본 논문에서는 영상에 불필요한 잡음과 블록현상을 동시에 제거할 수 있는 웨이블릿 기반 영상개선 기법을 제안하고자 한다 최적의 경계선 검출을 위하여 설계된 프레임 구조의 웨이블릿이 이용되었다 보 논문에서 제안된 기법은 립쉬츠 정규도 공간적 상관도 그리고 몇 개의 중요한 이론적 가정에 근거하고 있다 영상처리 분야에서 많이 사용되고 있는 여덟가지 영상을 가지고 수행된 모의실험 결과 제안된 영상개서 기법은 공간적 평균 필터 가우시안 필터 미디안 필터 위너 필터 그리고 최근에 제시된 다른 웨이블릿 기반 필터들 보다 잡음제거 성능이 PSNR 및 사람의 시각적인 측면 모두에서 우수함을 입증할 수 있었으며 블록현상제거의 성능은 기존 방법과 대등 한 결과를 보여주었다.
현대 사회는 아날로그 시대를 지나 디지털 영상시대로 나아가고 있으며, 이러한 시대의 흐름에 발맞춰 탐사로봇, 의료장비, CCTV 등 다양한 영상 기기들이 우리의 일상생활에 많은 도움을 주고 있다. 하지만 디지털 영상에서 다양한 원인으로 인해 발생하는 잡음들은 영상의 열화 현상을 일으킬 뿐 아니라, 화질을 훼손시키고 악화시킨다. 대표적인 잡음으로 AWGN이 있으며 이를 제거하기 위한 필터의 종류로 평균필터, 메디안필터, 알파 트림드 평균필터 등이 있지만, 이러한 필터들은 고주파 영역에서는 다소 미흡한 잡음 제거 성능을 보인다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 고주파 영역에 존재하는 AWGN을 효과적으로 제거하기 위해 표준편차를 기반한 변형된 공간분할 평균필터를 제안한다.
동영상에서 움직이는 객체 분할 및 모션 예측을 동시에 수행할 수 있는 연구는 다양한 방법으로 시도 되어 왔다. 실제 이미지를 서로 다른 움직임이나 서로 다른 공간적인 특정 영역으로 분리 될 수 있다고 가정 한다면 복수의 객체 또는 객체의 움직임으로 표현 할 수 있다. 객체 분할 측면에서 볼 때 효율적인 분할을 위해서는 특징 입력 벡터의 선택이 중요한 변수로 작용한다. 본 연구에서는 정밀한 객체 분할을 위해 밝기, 질감(Texture) 정보와 같은 정지영상의 특징 입력 벡터와 움직임 벡터 같은 동영상의 특징 입력 벡터를 동시에 사용한다. 분리된 객체는 각각의 클래스를 구성하게 되고 이를 위한 클래스 분류기로서 Median Radial Basis 신경 회로망을 사용한다. 객체 분할과 움직임 예측을 위해서 확률적 방법을 통한 에너지 함수를 구하고 비용함수를 도입한다. 신경 회로망의 각 Basis 함수는 영상의 특정한 영역에서 활성화되며 객체의 분류를 위해 신경 회로망 출력으로 가중치의 합으로서 나타나게 된다.
ESPI is a noncontact, nondestructive and relatively fast inspection method. For these reasons ESPI is being applied as a valuable tool in the nondestructive evaluation of structural components. Phase shifting ESPI is used more effectively than the traditional ESPI because spatial resolution of small object displacements are improved and numerical phase values are obtained for all pixels in the image. Consequently the quantitative measurement of deformation is possible. ESPI fringe patterns are contaminated with high levels of speckle noise. Therefore the phase image is to be smoothed to remove the noise and obtain a better signal-to-noise ratio. In this study, smoothing is done by phase shifting convolution to avoid smoothing errors close to the 2$\pi$ phase ambiguities in the deformation phase image, and median filter is used as a smoothing filter.
본 연구에서는 고속도로와 같은 연속류 에서의 통행시간 군집화 현상을 연구하여 신뢰성 있는 단위 시간 당 구간 대표 통행시간을 구하는 전처리 방법을 제시하는데 목적이 있다. 현재까지는 단위시간 당 구간의 통행시간 대푯값으로 하나의 평균값(Mean), 최빈값(Mode), 또는 중앙값(Median)이 사용되었다. 이의 문제점은 운전자의 주행 습관(빠른 주행, 느린 주행), 휴게소 이용, 도로 정체 등 다양한 요인으로 인하여 차량일 구간 주행 속도 간 편차가 많아 현재 사용하는 1개의 대푯값으로는 전체 차량의 운행 특징을 정확히 표현하기가 곤란하다는 점이다. 이를 개선하기 위하여 본 연구에서는 군집 방법을 이용하여 차량군을 복수의 비슷한 군집으로 나누고 나누어진 그룹별로 통행시간 대푯값을 선정하는 방법을 제시하고 실험하여 이 방법이 효과적임을 증명하였다.
