깊이 추정은 로봇 비전, 3차원 영상, 모션 제어를 위해 사용되는 매우 중요한 인자이다. 깊이 추정은 렌즈와 물체 사이의 거리를 변화시켜가면서 취득된 일련의 영상에서 계산된 초점 정보에 기반을 둔다. 본 논문에서는 다양한 초점정보를 이용한 패턴간의 상대적 깊이 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 거리별로 취득된 영상의 초점값 정보를 이용하여 구현하였으며, 깊이는 두 패턴의 상대적 거리를 고려함으로써 추정하였다. 다양한 영상정보를 이용하여 깊이 추정을 수행한 결과 효과적인 추정이 가능함을 알 수 있었다.
악성코드는 분석가가 탐지 및 분석을 어렵게 하기 위하여 실행 압축 기술을 이용하고 있다. 최근에는 실행 압축 기술이 적용된 코드에 대응하기 위하여 실행 압축 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 실행 압축 기술은 압축된 실행코드를 해제해야 동작이 가능하여 실행 코드를 압축하는 과정에서 반복되는 코드를 이용한다. 따라서 일반 코드와 비교하여 반복되는 코드가 많아서 동일한 코드가 유사한 주소 값을 가지고 수행되는 특성이 있다. 코드영역을 일정한 영역으로 구분하면 실행 압축이 해제되는 코드는 원래의 코드와 비교하여 낮은 엔트로피값을 갖는다. 이를 이용하면 실행 압축 알고리즘을 알지 못한 상태에서 실행 압축 여부를 판단할 수 있으며 실행 압축코드를 해제할 수 있다. 본 논문에서는 압축이 해제되는 코드에서 명령어의 주소 값이 작은 엔트로피값을 갖는다는 것을 이용하여 실행압축을 해제하는 방법을 제안한다.
This paper proposes a fast zooming and focusing technique for implementing a real-time surveillance camera system which can capture a face image in less than 1 second. It determines the positions of zooming and focusing lenses using two-step algorithm. In the first step, it moves the zooming and focusing lenses simultaneously to the positions calculated using the lens equations for achieving the predetermined magnification. In the second step the focusing lens is adjusted so that it is positioned at the place where the focus measure is the maximum. The camera system implemented for the experiments has shown that the proposed algorithm spends about 0.56 second on average fur obtaining a focused image.
초음파 장비는 여러 질환을 진단하는 장비로서 널리 사용되고 있으나, 초음파영상 품질의 평가방법에서는 정량적 표준이 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 ATS-539 다목적 팬텀 내 8 mm 표적의 파라미터로서 주파수, Dynamic range, 초점수를 변화하여 예민도의 SNR과 영상의 히스토그램을 분석하고 왜곡도를 측정하여 표적별 적합한 주파수 및 파라미터를 도출하여 초음파영상의 병변 진단율을 향상 하고자 한다. 실험재료는 초음파 장비, ATS-539 다목적 팬텀을 사용하며, 실험방법은 영상 평가 팬텀의 8 mm를 주파수(2, 3, 4 MHz, 하모닉 3, 4, 4.5 MHz), Dynamic range(58, 68, 78, 88, 98), Focus(2, 4, 6개)를 변화시키면서 85장의 영상을 획득한다. 8 mm 영상의 예민도를 Image J 프로그램에서 각 표적별 SNR을 측정하고, 왜곡도는 신호의 히스토그램에서 백그라운드 값을 뺄셈하여 측정한다. 측정 결과 값에서 상위 40% 결과에서 파라미터 변화에 따라 예민도의 SNR, 왜곡도의 변화양상의 데이터 값을 산출하여 초음파 장비에서 적절한 영상의 품질을 나타내는 파라미터를 도출하였다. 결과는 초점수가 증가하면 SNR이 높고 왜곡도가 감소하며, 주파수 4 MHz에서 SNR값이 높고 왜곡도가 감소하였다. 그리고 Dynamic range 88, 98에서 최적의 영상을 나타내었으며, 실험 결과값을 기초로 초음파영상의 품질을 평가한다면 보다 정확한 초음파 진단이 가능할 것으로 사료된다.
