최근 스마트폰의 고해상도 카메라는 영상처리 기법을 이용하여 콘크리트 균열과 같은 미세한 피사체의 측정을 가능하게 한다. 이미 접사 범위 정도의 가까운 거리에서 어플리케이션을 이용하여 균열폭을 조사하는 기술이 구현되어있으나, 이용에 제한적이므로 보다 먼 거리에서 균열을 측정할 수 있도록 스마트폰 고해상도 카메라의 사용성 검증이 필요하다. 본 연구는 2m 이내에서 거리에서 균열폭 1.0mm 이내의 두께에서 세분화된 균열폭들의 크기 인지에 초점을 두고 있다. 최근의 안드로이드 기반 스마트폰들을 대상으로 카메라 해상도에 따라 측정 구성요소인 단위 픽셀 크기와 촬영거리와의 관계를 중심으로 실험을 수행하였으며, 그 결과 0.3mm 이상 1mm 이하 미세 균열폭의 구분과 정량화를 위해서 스마트폰용 렌즈의 필요성을 확인할 수 있었다. 스마트폰용 범용 텔레센트릭 렌즈는 왜곡의 영향을 최소화하기 위해서 정확한 위치에 장착이 필요하였다. 또한, 64MP의 고해상도 스마트폰 카메라와 2배 확대렌즈를 적용한 결과 2m 이내에서 픽셀단위로 균열폭을 산정할 수 있었으며, 0.3mm, 0.5mm, 1mm 균열폭 구분이 가능하였다.
단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 본 논문은 단일 영상 초해상도 성능을 개선하기 위해 웨이블릿 예측 네트워크를 효율적으로 적용하는 방법에 대해 연구하였으며, 저해상도 입력 영상의 특징을 잘 추출해내기 위해 네트워크 내부에 RDB를 적용하여 기존 방식보다 효율적으로 고해상도 영상 복원하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 화질은 약 PSNR 0.18dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 확인하였다.
영상 보안 시스템에서 유기물은 공공장소에서 의도적으로 버려진 물건으로서 카메라 개수가 많아지는 환경에서 지능적 시스템을 통해 자동적으로 검지되어야 한다. 이 연구에서는 이러한 유기물을 자동적으로 감지하여 그 영상 정보를 저장할 수 있는 고해상도 영상의 무선 인터페이스가 가능한 스마트 보안 디스크 시스템의 설계 방식을 다룬다. 연구에서 제안된 설계 시스템을 실제로 구현하여 고해상도 영상을 압축하지 않은 채 초당 60 프레임 전송이 가능함을 확인하였고, 이를 RAID 구성의 디스크 시스템에 저장할 수 있음을 보였다. 또한 제안된 영상 보안 소프트웨어는 PAT 성능지수에서 80%의 우수한 검지율을 보인다.
3차원 영상 기술은 방송, 영화, 게임, 의료, 국방 등 다양한 기존 산업들과 융합하며 새로운 패러다임을 형성하고 있으며, 고품질 및 고해상도의 3차원 영상 획득에 대한 필요성이 강조되고 있다. 이에 따라, 최근에는 3차원 입체 영상을 제작 하는 방법 중 하나인 2D-plus-Depth 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2D-plus-Depth 구조는 Charge-Coupled Device(CCD) 센서 등을 이용한 일반 카메라와 깊이 카메라를 결합한 형태로써 이 구조로부터 얻은 깊이 영상의 해상도를 상향 변환하기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU)[1], 컬러 영상의 정보를 활용한 보간법[2] 등의 방법들이 사용된다. 하지만 이 방법들은 깊이 영상을 높은 배율로 상향 변환할 경우 텍스처가 복사되거나 흐림 및 블록화 현상이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 고해상도 컬러 영상에서 보간 정보를 구하고 이 정보를 저해상도의 깊이 영상에 적용하여 상향 변환된 가이드 깊이 영상을 제작한다. 이 가이드 깊이 영상을 Bilateral Filtering[8]을 이용함으로써 고품질의 고해상도 깊이 영상을 획득한다. 실험 결과 제안하는 방법으로 해상도를 상향 변환을 할 경우에 기존의 보간법들에 비해 깊이 영상의 특성을 잘 보존함을 확인할 수 있고, 가이드 깊이 영상에 필터링을 처리한 결과가 JBU의 결과보다 향상됨을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 현재 고해상도 위성 영상을 촬영하는 대부분의 카메라인 pushbroom형태 의 선형 CCD카메라의 기하학적 모델 및 좌표변환 과정을 제안한다. 제안되는 모델은 원시 영상 자표계로 부터 지도 좌표계까지의 정함수 변환 뿐아니라 반대 방향의 역함수 변환도 포함한다. 실제로 resampling의 용이성이나 구현의 효율성을 감안할 때 역함수 변환이 사용되어야 하지만, pushbroom형태의 영상일 경우 그 촛점의 위치가 시간에 따라 변화하므로 역함수 변환 함수가 단 순한 수학적 형태로 성립될 수 없다. 따라서 이 논문에서는 반복 연산과 수렴을 통한 역함수 변 환의 유도를 제안한다. 제안되는 기하학적 모델은 모든 선형 CCD 위성영상에 적용될 수 있으나 본 논문에서는 유도의 편이성을 위해 현재 비행모델을 제작 중이며 1998년 후반에 발사 예정인 우리별 3호의 고해상도 카메라 영상에 촛점을 맞추었다.
