IoT 기술과 인공지능의 발전에 따라 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라 또는 센서에서 취득되는 과정 중 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 영상처리 과정에서 악영향을 미치기 때문에 전처리 과정으로 잡음제거가 요구되고 있다. 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 잡음추정에 기반한 스위칭 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 국부마스크 내부의 화소값의 유사성에 따라 잡음추정과 에러 검출을 진행하였으며, 국부마스크에 존재하는 잡음 비율에 따라 필터를 선택하여 스위칭하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR 비교 결과 기존 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.
안면부 CT검사 시 치아교정용 충전물과 주변 해부학적 구조와의 밀도차이에 의해 발생한 화질 저하 정도와 화질개선 방향을 실험을 통해 정량 및 정성적 분석방법을 통해 알아보고자 하였다. 실험은 64-MDCT(Discovery 750 HD, GE HEALTH CARE, Milwaukee, USA)를 사용하여 치아 충전물로 교정한 치아를 스캔하였으며 관전압 변화, 실리콘 적용, MAR 알고리즘 적용 유무에 따라 비교하였다. 그 결과 관전압 변화 시 140 kVp에서 10.36 % CT value가 감소하였으며, Silicon 물질 적용 시 약 5.81 %가 감소하여 감소율이 가장 적었다. 정성적 평가결과 MAR 알고리즘 적용 시 관찰자 10명 중 Equivalent가 7명, Acceptable로 3명이 평가하여 MAR 알고리즘 적용 시 상대적으로 가장 화질 개선 효과가 있다고 평가되었다. 따라서 현재 임상에서 사용하고 있는 검사 파라미터와 더불어 고밀도 인공물을 감소시킬 수 있는 다양한 알고리즘을 적용하여 스캔 한다면 방사선 피폭선량에 대한 불필요한 부담을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 고밀도 인공물을 감소시켜 영상 데이터의 소실을 줄여 보다 많은 영상정보를 제공 할 수 있을 것으로 사료된다.
조선시대 경강 동호지역은 역사와 문화적 요소가 풍부하여 역사문화경관의 명승명소가 많았으나 현대 한강은 자연경관에 비해서 문화성과 역사성이 낮은 것으로 인식되고 있다. 본 연구는 한강이 지니고 있는 역사문화적 요소를 한강의 경관에 적용하고자 조선시대 문화공간의 경관 특성을 린치의 시각적 이미지요소에 적용하여 경관특성을 살펴보았다. 연구결과는 다음과 같다. 동호를 시각적 이미지 요소에 적용했을 때 '통로'로서 높게 인식되었고 가장자리를 의미하는 '경계'의 명료성 또한 동호가 높게 인식되었다. 방향 전환점인 '결절점'은 두모포가 인지도에서 우수하게 나타났다. 린치의 시각적 이미지 요소에서 '랜드마크'를 문화공간에 적용했을 때 경강 동호, 압구정, 제천정이 우월한 인지도를 보임으로써 역사문화경관의 지명도와 명성은 시각적 이미지 요소에 비례하는 것으로 파악되었다. 문화공간의 패턴, 구조, 의미가 명료하고 정체성이 확실할수록 '랜드마크'와 '지역'요소가 높게 인식되었다. 공간의 지명도가 높을수록 역사문화경관의 인지도가 높았다. 그러므로 한강의 역사문화경관 복원 시 시각적 인지도를 고려하여 조사하고 사례연구 함으로써 장소의 복원과 함께 역사성과 문화성에 대한 인지도를 높일 수 있을 것으로 사료된다.
하천은 다양한 환경조건에 따라 변화될 수 있는 공간으로 구하도를 복원 설계하기 위해서는 현재 하도의 안정성 여부를 파악할 수 있는 하도평가가 필요하다. 하도평가는 대상하천의 지형 및 수리 수문 등 다양한 정보가 요구되지만 국내여건상 과거자료 미비로 인해 시 공간적으로 변화된 하천의 지형학적 정보를 파악하기에는 많은 어려움이 있다. 본 연구는 청미천의 과거 지형도 및 항공사진을 이용한 영상분석을 통해 과거와 현재 하천의 하도변화를 분석하고, 하도평가를 위한 영상분석기법에 대한 적용성을 검토하는데 목적이 있다. 영상분석을 통해 얻은 결과는 구하도 형태 규모, 하도 종 횡단 변화, 미지형 변화 등으로 정량적 분석이 가능하였다. 특히 모래사주의 형상변화는 현재하도의 상태를 파악하는 중요자료로 복원하도 설계 시 하도의 규모, 평수유입유량 등을 선정하기 위한 기초자료가 될 것이다. 이와 같은 결과에서 영상분석기법은 평면적인 정보의 한계는 있으나 복원하도 설계 시 국내 여건을 고려할수 있는 기법으로 활용될 수 있을 것이다.
