홍채 인식은 고유한 홍채 패턴을 이용하여 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 일반적으로 홍채인식에서 는 홍채 직경이 200 화소(pixel) 이상 되는 고해상도 홍채 영상을 사용하며, 이런 경우 인식률 감소 없이 정확한 홍채 인식 결과를 얻는다고 알려져 있다. 이를 위해 기존의 홍채 인식 시스템들은 줌렌즈 카메라를 사용하지만, 이러한 카메라는 홍채 인식기의 가격과 크기를 증가시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 줌렌즈 카메라의 사용 없이 저해상도로 취득된 홍채 영상에서의 인식 정확도를 향상할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 기존의 방법과 비교하여 다음과 같은 두 가지 장점을 갖는다. 첫째, 기존의 연구에서는 홍채 직경이 200 화소 이하인 저해상도 영상에서의 홍채 인식 성능 감소에 대한 정량적 분석이 진행된 바 없다. 본 연구에서는 홍채 영상의 초점 정도, 눈꺼풀 및 속눈썹 가림 정도의 영향을 배제하고, 홍채 영상의 크기 변화에 따른 인식율의 저하정도를 정량적으로 파악하였다. 둘째, 한 장의 저해상도 홍채 영상을 고해상도 영상으로 복원하기 위해 홍채 영역의 에지 방향에 따라 개별적으로 다르게 학습된 다중 다층 퍼셉트론을 적용함으로써, 복원된 영상에서의 인식 정확도를 향상시켰다. 원 영상대비 6%만큼의 크기로 축소한 저해상도 홍채 영상을 고해상도 영상으로 복원한 결과, 제안하는 방법에 의한 홍채 인식의 EER이 기존의 이중선형보간법에 의한 EER보다 0.133% (1.485% - 1.352%) 만큼 감소됨을 알 수 있었다.
저자는 DSLR(digital single-lens reflex) 카메라를 이용한 QLF-D 시스템을 고안하여, 사람의 유구치에 자연 발생된 법랑질 초기 우식증을 관찰하고, 유구치 법랑질 시편을 대상으로 2일부터 14일까지 인공 탈회시킨 후 탈회 기간에 따른 상관관계를 편광 현미경 소견과 비교 분석한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 탈회 기간에 따른 편광 현미경 상의 병소 깊이와 QLF-D 영상의 광밀도 값 비율 간의 피어슨 상관 계수는 0.969였다(p<0.01). 2. 편광현미경에서 측정된 병소 깊이의 탈회 기간에 대한 회귀분석 결과 y=8.67x-1.16의 회귀 방정식이 산출되었다(p<0.05). 3. QLF-D 영상에서 측정된 광도값 비율의 탈회 기간에 대한 회귀분석 결과 y=3.53x+6.42의 회귀 방정식이 산출되었다(p<0.05).
로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다 본 논문에서는 스케일 불변 특정을 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특정을 갖는 고급의 영상 특정을 구하여 맹 빌딩과 위치 추정을 수행한다. 먼저, 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 적용하여 천정영역과 벽영역으로 분할한다 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특정점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특정점들을 구하고 이미 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맴에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩과정에서 매칭되는 점들을 찾을 때 동시에 수행되어 진다. 그리고 임의의 위치에서 기존의 작성된 맵과 매칭되는 점들을 찾음으로서 위치 추정이 행해지며 동시에 기존의 맵 데이터베이스의 특정점들을 갱신하게 된다. 제안한 방법은 $50m^2$의 영역에 대해 맵 빌딩을 2 분내에 수행할 수 있었으며, 위치의 정확도는 ${\pm}13cm$, 위치에 대한 로봇의 자세(각도)는 ${\pm}3$도의 오차를 갖는다.
