정보기술은 통신 및 멀티미디어 기술의 발전에 힘입어 빠르게 발전하고 있으며, 이에 따른 디지털 콘텐츠에 대한 수요가 증가하였다. 디지털 콘텐츠 중 비디오 콘텐츠는 VOD, NOD, 디지털 도서관, IPTV, UCC 등 다양한 응용 분야에서 점점 확산되고 있다. 비디오 데이터는 순차적인 특성이 있으며, 시간과 공간정보가 결합한 3차원 데이터로서 계산 비용이 많이 드는 작업이기 때문에 검색이나 브라우징이 어렵다. 본 논문에서는 비디오 데이터를 구조화하는 동영상 내용 편집 도구(ATVC: Authoring Tool for Video Contents)를 제안한다. 동영상 내용 편집 도구는 비주얼 리듬을 이용하여 비디오 데이터에서 대표 프레임을 추출한 다음 XML을 이용한 태그 및 키워드 정보를 대표 프레임에 삽입하는 도구(Tool)이다. 비주얼 리듬은 3차원의 시공간적인 정보를 2차원으로 매핑한 정보로 IDCT과정 없이 픽셀 정보를 얻을 수 있어 처리속도가 빠르며 컷, 와이프, 디졸브 등의 편집 효과를 효과적으로 구분할 수 있다. 그리고 XML 데이터에는 태그 및 키워드 정보와 함께 대표 프레임의 정보까지 저장되므로 효율적인 브라우징을 제공할 수 있다.
본 논문은 복부 컴퓨터단층촬영(CT) 영상에서의 자동화된 신장 및 신장암 추출에 관한 연구를 수행하였다. 필름으로 보관된 복부 CT 영상을 디지털화하여 영상분석을 수행하였으며, 명암값에 의한 임계값(Gray-Level Thresholding) 처리 기법을 사용하여 신장만을 분리하였다. 신장암의 샘플영상에 대한 텍스쳐(Texture)분석 결과를 토대로, 대표적인 통계적 모멘트 값인 평균 및 표준 편차값을 동질성 시험 기준으로 삼아 신장암의 SEED를 선택하였다. 선택된 SEED의 중앙 픽셀을 시작점으로 하여, 명암값을 동질성 시험기준으로 사용한 영역확장(Region Growing) 방법을 적용하여 신장암을 추출하였다. GE사의 Hispeed Advantage CT 스캐너를 사용하여 촬영된 9개의 예, 총 113매 영상을 Lumisys LS-40 필름 디지타이저로 디지털화 하여 적용한 결과, 85%의 신장암 추출 민감도를 가진다.
Among the sensors mainly used for displacement measurement, there are a linear CCD(Charge Coupled Device) and a PSD(Position Sensitive Detector) as a non-contact type. Their structures are different very much, which means that the signal processing of both sensors should be applied in the different ways. Most of the displacement measurement systems to get the 3-D shape profile of an object using a linear CCD are a computer-based system. It means that all of algorithms and mathematical operations are performed through a computer program to measure the displacement. However, in this paper, the developed system has microprocessor and other digital components that make the system measure the displacement of an object without a computer. The thing different from the previous system is that AVR microprocessor and FPGA(Field Programmable Gate Array) technology, and a comparator is used to play the role of an A/D(Analog to Digital) converter. Furthermore, an ATC(Automatic Threshold Control) algorithm is applied to find the highest pixel data that has the real displacement information. According to the size of the light circle incident on the surface of the CCD, the threshold value to remove the noise and useless data is changed by the operation of AVR microprocessor. The total system consists of FPGA, AVR microprocessor, and the comparator. The developed system has the improvement and shows the better performance than the system not using the ATC algorithm for displacement measurement.
본 논문에서는 영상처리 및 인식 기술을 학생증 영상 인식에 적용하는 방법과 웹 환경에서 학생 정보를 관리할 수 있는 방법을 제안한다. 원 학생증 영상에서 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀에 대한 평균 밝기 값을 임계치로 설정하여 원 영상을 이진화하여 수평 방향으로 히스토그램을 수행하고 학번의 위치 정보를 이용하여 학번 영역을 추출한다. 추출된 학번 영역의 잡음을 제거하기 위하여 3$\times$3 마스크를 적용한 최빈수 평활화(smoothing)를 수행하여 잡음을 제거하고 수직 방향 히스토그램을 이용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 학번 문자의 인식은 ARTI 알고리즘을 개선하여 적용한다. 본 논문에서 제안하고 있는 개선된 ART1 알고리즘은 클러스터링하는데 있어서 임의의 패턴과 저장 패턴 사이의 불일치 허용도를 나타내는 경계 변수를 동적으로 설정함으로써 기존의 ART1 알고리즘을 개선한다. 인식 실험 결과, 개선된 ART1 알고리즘이 기존의 ART1 알고리즘보다 인식률이 개선되었다. 따라서 실험을 통해 인식 향상을 보인 제안된 학생증 인식 방법을 이용하여 웹 환경에서의 학사 관리 시스템을 개발하였다.
셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세포자동자와 같이 이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비전 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다. 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습에 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다.