최근 스마트폰에 내장된 센서 및 디바이스를 이용한 응용 개발 및 활용 방안에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 스마트폰을 활용한 사진측량시스템 개발에 앞서 근접한 대상물의 3차원 위치결정에서의 스마트폰 영상의 정확도를 분석하고, 그 활용 가능성을 평가하는 것이다. 먼저, 자동 초점과 무한대 초점에서 카메라 검정이 수행되었다. 카메라 검정에서 렌즈 왜곡 계수의 결정은 balance 방식과 unbalance 방식의 왜곡 모델을 이용하였고, 16가지 프로젝트로 구분하여 검정한 결과, 모든 경우에 1 mm 이내의 번들조정 RMS 오차를 나타냈다. 또한 S와 S2 모델에 대한 자동 및 무한대 초점에서 왜곡 곡선의 패턴이 거의 유사하게 나타나 초점 모드에 따른 왜곡 패턴의 변화는 극히 미소한 것으로 판단된다. 자동과 무한대 초점에 따른 결과 비교와 다중영상 처리에 사용된 소프트웨어에 따른 결과 비교에서 모든 경우에 ${\pm}3$ mm 이내의 표준편차를 나타내어 초점 모드와 왜곡 모델에 따른 3차원 위치결정에서의 결과 차이는 거의 없는 것으로 판단된다. 끝으로 토탈스테이션에 의한 검사점 성과를 최확값으로 하고 각 프로젝트별로 결정된 검사점 성과를 관측값으로 하여 각 방법별 잔차에 대한 통계치를 계산한 결과, 모든 프로젝트에서 X, Z방향에 비해 촬영거리방향인 Y방향으로 비교적 큰 오차가 발생했다. 이상과 같이 근접 대상물의 3차원 위치결정에 있어 정확도 측면에서 스마트폰 카메라의 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 2D/3D 동영상 변환을 위해 깊이가 할당될 전경을 초점 정보와 색상분석 기반의 그룹화를 이용하여 추출하고, 전경의 깊이를 초점 정보와 움직임 정보를 이용하여 생성하는 방법을 제안하였다. 2D영상에서 전경을 추출하기 위해 영상의 초점 정보의 움직임을 추정하여 전경 후보 영상을 생성하고, 전경 후보 영상에 존재하는 객체 내부의 홀 영역을 색상 분석을 이용한 채움 과정을 수행하여 전경 영역을 추출하였다. 생성된 전경 영역에 깊이를 할당하기 위해 해당 프레임에 존재하는 초점 값을 분석하여 초기 깊이 정보를 생성하고 움직임 정보를 가중하여 깊이 정보를 할당하였다. 생성된 깊이 정보의 품질을 평가하기 위해 기존에 제안된 알고리즘의 결과 영상과 비교하였다.
MFX tube를 개발하기 위하여, MFX tube 내에서 전계방출음극으로부터 방출된 전자의 궤적을 SIMION 프로그램을 이용하여 전산모사하였다. 전자의 출발위치와 상관없이 emitter에서 방출된 전자빔을 한곳에 집중시킬 수 있는 optimum extractor voltage Ve가 존재한다는 것을 알아내었다. Extractor voltage Ve는 source voltage Vs에 따라 변하지만, 두 전압의 비율(Ve/Vs)는 항상 일정하고, 그 값은 99.4%였다. Source와 extractor에 인가된 전압의 비율(Ve/Vs)이 99.4%일 때, 교차점에서의 빔 직경은 $1.2{\mu}m$였다. MFXG의 초점 크기는 교차점에서의 beam diameter보다 작을 수 없기 때문에, 교차점에서의 beam diameter을 작게 할 수 있는 조건을 찾는 것은 중요하다. 따라서 위의 두 결과는 MFX tube의 개발에 있어서 매우 중요한 결과로 판단된다.
