G3 FAX용 1칩 이진 영상 처리기구현을 위하여 알고리즘들을 개발하였다. CCD또는 CIS로 부터의 ANALOG 신호를 DIGITIZING한 후, SHADING 및 GAMMA 보정 등의 전처리된 DATA의 화질 개선을 위하여 본 논문에서는 개선된 고화질 문서 이진화 알고리즘을 제안하고, 고화질 중간조를 위한 오차 확산 알고리즘 들을 분석하였으며, 혼재 모드 영상처리를 위해 퍼지 이론에 근거한 알고리즘을 새로이 제안하였다.
본 논문에서는 초미세 패턴으로 구성된 칩-온-필름(Chip-on-Film, COF) 패키징 작업에서 발생하는 결함들을 참조영상에 기초하여 효율적으로 검출하고 분류하는 시스템을 제안한다. COF패키징 제작 과정에서 발생하는 치명적인 결함은 개방(open), 일부개방(mouse bite, near open), 단락(hard short) 및 돌기(protrusion, near short, soft short) 등을 포함한다. 이러한 결함을 검출하기 위해서는 기존에 직접 육안으로 식별하거나 또는 전기회로 설계를 이용하는 방법을 사용하였다. 그러나 이러한 방법은 매우 많은 시간과 고비용이 요구되는 단점이 있다. 본 논문에서는 참조영상을 사용하여 효과적으로 결함유무를 판단하고 결함이 발생되는 경우에 결함의 종류를 4 가지 형태로 분류하는 시스템을 제안한다. 제안방식은 검사영상의 전처리, 관심영역 추출, 지역이진분석에 의한 이물 특징 분석과 분류 등을 포함한다. 수많은 실험을 통해, 제안된 시스템은 초미세 패턴을 가진 COF의 결함 검사 및 분류에 대해 기존의 방식에 비해 시간과 경비를 줄이는데 효과적임을 보인다.
최근 국토 모니터링, 지형 분석 등 많은 분야에서 고해상도 위성영상의 수요가 증가와 함께 기하보정의 필요성이 증가하고 있다. 자동 정밀 기하보정 방법으로 GCP(Ground Control Point) 칩과 위성영상간의 정합을 통해 지상기준점을 자동으로 추출하는 방법이 있다. 자동 정밀 기하보정은 GCP 칩과 위성영상의 정합 성공률이 중요하다. 따라서 제작된 GCP 칩의 정합 성능 평가가 중요하다. GCP 칩의 정합 성능 평가를 위해 국토관측 위성용으로 구축된 총 3,812점의 GCP 칩을 실험 자료로 사용했다. KOMPSAT-3A 영상과 Google Map의 GCP칩 정합 결과를 분석한 결과 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 Google Map 위성영상으로 고해상도 위성영상을 충분히 대체할 수 있다고 판단했다. 또한 GCP 칩의 정합 성능 검증에 필요한 시간을 줄이기 위해 자동화된 방법으로 Google Map의 중심점과 오차 반경을 이용한 방법을 제시했다. 실험 결과 최적의 오차 반경은 17 pixel(약 8.5 m)로 설정하는 것이 가장 좋은 분류 정확도를 보였다. Google Map 위성영상과 자동화된 검증 방법으로 남한 전역에 구축된 GCP 칩 3,812개의 정합 성능 평가를 진행했으며 남한에 구축된 GCP 칩은 약 94%의 정합 성공률을 보였다. 이후 정합에 실패한 GCP 칩을 분석하여 주요 정합 실패원인을 분석하였다. 분석 결과 남한 전역에 구축된 GCP 칩 중 재제작이 필요한 GCP 칩을 제외한 나머지 GCP 칩은 국토위성영상 자동 기하보정에 충분히 사용할 수 있다.
In this paper, an efficient detection algorithm for the flicker, which is caused by mismatching between light frequency and exposure time at CMOS image sensor (CIS), is proposed. The flicker detection can be implemented by specific hardware or complex signal processing logic. However it is difficult to implement on single chip image sensor, which has pixel, CDS, ADC, and ISP on a die, because of limited die area. Thus for the flicker detection, the simple algorithm and high accuracy should be achieved on single chip image sensor,. To satisfy these purposes, the proposed algorithm organizes only simple operation, which calculates the subtraction of horizontal luminance mean between continuous two frames. This algorithm was verified with MATLAB and Xilinx FPGA, and it is implemented with Magnachip 0.18 standard cell library. As a result, the accuracy is 95% in average on FPGA emulation and the consumed gate count is about 7,500 gates (@40MHz) for implementation using Magnachip 0.18 process.
이미지 센서에서 획득된 영상에는 화질 개선을 위해 다양한 이미지 처리 과정이 필요하다. 이러한 이미지를 처리해 주는 역할을 하는 것을 ISP(Image Signal Processor)라고 한다. 기존의 비전 카메라는 상용 ISP 칩을 사용하는 대신에 자체적으로 ISP 기능을 소프트웨어로 구현하여 PC등에서 수행하는 방식을 택해왔다. 그러나 이러한 방식은 ISP 기능을 수행하는데 많은 연산을 필요로 함에 따라 고성능 PC를 필요로 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 하드웨어와 소프트웨어의 효율적인 분담을 통해 칩 면적을 크게 줄인 ISP를 제안한다. 연산을 빠르게 처리하기 위하여 연산이 많은 블록은 하드웨어로 설계하였고, 하드웨어의 면적을 고려하여 하드웨어와 소프트웨어를 동시에 이용하도록 설계하였다. 구현된 ISP는 VGA(640*480)급의 영상을 처리할 수 있으며 0.35um 공정에서 91450 게이트의 크기를 가진다.
