• 제목, 요약, 키워드: 영상처리

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스마트폰을 이용한 실시간 영상처리와 증강현실의 구현 (Implementation of Real-time Image Processing and Augmented Reality for Smart Mobile Phone)

  • 김재영;전희성
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • pp.394-397
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    • 2011
  • 애플의 아이폰4 스마트폰에 OpenCV 라이브러리를 활용하여 실시간 처리가 가능한 영상처리 프로그램을 구현하였다. 구현된 영상처리 프로그램은 이치화, 적응이치화, 에지 추출, 외곽선 추출 등이며 Objective-C 언어로 버튼 등의 인터페이스를 사용하는 아이폰 앱으로 구현되었다. 또한 증강현실을 구현하기 위해 Wagner가 개발한 ARToolKitPlus 라이브러리의 각 단계를 분석하였으며, 이 라이브러리를 이용해 Loulier가 아이폰에 구현한 VRToolKit을 이용하여 가상물체를 실시간으로 증강하는 실험을 진행하였다. 가상물체는 OpenGL ES 함수를 사용해 텍스처맵핑 기법으로 제작한 지구 모형으로 실시간 증강시에도 매끄럽게 정합되는 결과를 얻었다. 본 연구는 향후 스마트폰에서의 얼굴인식 등의 영상처리 프로그램 개발 및 멀티마커의 인식 등의 증강현실 프로그램 개발의 기본 토대로 사용될 수 있다.

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가상화 환경에서 GPU 성능의 향상을 위한 장치 가상화 프레임워크 (Device Virtualization Frameworks for Accelerating GPU Performance on Virtual Environments)

  • 주영현;이동우;엄영익
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • pp.86-87
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    • 2013
  • 최근 가상화 기술에 대한 많은 관심과 연구들로 인해 가상 머신은 물리(Native) 머신에 가까운 성능을 보이며 프로세서 및 메모리 자원을 제공하고 있다. 하지만 GPU 와 같은 그래픽 하드웨어에 대한 장치 가상화는 다른 가상화 기법에 비해 연구가 미흡한 상태로 가상화 환경에서의 영상처리에 걸림돌이 되고 있다. 가상화 환경에서의 영상처리는 기존의 X 윈도우 시스템을 이용하여 영상을 처리하는데, 이는 2D 영상처리에 최적화 되어 있어서 3D 영상을 처리하는데 성능의 한계 보일 뿐만 아니라 가상 머신에서 메모리가 중복으로 복사되면서 낮은 성능 보여주고 있다. 제안하는 장치 가상화 프레임워크는 기존의 메모리의 중복 복사를 제거하면서 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 가상화 환경에서 GPU 성능 향상을 위한 장치 가상화 프레임워크를 제안하고 평가를 통해 본 기법의 타당성을 입증한다.

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움직이는 물체의 시공간 분석을 위한 동영상 빅 데이터 처리 방안 (Video Big Data Processing Scheme for Spatio-Temporal Analysis of Moving Objects)

  • 정승원;김용성;정상원;김윤기;황인준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • pp.833-836
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    • 2017
  • 최근 블랙박스 및 CCTV 같은 영상 촬영 장치가 보편화되면서, 방대한 양의 영상 데이터가 실시간으로 생성되고 있다. 만약 이 대용량 데이터 안의 차량 정보를 추출할 수 있다면 범죄 차량 추적, 교통 혼잡도 측정 등의 활용이 가능할 것이다. 이를 구현하기 위해서는 수많은 자동차에서 실시간으로 생성되는 영상 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필수적이나, 이러한 시스템을 찾기 힘든 것이 현실이다. 이를 위해 이 논문에서는 아파치 카프카, Hbase를 이용한 영상 빅데이터 처리 시스템을 제안한다. 아파치 카프카는 시스템 내에서 영상 손실이 없는 전송과 영상 처리 노드의 스케줄링을 수행하며, Hbase는 처리된 데이터를 테이블로 저장하고 사용자가 보낸 쿼리를 처리한다. 더불어, Hbase에 인덱스를 구성하여 빠른 쿼리 처리가 가능하도록 만든다. 실험 결과, 제안된 시스템은 인덱스가 없을 때보다 뛰어난 쿼리 처리 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

영상처리방법에 의한 핵연료봉의 직경측정

  • 구대서;이원상;전용범;민덕기;노성기
    • 한국원자력학회:학술대회논문집
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    • pp.515-520
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    • 1998
  • 영상처리방법에 의한 핵연료봉의 제원을 측정하기 위하여 영상처리 소프트웨어를 개발하였으며, 이 영상처리방법에 의하여 핵연료봉의 직경에 대한 백분을 측정상대오차는 $\pm$2.09% 이내이며 영상처리방법이 아닌 기존 방법에 의한 백분율 측정상대오차 $\pm$9.70 %보다 측정정확도가 약 5배정도 향상되었다.

