본 연구의 목적은 현재 일본 마루야마에서 재발된 방제기의 최대 살포 거리가 120 m 이기 때문에 140 m 이상 살포할 수 있는 방제기를 개발하는 것이다. 넓은 지역에 살포가 가능한 광역방제기 팬의 성능에 대하여 현장실험을 하여 얻은 데이터를 영상처리하여 분석한 후 현장에 보급하는 것이다. 살포된 색소의 분포도는 육안에 의한 분석을 할 수도 있지만 정확하고 신뢰도를 높이기 위해 영상처리를 이용하여 이치화 하였다. 연구에 사용된 방제기 팬은 최고 살포거리가 140 m이고 유효 살포거리가 100 m가 되도록 설계 및 제작되었다. 실험은 10 m 간격으로 지상에서 1 m 위치에 A4 용지를 부착한 후 용지에 흡착한 용액을 2치화 영상처리를 하여 살포량 및 살포거리를 측정하였다. 용지를 수거하여 영상처리를 이용하여 이치화 하였다. 그레이레벨은 0에서 255로 나타냈다. 흑색은 0, 백색은 255로 이치화 하였다. 10 m의 경우는 용지에 방제액의 살포량이 많아서 떨어졌고, 30 m 부분은 색소가 흘러내려 흑색이 적게 나타난 것으로 판단된다. $20{\sim}100m$까지 그레이레벨이 200 이하로 방제가 균등하게 이루어졌으며, 180 m까지 살포가 가능한 것으로 나타났다. 실험을 통하여 축산농가의 구제역 등 방제작업에 이용이 가능할 것으로 판단된다.
일반적으로 HDR 영상을 얻기 위해서는 장면의 다이내믹 레인지를 충분히 포함하는 노출이 다른 많은 영상이 필요하고, 그 영상을 한 영상으로 합성한다. 본 논문에서는 적은 수의 영상으로 HDR 영상을 얻을 수 있는 효율적인 방법을 제안하였다. 먼저 노출이 다른 두 장의 영상을 사용해 장면의 다이내믹 레인지를 추정하였다. 이 두 영상은 장면의 다이내믹 레인지의 상한점과 하한점을 포함한다. 장면에 상관없이 노출 시간의 변화에 따라 상한점을 포함하는 영상의 최대 그레이레벨과 하한점을 포함하는 영상의 최소 그레이레벨이 일정한 경향이 나타나는 것을 확인하였다. 이런 경향을 모델링하여, 장면의 다이내믹 레인지를 추정하였다 추정한 장면의 다이내믹 레인지는 HDR 영상 획득을 위한 노출 시간을 찾는 데에 사용된다. 카메라의 다이내믹 레인지 세 개로 카메라가 만들 수 있는 전체 다이내믹 레인지를 포함할 수 있기 때문에, 영상 세 장만으로 HDR 영상을 얻을 수 있었다. HDR 영상의 오차를 평가하기 위해 가상의 카메라 영상을 사용하는 실험을 하였다. 실험을 통해 제안한 방법으로 얻은 HDR 영상의 오차가 10장 이상의 영상을 사용하여 얻은 HDR 영상의 오차가 큰 차이가 없음을 확인하였다.
셀룰러 신경망은 국부적 연결특성을 가지고 있어 실시간 영상처리에 폭넓게 이용되는 비선형 정보처리 시스템이다. 본 논문에서는 소규모의 $CNN(6\time6)$ 셀 블록을 이용하여, 크고 복잡한 처리에 적합한 시다중화 기법을 처리할 수 있는 CNN칩을 설계하였다. 대부분의 출력 형태는 기준 레벨화된 출력에 기인하여 흑백 영상처리에 적합하나, 본 논문의 출력형태는 아날로그 상태값으로 나타나기 때문에 그레이 레벨 영상처리에 적합하다. CNN 칩은 $0.65\mum$ 2P2M N-Well CMOS 공정으로 설계되었으며, 설계된 칩은 15400여개의 트랜지스터로 구성되며 칩면은 $1.85\times1.75m^2$ 이다. 설계된 $6\time6CNN$칩은 그 보다 큰 입력 영상에 대한 윤곽선 검출의 실험을 통하여 회로의 동작을 검증하였다.
본 논문은 보행중인 시각장애인에 장착된 카메라로부터 획득한 영상에서 보도와 차도 영역을 구분하기 위한 영역분할 기법과 질감 특징추출 기법에 대해 제안한다. 허프 변환 알고리즘을 이용한 라인검출을 통해 도로 경계선을 검출하고, 분할된 영역을 원근에 따라 3단계의 레벨로 구분한다. 그리고 분할된 영역들의 질감 특징성분을 추출함으로써 보도와 차도영역으로 분리한다. 보도블록이 가지는 복잡하고 다양한 특성의 패턴과 차도의 균일한 질감을 가진 영역의 특성을 비교하기 위하여 회전에 강건한 LBP, GLCM 질감 특징성분들을 이용함으로써 두 영역을 구분하였다. 제안된 방법은 주간과 야간 영상에 대해 실험한 결과 조도의 변화에 강건하게 영역을 분리할 수 있었고, 또한 보행자와 장애물이 많은 영상에서도 회전이나 폐색에 관계없이 영역 분리가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 질감분류를 위해 블록영상 내에서 인접 화소사이의 다차원 명암차이를 이용한 local binary pattern(LBP) 기법을 제안한다. 여기서 블록영상 내 화소 간 명암차는 4방향(세로, 가로, 대각, 역대각) 각각의 인접 화소 간 밝기변화를 고려한 것으로 영상의 질감분류에 이용되는 히스토그램의 레벨수를 감소시켜 계산 부하를 줄이기 위함이다. 또한 블록 내 명암관계를 이진패턴으로 나타낸 것으로 영상의 국부적 속성을 더욱 더 정확하게 반영하여 효과적인 질감분류를 가능하게 함이다. 제안된 기법을 128*128 픽셀의 그레이 영상 USC Texture Mosaic #2을 대상으로 크기와 질감이 다른 24개의 블록영상 각각을 분류하는 실험결과, 기존의 LBP에 비해 빠른 분류속도를 가지며, 임의 크기 블록영상의 분류도 가능함을 확인하였다. 특히 블록영상의 크기가 증가할수록 히스토그램의 레벨 감소폭이 더욱 더 크게 되어 분류속도의 개선정도도 증가함을 알 수 있다.
