In order to contain as much information as possible in a single image, a wide FOV(Field-Of-View) imaging system is required. The catadioptric imaging system with hyperbolic cylinder mirror can acquire over 180 degree horizontal FOV realtime panorama image by using a conventional camera. Because the hyperbolic cylinder mirror has a curved surface in horizontal axis, the original image acquired from the imaging system has the geometrical distortion, which requires the image processing algorithm for reconstruction. In this paper, the image reconstruction algorithms for two cases are studied: (1) to obtain an image with uniform angular resolution and (2) to obtain horizontally rectilinear image. The image acquisition model of the hyperbolic cylinder mirror imaging system is analyzed by the geometrical optics and the image reconstruction algorithms are proposed based on the image acquisition model. To show the validity of the proposed algorithms, experiments are carried out and presented in this paper. The experimental results show that the reconstructed images have a uniform angular resolution and a rectilinear form in horizontal axis, which are natural to human.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권2호
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pp.21-29
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2020
This paper presents an effective single image haze removal using edge-preserving and adaptive transmission estimation to enhance the visibility of outdoor images vulnerable to weather and environmental conditions with computational complexity reduction. The conventional methods involve the time-consuming refinement process. The proposed transmission estimation however does not require the refinement, since it preserves the edges effectively, which selects one between the pixel-based dark channel and the patch-based dark channel in the vicinity of edges. Moreover, we propose an adaptive transmission estimation to improve the visual quality particularly in bright areas like sky. Experimental results with various hazy images represent that the proposed method is superior to the conventional methods in both subjective visual quality and computational complexity. The proposed method can be adopted to compose a haze removal module for realtime devices such as mobile devices, digital cameras, autonomous vehicles, and so on as well as PCs that have enough processing resources.
거울은 일반적으로 아말감으로 코팅된 물리적 반사 표면으로 거울 앞의 상을 선명하게 반사한다. 이것은 언제 어디서나 사용이 가능하며 사용자의 얼굴이나 외모를 확인하기 위한 필수적인 도구이다. 현대 소프트웨어 기술의 출현으로 사람들은 실시간 처리, Microservice 및 머신 러닝이 적용된 편의성과 지능성을 통해 거울 반사 기능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 거울로써 실시간 반영과 동시에 사용자 맞춤 정보 조회, 공공 정보 조회, 외모를 통한 나이와 감정 탐지 등의 기능을 가진 디지털 거울 시스템 개발을 제안한다. 더불어, 본 시스템은 터치 기반, 음성 인식 기반, 제스처 기반의 Multi-Modal 사용자 인터페이스를 제공한다. 본 논문에서는 이 시스템에 대한 디자인을 제시하고 현재 기술을 이용하여 실시간 거울 반영과 동시에 유용한 정보 제공 및 지능형 머신 러닝 기술을 제공하는 구현 방법을 제안한다.
SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘은 영상 데이터로부터 객체의 꼭지점이나 모서리와 같이 색상 성분의 차가 심한 영역에서 특징점을 찾아 벡터성분을 추출하는 알고리즘으로, 현재 얼굴인식, 3차원 객체 인식, 파노라마, 3차원 영상 복원 작업의 핵심 알고리즘으로 연구 되고 있다. 본 논문에서는 SIFT 알고리즘을 임베디드 환경에서 실시간으로 처리하기 위해 가장 연산량이 많은 특징점 위치 결정 단계를 Verilog HDL 언어를 이용하여 FPGA로 구현하고 그 성능을 분석한다. 하드웨어는 100MHz 클럭에서 $1,280{\times}960$영상기준 25ms, $640{\times}480$영상기준 5ms의 빠른 연산속도를 보인다. 그리고 Xilinx Virtex4 XC4VLS60 FPGA를 타겟으로 Synplify Pro 8.1i합성툴을 이용하여 합성시 약 45,792LUT(85%)의 결과를 나타낸다.