HUD는 투시형 정보 전시장치로서 최근에 마이크로 디스플레이와 LED 기술의 발달로 소형화가 이루어져 점차 응용분야를 넓혀가고 있다. 본 논문에서는 마이크로 디스플레이 장치인 DLP를 이용하여 영상 전시영역 5인치 급의 양안 관측용 소형 헤드업 디스플레이(HUD) 광학계를 설계하였다. 소형 경량화된 HUD를 설계하기 위하여 광학계의 각 설계요소를 분석하였고 DLP, 프로젝젼 광학계 및 오목렌즈형 영상결합기의 특성들과 설계방식을 살펴보았다. 각 광학계의 연결구조 분석을 통하여 세부 설계사양을 설정하고 광학계를 상세 설계하였다. 프로젝션 광학계와 오목렌즈형 영상결합기 사이에 백색 확산 반사체를 넣어 접은 형태로 구성하여 광학계를 각각 독립적으로 설계하였다. 투사 영상의 전시거리는 약 2m ~ 무한대 까지 조정이 가능하고 관측거리는 1m로 설정하였다. 해상도는 HD($1,280{\times}720$ 화소) 급으로 1 ~ 2화소 까지 인식이 가능하여 각종 문자, 기호를 판독할 수 있다. 또한, 컬러영상 구현이 가능하여 네비게이션 지도, 주간카메라 영상 및 열상카메라 영상 등을 전시할 수 있다.
본 연구의 목적은 회전익 UAV를 이용하여 1cm 미만의 GSD를 갖는 초고해상도 영상을 취득하기 위해 비행고도, 비행속도, 카메라 셔터의 노출시간, 자동초점조절 사용 여부가 영상의 시각적 해상도에 미치는 영향을 객관적으로 분석하는 것이다. 아울러 다양한 형태의 항공표적에 대한 인식 용이성을 평가하는 것도 목표로 한다. 이를 위해 35mm 크기의 7952*5304 화소 CMOS 센서와 55mm 단렌즈를 이용하여 비행고도 20m부터 120m에서 20m 간격으로 촬영하고 영상의 시각적 해상도를 분석하였다. 결과로 자동초점조절을 사용한 경우 시각적 해상도는 이론적인 GSD에 비하여 1.1~1.6배로 나타났고, 자동초점조절을 사용하지 않은 경우 1.5~3.5배로 나타났다. 다음으로 비행고도 80m에서 5m/s로 정속 비행하면서 카메라의 노출 시간을 1/60sec에서 1/2000sec까지 1/2씩 줄이면서 촬영하고 시각적 해상도를 분석하였다. 허용 흐려짐을 1 화소로 가정할 때 최장 노출 시간을 준수한 경우 시각적 해상도 는 이론적인 GSD이 비하여 1.3~1.5배로 나타났고, 초과한 경우 1.4~3.0배로 나타났다. A4 용지에 항공표적을 출력하여 비행고도 80m 이내에서 촬영하면 상용소프트웨어를 이용하여 코드화된 항공표적을 자동으로 인식할 수 있으며, 자동 인식이 불가능한 고도에서도 다양한 형태의 일반 항공표적 및 코드화된 항공표적을 큰 어려움 없이 수동으로 인식할 수 있었다.
본 연구는 마주보는 두 대칭렌즈를 가지는 초점거리 24mm 인 MWIR($3{\sim}5{\mu}m$)용 결상광학계의 설계 개발에 관한 것이다. 광학계는 CodeV를 사용하여 설계하였으며, 사용자의 요구조건을 만족할 수 있는 분해능과 화각을 가지도록 최적화 과정을 진행하였다. 렌즈의 초자는 국내에서 개발된 $3{\mu}m$에서 굴절률 1.7589를 갖는 초자( KCIR035 )를 포함하여 두 종류로 제한하였다. 이렇게 설계되어진 광학계는 같은 모양을 갖는 KCIR035 초자의 2장의 비구면 렌즈와 1장의 Si 초자의 구면 렌즈로 이루어져 있다. 여기서 2장의 비구면 렌즈의 배치는 마주보는 대칭구조를 이루고 있는 것이 특징이다. 그리고 이 광학계는 선폭 20lp/mm에서 MTF값이 0.35 이상인 분해능을 갖게 되었다. 따라서 이 광학계는 pixel의 크기가 $25{\mu}m$인 $206{\times}156$ 어레이 MWIR 검출소자를 사용하는 열영상 카메라에 적용할 수 있는 성능을 가진 것으로 판단된다.
