본 논문에서는 차량의 후면에서 촬영한 영상을 이용하여 효과적으로 번호판을 추출하고, 그 안에 표기된 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 연구방법은 전체영상에 대하여 전처리를 수행하여 에지(edge)영상을 구하여 이진화한다. 이진화된 영상에서 허프(Hough)변환을 수행하여 수평, 수직선을 구하고, 번호판의 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출한다 이 방법의 문제점은 처리시간이 많이 소요되므로 실시간 처리가 곤란하다는 점과 야간관 같이 명암상태가 불규칙하고 영상에서 번호판 테두리가 나타나지 않으면 번호판 영역추출을 할 수 없다는 점이다. 또한 차량의 후면에서 촬영한 영상에서 번호판 영역의 명암값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 숫자폭, 배경영역과 숫자영역의 명암차를 조사하여 숫자영역임을 확인하고, 확인된 숫자와 숫자사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 추출한다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간 안에 처리함으로써 실용적 응용이 가능하다. 실험 결과 100장의 샘플영상으로 실험한 결과 멀리 있는 자동차 영상에서도 자동으로 번호판을 판독할 수 있었으며, 번호판 추출에 실패한 영상은 13%를 나타내었고, 문자 인식에 실패한 영상은 0.4%의 결과를 나타내었다
번호판 인식 작업은 번호판 영역분할, 개별문자 추출, 문자인식의 세 단계를 거쳐 이루어진다. 이 가운데 번호판 영역분할은 번호판 인식의 가장 핵심이 되는 부분이면서 또한 처리 시간이 가장 많이 소요되는 부분이다. 본 논문은 다양한 도로 주변 환경을 고려해야하는 불법주정차 무인단속 현장으로부터 획득된 차량영상을 대상으로 번호판 영역을 효과적으로 추출하는 방법에 관해 기술한다. 접근방법은 번호판 영역의 가로 명암 값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 문자 폭, 배경영역과 문자 영역의 명암차를 조사하여 문자 영역임을 확인하고, 문자와 문자 사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 확인한다. 또한 번호판 영역 추출 과정에서 배경영역과 문자 영역의 명암차를 이용하여 번호판의 종류를 구분한다. 본 연구는 새로운 유럽형 번호판을 포함한 국내 번호판에 대하여 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역 추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간으로 처리함으로서 실용적 응용이 가능하도록 하였다.
본 논문은 열영상 기반의 화염 검출을 위한 기존의 문턱치 설정 기법들을 분석하고 최적 문턱치 설정 방안을 제시한다. 기존의 열영상 기반의 화염검출 알고리즘들은 보통 고정 문턱치를 이용하여 화염 후보영역을 추출하고 후처리를 통해 화염 검출을 최종 판정하므로 화염 후보영역의 결정 과정은 최종 화재 검출 결과에 많은 영향을 준다. 따라서 카메라의 종류나 운영 환경에 따라 입력 영상의 대비와 밝기의 변화가 발생하기 때문에 화염 검출 문턱치는 입력영상의 특성에 연동하여 설정되어져야 한다. 따라서 최적 문턱치 설정 방안을 제시하기 위해 고정 명암도, 평균값, 표준편차 및 최대값을 이용한 문턱치 설정 기법들을 비교 분석하였다. 결론적으로 최적 문턱치는 평균과 표준편차의 합보다 크며 최대값 보다는 작은 값으로 설정 한다면 화염 검출 정확도가 기존 고정 문턱치 방식에 비해 크게 개선될 것으로 기대된다.
