최근 IoT 기술과 AI의 성능향상에 따라 폭넓은 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상의 잡음 제거는 영상에 기반한 시스템에서 전처리 단계로 사용하는 중요한 과정으로 다양한 연구가 진행되었으나, 대부분의 경우 에지와 같은 고주파 성분에서 스무딩 효과에 의해 디테일한 정보를 보존하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상을 가우시안 분포에 기반한 퍼지 가중치를 사용하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.
디지털 영상은 획득, 저장 및 전송하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 가우시안 또는 임펄스 잡음이 대표적이다. 한편, 영상은 복합잡음에 의해 훼손되는 경향이 많으며, 이러한 복합잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위해, 먼저 잡음의 종류를 판단한 후, 판단된 결과에 따라 변형된 스위칭 메디안 필터와 변형된 적응 가중치 필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션 결과 우수한 잡음제거 특성을 나타내었다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
본 논문에서는 대규모 실내 환경에서 WiFi 모듈이 내장된 스마트폰 사용자의 위치를 추적하기 위한 효과적인 이동 모델과 관측 모델을 제시한다. 제안하는 세 가지 부속 이동 모델들은 보행자의 움직임에 대한 더 정확한 예상 확률 분포를 제공한다. 또, 가우시안 보간법 기반의 관측 모델은 훈련 데이터 의 수집이 이루어지지 않은 지역들에 대해서도 관측 우도 계산을 가능하게 한다. 파티클 필터 프레임워크 속에 이와 같은 이동 모델과 관측 모델을 결합함으로써, 본 연구의 위치 추적 알고리즘은 대규모 실내 환경들에서도 스마트폰 사용자의 위치를 정확하게 추적할 수 있다. 한 복층 건물에서 안드로이드 스마트폰으로 수행한 실험을 통해, 본 연구에서 제안한 WiFi 위치 추적 알고리즘의 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 멀티스케일 매치 필터의 관점에서 해석하고, 이를 위하여 마르코프 랜덤 필드에 묻혀있는 가우시안 형태의 작은 물체를 검출하는 이론적 근거를 제시하며, 이의 응용으로 맘모그램에 존재하는 마이크로캘시피케이션을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 검출하고자 하는 물체가 가우시안 형태이고 그 스케일이 웨이블릿 변환에 의해 계산된 것과 일치하며, 그 주변의 잡영이 마르코프 프로세스이면, LoG(Laplacian of Gaussian) 웨이블릿은 멀티스케일 매치 필터로 작용하며, 적절한 디테일 이미지를 단순히 이진화함으로써 최적의 검출기를 구현할 수 있다. 그런데, 마이크로캘시피케이션은 정확한 가우시안 형태를 갖지 않고, 게다가 맘모그램의 배경이미지도 마르코프 프로세스라는 가정에서 벗어난다. 이러한 불일치를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 멀티스케일 웨이블릿 계수에서 추출한 특징벡터를 Hotelling observer에 입력하여 처리함으로써 이를 보상하고자 하였다.
기본적으로 GMSK는 NRZ 펄스열을 가우시안 저역 통과 필터로 전 처리한 후에 GMSK 신호를 생성하지만, 본 논문에서는 델타 펄스열에 대한 GMSK 변조 시스템을 제안하였다. 제시된 시스템은 바이폴라 델타 펄스로 가우시안 펄스를 발생시키는 가우시안 펄스 생성기, $+T_b/2$와 $-T_b/2$ 사이의 차분기, 그리고 주파수변조 함수를 위한 정합 필터로 구성한다. 기본적인 GMSK 변조와의 비교를 통해 스펙트럼은 40[dB] 감쇠 대역폭에서 약 35[%] 협소하며, 스펙트럼의 중심은 더 낮고, 제로 크로싱 성질이 있는 것으로 나타났다.
