본 논문에서는 워터마크 예측과 LDPC 코드를 이용하여 워터마크의 성능을 향상시키는 알고리듬을 제안한다. 워터마크 추출의 경우 삽입된 워터마크의 파워(power)가 원본 영상의 파워에 비해 아주 작기 때문에 워터마크의 추출 성능을 높이기 위해서는 워터마크의 예측이 필수적이다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 잡음 제거 필터를 사용하여 워터마크의 예측을 수행하였다. 이렇게 예측된 워터마크에 에러가 발생할 경우 LDPC 코드를 사용하여 수정하였다. 에러 수정 시 삽입된 워터마크의 통계적인 특성을 사용하여 기존의 LDPC 코드의 성능보다 우수한 실험 결과를 도출하였다.
통신 채널에서 블라인드 등화는 전송효율을 저하시키는 훈련신호나 채널의 사전 정보가 필요치 않은 장점 때문에 많은 연구가 진행되어 왔다. 선형예측을 이용한 블라인드 등화는 등화기의 차수 추정 오차에 강인하며 적응 알고리듬을 이용하여 효율적으로 구현할 수 있는 장점이 있다. 하지만 기존의 one-step 선형예측을 이용한 블라인드 등화기는 임의의 결정 지연에 대해서는 구현할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 SIMO 채널에서 one-step 순방향 선형예측 필터를 이용하여 임의의 결정 지연을 갖는 블라인드 등화기를 제안한다. 제안한 알고리듬은 순방향 추정 오차를 훈련신호로 사용하여 최적의 결정 지연을 갖는 블라인드 등화기를 구하였으며 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안한 알고리듬의 성능을 확인하였다.
음향 반향제거기에서의 동시통화 검출 오류는 근단화자의 음성신호를 왜곡시키거나 반향제거 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 정확한 동시통화 구간의 검출은 음향 반향제거기의 성능을 결정짓는 중요한 요소 중의 하나이다. 기존의 상호상관계수를 이용한 동시통화 검출 알고리듬은 적응필터의 초기 수렴구간과 배경잡음이 많은 환경에서는 근단화자의 음성신호가 존재하지 않더라도 상호상관계수 값이 증가하여 동시통화 검출 오류가 자주 발생할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 상호상관계수를 이용한 동시통화 검출 알고리듬의 문제점을 해결하기 위해 상호상관계수와 더불어 단일통화 구간에서의 적응필터의 정규화된 오차신호 전력을 이용하여 동시통화를 검출하는 알고리듬을 제안한다. 실험 결과, 제안한 동시통화 검출 알고리듬은 잡음환경에 강인할 뿐만 아니라 음향 반향제거기의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 실시간으로 3차원 공간상에서의 움직임 정보를 추출할 수 있는 입력 장치를 제안한다. 제안하는 3차원 입력 장치는 스테레오 카메라의 기하학적 구조와 색상, 움직임, 형태상의 특성을 이용하여 복잡한 환경에서 사전 카메라 캘리브레이션 없이 3차원 움직임 정보를 추출할 수 있다. 움직임 추출을 위해서 perspepctive projection 행렬과 perspective distortion 행렬을 이용한 스테레오 카메라의 기하학적 특성을 이용하며, 효과적인 좌우 영상의 특징점 추적 및 추출을 위해 색상 변환(Color transform)과 UPC(Unmatched Pixel Count) 및 이산 칼만 필터(Discrete Kalman Filter)의 효과적인 결합으로 이루어진 MAWUPC(Motion Adaptive Weighted Pixel Count)과 PCA(Principal Component Analysis)로 구성된 알고리즘을 제안한다. 추출된 3차원 공간상에서의 움직임은 가상환경에서의 가상 물체를 제어하거나 사용자 시점의 이동을 나타내는 인터페이스로 사용한다. 스테레오 비전을 이용한 입력 장치는 선으로 연결되지 않기 때문에 사용자가 가상환경에서 작업하기가 편리하며 몰입감을 높일 수 있는 등 보다 효율적인 상호작용을 가능하게 해준다.