디지탈 변환과 기기간의 전송 영향으로 화질이 떨어진 디지탈 영상의 복구는 잡음 발생 및 그 역 과정의 모형화를 통해 이루어낼 수 있다. 스캐너로 읽혀진 서류 영상이나 위성 사진에서 잡음 및 반점을 제거하는 과정이 좋은 예이다. 그러나 잡음 발생의 비선형성은 그 역 과정의 이론적 이해를 어렵게한다. 본 논문에서는 충격 잡음에의해 화질이 떨어진 이진 서류 영상의 복구 방법들을 심층 분석하는 것에 촛점을 맞추었다. 본 연구 결과에 의하면 이진 서류 영상의 잡음 제거 방식으로 '가중 중앙값' 여과기와 '리' 여과기가 다른 여과기에 비해 효과적임을 보여준다. 반면 '웨이브렛' 여과 방식은 타 방식보다 100여배의 시간이 소요되어 비효율적이다. 본 논문에서는 가중 중앙값 여과기에 쓰이는 가중치에 대한 연구 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 포맷 변환기를 사용하여 여러 가지 화상처리 필터링을 구현하였다. 이러한 설계 기법은 집적회로를 이용한 대규모 화소처리 배열을 근거로 하여 실현하였다. 집적구조의 두가지 형태는 연산병렬프로세서와 병렬 프로세스 DRAM(또는 SRAM) 셀로 분류할 수 시다. 1비트 논리의 설계 피치는 집적 구조에서의 고밀도 PE를 배열하기 위한 메모리 셀 피치와 동일하다. 이러한 포맷 변환기 설계는 효율적인 제어 경로 수행 능력을 가지고 있으며 하드웨어를 복잡하게 할 필요 없이 고급 기술로 사용 될 수 있다. 배열 명령어의 순차는 프로세스가 시작되기 전에 주 컴퓨터에 의해 생성이 되며 명령은 유니트 제어기에 저장이 된다. 주 컴퓨터는 프로세싱이 시작된 후에 저장된 명령어위치에서 시작하여 화소-병렬 동작을 처리하게 된다. 실험 결과 1) 단순한 평활화는 더 높은 공간의 주파수를 억제하면서 잡음을 감소시킬 뿐 아니라 에지를 흐리게 할 수 있으며, 2) 평활화와 분할 과정은 날카로운 에지를 보존하면서 잡음을 감소시키고, 3) 메디안 필터링기법은 화상 잡음을 줄이기 위해 적용될 수 있고 날카로운 에지는 유지하면서 스파이크 성분을 제거하고 화소 값에서 단조로운 변화를 유지 할 수 있었다.
통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.
Statistics of extreme rainfall play a vital role in engineering practice from the perspective of mitigation and protection of infrastructure and human life from flooding. While flood frequency assessments, based on river flood flow data are preferred, the analysis of rainfall data is often more convenient due to the finer spatial nature of rainfall recording networks, often with longer records, and potentially more easily transferable from site to site. The rainfall frequency analysis as a design tool has developed over the years in New Zealand from Seelye's daily rainfall frequency maps in 1947 to Thompson's web based tool in 2010. This paper will present a history of the development of New Zealand rainfall frequency analysis methods, and the details of the latest method, so that comparisons may in future be made with the development of Korean methods. One of the main findings in the development of methods was new knowledge on the distribution of New Zealand rainfall extremes. The High Intensity Rainfall Design System (HIRDS.V3) method (Thompson, 2011) is based upon a regional rainfall frequency analysis with the following assumptions: $\bullet$ An "index flood" rainfall regional frequency method, using the median annual maximum rainfall as the indexing variable. $\bullet$ A regional dimensionless growth curve based on the Generalised Extreme Value (GEV), and using goodness of fit test for the GEV, Gumbel (EV1), and Generalised Logistic (GLO) distributions. $\bullet$ Mapping of median annual maximum rainfall and parameters of the regional growth curves, using thin-plate smoothing splines, a $2km\times2km$ grid, L moments statistics, 10 durations from 10 minutes to 72 hours, and a maximum Average Recurrence Interval of 100 years.
본 연구는 공간정보를 활용하여 국내 능선축을 구축하고, 주변 자연환경의 기초정보를 분석하여 관련 정보의 통합 제공체계를 구축하는 것이다. 이를 위하여 첫째, 국내 능선축(대간, 정맥, 지맥 및 기맥)을 공간정보로 구축하고 정립하였다. 둘째, 국내 능선축의 원류 및 분기 등의 현황을 체계적으로 분석하기 위하여 코드화를 수행하였다. 셋째, 기 구축된 능선축 주변의 자연환경(지형정보, 생태 자연도 및 국토환경성평가지도) 관련 공간정보를 활용하여 현황을 분석하였다. 넷째, 전술된 3가지 정보를 통합하여 활용하는 방안으로 Web GIS 기반의 능선축 통합정보제공 체계를 제안하고 기본 기능을 도출하였다. 지맥 및 기맥과 같은 능선축의 구축은 기존의 대간 및 정맥의 구축과정보다 세밀히 분석해야 하기 때문에 구축방법을 보다 개선하여 정확도를 높였다. 국내 능선축을 길이에 따라서 5개의 등급으로 구분하였으며, 능선축 자체의 연결된 현황 파악을 위하여 백두대간을 기반으로 분류체계를 코드화 하여 전체 능선축에 적용하였다. 또한 능선축 주변을 거리에 따라서 핵심, 완충, 중점으로 3가지 구분하고 주변의 기초 자연환경을 분석하였다. 이를 바탕으로 능선 축 관련 정보를 효율적으로 활용하기 위한 기본 방안을 제시하였다. 본 연구에서는 기존에 정규화 되지 못했던 국내 능선축을 공간정보를 활용하여 정리하고 분석하였다. 이를 바탕으로 능선축 관련 정보를 효율적으로 활용하기 위한 방안을 모색하기 위한 연구라고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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