사물인터넷(IoT)의 여러 분야에서 영상 정보의 보안은 매우 중요하며, 그 보안(저작권 등)을 표시하는 여러 방안을 연구하고 있다. 본 논문에서는 IoT에서 사용하는 영상 정보는 이산 코사인 변환(DCT)과 양자화를 통하여 계수값(QC)으로 변환된다. 그리고 워터마크(메시지)는 QR Code를 통하여 새로운 부호화된 메시지(WMQR)를 만든다. QC와 WMQR은 스테가노그래피 LSB 기법을 적용하고, 영상정보의 보안(저작권 등)을 얻을 수 있다. 스테가노그래피의 LSB 기법은 위치(Secret Key)의 결정에 따라 메시지를 삽입할 수 있다. 부호화된 영상은 인터넷을 통하여 수신자에게 전송하게 된다. 역 과정에서는 영상과 QR 코드, 워터마크(Message)를 얻을 수 있다. 영상정보의 보안에서 워터마크를 추출하는 방법은 부호화된 영상과 Secret Key 만을 사용하며, DCT와 양자화 과정을 통하여 워터마크(Message)를 분리하여 얻을수 있다. 본 논문에서 우리는 영상정보의 보안의 방법을 개선할수 있었으며, 이 모의실험을 통하여 영상의 화질(PSNR), 정규화 상관도(NC)를 통하여 높은 보안성을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 exclusive-OR 연산을 기반으로 암호화된 그레이 영상에 위상 랩핑(phase-wrapping)과 다중 위상 분할(multi-phase separation)방법을 적용하여 광학적 복호화가 용이하도록 한 광 암호화 시스템을 제안하였다. 암호화시 그레이 영상을 이진 영상들의 합으로 분리한 후 각각의 이진영상을 이진 무작위 영상과 변형된 XOR(modified XOR) 연산을 수행하고, 연산된 이진 영상들과 이진 무작위 영상들을 따로 결합한 후 이를 위상 부호화하여 암호화 영상과 키 영상을 만든다. 복호화시 암호화 영상과 키 영상의 위상 정보를 광소자로 구현할 경우 제어 가능한 위상 범위의 현실적 한계로 인해 그레이 정보 복원에 제약이 따른다. 따라서 위상 랩핑(phase-wrapping) 방법으로 암호화 영상과 키 영상의 위상 범위를 줄이고, 다중 위상분할(multi-phase separation)로 이 영상들을 낮은 레벨의 위상영상들로 분할함으로써, 위상범위가 제한된 광소자로도 그레이영상의 복호화가 가능하도록 하였다. 복호화는 암호화 영상과 키 영상의 곱을 기준파와 간섭시켜 간단히 구현하며, 컴퓨터 모의 실험을 이용해 제안한 방법의 타당성과 복호화시 위상 범위의 제한에 따른 영향을 분석하였다.
본 논문에서는 이동차량 양상 안정화를 위한 효율적인 흔들림 보정 기법을 제안한다. 제안된 흔들림 보정 기법은 입력으로 받은 영상 이미지 프레임의 색상 분리를 통한 변환 및 분리정보에 대한 누적 히스토그램을 계산하였고, 흔들리는 차량용 영상 이미지를 보정한 결과에서 색상 정보를 맞추기 위해 히스토그램 매칭을 하였다. 본 논문에서 제안된 흔들림 보정 기법은 기존 차량 영상 안정화 기술과 비교하였을 때, 휘도 및 컬러 레벨의 비교를 통해 노이즈가 가장 적고 영상의 자연스러움이 더 뛰어난 복원 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 흔들림 보정 기법은 메모리를 사용하지 않고 실시간으로 처리를 통해 다른 방법과 비교하여 효율성을 입증하였다.
