• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.2192-2200
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• 2015

본 논문에서는 히스토그램 균등화 기반의 효율적인 차량용 영상 보정 알고리즘을 제안한다. 제안된 차량용 영상보정 알고리즘은 움직임 추정 및 움직임 보상을 통해 차량용 영상의 흔들림을 제거하였다. 그리고 영상을 보정하기 위해 영상을 일정 영역으로 분할하여 각각의 서브 영상에서 픽셀 값의 히스토그램을 계산하였다. 또한, 기울기를 조절하여 영상을 개선하였다. 제안된 알고리즘은 IP에 적용하여 성능 및 시간, 영상의 차이점을 평가하고, 차량용 카메라 영상의 흔들림 제거와 영상 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 차량용 영상 보정 알고리즘은 기존 차량 영상 안정화 기술과 비교하였을 때, 차량용 영상에 대한 흔들림 제거는 메모리를 사용하지 않고 실시간 처리를 했기 때문에 효율성을 입증하였다. 그리고 블록 정합을 통한 연산으로 계산 시간 감소 효과를 얻었고, 노이즈가 가장 적고 영상의 자연스러움이 더 뛰어난 복원 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권5A호
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• pp.503-509
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• 2007

저전력 움직임추정은 휴대용 정보단말의 실시간 비디오 코딩에 필수적이다. 본 논문에서는 전역탐색 블록정합 방식을 적용한 저전력 움직임추정 알고리즘과 이를 1차원 배열의 VLSI로 구현한 하드웨어 구조를 제안한다. 전역 탐색 블럭정합 방법의 전력소비의 주원인은 많은 연산량과 탐색영역의 프레임 데이터를 호출하는 횟수가 많다는 점이다. 본 논문에서는 두 개의 인접한 참조블럭의 움직임추정 연산을 동시에 병렬로 수행하여 탐색영역의 메모리 호출횟수를 감소시켰으며, 움직임추정시 결과에 영향을 미치지 않는 불필요한 연산을 제거하였다. 제안된 움직임추정 알고리즘을 1차원 PE (processing element) 배열구조의 VLSI로 구현하여 실험한 결과, 제안된 움직임추정기는 기존의 저전력 움직임추정기에 비해 9.3%의 소비전력 감소와 2배 정도의 속도향상이 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권5호
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• pp.48-55
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• 1999

본 논문에서는 CMOS CCD 카메라 인터페이스 응용을 위한 자동 이득 제어(Automatic Gain Control: AGC)회로를 제안한다. 제안하는 자동 이득 제어 회로는 디지털 신호에 의해 직접 제어되므로 기존의 회로와 달리 별도의 D/A 변환기가 필요 없으며, 신호의 정착 특성은 이득 제어 신호의 변화에 거의 독립적이다. 또한 큰 캐패시턴스를 얻기 위해 적용된 캐패시터 조합 기법은 수위치드 캐패시터 기법을 사용한 자동 이득 제어 회로의 대역폭을 크게 향상시킨다. 캐패시터의 구현시 발생하는 부정합 오차 (mismatch error)는 제안하는 레이아웃 기법에 의해 0.1% 이내로 제한된다. 자동 이득 제어 회로의 출력 신호는 동일 칩에 집적된 10비트 A/D 변환기로 전달된다. 제안하는 자동 이득 제어 회로를 실장한 CCD 카메라 인터페이스 전체 시스템 시제품 0.5 um n-well CMOS 공정으로 구현되어 32dB 이득 제어 영역과 1/8dB 이득 제어 단계를 가지며, 3V 전원 전압과 25MHz의 동작 속도에서 총 173mW의 전력을 소모한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.29-40
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• 2007

입력이 되는 지문 영상의 품질은 지문 인식 시스템의 전체 인식 성능에 다양하게 영향을 미친다. 지문 영상의 품질은 추출, 정합 등의 알고리즘 내에서도 중요한 정보로 활용되는데, 특히 센서 입력부에서의 품질 측정 및 평가는 불필요한 처리 과정을 줄여 시스템의 전반적인 안정성을 유도하는데 사용되는 만큼 매우 중요한 과정이 된다. 본 논문에서는 기존의 많은 연구 결과들과는 달리 센서, 인식 알고리즘, 손가락의 특성에 독립적인 지문 영상 품질을 정의하였다. 또한 이의 측정을 위하여 지문 영상의 지역적 특성들만을 이용한 새로운 품질 측정 방법도 제안하였다. 제안하는 품질 측정 방법은 블록별 품질 특성 분류 결과를 이용하여 전체 지문 영상의 품질을 수치화하는 것으로, 본 논문에서는 FVC에서 사용된 몇 가지 서브 데이터베이스들을 이용하여 제안하는 방법의 유용함을 증명하였다. 실험 결과는 NIST의 NFIQ, AWARE사의 QualityCheck 품질 측정 알고리즘들과 비교되었는데, 이들 알고리즘들에 비해 제안하는 측정 방법이 인간의 시각적 분류 기준과 유사한 결과를 보였다.