본 논문은 얼굴화상에서 국부적일 특징점을 추출하여 기울기에 robust하게 얼굴을 인식하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 바른 자세의 영상과 기운 자세의 영상을 받아 2치화를 한 후 라플라시안 윤곽선 검출기를 이용하여 윤곽선 영상을 얻는다. 윤곽선 영상에서 최외각 윤곽선을 제거하고 내부 윤곽선은 위에서 아래방향으로 주사하면서 나타나는 순서에 따라 네 영역을 각각 A, B, C, D영역으로 레이블링하고 기준선을 중심으로 좌우로 영역을 분할하고 좌우 영역을 상하로 분할하여 모두 네 영역으로 나눈다. 좌우 눈간 거리, 눈과 눈썹사이의 거리, 눈과 코와의 거리 등을 이용하여 최종적으로 두 눈을 찾고 두 눈의 중심좌표값을 이용하여 기울기를 구한다. 기울기 정보를 이용하여 기운 영상을 바로세우고 난 후 눈 아래 영역에서부터 탐색하여 코와 입을 찾는다. 각 특징점간 거리를 계산하고 이를 두 눈사이의 거리를 기준으로 정규화하여 영상의 크기에 무관하게 한다. 인식 실험 결과 25명에 대하여 기울기를 고려한 경우 88%의 인식율을 보였고 기울기를 고려하지 않은 경우 60%의 인 식 율을 보였다.
본 논문에서는 안개 및 스모그 등의 조건에 의해 열화된 실외영상의 화질을 개선하기 위하여 에지 근처에서 패치(patch) 단위 및 픽셀 단위의 dark channel을 비교하여 에지 정보를 보존하는 전달량 추정 방법을 제안한다. 또한 영상의 객체와 배경의 자연스러운 복원을 위하여 라플라시안 연산을 이용한 에지 정보에 Guided Image Filtering (GIF)을 적용하는 정련 과정을 통해 효과적인 단일 영상 기반 안개 제거 방법을 제안한다. 안개가 포함된 다양한 실외영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 적은 계산 복잡도를 갖는 동시에 후광효과와 같은 왜곡이 감소하고 우수한 안개 제거 성능을 보여 실시간성이 요구되는 기기를 포함한 다양한 분야에 적용될 수 있음을 확인할 수 있다.
초음파 영상(ultrasound imaging)이란 주파수의 음파를 이용하여 서로 다른 조직의 경계에서 반사, 흡수, 굴절, 투과 등의 물리적인 작용을 일으킨다. 초음파 장비로부터 생성되는 데이터 특성상의 잡음이 많고, 실제로 관찰하고자 하는 조직의 경계가 모호해서 형태의 파악이 어렵기 때문에 개선이 필요하다. 영상 화질의 감소로 인하여 경계면이 뭉쳐 보이는 경우를 해결하기 위한 방법으로 윤곽선(edge) 강조 방법을 사용한다. 본 논문에서는 경계면을 강화시키는 방법으로 언샤프닝 마스크와 하이부스트를 이용하여 각 영상에서 고주파 부분인 경계면을 강화시켜 화질 향상을 확인하였으며 원 영상과 화질이 향상된 영상을 정량적으로 평가하기 위해 MSE, RMSE, PSNR, SNR 등으로 측정하여 각 영상에 사용한 마스크 필터링을 평가했다. 필립스의 epiq 5 g , affiniti 70 g와 알피니언의 E-cube 15 초음파 장비로부터 복부, 머리, 심장, 간, 신장, 유방, 태아 영상을 획득하였다. 알고리즘 구현에 사용된 프로그램은 MathWorks의 MATLAB R2022a으로 구현하였다. 언샤프닝과 하이부스트 마스크 배열 크기는 3×3으로 설정하였으며 윤곽선 강조 영상을 만들 때 사용하는 공간필터인 라플라시안(laplacian) 필터를 두 마스크 모두 동일하게 적용하였다. 화질 정량 평가는 ImageJ 프로그램을 사용하였다. 다양한 초음파 영상에서 마스크 필터를 적용한 결과 주관적인 화질은 원 영상에서 언샤프닝과 하이부스트 마스크를 적용하였을 경우 영상의 전반적인 윤각선이 뚜렷하게 보였으며 또한 하이부스트 마스크에서는 언샤프닝 마스크 영상보다 밝은 명암비를 보여주었다. 정량적인 영상의 품질 비교 시 원 영상보다 언샤프닝 마스크와 하이부스트 마스크를 적용한 영상의 화질이 높게 평가되었다. 간문맥, 머리, 쓸개, 신장의 영상에서는 하이부스트 마스크를 적용한 영상의 SNR, PSNR, RMSE, MAE이 높게 측정되었으며 심장, 유방, 태아 영상은 반대로 언샤프닝 마스크 적용 영상이 SNR, PSNR, RMSE, MAE 값이 높은 값으로 측정되었다. 영상에 따라 최적의 마스크를 사용하는 것이 영상 품질 향상에 도움이 될 것으로 사료되며 각 부위의 초음파 영상의 윤곽 정보를 제공하여 영상의 품질을 향상시켰다.