최근 3D 프린터의 보급과 함께 3D 모델에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 3D 모델의 생성은 숙달된 전문가가 전문 소프트웨어를 이용하여 작성하여야 한다. 본 연구는 한 장의 2차원 정면 얼굴사진으로 부터 3D 모델링하는 방법에 대한 것으로 일반인들도 쉽게 3D모델을 생성할 수 있도록 한다. 사진으로부터 배경과 전경을 분리하고 분리한 전경 영역에 일정간격으로 2차원 상에 버텍스를 배치하고 배치한 버텍스 위치를 이미지의 계조 값과 눈썹과 코 등의 특성을 고려하여 버텍스를 3차원으로 확장한다. 전경과 배경을 분리하는 방법으로 에지정보를 사용하였으며 눈과 코의 위치를 찾기 위하여 Haar-like feature를 이용하는 AdaBoost 알고리즘을 사용하였다. 알고리즘으로 생성한 3D 모델은 수작업에 의한 후처리가 필요하지만 3D 프린터를 위한 콘텐츠 제공에 매우 유용하게 활용될 것이다.
최근, 축산 농가에서 돈사 내 개별 돼지들의 자동 영상 모니터링 기법이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 소개되어 왔지만, 아직도 추가적인 연구 노력이 요구된다. 특히, 혼잡한 돈방에서 움직이는 근접한 돼지들의 객체 식별을 위한 연구가 영상처리 분야 입장에서 요구된다. 본 논문에서는 감시카메라 환경에서 움직이는 근접한 돼지들의 객체 식별을 위한 해법으로써 시공간 정보와 영역 확장 기법을 이용한 효율적인 영상 분할 방법론을 새롭게 제안한다. 실제로 세종에 위치한 한 돈사에서 취득한 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 시스템의 성능을 실험적으로 검증하였다.
본 논문은 단일 영상을 이용하여 초해상도 방법을 수행하기 위해 질감-공간 영역을 분리한 뒤 세부정보를 중심으로 특징을 분류하는 방법을 제안한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도는 세부정보를 개선하기 위한 특징 추정 과정에서의 복잡한 절차와 중복된 특징 정보의 생성으로 인해 초해상도에서 가장 중요한 기준인 품질 저하가 발생할 수 있다. 제안하는 방법은 절차적 복잡성을 줄이고 중복 특징 정보의 생성을 최소화하여 초해상도 결과의 품질을 개선하기 위해 입력 영상을 질감과 공간의 두 채널로 분리하였다. 질감 채널에서는 세부정보 복원을 위해 다중스케일로 변환한 영상에 단계별 skip-connection을 적용한 잔차 블록 구조를 적용하여 특징 정제 과정을 수행함으로써 특징 추출을 개선하였고, 공간 채널에서는 평활화된 형태의 특징을 활용하여 잡음을 제거하고 구조적 특징을 유지하도록 하였다. 제안하는 방법을 이용해 실험한 결과 기존 초해상도 방법대비 PSNR 및 SSIM 성능 평가에서 향상된 결과를 보여 품질이 개선됨을 확인할 수 있었다.
광학 현미경을 통해 일정한 시간 간격으로 얻은 세포 이미지로부터 세포 변화를 자동적으로 추적 및 분석하는 것이 세포 트래킹이라고 한다. 세포 변화 과정에서 이웃에 있는 세포들이 겹쳐져 있는 상태를 클러스터라고 하며 세포트래킹에서 클러스터를 다시 세포로 분리하는 작업은 매우 중요하다. 본 논문에서는 타원 근사법을 기반으로 클러스터를 분리하기 위한 알고리즘을 제안한다. 클러스터의 외곽선을 추출한 후 외곽선의 오목정점을 이용하여 클러스터를 라인 세그먼트들로 분리한 다음 휴리스틱을 이용하여 라인 세그먼트들을 결합해 가며 근사 타원을 생성한다. 실험 결과 두 개의 세포가 겹쳐진 클러스터의 경우 평균적으로 91%, 세 개의 세포가 겹쳐진 경우 평균적으로 84% 그리고 겹쳐진 세포의 개수가 네 개 이상인 경우 약 73%의 정확도로 클러스터를 분리해 주었다.