한국항공우주연구원에서는 심우주 탐사를 위한 핵심 기술 개발을 위해 6U급 초소형 위성인 HiREV(high resolution video and image)를 개발하였다. 6U HiREV 초소형 위성의 임무는 지구 관측을 위한 고해상도 영상 및 동영상 촬영이며, 임무 수행 시 고온의 카메라 모듈로 인해 렌즈와 모듈 간의 열 지향 오차가 발생할 수 있다. 열 지향 오차는 해상도에 큰 영향을 미치므로, 이를 해결하기 위해 열 설계가 필요하다. 또한 HiREV 광학 카메라는 지상에서 쓰이는 상용제품(COTS, Commercial Off The Shelf)을 이용하여 개발한 것이므로 상온에서 가장 좋은 성능을 가지며, 고온/저온 환경인 우주에서 활용되기 위해 별도의 열 설계가 적용되어야 한다. 본 논문에서는 임무 카메라 탑재체를 위해 3가지의 수동 열 설계가 수행되었으며, 궤도열 해석을 통하여 열 설계가 효과적임을 확인하였다.
삼우과학(대표.배응호)은 지난 10여 년간 국내에 일본 니콘의 고급현미경을 비롯하여 고해상도 연구용 디지털카메라 및 각종 주변기기를 공급해 온 유통업체이다. 최근엔 다년간에 걸쳐 축적한 기술과 노하우를 바탕으로 제품판매에만 그치지 않고 전문 제조 및 컨설팅에 이르기까지 광부품의 토털솔루션 제공 기업으로 변화를 시도하는 등 인력보강과 함께 사업다각화에 박차를 가하고 있다.
To inspect point-defect in LCD pannel, calculate period and eliminated pattern. And then find point-defect to compare block image with each period. First processing, Founded over point defects. To reduce wrong point defect. Next, label point-defects and eliminated not surpass fixed limit-size.
요즘 발표 현장에는 대부분 컴퓨터를 사용하여 발표자료를 스크린에 비춰서 발표를 진행한다. 본 논문은 제스처 인식을 이용하여 프레젠테이션 컴퓨터를 제어함으로써 발표자가 별도의 도구나 사람을 통하지 않고 혼자서 발표를 진행할 수 있는 시스템을 제안한다. 영상 정보만을 이용하여 발표자가 발표 무대의 어느 위치에 있더라도 제스처를 인식하기 위해서는 무대 전체를 촬영할 수 있는 고해상도 카메라와 이 카메라에서 출력되는 고해상도 이미지를 처리할 수 있는 고성능 컴퓨터가 필요하다. 본 논문에서는 초음파 센서를 무대에 설치하여 발표자의 위치를 추적하고, 저해상도 카메라로 필요한 영역만 추출하여 제스처를 인식한다. 제스처는 손가락의 모양과 팔의 움직임으로 표현하고, 침식/팽창과 차연산 알고리즘으로 제스처를 인식한다. 영상 정보만을 이용하는 알고리즘과의 비교 실험에서 제안하는 시스템이 최소한 13%의 속도 향상을 보였다. 제스처 인식 실험에서는 약 98%의 인식률을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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