본 논문에서는 Active Contour 기반의 영역 분할에서 이미지의 초점값을 이용하여 분할된 영역 사이의 경계를 생성하여 기존의 Active Contour에서 발생할 수 있는 중첩 객체의 동일 객체 인식을 방지하는 기법을 제안한다. Active Contour는 영상에서 객체의 윤곽을 검출하여 윤곽을 기준으로 영상을 분할하지만 중첩되거나 근접한 객체에서의 분할이 정확하게 이루어지지 않아 동일 객체로 인식하는 단점이 있다. 이러한 객체에서의 분할을 위해 영상의 초점값을 이용하여 영상 내에 존재하는 객체의 유사 경계 영역을 생성하고 Active Contour의 결과에 적용하여 경계를 생성한 뒤 초점값 적용으로 인해 생성될 수 있는 홀 영역을 hole filling 과정을 수행하여 보완함으로써 보다 정확한 객체를 추출하였다.
마이크로프로세서를 이용한 제어알고리즘 구현에서 차분방정식이 매우 유용하게 사용된다. 샘플링 데이터로부터 미분 값을 추정하기 위해 전향, 후향 및 중심 차분 방식이 사용되어왔다. 차분 값을 계산하기 위해서는 차분계수가 매우 중요하다. 본 논문에서는 유한 차분 계수를 계산하기 위한 새로운 방식을 제시하고자 한다. 제안된 방식의 유효성을 입증하기 위해 RLS 알고리즘을 적용한 파라미터 추정에 대하여 적용하였다.
홍채 인식은 흥채 근육의 무의 패턴을 이용하여 동일인 여부를 판별하는 연구 분야이다. 이러한 홍채 인식에서 홍채 영상의 품질은 홍채 인식의 성능에 많은 영향을 준다. 이는 흥채 영상이 흐려지면, 홍채 패턴이 변형되어지므로, FRR(False Rejection Error)이 증가되기 때문이다. 홍채 영상을 흐려지게 만드는 주된 요인 가운데 하나가 카메라 렌즈의 초점(focus)이다. 기존의 흥채 인식 카메라는 고정 초점(fixed focusing) 방식과 가변 초점(auto-focusing) 방식이 있다. 고정 초점 방식은 초점 렌즈가 고정되어 있기 때문에 사용자가 직접 자신의 눈을 DOF(Depth of Field) 영역 안에 위치시켜야하고, DOF 영역이 매우 작은 한계가 있다. 가변 초점 방식은 사용자와 카메라 사이의 거리를 측정하여 초점이 잘 맞는 위치로 초점렌즈를 움직여서 선명한 영상을 취득한다. 하지만 부가적인 하드웨어 장비가 필요하기 때문에 카메라의 부피가 늘어나고 비용도 증가되므로 개인 인증을 위해 홍채인식을 하는 핸드폰과 같은 모바일 장비에서 사용되는데 어려움이 따른다. 따라서 본 논문은 이러한 기존의 홍채인식 카메라의 문제점들을 극복하기 위해 부가적인 하드웨어 장비 없이 고정 초점 방식 카메라에서 취득한 홍채 영상을 복원함으로써 소프트웨어적으로 DOF영역을 증가시키는 방법을 제안한다. 기존의 영상 복원 알고리즘은 반복적(iterative) 방법에 의해 최상의 복원 계수(parameter)를 검출하여 영상을 복원하였으나, 본 논문은 초점값을 이용하여 영상의 흐려짐의 정도를 판단하고, 흐려짐의 정도에 따라 미리 정의한 복원 계수를 선택함으로써 빠른 시간 안에 홍채 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 실험 결과, Panasonic에서 만든 BM-ET100 카메라의 작동범위(Operation Range)를 48-53cm에서 46-56cm로 증가시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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