본 연구에서는 컴퓨터를 이용하여 미술치료에서 윤곽선의 예리성으로 형태를 평가하고 컬러이미지스케일을 통해 색채를 평가하여 '부드러운-딱딱한'의 정도를 정량적으로 평가하는 방법을 제안한다. 회귀모형을 사용하며 종속 변수는 색채 전문가가 그림을 '부드러운-딱딱한'으로 평가한 순위가 된다. 독립변수는 그림의 명도 및 채도의 평균과 표준편차, 그림의 색채 수, 픽셀의 양, 클러스터의 수, 윤곽선의 길이 및 예리성 등을 고려한다. 단계별 회귀분석에 의하여 종속변수를 설명하는 적절한 독립변수들을 선정한다. 평가자 간의 신뢰성을 살피고 평가자 순위와 시스템 순위 간의 순위상관계수를 통해 시스템의 타당성을 입증한다. 객관적이고 정량적 평가를 가능케 함으로써 색채심리 연구, 미술치료뿐만 아니라 패션, 섬유, 인테리어 산업 등에 유용한 정보를 제공한다.
In order to move the body of a walking robot translationally, and step over the obstacles, the walking robot must have at least 3 degrees of freedom for each leg. Therefore each leg of the general walking robots can be composed of 3-link system with 3 revolute joints. In this paper, the colsed form of inverse kinimatic solutions is shown for this general 3R linkage. Moreover, in order to have efficient walking volume in rough terrain, the workspace of each log is obtained considering the twist angles and the offsets in D-H parameters. When we design a walking robot, the information of the walking volume is needed for planning desired trajectories of the feet effectively. Appropriate knowledge of the walking volume can also be used to maximize linear or angular velocity of minimize power of stress. However, since it is impossible to obrain the information of walking volume in 3-D space directly from the kinematic equations, the walking volume can be searched through the edge detection algorithm using the triangle tracer with closed from inverse kinematic solutions. In this study, we present the closed form inverse kinematic solutions for 3R linkage model, and the walking volume of 6 legged walking robot which is modeled after the darking bettle, Eleodes obscura sulcipennis, through the method of edge detection for an arbitrary 2 dimensional shape using triangle tracer.
얼굴인식기술이 인증 및 보안을 위한 도구로 활용되고 있지만 입력영상의 상태, 즉 조명환경에 따라 적용할 수 있는 범위가 제약적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 제약을 최소화하기 위해 측면과 후면조명 등의 불규칙한 조명환경에서 획득한 입력영상에서 얼굴의 특징을 구분하여 얼굴영상임을 확인하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 에지차영상을 얼굴특징이 두드러지도록 전처리한 후, X와 Y축의 프로파일을 이용하여 얼굴영역을 예측하고 영역 내의 밝기분포를 이용하여 눈, 코, 입 등의 얼굴특징이 놓일 수 있는 수평영역을 분리한다. 수평영역들은 눈, 코, 입을 포함할 수 있는 영역의 그룹으로 나누어지고 각 그룹에서 코와 입, 그리고 눈의 순서로 특징들을 검출한다. 얼굴여부는 검출된 특징들의 구조적인 관계를 검증하여 확인한다. 제안된 알고리즘은 배경색상이나 조명의 방향과 색상 등으로 인해 얼굴의 형태와 특징이 결여된 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 저지연 특성을 갖는 2 채널 FIR QMF 뱅크를 시간 영역에서 가중 함수를 이용해서 설계하는 새로운 방법을 제안한다. QMF 뱅크를 설계할 때에 본 논문에서 사용한 가중 함수는 QMF의 반복 설계 과정에서 얻어진 이전의 필터 계수 벡터를 이용하여 계산한다. 그리고 기존의 방법에서는 왜곡이 생기는 주파수 대역은 천이 대역에서 왜곡이 생기는 특정 주파수 대역을 이용하지만 본 논문에서는 통과 대역과 저지 대역 에지 주파수를 이용한다. 통과 대역과 저지 대역 에지 주파수를 이용함으로써 왜곡이 생기는 특정 주파수 대역을 조사할 필요가 없는 장점이 있다. QMF 뱅크 설계에 적용하기 위해서 제안된 방법의 성능 결과를 기존의 방법과 비교하였으며, 가중 함수와 통과 및 저지 대역 에지 주파수를 이용한 제안된 방법이 가중 함수를 계산하기 때문에 기존의 방법에 비해 연산 성능은 떨어지지만 재생 오차는 최대 0.001[dB], 통과 대역 리플은 0.003[dB] 그리고 백색 잡음에 대한 SNR은 71[dB], 스텝 입력에 대한 SNR은 32[dB] 증가했다.