컴퓨터 그래픽스 분야에서는 사실적인 3차원 렌더링을 위해 조명에 관한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 우리가 보는 장면은 어떤 장면내에서 한 점에 들어오는 빛과 그 빛에 의한 래디언스에 의하여 인지된다. 한 장면에서 카메라로 들어오는 빛의 성분을 직접광과 간접광으로 구분할 수 있는데, 직접광은 한 객체의 표면에 닿은 광원을 객체의 속성에 의해서 직접 반사시킨 빛 성분이고, 간접광은 복잡한 기하학적 요소간의 상호반사에 객체로부터 반사된 빛 성분이다. 이 논문은 고주파 조명 패턴을 활용하여 임의의 장면내에 있는 빛을 직접광과 간접광 성분으로 분리시킬 때의 부정확성을 개선하여 정확성을 높이는 방법에 관한 것이다. 이를 위하여 물체의 속성에 따른 빛이 비춰지지 않은 영역에서 반사된 빛의 값을 측정하는 방법을 제안하고 이 방법을 통하여 장면에서 직접광과 간접광 성분의 분리의 정확도를 높일 수 있었다. 그리고 분리된 이미지의 간접광 성분을 특성을 이용하여, 육안으로 보이지 않는 장면에서의 이미지를 추출하는 향상된 방법을 제안하고 구현하였다.
We have investigated the contribution of the scattered x rays to the signal imaging in the radiographs acquired with anti-scatter grids of several grid ratios by separating the line spread functions (LSFs) derived from the signal edge image into the primary and the scatter components. By using a 1.0-mm lead plate in the scattering material, the blurred signal edge images were acquired by use of an imaging plate at a tube voltage of 80 kV with the anti-scatter grids of grid ratios for 5:1, 6:1, 8:1, 10:1 and 12:1. The edge profiles of the signal images were scanned and those in relative exposure were differentiated to obtain the LSFs. To investigate the contribution of the scattered x rays to the signal imaging, we proposed a method for separating the LSFs derived from the signal images into the primary and the scatter components, where the scatter component was approximated with exponential function. Our basic approach is to separate the area of the LSFs by ratios of the scattered x-ray exposure to the primary x-ray exposure, which were obtained for the grid ratios by use of a lead disk method. The LSFs and the two components were Fourier transformed to obtain the modulation transfer functions (MTFs) and their two components. As the result, we found that, by using the anti-scatter grids, the scattered x rays were reduced, but the shape of the LSFs of the scatter component hardly changed. The contributions of the scatter component to the MTFs were not negligible (more than 10 %) for spatial frequencies lower than about 1.0 mm$\^$-l/ and that was greater as the grid ratio decreasing. On the other hand, for higher frequencies, the primary component was dominant compared with the scatter component.
본 연구에서는 공간 영상 자료의 감독 분류에 있어, 분석자에 의하여 선정된 분류 항목별 교사 자료를 분광 특징별로 다수의 군집으로 분리하고, 각각의 군집을 새로운 분류 항목의 교사 자료로서 설정함으로써 분류 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안하고자 한다 특징 분리를 통하여 생성된 교사 자료는 비교적 작은 값의 밴드별 분산값을 가질 뿐 아니라 정규분포 형태의 자료 분포를 보이게 되어 통계적 감독 분류 기법의 적용에 적합한 교사 자료로서의 성격을 가지게 된다. 제안된 기법은 부산 지역에 대한 Landsat TM 영상 자료를 이용하여 그 적용성이 시험되었으며, 기존의 통계적 분류 기법들에 의한 결과와 그 성능이 정성적으로 비교되었다. 시험 적용 결과, 본 기법은 분석자가 선정한 교사 자료의 분광적인 분포 형태에 관계없이 우수한 분류 성능을 나타내는 것으로 판단되며, 따라서 분류 항목의 설정 및 항목별 교사 자료의 선정에 있어 교사 자료의 분광적 특징에 대한 동일성을 유지하기 위한 노력을 줄여줄 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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