이미지 인식 분야에 있어서 전자 결재시 도장의 진위 문제와 은행업무 또는 중요서류에 있어서의 도장 진위 문제는 점점 더 중요하게 부각되고 있는데 반해 기존의 도장 이미지 처리 과정은 물체의 테두리 부분과 같이 명암도가 날카롭게 변하는 부분의 선명도를 흐리게 하는 단점이 있으며 윤곽선을 추출하는데 어려움이 많다. 본 논문에서는 개선한 평활화 방법을 이용하여 특정한 범위내의 픽셀을 조사하여 가장 빈번히 나타나는 값을 찾고,그 값을 해당 픽셀의 값으로 대체시켜 윤곽선을 검출한 다음, ART1 학습 알고리즘에서 경계값을 퍼지 연산자중 Yager의 일반화된 교연산자를 적용하여 경계변수값을 동적으로 변화시켜 올바른 분류가 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안한 ART1학습 알고리즘에 적용하여 실험한 결과 기존의 ART1 알고리즘을 이용한 경우보다 향상된 이미지 인식율을 보였다.
본 논문은 조영 영상에서 유동적인 배경의 텍스쳐 분석을 통한 DSA(Digital subtraction Angiography: 디지털 혈관조영술)기반의 관상동맥 검출방법에 대해 기술한다. DSA 방법은 조영제를 투입하기 전에 촬영된 마스크 영상과 조영제 투입 후의 혈관 대비가 나타나는 라이브 영상과의 차이를 이용하여 빠르게 혈관 영역만을 검출하는 방법이다. 이 방법의 큰 단점은 배경의 움직임에 민감하고, 두 영상간의 지역적인 배경 명암 분포의 변화에 따라 오검출이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 배경 텍스쳐의 유사도를 분석하여 움직임의 차이가 가장 작은 영상을 선택함으로써 배경의 움직임으로 인한 구조적인 문제를 해결하고, 선택된 영상의 지역적 명암 보정을 통해 혈관 영역만을 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 성능 평가를 위하여 다섯 환자의 임상 관상동맥 조영 영상을 사용 하였다. 제안하는 방법은 기존의 방법보다 배경을 혈관으로 인식하는 오 인식률에서 약 $2\%$정도의 안정적인 결과를 보여주며, 정확도는 증가하였음을 알 수 있다.
본 논문에서는 이동 중인 철도차량 제륜자의 두께, 편마모 및 제륜자와 차륜 사이의 거리를 자동으로 측정하는 시스템을 제안한다. 철도차량의 제륜자는 촬영 시스템이 설치된 곳을 지날 때 자동으로 촬영되며, 두께 등을 측정하기 위해 가장 먼저 영상 내에서 제륜자의 위치를 검출한다. 이는 제륜자의 위치가 영상 마다 다르기 때문이며 이를 적응적으로 찾기 위해, 제륜자와 차륜 사이에 나타나는 그림자 영역을 이용한다. 그림자 영역의 경계는 9차 다항식을 통해 모델링되며, 그 영역을 지나는 임의의 곡선 (초기 곡선)은 제약 곡선 피팅 방법을 통해 검출된다. 다음은 검출된 초기 곡선과 명암도 변화 정보를 이용하여 제륜자의 앞과 뒤, 차륜 상의 세 곡선 및 제륜자의 수직면을 지나는 직선을 검출한다. 최종적으로, 앞서 구한 곡선과 직선을 이용하여 제륜자의 두께, 편마모 및 제륜자와 차륜 사이의 거리를 측정한다. 실험에서는 제안된 방법을 실제 선로에서 촬영한 영상에 대해 적용해 보았으며, 그 결과 평균 0.654mm의 두께 측정 오차를 나타내었다.