본 논문에서는 영상처리에서 많이 사용하는 양방향 필터링(bilateral filtering)과 평균 이동 분할(mean shift segmentation)을 이용하여 일반적인 사진을 수채화 효과가 나도록 하는 리터칭 기법에 대하여 제안한다. 먼저 양방향 필터링을 이용하여 사진의 외곽선 부분은 보존하면서 고주파 성분을 약화시키도록 한다. 그리고 양방향 필터링된 영상에서 각각 DoG(Difference of Gradient) 에지 추출과 평균 이동 분할을 수행한다. 이때 DoG 에지 추출은 원영상의 RGB 색상 공간을 CIELAB 공간으로 변환 후 휘도(luminance) 성분만 이용하여 추출하도록 하며 두 결과를 결합하여 최종 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안하는 기법으로 다양한 사진에 대하여 실험한 결과 수채화 효과가 잘 나타나는 것을 확인하였으며 특히 주광에서 촬영한 풍경 사진들에 대하여 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
Computed radiography (CR) systems, which convert an analog signal recorded on a cassette into a digital image, combine the characteristics of analog and digital imaging systems. Compared to digital radiography (DR) systems, CR systems have presented difficulties in evaluating system performance because of their lower detective quantum efficiency, their lower signal-to-noise ratio (SNR), and lower modulation transfer function (MTF). During the step of energy-storing and reading out, a baseline offset occurs in the edge area and makes low-frequency overestimation. The low-frequency offset component in the line spread function (LSF) critically affects the MTF and other image-analysis or qualification processes. In this study, we developed the method of baseline correction using mathematical morphology to determine the LSF and MTF of CR systems accurately. We presented a baseline correction that used a morphological filter to effectively remove the low-frequency offset from the LSF. We also tried an MTF evaluation of the CR system to demonstrate the effectiveness of the baseline correction. The MTF with a 3-pixel structuring element (SE) fluctuated since it overestimated the low-frequency component. This overestimation led the algorithm to over-compensate in the low-frequency region so that high-frequency components appeared relatively strong. The MTFs with between 11- and 15-pixel SEs showed little variation. Compared to spatial or frequency filtering that eliminated baseline effects in the edge spread function, our algorithm performed better at precisely locating the edge position and the averaged LSF was narrower.
본 논문에서는 시차영상 생성과 레이블링(labeling)을 동시에 수행하는 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 적용하고, 두 단계로 구성된 복합 가설생성(hypothesis generation) 단계를 적용함으로서 거짓알림(false alarm)을 줄이고, 차량 검출의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 먼저 차량의 정면에 장착된 두 대의 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 이 영상을 사용하여 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 수행하여 지면과 배경이 제거된 장애물(obstacle)만이 존재하는 특수한 형태의 시차영상을 생성한다. 이렇게 생성된 지면과 배경이 제거된 레이블링된 시차영상을 이용하여 차량 검출 및 추적을 수행한다. 차량 검출 및 추적단계는 크게 세 단계로 나눠진다. 첫 번째 단계는 학습 단계로서 학습데이터로부터 Gabor필터를 사용해서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 학습한 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 생성하는 단계이다. 두 번째 단계는 스테레오 카메라의 영상 중 주 카메라의 영상으로부터 에지 정보를 추출하고, 지면과 배경이 제거된 시차 영상으로부터 얻어진 시차정보를 이용해서 차량이 존재하는 후보영역을 뽑은 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 사용하여 차량을 검출하는 단계이다. 마지막 단계는 차량 추적단계로서 검출이 완료된 차량들은 다음 프레임에서 템플릿 매칭을 수행하여 추적한다. 이는 추적에 성공할 경우 다음 프레임의 차량 검출시 후보영역에서 배제함으로서 전체적인 차량 검출 성능을 향상시킨다.
