 히스토그램 평활화로 인한 왜곡을 개선할 수 있고, 더욱이 제어파라미터를 이용하여 영상의 contrast를 조정할 수 있다. 시뮬레이션 및 실험을 통해 주관적 및 객관적 성능을 비교하고 기존 방법에 비해 제안한 방법이 우수함을 입증한다.
Background: Neck pain is a major health problem in developed countries and has a lifetime prevalence of 50%. Major problems include a reduced cervical range of motion, muscle stiffness, dysfunction, postural changes, and decrease in psychosocial level. Objects: This study aimed to investigate the effects of applying the upper trapezius inhibition dynamic taping to patients with chronic neck pain on their neck pain, functional level, cervical range of motion, psychosocial level, and neck posture. Methods: The study design was a randomized controlled trial. A total of 40 patients with neck pain participated in this study and were randomly assigned to a Dynamic Taping group (n = 20) or Sham Taping group (n = 20). In both groups, basic intervention cervical pain control therapy and shoulder stabilization exercise program were performed. In addition, dynamic taping and sham taping were applied to participants in the Dynamic Taping and Sham Taping groups to inhibit the trapezius muscle, respectively. All interventions were performed three times a week and a total of 12 times for 4 weeks, and the participants' neck pain, functional impairment level, cervical range of motion, psychosocial level, and neck posture were measured and compared before and after the intervention. Results: Both groups showed significant differences in neck pain, functional level, cervical range of motion, psychosocial level, and neck postural before and after the intervention (p < 0.05). Moreover, there were significant differences between the two groups regarding the functional level and neck posture (p < 0.05). Conclusion: Inhibition dynamic taping of the upper trapezius muscle suppression is an effective method with clinical significance in reducing pain in individuals with chronic neck pain and improving the functional level, cervical range of motion, psychosocial level, and neck posture.
HDR(high dynamic range) 렌더링 기술은 다이내믹 레인지가 9 log unit이 넘는 휘도 범위의 일반 장면을 눈으로 보는 장면의 느낌과 최대한 유사하게 일반적인 영상매체에 출력이 가능하도록 8 bit해상도의 다이내믹 레인지로 변환하는 기술이다. 최근 가장 우수한 성능을 보이는 iCAM06 알고리듬은 iCAM (Image Appearance Modeling)과 CIECAM02를 토대로 만들어 졌으며, 기존 iCAM 모델에서는 제대로 고려하지 못한 공간 필터 링 (spatial filtering) 처리와 여러 시각현상을 고려 하여 설계하였다. 그러나 iCAM06 모델은 상당히 뛰어난 성능을 가지고 있음에도 불구하고 몇 가지 문제점을 가지고 있는데, 그 중의 하나가 사용자 설정 변수들이다. iCAM06에서 필요한 입력 변수들은 렌더링 영상에 큰 영향을 끼치지만, 실험적인 최적치로 결정되는 모호한 변수들이다. 본 논문에서는 iCAM06모델에서 사용되는 사용자 설정 입력 변수들에 대해 다양한 시조건이 고려된 최적의 값을 제공할 수 있도록 정량화된 수식을 제공하고, 또한 개선된 모델을 통하여 향상된 톤 압축의 가시성 결과를 다양한 조건에서의 HDR 영상으로 확인하였다.
In this paper, a wide dynamic range complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) image sensor with the adjustable sensitivity by using cascode metal-oxide-semiconductor field-effect transistor (MOSFET) and inverter is proposed. The characteristics of the CMOS image sensor were analyzed through experimental results. The proposed active pixel sensor consists of eight transistors operated under various light intensity conditions. The cascode MOSFET is operated as the constant current source. The current generated from the cascode MOSFET varies with the light intensity. The proposed CMOS image sensor has wide dynamic range under the high illumination owing to logarithmic response to the light intensity. In the proposed active pixel sensor, a CMOS inverter is added. The role of the CMOS inverter is to determine either the conventional mode or the wide dynamic range mode. The cascode MOSFET let the current flow the current if the CMOS inverter is turned on. The number of pixels is $140(H){\times}180(V)$ and the CMOS image sensor architecture is composed of a pixel array, multiplexer (MUX), shift registers, and biasing circuits. The sensor was fabricated using $0.35{\mu}m$ 2-poly 4-metal CMOS standard process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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