CMOS 공정기술을 이용하여 물체의 윤곽검출을 위한 픽셀수 $8{\times}8$의 방사형 구조 시각칩을 설계 및 제조하였다. 일반적으로 시각칩은 광입력의 센싱, 물체의 윤곽검출과 움직임 검출 등을 수행하며 본 연구에서는 물체의 윤곽검출에 중점을 두었다. 방사형 구조의 픽셀 분포는 시각칩이 중심부분으로 갈수록 높은 해상도를 가지게 하며, 이러한 구조는 선택적인 영상데이터의 감소를 가능하게 한다. 또한 윤곽검출을 위한 시각칩에서는 처음으로 적용된 구조이다. 방사형 구조를 형성하는 원주들 사이의 픽셀의 크기차이 때문에 출력전류를 보정해 줄 수 있는 메커니즘이 필요하게 되며, 본 연구에서는 이를 위해 MOS 트랜지스터의 채널의 폭을 스케일링하는 방법을 사용하였다. 설계된 칩은 $1.5{\mu}m$ single-poly double-metal 표준 CMOS 공정기술을 이용하여 제조되었다.
국토교통부에서는 2019년과 2020년에 차세대 중형위성 1호 및 2호 기를 발사하여, 지구환경 모니터링 및 접근불능지역에 대한 수치지도 제작에 활용하고자 하고 있다. 차세대 중형 위성을 통해 수집된 위성영상정보는 지구환경 모니터링, 지형도 제작, 재난재해 예방을 위한 분석 등 다양한 분야에 활용이 가능하다. 이와 같이 다양한 분야에 활용하기 위해서는 위성영상의 위치정확도 확보가 중요하며, 위성영상의 정밀기하수립을 위해 지표상의 정확한 지상기준점(GCP: Ground Control Point)을 사용하여 정밀 센서 모델을 수립하는 과정이 필요하다. 또한, 다양한 분야의 활용을 위해 정사영상 구축을 위한 단계별 자동화가 필요하며, 이를 위해 위성영상 GCP 칩의 DB (Data Base)가 체계적으로 구축되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 위성영상의 정밀기하수립을 위하여 GCP를 자동 추출하는 다양한 기법들을 분석하여 최적의 방법을 도출하고자 한다.
본 논문은 프로그램 가능한 구조를 사용하여 재구성이 가능하고 저 전력 초소형의 장점을 모두 제공하는 인공지능 가속기를 위한 마이크로코드 기반 뉴럴 네트워크 가속기 컨트롤러를 제안한다. 대상 가속기가 다양한 뉴럴 네트워크 모델을 지원하도록 마이크로코드 컴파일러를 통해 뉴럴 네트워크 모델을 마이크로코드로 변환하여 가속기의 메모리 접근과 모든 연산기를 제어할 수 있다. 200MHz의 System Clock을 기준으로 설계하였으며, YOLOv2-Tiny CNN model을 구동하도록 컨트롤러를 구현하였다. 객체 감지를 위한 VOC 2012 dataset 추론용 컨트롤러를 구현할 경우 137.9ms/image, mask 착용 여부 감지를 위한 mask detection dataset 추론용으로 구현할 경우 99.5ms/image의 detection speed를 달성하였다. 제안된 컨트롤러를 탑재한 가속기를 실리콘칩으로 구현할 때 게이트 카운트는 618,388이며, 이는 CPU core로서 RISC-V (U5-MC2)를 탑재할 경우 대비 약 65.5% 감소한 칩 면적을 제공한다.
모든 물체에서 방출되는 적외선을 감지하여 영상신호로 만들어 주는 적외선 감지 칩은 보편적으로 적외선감지 소자와 신호 취득 회로가 각기 다른 칩으로 제작되어 하이브리드 본딩 기법을 통해 만들어 진다. 본 논문에서는 신호 취득 회로의 설계 과정과 시뮬레이션 결과를 보여 주며, 실제 제작 결과, 6V의 인가 전압에서 설계 사양에 만족하는 동작 특성을 보임을 확인하였다. 제작된 신호 취득 회로를 이용하여 적외선 감지칩을 제작하고 이를 자체 제작한 열영상 시스템에 장착하여 열영상을 구현해 보았다. 얻어진 열영상은 고온과 상온의 물체에 대해서 인식이 가능한 수준이었으며, 열영상 시스템의 잡음 특성을 좀 더 개선할 경우 더나은 열영상을 얻을 수 있으리라 기대한다.
Hyeon-Gyeong Choi;Sung-Joo Yoon;Sunghyeon Kim;Taejung Kim
대한원격탐사학회지
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제40권1호
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pp.103-114
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2024
The escalating demands for high-resolution satellite imagery necessitate the dissemination of geospatial data with superior accuracy.Achieving precise positioning is imperative for mitigating geometric distortions inherent in high-resolution satellite imagery. However, maintaining sub-pixel level accuracy poses significant challenges within the current technological landscape. This research introduces an approach wherein upsampling is employed on both the satellite image and ground control points (GCPs) chip, facilitating the establishment of a high-resolution satellite image precision sensor orientation. The ensuing analysis entails a comprehensive comparison of matching performance. To evaluate the proposed methodology, the Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1), boasting a resolution of 0.5 m, serves as the high-resolution satellite image. Correspondingly, GCP chips with resolutions of 0.25 m and 0.5 m are utilized for the South Korean and North Korean regions, respectively. Results from the experiment reveal that concurrent upsampling of satellite imagery and GCP chips enhances matching performance by up to 50% in comparison to the original resolution. Furthermore, the position error only improved with 2x upsampling. However,with 3x upsampling, the position error tended to increase. This study affirms that meticulous upsampling of high-resolution satellite imagery and GCP chips can yield sub-pixel-level positioning accuracy, thereby advancing the state-of-the-art in the field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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