동영상에서의 객체 추적은 보안, 색인 및 검색, 감시, 통신, 압축 등 다양한 분야에서 중요하다. 본 논문은 HEVC 비트스트림 상에서의 객체 추적 방법을 제안한다. 복호화를 수행하지 않고, 비트스트림 상에 존재하는 움직임 벡터(MV : Motion Vector)와 부호화 크기 정보를 Spatio-Temporal Markov Random Fields (ST-MRF) 모델에 적용해 객체 움직임의 공간적 및 시간적 특성을 반영한다. 변환계수를 특징점으로 활용하는 객체형태 조정 알고리즘을 적용해 ST-MRF 모델 기반 객체 추적방법에서 나타나는 과분할에 의한 오차전파 문제를 해결한다. 제안하는 방법의 추적성능은 정확도 86.4%, 재현율 79.8%, F-measure 81.1%로 기존방법 대비 평균 F-measure는 약 0.2% 향상하지만 기존방법에서 과분할 및 오차전파가 두드러지는 영상에 대해서는 최대 9% 정도의 성능향상을 보인다. 전체 수행시간은 프레임 당 평균 5.4ms이며 실시간 추적이 가능하다.
본 논문에서는 컬러 영상을 위한 하이브리드(hybrid) 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 즉, 두 개의 워터마크가 주파수 영역과 공간 영역 상에 각각 삽입된다. 첫 번째 워터마크는 영상 데이터를 DW(discrete wavelet transform)를 사용하여 주파수 공간으로 변환한 후, 인간의 시각이 밝기에 민감하지 않다는 사실을 이용하여 컬러 영상의 밝기(luminance) 성분에 대역확산(spread-spectrum) 방법으로 워터마크를 삽입한다. 삽입되는 워터마크는 유사난수 패턴(pseudo-random pattern)을 사용하며 워터마크 검출시에는 상관도(correlation)를 이용하여 워터마크를 추출한다. 두 번째 워터마크는 첫 번째 워터마크가 클로핑(cropping)과 같은 기하학적 공격(geometrical of attack)에 취약한 점을 보완하기 위해 삽입한다. 영상의 공간 영역에서 블루 채널 상에 두 번째 워터마크가 삽입되며, 이때 영상의 특징점의 픽셀값을 입력 값으로 하여 해쉬함수의 출력값을 구한다. 따라서 두 번째 워터마크는 영상의 위 변조를 판별할 수 있는 tamper defection의 기능을 한다.
본 논문은 얼굴 영상에서 추출된 특징 값들을 주성분 분석(Principle Component Analysis; 이하 PCA)을 이용하여 재해석하고, 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine; 이하 SVM)을 이용한 이진 분류를 통하여 효과적이면서 실시간으로 얼굴을 검출할 수 있는 방법론을 제안한다. 얼굴과 얼굴이 아닌 영상들로 학습데이터를 구성하여, 이 영상들로부터 Haar-like 특징값들을 추출한다. 추출된 다량의 특징 값들 중에 얼굴과 얼굴이 아닌 영역에 대하여 판별 능력이 우수한 특징값들은 PCA를 이용하여 재해석되고 유용한 특징들을 선별한다. 선별된 특징들을 SVM의 입력 차원으로 사용하여 최종 분류기를 학습 및 구성한다. 제안하는 분류기는 학습데이터 집단의 구성에 크게 영향을 받지 않고, 소량의 학습데이터만으로도 90.1%의 만족할만한 얼굴 검출률을 보여주며, $320{\times}240$ 크기의 영상에 대하여 실시간 얼굴 검출에 사용 가능한 초당 8프레임의 처리속도를 보여주었다.
영상 신호 처리 분야 중 잡음제거(denoising)는 가산 잡음이 포함된 영상의 복원을 다룬다. 자연 영상은 지역적 유사성 뿐 만 아니라 비지역적 유사성도 높다는 점은 널리 알려져 있다. 즉, 입력 영상의 특성을 결정짓는 에지나 텍스쳐 패턴이 떨어져 있는 영역에서도 반복적으로 나타난다. 본 논문에서는 비지역적 유사도가 높은 영상 블록을 검출하여 과충분한 신호 집합을 만들고 이를 3차원 변환을 통해 희소(sparse)하게 표현한 후 영상에 포함된 잡음 성분을 제거하는 잡음제거 알고리듬을 제안한다. 여러 영상에 대해 잡음제거 결과로부터 제안된 알고리듬이 부드러운 영역과 에지 영역을 잘 살려 원 영상을 복원할 수 있음을 알 수 있고, 또한 최근 보고된 여러 잡음제거 알고리듬들과의 복원 성능 비교를 통해 상대적으로 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
해안에서 입사파향은 일반적으로 실측 파랑자료로부터 생성한 파향 스펙트럼 분석을 통하여 구하지만, 파향의 실측기법은 현장 계기설치시 많은 인력과 비용이 소요되기 때문에 전 쇄파지역에 걸쳐 입사파향을 관측하기에는 어려움이 따른다. 이러한 이유로, 본 연구는 해안 디지털 비디오 자료에 나타나는 입사파의 파봉선을 이용하여 쇄파지역에서 입사파의 변화를 관측하는 기술을 제안한다. 파봉선은 이미지 상에서 선인식 기법을 이용하여 이미지 강도가 큰 픽셀들을 추적해 나감으로써 추출한다. 입사파향은 추출된 파봉선의 일차미분값, 즉, 실제 평면좌표 공간에서 파봉선의 기울기를 계산하여 구한다. 비디오 자료로부터 입사파향의 측정결과는 실측 파랑자료의 파향 스펙트럼으로부터 구한 파향 계산결과와 비교적 잘 일치한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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