본 논문에서는 LCD 패널 제어를 위한 UXGA급 LCD 컨트롤러를 제안하였다. 제안한 컨트롤러는 전화면 디스플레이를 위해 입력 해상도와 출력 해상도 간의 최대 공약수를 이용하여 화면의 확대 기능을 지원하며, 확대 영상의 질을 높이기 위해 입력 영상의 움직임을 3 단계로 구분해서 검출하여 각 단계에 따라 서로 다른 보간 알고리즘을 사용하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 정량적인 성능 평가를 위해 PSNR을 도입하였으며, 다양한 실험 영상을 이용하여 기존의 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그리고 제안한 움직임 검출기의 움직임 검출 성능 평가를 위해 시각적 검증 및 화소 변화 추정을 도입하였다. 제안한 컨트롤러는 VHDL을 이용해 설계되었으며, 기능적 시뮬레이션을 통하여 각각의 세부 블록들의 기능을 검증하고 Xilinx VirtexE FPGA를 이용해 회로 합성을 수행하였다.
본 논문에서는 스트랩다운 영상탐색기 개발을 위해 각속도계 정보를 이용한 실용적인 움직임 훼손영상 복원 필터링 기법을 제안한다. 각속도계 편향오차가 움직임 훼손을 기술하기 위한 점확산 함수 파라미터의 불확실성으로 작용한다는 점에 착안하여, 이를 놈 제한조건을 만족하는 파라미터 불확실성으로 가정한 후 움직임 훼손 영상을 불확정 선형 상태 공간 방정식으로 모델링한다. 각속도계 편향오차에 의한 파라미터 불확실성 행렬이 놈 제한 조건을 만족한다는 가정 하에, 순환 선형 강인 칼만필터에 기반한 움직임 훼손영상 복원필터가 설계된다. 실제 IR 영상을 이용하여 제안된 영상훼손 복원 필터가 각속도계 편향 오차가 존재하는 상황에서도 신뢰할만한 영상복원 성능을 제공함을 확인한다.
로봇은 일정 속도 이상의 움직임을 가지면 필연적으로 진동을 하기 때문에 장착된 카메라의 경우 이미지가 흔들려 더 이상 로봇의 눈 역할을 수행하지 못하게 된다. 따라서 흔들리는 영상의 안정화를 위한 방법을 연구가 필요해졌다. 영상에서 글로벌 모션 벡터를 계산하여 안정화하는 방법이 존재하지만 이는 프로세서가 처리해야 하는 데이터양이 많아지기 때문에 임베디드 로봇의 사양의 한계로 인하여 실시간으로 영상을 송출하는데 큰 어려움이 있다. 이를 보완하기 위하여 모션벡터를 사용하지 않는 모션센서를 통한 영상 안정화를 제안한다. 모션센서를 통하여 로봇의 진행과 관계없는 움직임을 추출하고 추출한 움직임을 영상에서 제거하는 방법이다.
모션 블러란 카메라나 촬영대상의 움직임에 의해서 화소가 혼합되어 이미지의 경계가 흐려지는 현상을 말한다. 촬영 순간 카메라와 촬영 대상간의 상대적 움직임에 의해 촬영된 이미지에는 움직인 방향으로 모션 블러가 발생할 수 있다. 촬영 대상들이 서로 다른 속도로 이동하면 지역적으로 다양한 크기의 모션 블러가 발생할 수 있다. 이러한 지역적으로 다양한 모션 블러가 발생한 이미지를 복원하기 위해서는 지역적으로 다양한 블러의 크기를 추출해야만 한다. 본 논문에서는 지역적으로 다양한 모션 블러가 발생된 이미지로부터 RATS(Robust Automatic Threshold Selection)를 이용하여 지역적으로 다양한 블러의 크기를 각 지역별로 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 또한 이전 방법과의 비교 실험을 통해 성능을 검증한다.
촬영 순간 카메라와 촬영대상간의 상대적인 움직임에 의해 촬영된 이미지에는 움직인 방향으로 모션 블러가 발생할 수 있다. 의도 되지 않은 블러 효과는 이미지 품질에 손상을 주므로 블러 효과에 의해 손상된 이미지를 복원할 필요가 있다. 블러 효과에 의해 손상된 이미지의 복원을 위해서는 블러 효과별 발생시키는 블러의 성분을 정확히 알아내어야 한다. 본 논문에서는 모션 블러가 발생된 이미지로부터 모션 블러의 성분을 추출하는 새로운 방법을 제안하고 실험을 통해 제안된 방법의 성능을 검증하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 오브젝트의 크기와 블러의 크기에 상관없이 블러의 크기를 정확히 추출함을 보여 주었다.
촬영 순간 카메라와 촬영대상간의 상대적인 움직임에 의해 촬영된 이미지에는 움직인 방향으로 모션 블러가 발생할 수 있다. 의도되지 않은 블러 효과는 이미지 품질에 손상을 주므로 블러 효과에 의해 손상된 이미지를 복원할 필요가 있다. 블러 효과에 의해 손상된 이미지의 복원을 위해서는 블러 효과를 발생시키는 블러의 성분을 정확히 알아내어야 한다. 본 논문에서는 모션 블러가 발생된 이미지로부터 모션 블러의 성분 중 블러의 크기를 추출하는 새로운 방법을 제안하고 실험을 통해 제안된 방법의 성능을 검증하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 오브젝트의 크기와 블러의 크기에 상관없이 블러의 크기를 정확히 추출함을 보여주었다.
Camera arrangement for depth and image correspondence is very important to the computer vision. Two conventional comera arrangements for stereo computer vision are lateral model and axial motion model. In this paper, using the axial motion stereo camera model, the algorithm for camera focal length measurement and the surface smoothness with the radiance-irradiance is proposed fro 3-dimensional image correspondence on stereo computer vision. By adapting the above algorithm, camera focal length can be measured precisely and the resolution of 3-dimensional image correspondence has been improved comparing to that of the axial motion model without the radiance-irradiance relation.
This work describes a real-time method, based on motion energy detection, for detecting and tracking moving object in the consecutive image sequences. The motion of moving objects is detected by taking the difference of the two consecutive image frames. In addition an edge information of the current image is utilized in order to further increase the accuracy of detection. We can track the moving objects continuously by detecting the motion of objects from the sequence of image frames. A prototype system has been implemented using a TI TMS320C6201 EVM fixed-point DSP board, which can successfully track a moving human in real-time.
본 연구는 사서가 등장인물로 나온 영화를 대상으로 사서의 이미지를 분석하여 영화 매체를 통해 투영되는 사서에 대한 대중적 이미지를 규명함으로써 사서의 대중적 이미지 개선 전략에 기여함을 목적으로 하였다. 이를 위해 사서가 등장인물로 나온 1992년부터 2006년까지 한국과 미국에서 제작된 영화를 대상으로 양적 내용분석법을 통해 영화에 나타난 사서의 이미지를 분석하였다.
We present a novel deep learning architecture for obtaining a latent image from a single blurry image, which contains dynamic motion blurs through object/camera movements. The proposed architecture consists of two sub-modules: blur image restoration and optical flow estimation. The tasks are highly related in that object/camera movements make cause blurry artifacts, whereas they are estimated through optical flow. The ablation study demonstrates that training multi-task architecture simultaneously improves both tasks compared to handling them separately. Objective and subjective evaluations show that our method outperforms the state-of-the-arts deep learning based techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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