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리눅스 OS를 이용한 ARM CPU 기반 독립형 영상처리모듈 개발 (Development of Stand-alone Image Processing Module on ARM CPU Employing Linux OS.)

  • 이석;문승빈
    • 전자공학회논문지CI
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    • v.40 no.2
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    • pp.38-44
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    • 2003
  • 본 논문에서는 임베디드 리눅스를 이용한 Strong Arm CPU 기반의 독립형 영상처리모듈 개발에 대하여 기술한다. 독립형 영상처리모듈은 실시간으로 영상 데이터를 받아 thresholding, edge detection, image enhancement등의 영상처리 알고리듬을 수행하는 임베디드 장치이다. 개발된 독립형 영상처리모듈의 성능을 나타내기 위하여 비슷한 성능의 PC와 영상처리 알고리듬의 수행시간을 서로 비교한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다. 본 논문은 임베디드 리눅스가 PDA들의 인터넷 장비에서뿐만 아니라, 산업용 장비에서도 응용될 수 있는 가능성을 제시하였다.

클라우드 기반 UHD 영상 트랜스코딩 시스템 (UHD Video Transcoding System in Cloud Computing Environment)

  • 문희철;김용환;김동혁
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • pp.203-205
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    • 2014
  • UHD 영상 콘텐츠는 FHD 영상에 비해 생생하고 더 좋은 고화질의 영상을 제공하지만 영상정보의 데이터 양은 4K UHD 경우 4 배 이상이다. 이러한 초대용량의 UHD 영상을 기존의 병렬/분산 처리를 이용하여 비디오 코딩 한다면 UHD 의 초대용량 특성으로 인하여 연산량 부하가 발생하게 된다. 따라서 UHD 영상은 기존의 분산처리 방식이 아닌 초대용량 데이터를 빠르게 처리 할 수 있는 새로운 분산 처리기술이 필요하다. 본 논문은 UHD 콘텐츠를 빠르게 트랜스코딩 할 수 있는 클라우드 기반 UHD 영상 트랜스코딩 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 UHD 영상 트랜스코딩 시스템은 다음 3 가지 패킷 분석기, 분산 트랜스코더, 스트림 합성기로 구성된다. 패킷 분석기는 입력 영상을 분석하여 오디오와 비디오 스트림을 분할하고 비디오 스트림은 분산처리를 할 수 있도록 영상 패킷을 분할한다. 분산 트랜스코더는 클라우드 환경을 이용하여 분할된 영상 패킷들을 분산 디코드 및 인코드 처리한다. 스트림 합성기는 트랜스코딩이 완료된 비디오 스트림과 패킷 분석기에서 획득하였던 오디오 스트림을 합성하는 기능을 한다. 제시하는 방안을 적용하여 클라우드 기반 영상 트랜스 코딩 시스템을 구현하였으며, 구현된 시스템은 대용량의 UHD 영상을 빠른 속도로 트랜스코딩이 가능하다.

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실시간 배경영상의 부분영역 갱신에 관한 연구 (A Study on Update for Part Area of Background Image in Real-Time)

  • 이광형;김용균;최내원;지정규;오해석
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • pp.715-718
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    • 2002
  • 실시간 동영상에서 객체의 추적은 배경영상에서 움직이는 객체를 추출하고 추출된 객체의 이동을 추적하는 것으로 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제중 하나이다. 본 논문에서는 실시간 객체의 추적에서 배경영상과 입력영상의 차영상을 이용하는 방법의 전 처리로 시간의 흐름에 따라 변화되는 배경영상의 잡음을 최소화하기 위하여 입력영상의 일부분을 배경영상으로 대체함으로 최신의 배경영상을 유지 할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 실시간 동영상의 객체추적은 배경영상과 입력영상의 차를 이용하는데 최초의 배경영상은 시간의 흐름에 의해 빛의 양이나 주위환경에 의해 많은 변화를 가져오게 된다. 또한 실시간으로 처리해야 하는 시간성으로 인해 최신의 배경영상을 획득하는데 많은 처리시간을 할애할 수 없다. 따라서 전체 영상의 일부분을 대상으로 점진적으로 누적영상을 배경영상에 적용함으로 실시간 환경에서의 배경영상의 변화에 의한 잡음을 최소화 하도록 하였다.

