본 논문에서는 입체영상을 시청할 때 흔히 발생할 수 있는 시각 피로를 최소화하기 위한 시차 보정 기술을 제안한다. 시각 피로는 3차원 TV의 상용화에 있어 반드시 풀어야 할 문제이다. 본 논문에서 제안하는 시차 보정 기술은 좌, 우 입체카메라의 기하학적 분석을 통하여 영상의 깊이감을 조정하는 수평시차 보정과 특징 정합 기반의 수직시차 보정으로 구성된다. 기존의 시차 보정은 주로 입체영상 카메라의 기하적 관계를 캘리브레이션(calibration) 과정을 거쳐 구하고 그 결과값을 이용하였다. 그러나 캘리브레이션의 오류로 인한 시차의 오차가 여전히 발생하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 수평시차는 입체카메라의 캘리브레이션 정보를 사용하는 반면 수직시차는 특징점 정합 기반의 보정 알고리즘을 사용하여 수직시차의 오차를 최소화하였다. 유사한 특징점 정합 기반의 보정 알고리즘과의 비교를 통하여 제안 알고리즘의 성능을 분석하였다.
이 단보에서는 농림위성(차세대 중형위성 4호)에 적합한 대기보정 기법 개발을 위하여, 농림위성과 공간 및 분광 해상도가 유사한 Sentinel-2 영상을 이용한 대기보정 결과를 소개하고자 한다. 대부분의 연구에서 동일한 조건에 대하여 상이한 Aerosol Optical Depth (AOD) 자료를 사용한 결과를 비교한 사례는 찾아보기 힘들다. 따라서 향후 농림위성의 대기보정에 사용될 Geo-Kompsat 2A (GK2A) Advanced Meteorological Imager (AMI)와 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD 입력자료를 기반으로 Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH), Sen2Cor, Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum - Vector (6SV) 버전 1.1과 2.1 모델의 대기보정 결과를 비교하였다. 모델 간 반사도 상관행렬이나 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 결과를 고려해 볼 때, 6SV2.1이 보다 안정적인 모델로 사료된다.
본 논문에서는 도로안내표지판 내의 거리정보를 빠르고 정확하게 획득하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 표지판의 인식, 거리를 획득하기 용이한 전 처리 과정, 거리정보를 습득하는 것으로 구성된다. 표지판의 인식은 여러 가지 잡음을 해결하기 위해 감마 보정을 포함한 색상검출을 사용하였으며, 거리정보를 용이하게 획득하기 위해서 직선 인자를 이용한 기울기 보정과 고속 푸리에변환을 이용한 해상도 보정을 적용하였다. 거리정보를 습득하는 과정은 모폴로지 연산을 통해 영역을 부각하고 레이블링, 템플릿 매칭을 사용하였다. 이러한 과정을 통해 도로안내표지판의 거리정보를 습득하여 분기점까지 남은 거리를 출력하는 시스템을 제안하였다. 결과적으로 연산속도 개선에 중점을 두어 실시간으로 처리할 수 있는 시스템에 사용 가능하며, 그 결과 프레임 당 평균 0.46초의 속도를 가지며, 정확도에서도 유사도 0.65의 수치를 갖는다.
본 논문은 차량의 번호판 인식 시스템을 구축할 목적으로 번호판 추출을 컬러 정보를 이용하여 구현하였다. 본 실험은 특히 번호판 추출에 많은 장애 요인, 즉, 흐린날, 늦은 오후에 촬영된 차량, 번호판과 같은 색상을 가지는 차량, 그늘진 곳에 주차된 차량 그리고, 운행중인 차량에 대해서도 실험 대상으로 하였다. 그리고, 본 논문에서는 빠른 번호판 검출을 위하여 부분 영역에 대한 특정 픽셀을 추출하였고, 변형 모폴로지와 레이블링의 반복 적용을 통하여 번호판을 검출하며, 후처리를 통하여 보다 정확한 영역을 재보정 한다.
