본 논문은 저해상도의 깊이맵을 고해상도의 깊이맵으로 변환하는 새로운 방법인 거리 변환 기반의 양측 업샘플링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이맵의 거리변환 값에 따라 공간 도메인 가중치 함수를 조절하기 때문에 에지의 선명도를 유지하면서 깊이맵의 해상도를 증가시킨다. 이를 위해, 제안하는 방법은 거리 변환 단계, 공간 가중치 조절 단계, 영상 보간 단계를 거친다. 다양한 실험 깊이 맵을 통한 실험에서 제안하는 방법이 기존의 양측 업샘플링 방법보다 출력 깊이맵의 화질 관점에서 성능이 좋아짐을 확인했다.
깊이 정보를 획득하고 전송하는 과정에서 물리적 잡음 및 부호화 손실로 인하여 깊이맵의 품질이 저하된다. 본 논문은 깊이맵 품질을 향상시키기 위해 공동 거리 변환에 기반한 결합 양측 필터(joint bilateral filter)를 제안한다. 제안하는 방법은 깊이맵의 거리 변환값과 색상 영상의 거리 변환값에 따라 잡음 제거에 필요한 색상 정보량을 결정한다. 그 결과 제안하는 필터는 깊이맵 잡음을 효과적으로 제거하면서 결합 양측 필터의 시각적 왜곡 현상을 최소화한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법보다 잡음 제거와 시각적 왜곡 억제 관점에서 성능이 좋아짐을 확인했다.
본 논문에서는 기존의 고속 유클리디언 거리 변환법을 개선한 새로운 계산 방법을 제안한다. 기존의 고속 유클리디언 거리 변환법이 가지고 있는 단점인 특징점의 수에 비례하여 계산량이 늘어나는 단점을 극복하기 위해서, 본 논문에서는 특징점들 중에서 비특징점과 4방향으로 연결되어 있는 특징점만을 이용하여 보로노이 다이어그램을 계산함으로써 유클리디언 거리 변화도(Euclidean distance map)의 계산 시간을 기존의 방법보다 평균 40%로 감소시켰다. 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해서 크기의 바이너리 영상 16장에서 대해서 기존의 방법과 제안한 방법으로 똑같이 유클리디언 거리 변화도를 계산하여 계산 시간을 비교함으로써 그 효능을 입증하였다.
거리 변환(Distance Transform)을 수행할 수 있는 셀룰라 비선형 네트워크 구조와 특징 점들의 제적 상에서 거리 변환을 이용한 optical flow 검출 방법을 제안하였다. 움직이는 물체의 추적이나 카메라의 움직임 파악 같은 응용 분야에서는 수가 적더라도 정확하고 확실한 optical flow가 더 중요하다. 본 연구는 특징점들의 이동 궤적 상에서 거리 변환 기법을 이용하여 거리 변환 필드(Distance Transform Field)를 생성시키고 거리 변환 필드상에서 궤적의 움직인 거리 값과 방향을 추출함으로써 optical flow를 구하는 방법이다. 이 방법은 영상 정보를 거리 정보로 변환하여 사용하게 되므로 잡음의 영향을 적게 받으며 필요한 연산들이 아날로그 회로에 의해 처리되므로 처리 속도가 빠르고, 지역적 처리 특성을 갖기 때문에 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이 있다. 또한, 본 연구에서는 제안한 알고리즘의 핵심부분을 하드웨어로 구현하기 위해 셀룰라 비선형 네트워크(Celluar Nonlinear Neural Network)구조를 제안하였다. 제안한 구조와 알고리즘을 검증하기 위해 다양한 영상과 환경에 대한 시뮬레이션을 수행하여 결과를 제시하였다.
The Rapid transform is used in the recognition of Korean (Consonant) characters. The test pattern is represented by two gray levels (0 and 1). A 2-dimensinal rapid transform of the test pattern is computed. Feature selection is carried out in the Rapid transform domain. These features are used with the corresponding features of the template patterns in features of the template patterns in computing the Euclidian distance function and the decision is made based on the minimum distance criterion. Experimental results show that recognition rate is 94%.