영상신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 가우시안 잡음은 전송 등의 과정에서 영상에 의존적으로 발생한다. 이러한 가우시안 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 AWGN을 제거하기 위하여 마스크 내의 표준편차를 구하고 그 값을 임계값과 비교하여 레벨을 나누어 마스크 내의 각 화소값에 주는 가중치를 구한 후, 평균치를 출력영상의 화소값으로 하는 변형된 weighted mean filter를 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였고 판단기준으로 PSNR을 사용하였다.
비슷한 코너의 모양을 가지는 다수의 글자가 포함된 문서 영상을 인식하는 일은 쉽지 않다. 일반적으로 성능이 우수하다고 알려진 SIFT 알고리즘은 코너를 기반으로 특징을 기술하는 알고리즘이기 때문에 각 글자가 비슷한 코너의 모양을 가지는 문서 영상 인식에서는 좋은 성능을 발휘하지 못한다. 반면, LLAH 는 각 단어의 크기를 알아내어 가우시안 필터와 이진화를 통해 단어를 하나의 점으로 나타내고 각 점과 점 사이의 기하 관계를 기술자로 표현하기 때문에 문서의 단어에서 점이 일관되게 추출된다면 좋은 인식 성능을 발휘한다. 그러나, 영상에서 단어의 크기를 알아내는 작업은 계산 측면에서 많은 비용을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 LLAH 를 사용하기 전에 반복적인 가우시안 필터와 이진화를 적용하여 단어의 크기를 알지 못하는 상황에서도 스케일에 강인하게 문서 영상을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
최근 IT 산업의 발전으로 다양한 분야에서 컴퓨터 융합 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 반도체 분야에서 생산 공정에 반도체 소자의 결함을 검사하기 위하여 카메라와 컴퓨터를 융합한 비전 시스템을 많이 사용하고 있다. 이러한 영상 관련 시스템들은 데이터를 처리하는 과정에서 열화 현상이 발생하기에 주유한 요인인 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 BGA 패키지 소자를 대상으로 양산 과정에서 결함을 사전에 인식하여 불량을 검출하기 위하여 영상 데이터의 잡음제거에 많이 사용하고 있는 가우시안 필터, 미디언 필터, 평균 필터를 이용한 측정 시스템을 제안한다. 제안 시스템을 BGA 패키지 생산 공정에 적용하면 신속하게 양품과 불량을 판정할 수 있어 생산성이 향상될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 FCC 규격을 만족하는 DS-UWB 통신을 위한 고차미분 가우시안 펄스 생성기를 제안하고, 이를 실험적으로 구현하였다. 100Mbps의 구형파를 가우시안 펄스로 변환하기 위해 두개의 SRB만을 이용한 가우시안 펄스 발생기를 제작하였다. 출력된 펄스는 330 psec의 펄스폭과 920 mV의 크기를 가진다. 또한 WLAN 대역을 제거하기 위해 마이크로스트립 라인과 병렬 스터브를 이용한 고차미분의 특성을 가지는 이중 대역통과 필터를 설계 및 제작하였다. 최종적으로 WLAN 대역을 -25dB 이상 억제를 하고, 시간축 상에서 1 nsec의 펄스폭과 25 mV의 크기를 가지는 13차 가우시안 펄스를 출력하였다.
본 논문에서는, 폐 종류 음영검출에 대해서 다중해상도 필터를 에너지 차분 영상에 적용하여 기존 방법과의 비교평가 및 폐 종류 음영검출 자체에 관하여 그 검출성능에 영향을 주는 요인을 선택해서 분석을 하였다. 다시말해서, 폐 종류 음영 검출자체에 관해서 복수의 분석인자를 선택해서 복수의 관점에서 성능을 분석하였다. 즉, 영상 인자로서 보통 X선 영상 및 에너지 차분영상을, 검출필터 인자로서 라플라시안-가우시안 필터, 최소방향 차분필터 및 본 연구에서 제안하는 다중해상도 필터를 선택해서 분석을 하였다. 그 결과, 폐 종류 음영검출에 있어서 에너지 차분 영상의 유효성, 최소방향 차분필터의 보통 X선 영상에서의 효과 및 다중해상도 필터의 에너지 차분 영상에 있어서의 유효성을 식견으로서 터득하게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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