의료 초음파 신호의 인체내 감쇠지수는 검사대상 조직의 병리학적 특성을 반영할 뿐 아니라 다른 여러 의료 초음파 지수들의 정확한 예측을 위해 선행하여 측정해야 하는 중요한 정량적 정보 중 하나이다. 그러나 초음파 감쇠지수의 주파수 선택적 감쇠특성을 이용한 주파수 영역에서의 정량적 감쇠지수 예측 방법은 계산량이 많아 실시간 적용에 많은 어려움이 있고, 상대적으로 계산량이 적은 시간 영역의 감쇠지수 예측 방법은 전송 펄스의 회절효과를 잘 보상하지 못하는 단점이 있다. 표준 반향신호를 이용하여 전송 펄스의 회절효과를 보상하는 시간 영역의 예측 알고리듬인 VSA(Video Signal Analysis) 방법은 광대역 펄스를 이용하는 경우, 원거리에서 반향된 신호의 왜곡이 발생하여 예측 정확도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 그 단점을 해결하기 위해 적응 대역필터를 이용한 초음파 감쇠지수 예측 알고리듬을 제안한다. 제안된 방식은 반향 경로를 따라 누적된 신호 감쇠를 고려하여 적응 대역필터의 중심 주파수를 이동시킴으로써, 기존의 고정 대역필터를 사용하는 방법보다 예측 정확도와 정밀도를 높인다. 인체 조직의 초음파 반향특성을 모방한 컴퓨터 모의실험과 실제 TM(tissue-mimicking) phantom을 이용한 실험에서, 광대역 전송 펄스를 사용하는 경우보다 반향 깊이에 따른 상대적 echogenicity의 왜곡이 크게 감소하여 평균적으로 예측 감쇠지수의 정확도가 5.1% 향상되었고, 예측 편차도 기존의 방법에 비해 46.9% 감소되었다.
본 논문은 고반복률을 갖는 양상태 소나 시스템에서의 송신 직접파로 인한 표적 탐지율 저하를 적응형 필터를 이용하여 개선하는 알고리즘을 제안한다. 이러한 소나 시스템에서의 송신 직접파 제거는 실제 시스템을 운용하는 것에 치명적인 영향을 주기 때문에 이것을 제거하는 것이 아주 중요하다. 본 논문에서는 시뮬레이션과 해상 실험 데이터에 Normalized Least Mean Square(NLMS)와 Recursive Least Square(RLS) 알고리즘을 적용하여 성능을 평가하였다. 송신 직접파 성분과 표적 신호가 포함된 표적 방위의 빔 신호를 입력 신호로 사용하고 송신 직접파 성분이 있는 송신기 방위의 빔 신호를 원하는 신호로 사용하여 두 신호의 차를 최적화 하여 송신 직접파를 제거하고 표적 신호만 남긴다. 시뮬레이션에서 정합필터의 결과를 확인하였을 때 Linear Frequency Modultated(LFM)과 Generalized Sinusoidal Frequency Modulated(GSFM) 모두에서 송신 직접파가 잡음레벨까지 제거되고 GSFM의 경우 표적의 부엽이 20 dB 이상 감소하여 성능 개선이 있는 것을 확인하였다. 해상 실험에서 LFM은 송신 직접파의 레벨이 10 dB 감소하였고, GSFM은 송신 직접파의 레벨이 약 4 dB 감소하였고, 표적의 부엽이 약 4 dB 정도 감소하여 성능 개선이 있다는 것이 확인되었다.
본 논문에서는 single-chip CMOS Image Sensor(CIS)용 고화질 image signal processor(ISP)에 최적화된 하드웨어 구조를 제안한다. Single-chip CIS는 CIS와 ISP가 하나의 칩으로 구현된 것으로, 다양한 휴대기기에 사용된다. 휴대기기의 특성상, single-chip CIS용 ISP는 고화질이면서도 저전력을 위해 하드웨어 복잡도를 최소화해야 한다. 영상의 품질 향상을 위해서 다양한 영상 처리 블록들이 ISP에 적용되지만, 그 중에 핵심이면서 하드웨어 복잡도가 가장 큰 블록은 컬러 영상을 만들기 위한 색 보간 블록과 영상을 선명하게 하기 위한 화질 개선 필터 블록이다. 이들 블록은 데이터 처리를 위한 로직 외에도 라인 메모리를 필요로 하기 때문에 ISP의 하드웨어 복잡도의 대부분을 차지한다. 기존 ISP에서는 색 보간과 화질 개선 필터를 독립적으로 수행하였기 때문에 많은 수의 라인 메모리가 필요하였다. 따라서 하드웨어 복잡도를 낮추기 위해서는 낮은 성능의 색보간 알고리즘을 적용하거나, 화질 개선 필터를 사용하지 않아야 했다. 본 논문에서는 화질 개선을 위해 경계 적응적이면서 채널간 상관관계를 고려하는 고화질 색 보간 알고리즘을 적용하였다. 또한 채널 간 상관관계를 고려하는 색 보간 알고리즘의 특성을 이용하여 색 보간 블록과 화질 개선 필터 블록이 라인 메모리를 공유하도록 설계함으로써, 전체 라인 메모리 수를 최소화하는 새로운 구조를 제안한다. 제안된 방법을 적용하면 화질 개선 필터 블록을 위한 추가적인 라인 메모리가 불필요하기 때문에, 고화질과 낮은 복잡도 모두를 만족시킬 수 있다. 제안 방식과 기존 방식의 MSE(Mean Square Error)는 0.37로, 메모리 공유로 인한 화질의 저하는 거의 없었고, 고화질 색 보간 알고리즘을 적용했기 때문에 전체적인 화질은 향상되었다. 제안된 ISP 구조는 Verilog HDL 및 FPGA를 이용하여 실시간으로 구현 검증되었다. 0.25um CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였을 때, 총 게이트 수는 37K개였으며 7.5개의 라인 메모리가 사용되었다.