본 논문에서는 현재 주차장에서 사용되는 입출 차량의 관리를 정기권 카드나 티켓발행기와 병행하여 사용될 수 있는 자동차 번호 인식 시스템을 개발하였다. 주차장은 차량의 흐름을 원활하고 신속하게 처리해야 하기 때문에 많은 자동차 번호 인식시스템을 도입했으나 운영 면에서 여러 가지 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 기존의 시스템을 바탕으로 유동적인 시스템을 개발하였다. 자동차 번호 인식시스템은 주차장에 설치될 경우 99%의 성능을 가져야 하지만 날씨의 변화와 계절이 변동함에 따라 많은 영향을 받고 있다. 따라서 본 논문에서는 4계절과 날씨에 민감함을 고려하여 차량번호판 영역을 히스토그램 모폴로지를 사용하여 번호판 영역을 추출하고 신경망을 사용하여 숫자만을 인식하는 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 자동 지문 인식 시스템을 구성하기 위하여 MSF에서 위상 신호만으로 상관이 가능한 POC를 기본 시스템으로 하여, 입력 지문 영상에서 위상 신호를 추출하고 기준 지문 영상의 순환 고조파 필터와 2차원 위상 신호 정합을 시키는 방법을 통해 회전 불변 지문 인식 시스템을 구현하였다. 지문 영상은 내부 전반사 모드로 동작하는 프리즘을 통해 얻고, 지문 영상에 대한 2차원 주파수 발생은 광학적으로 수행하고 위상 신호 추출은 디지털 시스템을 이용하는 광-디지털 하이브리드 형태로 광학의 실시간 병렬 처리 특성과 디지털 알고리즘의 유연성 및 정확성을 상호 보완적으로 이용하였다.
카메라를 통하여 입력되는 객체의 움직임은 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확하게 추출하고 추적하는 것이 어렵다. 실시간으로 입력되는 영상에서 객체를 추출하고 움직임을 추적하기 위해서는 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 정확한 객체의 움직임을 추출하고 고속 추적을 위하여 배경화면의 변화에 강인한 배경영상 갱신 방법과 가변적인 탐색영역을 이용한 정확하고 빠른 알고리즘을 제안한다. 배경영상 갱신 방법은 임계값이 실험적 기준치 보다 작은 경우에는 배경영상을 갱신하고, 큰 경우에는 객체가 유입된 시점으로 판단하여 픽셀검사를 통해 객체의 윤곽점을 추출한다. 추출된 윤곽점은 객체 최소블록의 생성과 일정한 거리를 유지하는 탐색블록을 생성하여 정확하고 빠른 객체의 움직임을 추적한다. 실험결과, 제안한 방법은 95% 이상의 높은 정확도를 보였다.
본 논문은 비디오 영상의 워터마킹과 MPEG4를 적용한 DVR 시스템 구현 및 실시간 처리 속도 향상에 관한 연구이다. DVR 실시간 처리를 위해 DSP 프로세서와 데이터 전송은 DSP의 QDMA를 사용하였고, 보안을 위해 워터마킹과 상용성을 위해 MPEG4 압축기법을 적용한다. 알고리듬은 연산시 프로세서의 내부 메모리에서 처리하는 구조와 반복 연산을 하는 부분을 DSP 프로세서 구조에 적합한 형태로 최적화 하여 구현 한다. 실험 결과, 구현된 DVR 시스템에서 D1 크기의 동영상을 워터마킹과 MPEG4 알고리즘 연산 결과 프레임 당 연산에 소요되는 처리 시간이 12%이상 개선이 되었다.
본 논문에서는 지문의 영상 품질, 특징점의 구조, 융선의 주파수와 방향성 등의 정보들을 이용하여 추출된 특징점들을 기반으로 임베디드 시스템에 적합한 지문인식 알고리즘을 제안하였다. 추출된 특징점들은 전처리 및 후처리 과정을 통해 참 특징점만을 선택함으로 정합과정의 신뢰도를 높였다. 정합과정에서는 지문 획득시 천이, 회전, 눌림 등으로 인한 오차를 고려함으로써 신뢰도를 개선하였으며, 인근 특징점만의 부분 정합을 통하여 전체정합을 위한 참조쌍을 택함으로써 수행시간을 단축하였다. 제안된 지문인식 알고리즘은 Arm920T .프로세서 환경하에서 구현되어 검증되었으며 실시간처리를 위한 다양한 방법이 적용되었다. 지문 등록부터 인식까지 처리시간은 0.541초로 실시간 임베디드 응용분야에 적용 가능함을 보여주었으며 이때 FRR(본인 거부율)과 FAR(타인 승인율)는 각각 0.079과 0.00005로 높은 신뢰도를 갖는다.
실시간으로 입력되는 영상으로부터 지역정보 및 색 정보의 단계적 적용에 의한 Pan, Tilt 카메라를 이용한 능동객체추적방법을 제안한다. 환경 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 필터링으로 전처리를 행한다. 적응적인 가우시안 혼합 모델링을 이용하여 배경과 객체를 분리한다. 객체가 분할되면 객체의 중심에 가깝게 탐색 윈도우를 설정하고 객체의 색 정보를 추출한다. 추출된 색 정보를 카메라가 이동하는 동안에도 추적이 가능한 CAMShift 추적 알고리즘을 적용하여 객체를 실시간으로 추적한다. 추적에 있어서 객체의 중심점이 화면의 중앙에 놓이도록 Pan, Tilt를 제어함으로써 적합한 추적이 이루어지도록 한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 수동 영역 설정 방법보다 효과적임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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