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두개골 영상합성에 의한 개인감정시스템 연구-II (A Study on the Individual Recognition with Skull Image Composition)

  • 송현교;이양원;강민구
    • 한국정보통신학회논문지
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    • v.2 no.1
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    • pp.3-10
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    • 1998
  • 슈퍼임포즈는 개인식별 방법으로 신원 미상의 두개골의 발견 시, 두개골의 사진과 용의자 생전 사진의 동일 비율로 확대, 축소 후 두 영상을 중첩하므로서 동일인 여부를 비교, 판별하는 기법으로 삼풍백화점 붕괴사고와 Quam KAL기 추락사고와 같이 대형사건에서의 개인식별은 매우 중요한 문제이다 기존의 방법은 렌즈와 거울 및 사진기술에 의존하는 수작업으로 2주정도의 시간이 소요되는 반면 본 연구의 결과로 컴퓨터 영상처리 기술과 주변기기의 활용을 이용하여 슈퍼임포즈 영상의 실시간 처리와 보다 다양하고 자세한 영상처리 정보에 의한 상세한 슈퍼임포즈 영상정보를 얻을 수 있다. 본 연구는 비디오 카메라로 입력한 두개골 영상과 스캐너로 입력한 생전 사진의 중첩을 위한 영상시스템의 구축과 영상처리 기법을 응용한 다양한 응용 프로그램을 개발하였다. 슈퍼임포즈의 영상처리 기법으로는 두개골 및 생전 사진의 윤곽선 추출, 중첩점 조정, 상,하,좌,우 각도조정, 윤곽선보정, Hue 조정, 히스토그램 조정 등 다양한 영상처리 기법을 응용하고, 보다 자세한 감정문 형식을 도입하였다. 또한, 본 슈퍼임포즈 영상시스템은 국립과학수사연구소의 슈퍼임포즈 영상자료의 처리기술 및 축적 기술의 발전으로, 두개골 영상과 생전 사진을 이용한 생전의 3차원 영상의 복원 연구도 가능하리라 사려된다.

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가변블록과 기저영상을 사용한 초점불완전 열화시스템 추정기법 (Out-of focus blur estimation using variable-sized blocks and basis images)

  • 조충남;박상래;백준기
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • pp.81-85
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    • 1998
  • 점확산 함수(point spread function; PSF)의 정확한 추정은 복원결과가 원 영상에 얼마나 근접할 수 있는가를 결정한다는 점에서 영상처리의 중요한 연구 주제중의 하나가 된다. 본 논문에서는 PSF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하고, 이를 영상복원에 적용한 후 이를 기반으로 디지털 자동초점시스템을 제안한다. 초점불안전 열화시스템을 구현하기 위한 과정은 두 단계로 구성되어 있는데, 즉 입력 영상에서 에지분류를 통한 PSF 추정과, 이를 이용한 영상복원이다. 보다 구체적으로, 입력 영상에 특정 에지가 있는 임의의 크기의 블록을 선정해부면, 그 블록으로부터 자동으로 에지방향이 기저영상을 이용해서 구해지며 확산원의 크기를 추정하여 1차원 단위 계단응답과 영역을 구하여 평균한 후, 2차원 등방성 PSF를 추정한다. 마지막으로 추정된 PSF를 사용하여 복원을 수행함으로써 초점이 맞는 영상을 구한다.

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고속 영상신호 처리를 위한 VLSI아키텍쳐

  • 김병곤
    • 전기의세계
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    • v.34 no.8
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    • pp.489-496
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    • 1985
  • VLSI기술의 독특한 특징들은 이에 맞는 VLSI 지향적 아키텍쳐를 요구하게 된다. 이러한 아키텍쳐들은 영상신호 처리에 있어 중요한 실시간 처리를 위한 병렬처리 및 pipeline처리에도 잘 조화되어 고속영상신호 처리를 위한 시스템에서 VLSI기술이 필수적으로 사용 되어야 함을 알 수 있다. 현재 고속 영상신호 처리를 위한 VLSI 구조로 화면의 병렬성에 근거를 둔 CLA(Cellular Logic Array) 및 이의 단점을 보완한 피라밋 구조가 활말히 연구되고 있으나 거대한 양의 하드웨어 및 주변 시스템의 요구로 그 규모가 방대하여 지는 흠이 있다. 이에 반하여 화소 Kernel의 병렬성에 근거를 두는 pixel-kernel 프로세서는 영상신호 데이타의 공간의존성의 기본 단위인 Kernel을 병렬처리하고 그 거대성 및 균일성은 Pipeline 처리를 함으로써 비교적 작은 하드웨어로 높은 성능을 얻을수 있다. 또한 기존 영상 Sensor 로부터의 데이타 흐름을 중단 시키지 않고 처리할 수 있으며 기본 프로세서의 다양한 조합 방법에 의해 시스템 구조상의 유연성을 갖는다. 따라서 로보트 등의 실제적인 응용분야에서 후자의 구조가 효율적으로 사용될 것으로 전망된다. 앞으로 효과적인 pixel-Kernel 프로세서의 개발을 위해 PKF 계산구조의 연구와 함께 효과적인 Kernel 병렬성을 실현할 수 있는 VLSI 지향적 구조의 개발이 요구된다.

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