본 논문에서 선명 화질은 물론 저화질 문서영상에서 에지를 이용해 문서영상의 기울기를 검출하고, 보정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상 복잡도를 이용해 문자영역을 선택하여 에지를 검출하고, 이들을 다양한 방향으로 투영하여 투영 히스토그램들을 생성한다. 그리고 히스토그램들에서 에지 집중도를 평가하여 문서영상의 기울기를 검출하고 기울어진 문서 영상을 보정한다. 고속 기울기 검출을 위해 부표본화와 3단 coarse-to-fine 탐색 알고리즘을 사용한다. 선명 화질과 저화질 영상의 기울기 검출에서 제안된 알고리즘의 최대 검출 오차와 평균오차가 기존 유사 알고리즘의 50% 정도이고, 기울기 검출 시간은 25%정도로 감소된다. 모바일기기로 취득된 밝기 불균일 영상에서는 기존 알고리즘은 적절한 2진 영상을 얻을 수 없어 기울기 검출이 어려우나 제안된 알고리즘의 평균 검출 오차 0.1o 이하로 기울기를 검출한다.
오일러나 Navier-Stokes방정식을 통한 터빈 캐스케이드 유동 해석은 비교적 정확한 해를 구할 수 있으나 많은 계산 시간을 필요로 한다. 비점성, 비압축성 유동에 적용이 가능한 패널법은 빠르고 합리적인 유동 정보를 얻을수 있지만 고속 유동의 경우 압축성 보정이 반드시 이뤄져야한다. 본 논문에서는 압축성이 보정된 패널법을 이용하여 터빈 블레이드 표면의 속도 분포를 계산하였다. 그 결과, 압축성이 보정된 패널법의 결과는 실험이나 유한 체적법에 의해 계산된 결과와 잘 일치하였다.
오일러나 Navier-Stokes 방정식을 통한 터빈 캐스케이드 유동 해석은 비교적 정확한 해를 구할 수 있으나 많은 계산 시간을 필요로 한다. 비점성, 비압축성 유동에 적용이 가능한 패널법은 빠르고 합리적인 유동 정보를 얻을 수 있지만 고속 유동의 경우 압축성 보정이 반드시 이뤄져야한다. 본 논문에서는 압축성이 보정된 패널법을 이용하여 터빈 블레이드 표면의 속도 분포를 계산하였다. 그 결과, 압축성이 보정된 패널법의 결과는 유한 체적법에 의해 계산된 결과와 잘 일치하였다.
다목적 실용위성영상을 이용하여 지리정보를 얻기 위해서는 영상의 기하보정이 필수적이지만 현지접근 불능지역은 지상기준점을 획득하기가 어렵고, 지도 독취를 통하여 획득한 지상기준점은 부정확하다. 일반적으로 시스템기하보정은 위성궤도요소 및 자세요소를 이용하나, 이 방법은 위성영상의 절대위치오차를 크게 향상시키지 못한다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 가상 접근 불능지역과 접근 가능지역을 포함한 영상을 이용하여 접근 가능지역에서 GPS로부터 획득된 지상기준점만으로 편향적인 기하보정을 수행한 후 오차추이분석을 통한 영상좌표의 상대정확도 향상기법을 제시하였다.
본 논문에서는 자연스러운 파노라마 영상 생성을 위해 SIFT와 SURF 방법보다 빠른 FAST(Features from Accelerated Segment Test)를 이용한 특징점 기반의 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. 다수의 영상을 이용해 자연스러운 파노라마 영상을 만들기 위해 실린더 투영을 수행 한 후 추출된 특징점들을 RANSAC(Random Sample Consensus)을 이용해 정합 시 오차율을 최소화한다. 서로 다른 방향에서 얻는 다수의 영상을 합성할 때 정합 경계 주변의 이질감을 보완하기 위해 블렌딩 기법을 사용함으로써 자연스러운 파노라마 영상을 생성한다. 제안하는 기법에서는 영상을 정합할 때 영상의 입력 순서와 방향에 관계없이 파노라마 영상을 만들 수 있다. 또한 기존의 방법보다 빠른 속도로 영상 정합이 가능하다. 다수의 영상으로 실험을 한 결과 왜곡이 보정되고 자연스러운 파노라마 영상을 생성할 수 있었다.
Data storage related with writing and retrieving requires high storage capacity, fast transfer rate and less access time in. Today any data storage system can not satisfy these conditions, but holographic data storage system can perform faster data transfer rate because it is a page oriented memory system using volume hologram in writing and retrieving data. System architecture without mechanical actuating part is possible, so fast data transfer rate and high storage capacity about $1Tb/cm^3$ can be realized. In this paper, to correct errors of binary data stored in holographic digital data storage system, find cluster centers using subtractive clustering and reduce intensities of pixels around centers, so the intensify profile of data rare will be uniform and the better data storage system can be realized.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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