As the "Guidelines for GHG Environmental Assessment" was revised, it pointed out that the developers should evaluate GHG sequestration and storage of the developing site. However, the current guidelines only taking into account the quantitative reduction lost within the development site, and did not consider the qualitative decrease in the carbon sequestration capacity of forest edge produced by developments. In order to assess the quantitative and qualitative effects of vegetation carbon uptake, the CASA-NPP model and satellite image spatial-temporal fusion were used to estimate the annual net primary production in 2005 and 2015. The development projects between 2006 and 2014 were examined for evaluate quantitative changes in development site and qualitative changes in surroundings by development types. The RMSE value of the satellite image fusion results is less than 0.1 and approaches 0, and the correlation coefficient is more than 0.6, which shows relatively high prediction accuracy. The NPP estimation results range from 0 to $1335.53g\;C/m^2$ year before development and from 0 to $1333.77g\;C/m^2$ year after development. As a result of analyzing NPP reduction amount within the development area by type of forest development, the difference is not significant by type of development but it shows the lowest change in the sports facilities development. It was also found that the vegetation was most affected by the edge vegetation of industrial development. This suggests that the industrial development causes additional development in the surrounding area and indirectly influences the carbon sequestration function of edge vegetaion due to the increase of the edge and influx of disturbed species. The NPP calculation method and results presented in this study can be applied to quantitative and qualitative impact assessment of before and after development, and it can be applied to policies related to greenhouse gas in environmental impact assessment.
대뇌 상의 mirror neuron system은 시각 정보에 기반한 모방학습 기능을 담당한다. 관측자의 mirror neuron system 영역을 관찰할 때, 행위자가 수행하는 목적성 행위의 전체가 아닌, 부분적으로 가려지거나 보이지 않는 영역을 포함하는 경우에도 해당 영역의 뉴런이 발화되는 과정을 통해 전체 행동의 의도를 유추할 수 있다. 이러한 모방학습 기능을 3D 비전 기반 지능 시스템에 적용하는 것이 본 논문의 목표이다. 본 연구실에서 선행 연구된 스테레오 카메라를 기반으로 획득된 3차원 영상에 대한 복원을 수행한다. 이 때 3차원 입력영상은 부분적으로 가려진 영역을 포함하는 손동작의 순차적 연속영상이다. 복원 결과를 기반으로 가려진 영역을 내포한 행위에 대하여 LK optical flow, unscented Kalman filter를 이용한 특징검출을 수행하고 의도인식의 수행을 위해, Hidden Markov Model을 활용한다. 순차적 입력데이터에 대한 동적 추론 기능은 가려진 영역을 포함한 손동작 인식 수행에 있어 적합한 특성을 가진다. 본 논문에서 제안하는 의도 인식을 위해 선행 연구에서 복원 영상에서의 객체의 윤곽선 및 특징 검출을 시뮬레이션 하였으며, 검출 특징에 대한 시간적 연속 특징벡터를 생성하여 Hidden Markov Model에 적용함으로써, 의도 패턴에 따른 손동작 분류 시뮬레이션을 수행하였다. 사후 확률 값의 형태로 손 동작 분류 결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통한 성능의 우수함을 입증하였다.
The selective frequency analysis method is suggested in the holographic data storage system with the nyquist aperture to reduce the size of hologram. The image filter was designed with many different methods to improve the bit error rate caused by the nyquist aperture. In previous the methods of image restoration for HDS, an iteration time and a highly precise point spread function were necessary. In this paper, we describe the optical system with analytic method. Thereby, we expect our result help the researchers to design the filter.
본 논문에서는 프레임간 압축 영상의 열화 과정의 모델과, 동영상에 존재하는 블록화 현상을 제거하는 방법을 제안한다 BDCT기반으로 압축된 정지영상은 DCT계수를 양자화 하는 과정이 블록별로 처리되기 때문에, 블록 경계에 불연속이 발생한다. 동영상의 경우 블록 경계에서 불연속이 발생 할 뿐만 아니라 움직임 보상과정이 합쳐진 혼성 구조로 되어 있어서 블록 내부에서도 불연속이 존재하게 된다. 블록 영계만을 생각한 기존의 처리방법은 동영상의 처리에 있어 적합하지 못하다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 블록화 현상 제거를 위해, 양방향 움직임 보상과 반화소 정밀도를 이용한 새로운 평활화 제약조건을 구성하고 차분 영역에서의 정규화 방법을 이용한 알고리듬을 제안한다.
Markov random field models have extensively used in applications such as image segmentation and image restoration. In this paper, we consider the relation between the stationarity of parameters and the synthesized images for gauss-markov rnadom field which has the most popularly used among many MRF models. GMRF model, which is both wide-sense Markov and strict-sense markov, has AR representations and is also a kind of gibbs distribution. Therefore, we may approach in aspect of both AR models and gibbs models. We show the relation between the stationarity of parameters and the images which are synthesized by two approaching methods and derive the stationary regions of parameters in 1st order and isotropic 2nd order case.
복사 보정에 해당하는 NUC(Non-Uniformity Correction)은 MSC 각각의 픽셀들이 가지는 상이한 특성을 균일한 이미지를 얻기 위해 수행하는 작업이다. KOMPSAT-2의 MSC는 각 CCD pixel 별, 각 band 별 특성, 감도 및 시간에 따른 변화, CCD Geometry 등에 의해 왜곡 현상이 일어나게 된다. 검보정 과정에서는 위성 발사 전에 실험실에서의 충분한 실험과 Calibration 작업을 통해 얻어진 값들을 사용하여 Image Restoration, 상대 복사 보정, 절대 복사 보정 등의 작업들을 거쳐서 왜곡 현상을 보정하게 된다. 본 논문에서는 KOMPSAT-2의 NUC(HF NUC & LF NUC) 알고리즘을 이용하여 Panchromatic 밴드의 raw image의 NUC 보정작업 과정과 그 결과에 대해서 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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