본 논문은 디블러링(Deblurring) 계산 시간을 단축하면서 복원된 영상의 텍스처 및 에지의 선명도를 동시에 강화할 수 있는 다중 영상 기반의 고속 처리용 디블러링 기법을 제안하고자 한다. 먼저 상대적으로 긴 노출 시간에서 촬영된 번짐(Blurring) 결함이 발생한 두 장의 번짐 영상과 짧은 노출에서 촬영된 번짐이 없지만 잡음 성분이 많은 한 장의 잡음 영상을 취득한다. 그리고 처리 속도 개선을 위해 촬영된 다중 입력 영상을 두 배로 다운 샘플링 한 후, 전체 영상에서 추출된 영상 패치 또는 에지 패치에 기반한 점 확산 함수(PSF: Point Spread Function) 추정 기법을 도입해서 점 확산 함수 추정에 소요되는 계산 시간을 효과적으로 단축할 것이다. 입력 영상의 다운 샘플링으로 인해 열하된 미세한 텍스처 성분의 표현 능력을 보완하고 번짐현상이 제거된 복원 영상을 재현하기 위해 텍스처 향상을 위한 디블러링 기법을 개발 및 적용할 것이다. 마지막으로 입력 영상과 동일한 영상 크기로 복구하기 위해 잡음 영상의 선명한 에지 성분을 활용한 업 샘플링 기법을 적용할 것이다. 제안된 방법을 통해 기존의 디지털 카메라 적용에 걸림돌이 되었던 디블러링 처리 속도 시간을 단축할 수 있었고 동시에 텍스처 및 에지의 미세한 성분도 복원할 수 있었다.
본 논문에서는 권종 인식을 위하여 범용 CIS(contact image sensor)를 사용하여 각 권종별로 취득된 지폐 반사 전체 이미지의 특징 데이터(feature data) 성분을 추출하여 권종 인식의 데이터로 사용함으로써 개별 객체의 특색이나 특징들의 집합인 패턴을 이용한 효과적인 이미지 처리 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 각 권종별 추출된 이미지의 특징 데이터는 이미지 변화에 덜 민감하면서 공간적인 분포를 잘 나타내기 때문에 권종 인식을 하는데 있어서 우수한 방법이 될 수 있다. 제안된 알고리즘의 테스트를 위하여 시료 진폐는 각 국가 및 권종 당 100매씩을 테스트 하였으며, 제한적인 시료로 인한 판정 결과의 신뢰도를 확보하고자 방향별 총 10회씩 투입하였다. 시험 결과 한국 원화는 100% 인식하였으며, 유로화는 5유로의 경우 99.9%, 20유로의 경우 99.8%의 인식률을 보였으며, 터키 리라화는 20리라의 경우 99.8.%, 50리라의 경우 99.8%의 인식률을 보였고, 나머지 미국 달러화, 중국 위안화, 영국 파운드화 등의 권종은 100% 인식되어 제안된 알고리즘이 상용 제품에 적용 가능함을 보였다.
현재 카메라들은 역광 환경에서 노출 시간 조절만으로 인간의 눈으로 볼 수 있는 것과 동일한 화질의 영상을 얻을 수 없으므로 역광 보정을 위한 화질 개선 방법이 필요하다. 기존의 화질 개선 방법으로는 Land의 인간의 시각적인 모델을 바탕으로 한 Retintex 알고리즘이 대표적이다. 그러나 처리 시간이 길고 역광 사진에 적용하는 경우 어두운 영역을 보정하기 위해 밝은 영역이 포화되어 버리는 문제가 있다. 그러므로 본 논문에서는 빠른 처리를 위해 연산량을 감소하고 어두운 영역과 밝은 영역의 균형 있는 Contrast 향상을 위하여 Retinex 알고리즘을 개선하여 새로운 알고리즘을 제안하고 K-Retinex 알고리즘이라 명명한다. 그리고 처리 시간과 영역별 표준 편차, Contrast Per Pixel 측정을 통해 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
본 연구에서는 개미 군락 시스템을 이용하여 디지털 영상의 영역을 분류하는 방법을 제안하였다. 개미 군락 시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제뿐 아니라 최근에는 영상처리 분야의 패턴 인식, 영상 추출, 에지 검색 등에 응용되고 있다. 디지털 영상처리에서 영역 분류는 영상 정보를 처리하는 분석 및 인식 분야에서 가장 중요한 단계중의 하나로 알려져 있으며, 잘 분류된 영역은 디지털 영상 부호화나 영상 분석 혹은 영상 인식과 같은 응용분야에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있도록 해준다. 기존의 영상 처리에서의 영역 분류는 고정된 변수에 의하여 처리되어서 후처리 작업들이 필요하였으며 그 결과 또한 영상의 특성에 따라 변하였다. 그러나 본 연구에서는 개미의 무작위성을 이용함으로써 영상에 어느 정도의 변화가 발생하더라도 여전히 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 안정성과 유연성은 영상을 촬영하는 동안 발생할 수 있는 여러 종류의 잡음에 대하여 안정적인 상태를 유지할 수 있을 것이며 동영상내에서 급한 움직임에 의한 흐려짐에 대한 보상도 이루어 질 수 있을 것으로 기대한다.
