본 논문에서는 카메라 회전에 의한 배경의 왜곡이 존재하는 환경에서 조명변화와 대상물체의 흔들림에도 강건한 에지 세그먼트 정합을 통한 이동물체 자동 검출방법을 제안한다. 이동물체 검출을 위한 기존의 연구는 카메라가 고정되어 있는 환경을 대상으로 한 연구가 주를 이루지만 응용분야의 확대로 카메라를 회전함으로써 하나의 카메라로 보다 넓은 영역을 커버할 수 있는 시스템에 대한 요구가 커지고 있다. 본 연구에서는 왜곡이 적은 에지세그먼트 기반 배경 파노라마 영상 생성 방안, 왜곡이 포함된 파노라마 영상에서 신속하게 현재 영상의 배경에지영상을 추출할 수 있는 에지특징 기반 GHT를 이용한 배경영상생성 방안, 시점의 차이와 왜곡을 극복하고 신뢰성 있게 이동 에지 세그먼트를 추출할 수 있는 에지 정합방안을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 조명 변화와 카메라의 흔들림에도 정확한 이동물체 검출이 가능함이 입증되었다.
금속 인공물을 포함한 인체 단층영상의 경우 금속 영상왜곡으로 인한 화질의 저하가 매우 심각하다. 금속 영상왜곡 저감을 위한 많은 방법 중 사이노그램 정규화를 통해 평탄한 사이노그램을 제공하여 금속 궤적을 쉽게 찾고, 단순 선형 보간으로 금속물을 대체하는 두께 및 배경 정규화 방법이 최근 소개되었다. 본 연구에서는 두 방법의 이론적 배경을 개발하였으며, 시뮬레이션을 통해 금속 인공 물질의 크기 및 개수에 따른 두 방법의 보정 결과를 비교하였다. 개발한 이론에 의하면 배경 정규화 방법이 두께 정규화 방법에 비해 피검사체 배경 구성 물질의 개수 및 종류에 상관없이 거의 평탄한 사이노그램을 제공하였으며, 시뮬레이션을 통해 이를 증명하였다. 금속 인공 물질의 다양한 크기 및 개수에 대한 두 방법의 보정 결과 역시 배경 정규화 방법이 두께 정규화 방법에 비해 훨씬 나은 보정 결과를 보여 주었다. 배경 정규화 방법은 영상분할 과정을 요구하는데 본 연구에서는 이 과정을 생략하더라도 비록 영상왜곡 잔상이 미약하게 나타나긴 하지만, 두께 정규화 방법에 비해 훨씬 나은 보정 결과를 제공함을 확인하였다. 영상분할 과정을 생략한 배경 정규화 방법은 매우 간단하며 단순 선형 보간으로도 금속 궤적에 의해 손실된 데이터의 기술이 충분하고, 또한 사용자의 개입이 없는 알고리즘화가 가능하기 때문에 기존 컴퓨터단층영상 시스템에 쉽게 탑재되어 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
배경잡음은 음성신호의 특징을 왜곡하기 때문에 음성인식 시스템의 인식율 향상의 방해요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 배경잡음이 존재하는 환경에서의 음성인식을 실시하기 위해서, 신경회로망과 Mel 주파수 켑스트럼 계수를 사용하여 연속음성 식별 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험에서는 본 알고리즘을 사용하여 배경잡음이 섞인 음성신호에 대하여 음성인식의 식별율 개선을 실현할 수 있도록 연구를 진행하며, 본 알고리즘이 유효하다는 것을 실험을 통하여 명백히 한다.
본 논문에서는 강우시 빗방울로 인해 왜곡된 연안 파랑 비디오 영상에서 빗방울 제거와 제거된 영역에 대한 배경 정보를 복원하기 위한 적대적생성신경망을 이용한 영상 강화 방법을 제안하고자 한다. 영상 변환에 널리 사용되는 Pix2Pix 네트워크와 현재 단일 이미지에 대한 빗방울 제거에 좋은 성능을 보여주고 있는 Attentive GAN을 실험 대상 모델로 구현하고, 빗방울 제거를 위한 공개 데이터 셋을 이용하여 두 모델을 학습한 후 빗방울 왜곡 연안 파랑 영상의 빗방울 제거 및 배경 정보 복원 성능을 평가하였다. 연안 파랑 비디오에 영상에 대한 빗방울 왜곡 보정 성능을 향상시키기 위해 실제 연안에서 빗방울 유무가 짝을 이룬 데이터 셋을 직접 획득한 후 사전 학습된 모델에 대하여 전이 학습에 사용하여 빗방울 왜곡 보정에 대한 성능 향상을 확인하였다. 모델의 성능은 빗방울 왜곡 영상으로부터 파랑 정보 복원 성능을 최대 신호 대 잡음비와 구조적 유사도를 이용하여 평가하였으며, 전이 학습을 통해 파인 튜닝된 Pix2Pix 모델이 연안 파랑 비디오 영상의 빗방울 왜곡에 대한 가장 우수한 복원 성능을 보였다.