The method of accumulating a sequence of focused images is usually used for reconstruction of 3D object\\`s shape. To acquire a focused image, the conventional methods must calculate the focus measures of all pixels resulting in a long measurement time. This paper proposes a new method of reducing the computation time spent for deciding the focused pixels in the input image, which predicts the area in the image to calculate the focus measure based on a priori information on the object to be measured. The proposed algorithm estimates the area to consider in the next measurement based on the focused area in the present measurement. As the focus measure, Laplacian measure was used in this paper and the experiments have shown that the preposed algorithm may significantly reduce the calculation time. Although, as implied, this algorithm can be applied to only simple objects at this stage, advanced representation schemes will eliminate the restrictions on application domain.
본 논문에서는 피라미드 부호화에서 몇가지 수행이 간단한 방법을 사용하여 0.3~0.5bits/pel의 고감축율에서도 양호한 품질의 영상을 얻고자 하였다. 이를 위하여 Laplace 평면 구성의 궤환방식, 3차원 예측기, 그리고 중앙집중 양자화기를 부호화시 도입하였다. 또한 최하층의 비트율을 대폭 감축하기 위해 조건부로 전송하는 방식과 전송하지 않고 에지 선명화하는 방식을 새로이 적용하였다. 실험 결과, 에지 선명화 방식에 의한 부호화시 0.3bits/pel의 엔트로피로 구해진 비트율에서도 비교적 양호한 품질의 영상을 얻을 수 있었다.
In this paper a hierarchical stereo matching algorithm to obtain the disparity in wavelet transformed domain by using locally adaptive window and weights is proposed. The pyramidal structure obtained by wavelet transform is used to solve the loss of information which the conventional Gaussian or Laplacian pyramid have. The wavelet transformed images are decomposed into the blurred image the horizontal edges the vertical edges and the diagonal edges. The similarity between each wavelet channel of left and right image determines the relative importance of each primitive and make the algorithm perform the area-based and feature-based matching adaptively. The wavelet transform can extract the features that have the dense resolution as well as can avoid the duplication or loss of information. Meanwhile the variable window that needs to obtain precise and stable estimation of correspondense is decided adaptively from the disparities estimated in coarse resolution and LL(low-low) channel of wavelet transformed stereo image. Also a new relaxation algorithm that can reduce the false match without the blurring of the disparity edge is proposed. The experimental results for various images show that the proposed algorithm has good perfpormance even if the images used in experiments have the unfavorable conditions.
에지 검출은 영상에 대하여 물체의 모양, 위치, 크기 및 재질 등과 같은 정보를 포함하고 있으며, 영상의 특징을 분석할 때 매우 중요한 요소이다. 기존의 에지 검출 방법에는 1차 미분을 이용한 소벨 필터(Sobel edge detection filter), 로버츠 필터(Roberts edge detection filter), 프리윗 필터(Prewitt edge detect ion filter) 등이 있으며, 2차 미분을 이용한 LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 하지만 이러한 방법들은 전체 영상 영역에 대해 고정된 가중치 마스크를 적용하기 때문에 에지 검출 결과가 다소 미흡하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 마스크 내의 중심 화소를 고려하여 에지 검출 특성을 높이는 에지 검출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 에지 검출 성능을 확인하기 위하여 시뮬레이션 결과 영상을 통해 비교하였다.