무인 차량의 야지 자율 주행을 위한 근거리 초광대역 bistatic 레이다에 적합한 시간 영역 영상화 기법의 구현에 대해 기술한다. 기존의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상화 기법에서 주파수 영역에 기반을 둔 방법은 원전계 조건을 만족하는 응용 분야에는 잘 적용되지만, 근거리에 적용할 경우 근사화에 따른 위상 오차가 크게 되어 영상의 품질을 떨어뜨린다. 따라서 근거리 영상 레이다에서는 시간 영역에 기반을 둔 back-projection 방법이 적합하다. 그러나 back-projection의 경우 수행 시간이 매우 긴 단점이 있다. 따라서 시간 영역에 기반을 두고 영상의 품질은 back-projection과 유사하며, 수행 시간을 줄일 수 있는 방법으로 개발된 것이 FFBP(Fast Factorized Back-Projection) 방법이다. 야지에서 획득한 레이다 원시데이터를 사용하여 back-projection 방법과 FFBP 방법을 구현하고 영상의 품질 및 수행 시간을 비교하여 bistatic 전방 관측 레이다의 시간 영역 영상화 기법의 적용 가능성을 입증한다.
본 논문에서는 영상이 가지는 컨텐츠를 보호하면서 영상의 크기를 실시간으로 변환하는 영상 리타겟팅 방법에 대하여 제안한다. 기존의 컨텐츠 기반의 영상 리타겟팅 기법인 seam carving은 영상의 크기 조절 시 다이나믹 프로그래밍(Dynamic Programming) 기법을 사용하기 때문에 반복적인 누적 최소 에너지 맵의 갱신 과정이 반드시 필요하다. 이 갱신 과정에서 전체 영상을 탐색해야 하므로 많은 연산량이 요구되며, 이로 인한 처리 시간 지연이 불가피하다. 제안하는 방법은 이러한 누적 최소 에너지 맵의 갱신으로 인한 처리 시간 지연을 개선하기 위하여, 우선 계산된 누적 최소 에너지 맵에서 seam이 될 수 있는 모든 후보들이 영향을 미치는 영역을 계산한다. 이 후보들의 영역을 이용하여 여러 개의 seam을 동시에 추출함으로써 누적 최소 에너지 맵의 갱신 횟수가 줄어들기 때문에, 전체 연산량이 줄어들어 빠른 처리가 가능하면서도 영상의 화질은 기존의 seam carving 기법과 비슷하게 유지할 수 있다. 실험 결과는 제안하는 방법이 영상이 가지고 있는 컨텐츠를 보존하면서 실시간으로 영상의 크기를 조절할 수 있음을 보여준다.
영상처리로 물체를 검출 하는 경우, 타원 형태를 검출 하는 것은 많은 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 실제 영상에서 타원은 영상에 포함된 노이즈나 다른 물체에 가려 보이지 않거나 교차되어 타원 검출이 용이 하지 않다. 이에 본 논문에서는 영상에서 타원을 검출 하기 위하여 경계(edge)를 추출하고, 이미지 정보량을 줄이기 위하여 그룹화 과정을 수행하여 타원 검출의 속도를 향상시켰다. 또한 타원 검출을 위해 5 개의 타원 변수를 랜덤으로 선택한 후 최적의 타원 파라미터 선택을 위해 선형 최소자승 근사법을 적용하였다. 검출된 타원들을 검증하기 위하여 RANSAC 알고리즘을 적용하였다. 본 연구에서 제안한 알고리듬을 구현하여 실제 영상에 적용한 결과 75%의 정확도를 나타내었고, 타 연구와 비교 결과 타원검출 속도 면에서 탁월함을 확인하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제안한 알고리듬이 영상 내 타원을 검출 하기 위한 유효한 방법임을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 영상처리를 이용하여 온라인으로 교통표지판을 인식하는 비젼 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 넓은 두 개의 카메라, 즉 광각렌즈(wide-angle lends)와 망원렌즈(telephoto lends)를 장착하였고, 이미지처리 보드가 있는 PC로 구성되었다. 이 시스템은 색상, 밝기, 형태 등과 같은 정보를 이용하여 광각이미지의 교통표지판을 추출한 다음, 보다 큰 이미지에서 정확한 표지판 후보영역을 추출하기 위해 망원렌즈에서 포착된 이미지를 이용하여 처리하였다. 실험결과로써 수동으로 촬영한 비디오 연속장면에서 포착한 영상을 시용하여 실험한 결과 속도표지판은 추출율 96.5%, 인식률 34.4% 그리고 안내표지판은 추출율 100%, 인식률 40%의 결과를 나타내었다. 또한 간단한 실행과정으로 빠른 인식률을 얻을 수 있었으며, 도로상에서의 실험으로 시스템의 효용성을 입증하였다.
In the whole world, the research about the VLSI implementation of motion estimation algorithm is progressed to actively full (brute force) search algorithm research with the development of systolic array possible to parallel and pipeline processing. But, because of processing time's limit in a field to handle a huge data quantily such as a high definition television, many problems are happened to full search algorithm. In the paper, as a fast processing to using parallel scheme for the serial input image data, motion estimator of systolic array structure verifying that processing time is improved in contrast to the conventional full search algorithm.
영상정합은 원격 탐사, GIS 등과 같은 영상 활용 분야에서 매우 광범위하게 적용된다. 일반적으로 초기의 정합점 데이터들은 영상정합의 정확도를 떨어뜨리는 오정합을 포함하고 있다. 본 논문의 목적은 영상정합에서 정확도를 유지하기 위해 오정합의 탐색 및 제거를 위한 강건한 접근법을 개발하는 것이다. 본 논문은 자동으로 오정합을 탐색하기 위해 역방향 정합 유사변환, RANSAC 알고리즘을 사용하였으며 빠르고 효율적인 영상정합을 위해 중복영역의 계산, 블록기반 처리 등과 같은 전처리 단계를 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 실제 항공사진 영상쌍에 적용하여 robustness와 효율성 측면에서 그 결과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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