본 논문은 차량용 스마트에어백 시스템이 탑승자의 머리 위치를 파악하여 지능적으로 에어백을 전개하도록 돕기 위한 얼굴 위치 검출 알고리즘을 제안한다. 차량용 임베디드 시스템은 한정된 자원에서 기능을 동작시키기 때문에 여러 가지 구현상 제한 조건들이 존재한다. 이러한 제한 조건들을 만족시키기 위해 알고리즘의 경량화 및 최적화 작업이 수반 되어져야한다. 제안하는 알고리즘에서는 이진화된 오브젝트에 거리변환(Distance Transform)을 사용하여 사람의 형태학적 모양을 분석/판단한다. 그리하여 얼굴의 위치를 검출하는 방법이다. 여러 가지 배경 상황에 관계없이 사람의 형태학적 모습을 이용하므로 사람 형태 검출에 용이하다. 설계된 알고리즘은 TI사의 TMS320DM6437 EVM 보드에서 구현하였고 구현 결과 제안한 알고리즘이 IR 영상에서 높은 인식률 및 빠른 처리 속도를 보임을 확인할 수 있었다.
The Cellular Nonlinear Networks structure for Distance Transform (DT) and the robust optical flow detection algorithm based on the DT are proposed. The proposed algorithm is for detecting the optical flows on the trajectories only of the feature points. The translation lengths and the directions of feature movements are detected on the trajectories of feature points on which Distance Transform Field is developed. The robustness caused from the use of the Distance Transform and the easiness of hardware implementation with local analog circuits are the properties of the proposed structure, To verify the performance of the proposed structure and the algorithm, simulation has been done about zooming image.
This paper presents a method for detecting damage in irregular 2D and 3D continuum structures based on combination of wavelet transform (WT) with fuzzy inference system (FIS) and particle swarm optimization (PSO). Many damage detection methods study regular structures. This method studies irregular structures and doesn't need response of healthy structures. First the damaged structure is analyzed with finite element methods, and damage response is obtained at the finite element points that have irregular distance, secondly the FIS, which is optimized by PSO is used to obtain responses at points, having equal distance by response at those points that previously obtained by the finite element methods. Then a 2D (for 2D continuum structures) or a 3D (for 3D continuum structures) matrix is performed by equal distance point response. Thirdly, by applying 2D or 3D wavelet transform on 2D or 3D matrix that previously obtained by FIS detail matrix coefficient of WT is obtained. It is shown that detail matrix coefficient can determine the damage zone of the structure by perturbation in the damaged area. In order to illustrate the capability of proposed method some examples are considered.
최근 카메라와 디스플레이의 발전에 따라 고해상도 영상이 요구되고 있다. 하지만 깊이를 획득하는 깊이센서 장치는 색상 영상에 미치지 못하는 저해상도 깊이맵을 주로 제공한다. 이에 따라 저해상도의 깊이맵을 고해상도 깊이맵으로 상향변환이 필요하다. 하지만 대부분의 보간법들은 edge에서 blur가 발생하는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 distance transform(DT)를 이용하여 edge의 선명도를 향상시킨 고해상도 깊이맵 생성 방법을 제안한다.
이 파장 디지털 홀로그래피는 단파장 디지털 홀로그래피에 비해 보다 큰 단차를 얻는데 사용할 수 있다. 이파장 홀로그래피 방법을 이용하기 위해서는 각각의 파장에서 얻은 홀로그램으로부터 재생된 위상 이미지 크기가 동일하여야하는데, 위상 이미지 크기는 재생거리와 파장에 의존한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 프레즈렐-불루스타인 변환법이 제안되었다. 이변환법은 재생상의 크기를 재생거리와 파장에 의존하지 않고 자유롭게 만들 수 있다. 본 연구에서는 프레즈렐-불루스타인 변환법을 이파장 홀로그래피에 적용하여 파장에 의존하지 않는 동일한 위상 재생상을 얻을 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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