본 논문은 양방향 가중치를 이용하는 기존의 업샘플링 방법들에서 나타난 색상 텍스쳐 복사(color texture copy) 문제를 방지하기 위해 선택적 양방향 가중치와 라플라시안 함수를 이용한 색상 가중치를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 3차 회선 보간법(bicubic interpolation)을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 색상영상과 깊이영상의 주변 화소값 차이를 이용하여 색상 텍스쳐 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 색상 텍스쳐 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 거리정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 반면에 색상 텍스쳐 영역에 포함되지 않는 화소는 깊이정보 가중치 대신 색상정보 가중치를 구하여 비용계산을 수행한다. 아홉 개의 화소에 대한 비용계산이 끝나면 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.
영상은 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있으므로 신속하고 효율적으로 영상을 검색하기 위해 영상의 정확한 특징정보를 추출하여 검색 시스템을 구축하여야 한다. 영상 검색 시스템은 텍스트 기반의 전통 데이타베이스와는 다른 모델링 방법과 검색방법을 사용한다. 따라서, 영상 검색 시스템에서의 검색속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 영상 데이타베이스 생성기법과 효율적인 검색 기법이 필요하다. 본 논문에서는 입력 영상으로부터 검색에 상용되는 에지 특징정보 추출을 위해 라플라시 안마스크와 입력 영상을 컨벌루션하여 에지의 외곽선 데이타를 추출하였으며, 그리고 추출한 에지 특징정보와 메타데이타로 영상 데이타베이스를 생성하여 신속하고 효율적으로 영상을 검색할 수 있도록 주석기반 및 내용기반 영상 검색 시스템을 구현하였다. 주석기반 및 내용기반 영상 검색 시스템은 영상의 하위 레벨에 표현된 내용기반 에지 특징정보와 특징정보 추출이 어려운 상위레벨에 표현된 주석기반 에지 특징 정보를 영상의 색인으로 구성하여 사용하기 때문에 영상 컨텐츠 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제시한 영상 검색 시스템은 메타데이타에 의해 영상 데이타베이스를 구축하므로 정확한 영상 컨텐츠 정보의 축적관리와 영상의 정보공유 및 재이용이 가능하다.
본 논문에서는 CCD 카메라를 이용하여 획득된 영상들 간의 상대적인 열화(Blur)를 이용하여 물체의 3차원 형상 및 거리 정보를 얻을 수 있는 Depth From Defocus(DFD) 방법을 제안한다. 기존 논문의 주파수 영역에서 디포커스(Defocus) 연산자를 구하는 역필터링(Inverse filtering) 방법은 정확도가 떨어지고, 윈도우 효과(Windowing effects) 및 영상의 경계 효과(Border effect)와 같은 단점이 있었다. 또한 일반적인 영상은 비정체성 (Nonstationary)이기 때문에, 임의의 텍스처에 대한 가우시안(Gaussian) 및 라플라시안(Laplacian) 연산자 등의 필터를 이용하는 디포커스 방법의 추정값은 결과가 좋지 않다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 지역적 분석과 함께 다양한 크기의 윈도우를 제공하는 웨이블릿 변환을 이용한 DFD 방법을 제안한다. 복잡한 텍스처 특성을 갖는 영상의 깊이 추정을 위해서는 웨이블릿 분석을 사용하는 것이 효과적이다. Parseval의 정리에 의해 영상 간의 웨이블릿 에너지의 비율이 열화 계수(Blur parameter) 및 거리와 관련 있음을 증명하였다. 제안된 DFD 알고리즘의 성능을 계산하기 위해 실험은 종합적이며 실제적인 영상을 이용하여 행하였다. 본 논문의 DFD 방식은 기존의 DFD 방법보다 RMS 에러 측면에서 정확한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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