최근에 널리 보급되고 있는 디지털 카메라는 제한된 크기의 Dynamic Range를 갖는 이미지 센서의 한계로 인하여 Dynamic Range가 넓은 환경에서 영상을 획득하면 인간의 눈으로 보는 것과는 달리 밝게 포화된 영상 또는 노출이 적은 어두운 영상을 얻게 된다. 입력 영상의 Dynamic Range를 압축하고 Contrast를 개선하기 위한 여러 가지 디지털 영상 처리 방법들 중에서 인간의 시각모델을 기반으로 한 Retinex 알고리즘은 Contrast 향상 및 컬러 재현성에 있어서 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, Retinex 알고리즘은 Dynamic Range가 넓은 환경에서 획득한 영상의 경우에 전역적인 Contrast는 증가 하나 국부적인 Contrast가 오히려 감소하는 Contrast 불균형이 발생하는 문제가 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 Retinex 영상에서 에지 정보와 노출 정보를 추출하여 가중치 맵을 구성하고 이를 영상 한성과정에 적용하여 Contrast의 불균형을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 영상의 비교와 수치 분석을 통해 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 Contrast 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.
자연 영상의 비지역적 유사성은 다양한 영상 응용 분야에서 활용되는 중요한 특성 중에 하나이다. 영상 내 객체의 에지나 텍스쳐, 무늬 등은 비지역적으로 반복되어 나타난다. 유사도가 높은 영상 블록들로 군집을 형성하면 자연스럽게 그로부터 특징을 추출할 수 있다. 또한 군집의 크기가 클수록 원치 않는 백색 잡음에 대한 대항력을 키울 수 있다. 영상 신호 처리 중 잡음 제거 관련 연구는 백색 가산 잡음이 포함된 영상의 복원을 다룬다. 본 논문에서는 백색 잡음이 포함된 영상을 유사도에 따라 적응적으로 군집화하여 잡음 신호에 대한 이득을 향상시키고, 이를 통해 잡음을 효과적으로 제거하는 알고리듬을 제안한다. 다양한 영상과 잡음 강도에 대한 모의실험 결과로부터 제안된 알고리듬이 에지, 텍스쳐, 무늬 영역을 잘 보존하면서 잡음을 제거할 수 있음을 시각적으로 확인할 수 있고, 또한 최근 보고된 여러 방법들과의 잡음 제거 성능 수치 비교에서도 우수한 결과를 보인다.
SAR데이터는 기상이나 일조량의 제약을 받지 않고 능동적으로 자료를 취득할 수 있다는 장점 때문에 지표면의 시계열 분석자료로서 활용성이 높고, 재해와 같은 돌발상황의 경우에 신속하게 자료를 취득할 수 있다. 본 연구에서는 JERS-1 SAR 영상의 L-밴드 데이터로부터 InSAR 방법과 DInSAR 기법을 이용하여 DEM을 추출하고자 하였다. 추출한 coherence, interferogram 영상을 분석한 결과, DInSAR 3-pass 방식을 이용할 경우 InSAR 방식에 비해 비교적 안정된 coherence값을 가지는 것을 확인할 수 있었다 축척 1:5000 수치지형도에서 추출한 DEM을 기준자료로 하여 SAR 영상으로부터 추출한 DEM의 정확도를 평가하였으며, 안테나 간의 기선장이 DEM의 정확도에 크게 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 단층신경망에 기반을 둔 주요성분분석을 이용한 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심이동을 위한 것으로 차원을 감소시켜 얼굴인식에 불필요한 배경을 배제시키기 위함이다. 또한 단층신경망을 이용한 주요성분분석은 수치적 기법의 대안으로 Foldiak 학습알고리즘을 이용하며, 차원을 감소시켜 얼굴영상의 특징추출을 위한 정규직교기저를 얻기 위함이다. 제안된 기법을 64$\ast$64 픽셀의 48개(12명$\ast$4장) 학습자 얼굴영상을 대상으로 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 각 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 제안된 기법은 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 특히 negative angle를 이용하는 것이 city-block이나 Euclidean을 이용하는 것보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정할 수 있었다.