본 논문에서는 입력 영상을 카메라의 자세 정보에 따라 적절히 와핑한 후 이들을 심(Seam)을 따라 이어붙인 360VR 에서 갑작스런 객체 출현에 의해 중첩 영역에서 발생하는 왜곡 문제를 해결할 방법을 제안한다. 임의의 객체가 나타났을 때, 객체의 윤곽선을 반영하여 심(Seam)을 재설정함으로써 객체가 우그러지거나, 잘려나가는 등의 왜곡 문제를 해결한다. 이를 위해 본 논문에서는 가우시안(Gaussian) 혼합 모델 기반 전경/배경분리에 의한 움직이는 객체 추출, 객체 윤곽선 검출, 윤곽선에 기반한 심(Seam) 조정, 새로운 심(Seam) 기반 스티칭으로 왜곡을 없애는 방법을 제안하였다. 그리고 이를 실제 촬영 영상에 적용하여 왜곡 개선 효과를 보였다.
본 논문에서는 음성신호처리 시스템에 유용하게 사용되는 음성신호의 특징 파라미터를 출력하는 스펙트럼 필터모델을 사용하여, 배경잡음 환경 하에서 음성신호 중의 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 따라서 본 논문에서는 배경잡음을 제거할 때 고려해야 할 인간의 청각특성이 포함된 음성의 진폭 스펙트럼에 의한 청각필터의 특성을 도입한다. 본 논문의 실험에서 사용한 성능평가의 방법으로는 음절 명료도의 테스트에 적합한 주관적인 평가인 주파수 영역에서의 스펙트럼 왜곡률(Spectral Distortion, SD)을 사용하여 실험결과를 비교하고 고찰한다.
눈 운동과 관련된 공간지각 왜곡이 다양하게 보고 되었는데, 대부분의 공간지각 왜곡이 두 눈이 동일한 방향으로 움직이는 눈 운동에 국한되어 연구되었다. 이형철, 감기택, 김은수와 윤장한 (2002)은 두 눈이 각기 반대 방향으로 움직이는 원근방향 추적 눈 운동 동안에 시공간적인 중첩패턴에 의해 정의되는 대상의 경사가 체계적으로 왜곡되어 지각된다는 것을 보고하였다. 본 연구에서는 배경과 대상이 상이한 명도를 갖는 반투명 대상의 경사가 원근방향 추적 눈 운동에 의해 왜곡되어 지각되는지를 검증하였고, 동시에 목표대상의 주위에 존재하는 참조자극이 경사지각 왜곡에 미치는 영향을 검증하였다.
최근 LED(Light Emitting Diode) 영상표시장치가 방송제작에 사용되고 있으나, 조명과 LED 영상표시장치 간의 상관관계가 정량적으로 분석되지 못해 HD방송의 영상품질 향상을 위해 사용되는 LED 영상표시장치의 효과를 제대로 구현하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 조명과 LED 배경화면의 명암비가 피사체에 미치는 명암 및 색채 변화를 실제 방송에서 사용되는 장비들을 이용한 실험을 통해 분석하여, LED 배경화면 명암비와 영상품질의 상관성을 정량적으로 나타냈다. 실험결과 LED 배경화면의 밝기를 6%로 할 경우, 피사체에 20[IRE] 정도의 영향을 미치면서 최적의 영상품질을 구현할 수 있었고, 밝은 LED 배경화면은 영상 명암에 왜곡현상을, 어두운 LED 배경화면은 영상 색에 왜곡현상을 발생시켰다.
디지털데스크는 일반 책상 표면에 프로젝션 화면을 만들어 가상물체를 사람이 직접 조작할 수 있는 인터페이스를 제공한다. 이러한 인터페이스를 구축하기 위해서는 전경물체 검출이 필수 과정인데, 지금까지는 조명과 배경의 변화로 인한 색상의 변화로 인하여 색상 정보를 사용하지 못하였다. 본 논문에서는 디지털데스크 상에서 색상 정보를 이용하여 전경물체를 검출하는 방법을 제안한다. 디지털데스크의 화면은 프로젝터를 통해 책상 표면에 투사되고, 투사된 화면은 카메라를 통해 영상으로 획득되는데, 이때 많은 왜곡이 존재하게 된다. 우리는 이런 왜곡을 기하 왜곡과 색 휘도의 왜곡 두가지로 정의하여 모델링하였고. 실험 결과에서 제안된 방법의 실효성을 입증하였다.
본 논문에서는 바둑 대국 동영상에서 배경 영상과의 차이를 이용하여 바둑판 내에서의 움직임을 분석하고, 분석 결과를 이용하여 바둑돌의 착수 위치 및 바둑돌의 종류를 인식하는 자동 바둑 기보 저장 알고리즘을 제안한다. 카메라의 내부 특성이 변하지 않고 렌즈 왜곡이 존재하지 않는다고 가정하였을 때, 바둑판 위에 움직임이 없는 배경 영상과 현재의 영상 간의 차이의 변화량을 블록 단위로 누적한 블록 단위 움직임 맵(Block Motion Map)을 기반으로 움직임의 존재 여부를 판단하고, 착수 후 물체의 움직임이 없어진 영상을 배경 영상으로 갱신하며, 해당 영상과 이전 배경 영상의 패치(Patch)를 이용하여 착수 위치 및 바둑돌의 종류를 인식한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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