본 연구는 가상 조경을 구성하는 다양한 종류의 디지털 잎을 쉽고 직관적으로 제작할 수 있는 저작도구 개발방법을 제안한다. 제안하는 저작도구의 핵심 시스템은 영상 워핑기반의 잎몸 윤곽선 변형 방법, 잎맥의 절차적 모델링 그리고 잎의 색과 명암 등을 표현하기 위한 수리모델기반 시각화 방법으로 구성된다. 우선 잎 영상을 입력으로 받아 잎몸에 대한 윤곽선 정보를 찾고, 특징기반 영상 워핑을 활용하여 다양한 잎몸 형상을 직관적인 구조에서 쉽게 생성할 수 있는 잎몸 변형 방법을 설계한다. 그리고 계산된 잎몸 윤곽선을 기반으로 잎몸 형상에 적합한 자연스러운 잎맥 패턴을 생성하는 일반화된 절차적 모델링 방법을 저작도구에 맞게 구현한다. 마지막으로 약수 함수의 합성 기반의 수리모델을 활용하여 잎의 색, 명암 그리고 시간에 따른 변화를 표현할 수 있는 시각화 기능을 적용한다. 제안한 저작도구를 활용하여 제작된 디지털 잎이 다양한 3차원 디지털 콘텐츠 분야에 활용 가능하도록 텍스쳐 지원 기능을 제공한다.
본 논문에서는 영상의 비선형 평활화와 특징들의 통계적 상관성에 기반을 둔 조합형 인식성능 개선기법을 제안하였다. 여기서 비선형 평활화는 로지스틱 함수에 기반을 둔 히스토그램 재조정의 전처리 기법으로 영상의 밝기를 조정하여 화질을 개선하기 위함이다. 통계적 상관성은 정규상호상관계수에 의해 측정되며, 이는 유사도를 좀 더 빠르고 정확하게 측정하기 위함이다. 또한 독립성분분석에 의한 국부적인 특징들을 대상으로 정규상호상관을 계산함으로써 좀 더 정확한 유사도를 통계적으로 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 30개 40*50픽셀의 명암도 변화를 가지는 얼굴영상들을 대상으로 실험한 결과, 전처리를 하지 않은 기법이나 기존 및 적응적 변형히스토그램 평활화에 의한 전처리 기법에 비해 각각 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
이진 영상은 모양, 위치, 수, 정보 등 원본 영상의 정보를 최대한 보존하면서 인식이나 분할에 적합하게 변화된 단순한 흑백영상이다. 영상의 이진화 처리는 영상처리 분야에서 문자인식, 영상분석 등과 같은 다양한 응용에서 배경과 물체를 구분하는 영상분할을 위한 일반적인 도구로 사용된다. 퍼지 이진화는 영상에 대한 임계값을 원본 영상의 가장 밝은 픽셀과 가장 어두운 픽셀의 평균값으로 설정하고 이를 삼각형 타입의 소속 함수에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 퍼지 이진화는 영상의 배경과 물체의 밝기 차이가 큰 경우에는 이진화가 효과적이지만 차이가 크지 않은 경우에는 소속 함수 구간을 효율적으로 설정할 수 없어 이진화를 효과적으로 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 ART2 알고리즘을 적용하여 각 클러스터의 중심 값을 구한다. 그리고 각 클러스터의 중심 값에 해당하는 명암도를 이용하여 평균값을 구한 후, 이 평균값을 퍼지 이진화 방법에서 소속 함수 구간의 중간값으로 설정하여 영상을 이진화 한다. 다양한 영상에 제안된 방법과 기존의 퍼지 이진화 방법을 적용한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 것을 확인하였다.
베레만의 4 * 4행렬방정식을 써서 액정판의 편광투과특성을 분석하는 프로그램을 개발하고, 이를 써서 액정셀과 편광판의 편광투과특성을 살펴보았다. 개발된 프로그램을 써서 정상백색 모우드의 꼬인 네마틱(TNLTwisted Nematic) 액정셀에서 시야각에 따른 명암대비의 변화를 보여주는 등고선을 그려내어 그 특성을 예측할 수 있었다. 또한 편광판의 투과특성은 입사각이 커짐에 따라 투과된 빛의 편광타원의 주축이 투과축 방향에서 벗어나며 타원도가 커지는 것이 밝혀졌는데, 이 결과는 액정표시소자의 명암대비가 액정판만이 아니라 편광판의 특성에 의해서도 제한될 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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