본 논문에서는 사용자 프로파일을 기반으로 한 정보 필터링을 사용하여 개개인의 학생들에게 맞는 효율적인 웹 기반 비디오 학습 평가 시스템을 제시한다. 비디오 기반 문제들이 주어지면, 키 프레임들은 위치, 크기, 그리고 컬러 정보를 기반으로 추출되고, 문제 출제 구간은 시간 윈도우와 그레이-레벨 히스토그램의 차이에 의해 추출된다 게다가, 카테고리-기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성하여 문제 출제가 효율적인 평가를 확실해 하도록 주어진다. 따라서 학생들은 관심 영역을 유지하면서 부족한 영역을 보충함으로서 학업 성취도를 향상시킬 수 있다.
그림자는 자연 영상에서 관찰되는 물리적인 현상이지만 위성 영상 분석에 부정적인 영향을 미치는 요소로 컴퓨터 비전의 전처리 과정에서 그림자 검출 과정은 매우 중요하다. 본 논문에서는 싱글 영상 기반의 위성 영상에서 효과적인 영상 분석을 위해 그림자를 검출하는 방법으로 크로스 엔트로피와 밝기 영상을 이용해 그림자를 검출하는 방법을 제안하였다. 칼라 영상을 그레이 레벨 영상으로 변환한 후 크로스 엔트로피를 기반으로 최적의 임계값을 추정하여 첫 번째 그림자 후보 영역으로 판별하였고, 칼라 영상의 밝기 영상을 이용해 최종 그림자 영역을 검출하였다. 제안하는 방법의 타당성을 위해 위성 영상들을 대상으로 실험하였고, 실험 결과 제안하는 그림자를 검출 방법이 효과적으로 수행됨을 확인하였다.
본 논문에서는 효율적인 비디오 데이터베이스를 구축하기 위하여 카메라와 객체 파라미터를 이용한 트리-기반 계층형 영상 모자이크 시스템을 제시한다. 장면 전환 검출을 위하여 그레이-레벨 히스토그램 차이와 평균 명암도 차이를 이용한 방법을 제시하였다. 카메라 파라미터는 최소 사각형 오류 기법과 어파인 모델을 이용하여 측정하고, 두 입력 영상의 유사성을 측정하기 위하여 차영상을 이용한다. 또한 동적 객체는 매크로 블록 설정에 의하여 검색되고 영역 분할과 4-분할 탐색에 의하여 추출한다. 동적 객체의 표현은 동적 궤도 평가 함수에 의하여 수행되고 블러링을 통하여 부드럽고 완만한 모자이크 영상을 구축한다.
본 논문은 CIS를 이용한 문서의 전자문서화 또는 OMR, OCR 인식에 적합한 고속 스캐너스케닝시스템 설계 및 구현에 관한 연구이며 설계기법은 CIS스케닝 센서를 고정한 상태에서 스텝모터를 이용한 기구적 조사방식을 적용하였다. 최적화 시스템을 구현하기 위해 전용의 영상처리프로세서를 사용하였다. 센서를 통해 피딩 스텝단위의 라인 당 입력된 데이터는 시스템 메모리에 저장되고 스케닝 종료위치에 이르면 페이지 당 보관된 메모리의 데이터는 USB 인터페이스 방식을 이용하여 PC로 전송하도록 설계하였다. 구현된 시스템은 소형이며 최대 A4 사이즈의 이미지 스케닝이 가능하고 이미지 스캐닝 시스템 처리속도는 초당 300mm를 유지한다 인식률은 OCR과 바 코드에서 98%이다.
본 논문에서는 사용자 프로파일을 기반으로 한 정보 필터링을 사용하여 학생 개인의 특성에 맞는 효율적인 원격 비디오 학습 평가 시스템을 제안한다. 비디오를 이용한 문제 출제를 위하여 위치, 크기, 그리고 컬러 정보를 기반으로 키 프레임을 추출하고 그레이 레벨 히스토그램 차이와 시간 윈도우를 이용하여 문제 출제 추간을 추출한다. 또한 효율적인 평가를 위하여 카테고리 기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성하여 문제를 출제하도록 한다. 따라서 학생들은 부족한 영역을 보충하고 관심 있는 영역을 유지하면서 학업 성취도를 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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