본 논문에서는 전통적인 JTC와는 달리 입력평면을 주파수 영역으로 사용해서 JTC의 자기상관성분을 이용하여 원 영상을 재생할 수 있는 광 암호화 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 푸리에변환과 역변환의 두 가지 처리과정을 거치지 않고 한 번의 푸리에 변환 과정을 거치는 구조로 JTC를 사용하기 때문에 출력 평면에 나타나는 위상성분의 영향을 고려해야 한다. 따라서 본 논문에서는 결합입력평면의 구조에 따른 위상성분의 영향을 분석하고 해결책을 제시하였다. 원 영상은 무작위 위상영상과 곱해져 수치적인 방법으로 암호화되며 복소함수 값을 가지므로 기존의 광 보안 시스템이 가지는 장점을 그대로 가진다. 또한 한 번의 푸리에 변환만을 이용하고 JTC의 가장 큰 문제점인 자기상관성분을 이용하여 원 영상을 재생하므로 JTC를 이용한 실시간 처리에 보다 적합하다. 컴퓨터 모의실험과 광 실험을 통하여 분석의 타당성을 확인하고 제안한 암호화 시스템의 성능을 확인하였다.
도심지 모델링과 분석을 효과적으로 수행하기 위해서는 다른 시기나 다른 지역의 추가적인 고해상도 위성영상이 반드시 필요하다. 그러나 같은 지상 개체라 하더라도 서로 다른 영상에서 방사적인 불일치가 존재하며 이는 영상 처리와 분석의 정확도를 저하시키는 원인이 된다. 더욱이 도심지의 경우 건물, 수목, 교량, 기타 구조물 등 높이를 갖는 개체들은 영상 전체에 걸쳐 그림자를 발생시키며 이는 상대 방사 정규화의 질을 저하시킨다. 본 연구에서는 태양과 위성의 기하학적 위치 정보, 부가적인 수치 표고 모델이 없어도 적용이 가능한 단영상 기반의 그림자 추출기법을 적용하고 그림자의 영향을 배제한 선택적인 히스토그램 매칭 기법을 제안하였다. 건물의 에지 버퍼 영역에 대한 인접 정보와 분할을 통해 생성된 객체의 공간 및 분광인자를 이용하여 그림자를 추출한 후, 아스팔트 도로와 같이 그림자로 잘못 추출된 이상 객체를 제거하였다. 최종적으로 그림자 지역이 마스킹 된 Quickbird-2 다시기 영상을 이용하여 비그림자 지역만을 이용하여 선택적 히스토그램 매칭을 수행하였다.
본 연구는 수치사진측량학과 전산기 시각 분야의 연구를 통하여 발전하고 있는 영상정합기법을 적용하여 사진지표의 관측과 위치결정을 자동화하는데 목적이 있다. 이러한 자동화과정에서 주된 문제점은 계산을 수행하는데 있어서의 시간을 최소화하고 위치결정의 정확도를 높이는 것이다. 본 연구에서는 스캐닝과정과 기준점의 절대적인 위치를 구하는 과정을 제외하고 영상 정합기법과 영상처리 기법을 이용하여 내부표정 과정을 자동화하였다. 본 연구에 의해서 개발된 체계를 근거리사진측량에 의한 결과를 적용하였으며 결과를 분석한 결과 최대 54%까지 계산시간이 절감되었다. 내부표정과정동안 사진지표의 관측에 대해서, Laplacian of Gaussian 변환과 휴 변환을 각각 영상의 중심점의 정확한 결정을 위하여 적용하였으며, 상관계수영상정합과 최소제곱 영상정합기법을 사진지표의 정확한 위치결정을 위하여 사용하였다. 영상피라미드의 개념을 사진지표의 자동 관측과정에 적용하여 계산시간을 절감할 수 있었다.
EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 알고리즘이 소개된 이래 일련의 내장형 웨이브렛 코딩 방법들이 제안되어 져왔다. 이들의 하나의 공통된 특징은 EZW 알고리즘의 기본 아이디어를 근간으로 한다는 점이다. 특히 SPIHT(Set Partitioning in Hierarchy Trees) 알고리즘은 이들 중의 하나로서 산술 코더를 사용하지 않더라도 EZW와 같거나 혹은 더 나은 성능을 제공할 수 있기 때문에 널리 알려져 왔다. 이러한 SPIHT 알고리즘은 계산적으로 단순하면서도 뛰어난 수치적, 시각적 결과를 제공한다. 그러나 SPIHT 알고리즘의 처리 시간복잡도(time complexity)에 대한 평가는 상대적인 비교를 통해 효과적임을 실험적으로 확인한 것에 불과하고 지금까지 엄밀한 시간복잡도 해석이 행하여지지 않았다. 본 연구에서는 SPIHT 알고리즘의 처리 시간복잡도를 해석하고 한 비트평면 처리에 대한 최악의 경우(worst case) 시간복잡도가 O(nlog$_2$n)임을 증명한다.
영상분할이란 영상내의 이미지 상의 특정한 의미가 있는 영역으로 나누는 영상처리 방법을 일컫는다. 이미지 합성이나 분석을 위해서는 구분된 영역이 최대한 인간이 의미를 부여할 수 있는 물체를 나타내는 것이 바람직하나, 현재의 컴퓨터에의한 자동 영상이해 기법으로는 그 학문적 및 기술적인 한계로 인하여 영역의 분할이 수치적인 의미 이상을 가지게하기 어렵다. 따라서, 사용자가 결정적인 물체 경계의 정보를 제공하고 그에 기반하여 처리하는 HCI(Human Computer Interaction)개념을 도입하면 효과적인 결과를 얻을 수 있다. 기존의 "지능형 가위" (Intelligent Scissors)나 스네이크 (Snake) 방법 등에서도 사용자의 입력이 결과에 결정적인 역할을 하는 것을 보여준다 [1][2]. 본 논문은 기존의 방법에 비하여 미세한 영역의 경계를 추출 및 추적을 향상할 수 있는 효율적인 대화형 영상분할 기법을 제안한다. 제시된 방법은 지능형 가위의 개념에 일부 기반하나 안정된 경계선 추출을 위하여 이미 영상처리분야에서 확립된 캐니 경계 검출법(Canny Edge Detector)을 사용한다. 그리고 캐니 경계 검출법으로 잘 탐지되지 않는 경계선 부분에 대한 검출을 위하여 경계 "재봉법"(Sewing Method)을 제시하였으며, 작업 효과와 효율을 증진 시키기 위하여 인접 화소들을 검색하는 순서와 검색 대상 화소를 지정하는 5-방향 경계 추적 방법(5-Direction Edge-Following Method)을 제안하였다.
자연 생태계의 일부분으로 발생한 삼림은 공기를 맑게하고 수자원을 보존하며, 번식과 멸종의 방지, 휴식공간 제공 그리고 인간생활 환경을 형성하고 보존시키는 역할을 수행한다. 본 연구에서 원격탐사 자료를 이용하여 삼림식생을 분류한 것은 침염수, 활엽수, 농경지 및 초지, 물의 네 가지로 삼림식생정보를 분류하였다. TM 수치영상을 컴퓨터를 이용하여 분류할 경우, 물지역의 특성 값은 제 4밴드에서 7-13 D.N으로 나타났다. 그러나 침엽수, 활엽수, 농경지 및 초지는 모두 비슷한 특성 값이 나타나므로 화상처리를 해야했다. 화상처리를 제 2밴드와 제 3밴드를 합성한 영상을 비연산처리한 결과, 제 3밴드로부터 활엽수 지역은 72-91의 D.N으로 나타나고, 제 1밴드에서의 침엽수 지역은 l18∼136, 제 3밴드에서의 농경지 및 초지는 96-120의 D.N에서 일치하였다. 또한 최대 우도법으로 분류한 결과와 TM 수치영상의 현지답사에 대한 비교오차를 구한 결과 침엽수, 활엽수, 농경지와 초지 및 물에서 각각 -7.43%, +1.89%, +7.58%, -2.04%의 분류 정확도를 얻었다. 결론적으로 이 결과는 원격탐사 자료를 이용한 삼림식생분류가 매우 유용한 것임이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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