목적: 광학영상기술은 소동물이나 임상연구에서 분자영상법으로 알려진 첨단연구 분야이다. 광학영상기기는 소동물영상연구 및 추적연구에 중요한 역할을 수행하고 있다. 발광영상에서 소동물을 영상화 하기 위해서는 피부조직을 뚫고 나오는 광자를 검출하기 위한 고민감도 CCD카메라가 필요하다. 이 연구에서는 소동물에서 발생하는 발광신호를 검출하기 위해 개발한 광학영상기기를 소개하고자 한다. 대상 및 방법: 냉각형 CCD카메라와 집광렌즈, 8개의 백색광 LED광원을 암실상자 안에 장치하였다. 팬텀 및 튜브를 이용한 영상을 얻은 후 발광 박테리아를 이용하여 CT26 암모델 누드마우스에서 영상을 획득하였다. 결과: 발광영상을 얻기 위한 광학영상기기를 설계하고 개발하였다. 영상획득이 성공적으로 수행되었고, 시스템을 완성하였다. 개발된 장비는 분자영상연구에 사용되고 있다. 결론 개발된 광학영상장비는 다양한 실험적 조건을 만족하는 연구에 최적화하여 유용한 도구로 자리잡을 것으로 기대한다.
영상기반 보행인식 시스템에서 카메라와 객체가 이루는 각도(angle) 및 렌즈 왜곡과 같은 물리적 요인과 조명(illumination)과 같은 환경적 요인에 따라 인식률이 다르게 나타난다. 본 논문은 카메라에서 입력된 다양한 형태의 영상 왜곡을 보정하여 보행 인식 시스템의 성능 및 안정성을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 물리적, 환경적 왜곡 요인이 존재하는 입력 영상에서의 인간의 보행 인식률을 기존 방식과 실험적으로 비교한다. 보다 구체적으로는 투영 변환(projective transform)을 통해 입력 영상의 왜곡을 효과적으로 보정하는 알고리듬을 제안하고 입력 영상의 왜곡 보정 전, 후를 비교하여 알고리듬의 실효성을 확인한다. 제안된 방법은 카메라로부터의 거리 및 환경에 불변하는 보편적인 보행 데이터를 획득하였다. 그 결과 제안된 보편적인 보행 데이터를 이용하여 실내 영상에서는 평균적으로 41.5%, 실외 영상에서는 평균적으로 55.5%의 향상된 보행 인식률을 보였다. 이것은 특정 개체의 특징을 데이터베이스(DB)화 하고 DB에 저장된 특정 개체를 검색하고 추적하는 데 효과적으로 이용될 수 있다.
Resolution of an image sensor is very significant parameter to improve. It is hard to improve the resolution of the CMOS vision chip for edge detection based on a biological retina using a resistive network because the vision chip contains additional circuits such as a resistive network and some processing circuits comparing with general image sensors such as CMOS image sensor (CIS). In this paper, we proved the problem of low resolution by separating photo-sensing and signal processing circuits. This type of vision chips occurs a problem of low operation speed because the signal processing circuits should be commonly used in a row of the photo-sensors. The low speed problem of operation was proved by using a reset decoder. A vision chip for edge detection with $128{\times}128$ pixel array has been designed and fabricated by using $0.35{\mu}m$ 2-poly 4-metal CMOS technology. The fabricated chip was integrated with optical lens as a camera system and investigated with real image. By using this chip, we could achieved sufficient edge images for real application.
혼합현실 응용의 제작에 있어 중요한 요소 중의 하나는 현실 세계에서의 주변광 정보를 분석하여 효과적으로 영상 합성에 적용하는 것이다. 특히 대화식 응용을 구현하기 위해서는 동적으로 변화하는 주변광을 실시간 처리를 통하여 빠르게 렌더링 결과에 반영하는 것이 중요하다. 기존의 관련 방법들은 주로 사실적인 영상생성을 목표로 하기 때문에 너무 많은, 예를 들어, 2의 거듭제곱 수로 증가하는, 광원지점을 찾거나 대화식 응용에 적합하지 않은 복잡도를 가져 이에 적용하기가 적합하지 않다. 본 논문에서는 어안 렌즈를 장착한 카메라로부터 실시간으로 입력되는 동영상 이미지를 분석하여 주요 광원을 고속으로 찾아주는 광원 추정 방법을 제안한다. 기존의 방법과는 달리 사용자가 지정한 개수 정도의 주요 광원을 고속을 찾아주어, 퐁의 조명모델 기반의 직접 조명효과 생성뿐만 아니라, 면적 광원에 대한 광원 샘플링을 통한 부드러운 그림자 생성에도 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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