Mapping of artificial levee lines, one of major tasks in river zone mapping, is critical to prevention of river flood, protection of environments and eco systems in river zones. Thus, mapping of artificial levee lines is essential for management and development of river zones. Coastal mapping including river zone mapping has been historically carried out using surveying technologies. Photogrammetry, one of the surveying technologies, is recently used technology for national river zone mapping in Korea. Airborne laser scanning has been used in most advanced countries for coastal mapping due to its ability to penetrate shallow water and its high vertical accuracy. Due to these advantages, use of LiDAR data in coastal mapping is efficient for monitoring and predicting significant topographic change in river zones. This paper introduces a method for construction of a 3D artificial levee line using a set of LiDAR points that uses normal vectors. Multiple steps are involved in this method. First, a 2.5-dimensional Delaunay triangle mesh is generated based on three nearest-neighbor points in the LiDAR data. Second, a median filtering is applied to minimize noise. Third, edge selection algorithms are applied to extract break edges from a Delaunay triangle mesh using two normal vectors. In this research, two methods for edge selection algorithms using hypothesis testing are used to extract break edges. Fourth, intersection edges which are extracted using both methods at the same range are selected as the intersection edge group. Fifth, among intersection edge group, some linear feature edges which are not suitable to compose a levee line are removed as much as possible considering vertical distance, slope and connectivity of an edge. Sixth, with all line segments which are suitable to constitute a levee line, one river levee line segment is connected to another river levee line segment with the end points of both river levee line segments located nearest horizontally and vertically to each other. After linkage of all the river levee line segments, the initial river levee line is generated. Since the initial river levee line consists of the LiDAR points, the pattern of the initial river levee line is being zigzag along the river levee. Thus, for the last step, a algorithm for smoothing the initial river levee line is applied to fit the initial river levee line into the reference line, and the final 3D river levee line is constructed. After the algorithm is completed, the proposed algorithm is applied to construct the 3D river levee line in Zng-San levee nearby Ham-Ahn Bo in Nak-Dong river. Statistical results show that the constructed river levee line generated using a proposed method has high accuracy in comparison to the ground truth. This paper shows that use of LiDAR data for construction of the 3D river levee line for river zone mapping is useful and efficient; and, as a result, it can be replaced with ground surveying method for construction of the 3D river levee line.
In this paper, the image is received from the camera and the lane is sensed. There are various ways to detect lanes. Generally, the method of detecting edges uses a lot of the Sobel edge detection and the Canny edge detection. The minimum use of multiplication and division is used when designing for the hardware configuration. The images are tested using a black box image mounted on the vehicle. Because the top of the image of the used the black box is mostly background, the calculation process is excluded. Also, to speed up, YCbCr is calculated from the image and only the data for the desired color, white and yellow lane, is obtained to detect the lane. The median filter is used to remove noise from images. Intermediate filters excel at noise rejection, but they generally take a long time to compare all values. In this paper, by using addition, the time can be shortened by obtaining and using the result value of the median filter. In case of the Sobel edge detection, the speed is faster and noise sensitive compared to the Canny edge detection. These shortcomings are constructed using complementary algorithms. It also organizes and processes data into parallel processing pipelines. To reduce the size of memory, the system does not use memory to store all data at each step, but stores it using four line buffers. Three line buffers perform mask operations, and one line buffer stores new data at the same time as the operation. Through this work, memory can use six times faster the processing speed and about 33% greater quantity than other methods presented in this paper. The target operating frequency is designed so that the system operates at 50MHz. It is possible to use 2157fps for the images of 640by360 size based on the target operating frequency, 540fps for the HD images and 240fps for the Full HD images, which can be used for most images with 30fps as well as 60fps for the images with 60fps. The maximum operating frequency can be used for larger amounts of the frame processing.
본 논문에서는 영역병합 방법을 이용한 칼라 영상 분할 방법을 제안하였다. 영상 분할 전단계에서 비선형 필터링 방법을 이용한 평활화와 채도 강화 및 명도 평균화를 수행하여, 영상 내 존재하는 비균질성을 줄이고, 칼라 히스토그램의 zero-crossing 정보를 이용한 비균일 양자화를 수행하여 유사한 칼라성분을 가지는 영역들을 분할하였다. 웨이브릿 변환의 고주파 대역 에너지를 이용하여 분할된 초기 영역의 윤곽성분 강도를 측정하였고, 이를 통해 병합 후 후보영역을 선정하였다. 영역병합을 위한 영역간 유사도 측정은 R, G, B 칼라성분의 유클리디안 거리를 측정하여 수행하였다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 불규칙한 광원으로 불필요한 영역이 분할되는 것을 줄일 수 있었고, 이를 실험을 통해 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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