본 논문에서는 블러와 조명 변화에 강인한 바코드 디코딩 방법을 제안한다. 제안하는 디코딩 방법은 블러에 강인 디코딩과 빠른 연산속도를 위해 블러 영역과 비블러영역을 나누어 임계값을 연산하는 부분 지역 임계값 이진화 방법을 사용하였다. 또한 노이즈 데이터에 의한 인식 실패를 막기 위해서 동일한 엘리먼트 개수를 가지는 라인의 픽셀 너비를 모두 합한 면적 데이터를 이용하여 군집분류를 수행하는 k-means 알고리즘 기반의 디코더를 구현하였다. 다양한 악조건 환경에서 촬영된 샘플을 이용하여 실험 결과, 평균 98.47%로 높은 성공률을 보였으며 3개의 비교 프로그램 보다 성공률이 높았다.
본 논문은 점 확산 함수 데이터베이스를 이용한 실시간 디지털 자동초점 기법을 제안한다. 제안하는 방식은 영상 입력 장치의 광학계가 갖는 점 확산 함수 정보로 구성되어 있는 데이터베이스를 사용해서 입력영상의 원하는 영역에 영상복원을 수행한 뒤, 이에 대한 복원 성능을 평가함으로써, 해당 점확산함수의 신뢰성을 검증한다. 이러한 방식으로 얻어진 점확산함수 집합으로부터 최적의 점 확산 함수를 적용하여, 전체 입력영상에 대한 복원을 수행함으로써 기존의 자동초점 기능을 대신한다. 또한 복원 영상에서 발생하는 잡음 및 링잉 효과의 억제를 위하여 적응적 링잉제거 필터를 포함한다. 이러한 방식을 기본으로 본 논문에서는 소형 카메라 모듈에서 사용할 수 있는 연산 부하가 적은 디지털 자동초점 기술을 제안한다.
본 논문에서는 해양 환경에서 선박의 안전 운행에 위험 요소인 해상 물표를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 해양 환경에서 획득한 적외선 영상에 대한 분석을 통하여, 우리는 해수면과 같은 배경 영역들에서는 주로 수직 방향 에지가 나타나는 반면에, 해상 물표 영역은 수직 및 수평 방향 에지가 모두 나타나는 특징을 확인할 수 있었다. 따라서 우리는 IR 영상에 대해서 수평 및 수직 에지 특징 추출에 기반한 물체 영역 검출 방법을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째 단계에서는, 통계적 필터링 방법을 이용하여 해수면의 반짝임과 복잡한 클러터와 같은 잡음들을 효과적으로 제거할 수 있는 영상 개선 작업을 수행한다. 두 번째 단계에서는 1-D Discrete Cosine Transform(DCT) 기법을 이용하여 수직 방향 에지의 정보를 나타내는 수직 에지 지도 영상, 수평 방향 에지의 정보를 나타내는 수평 에지 지도 영상을 생성한다. 그런 다음, 수직 및 수평 에지 지도 영상들을 하나의 에지 지도 영상으로 통합한다. 세 번째 단계에서는 적응적인 문턱치 방법을 사용하여 물표 후보 영역을 검출한다. 마지막 단계에서는 IR 영상에서 검출한 물표 후보 영역들에 대해서 모폴로지 연산을 수행하여 배경 및 잡음 영역을 제거함으로써 정확한 물표 영역을 검출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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