본 논문에서는 하나의 필드 만을 사용하여 비월 주사 영상을 순차 주사 영상으로 변환하는 개선된 디인터레이싱 방법을 제안한다. 우선, 구하고자 하는 화소의 위와 아래 각각 4개 화소를 이용하여 화소 사이의 3개 점을 3차 스플라인 보간을 적용하여 구한다. 알려진 위와 아래 화소값과 3차 스플라인 보간으로 구한 위와 아래 화소 사이의 보간값으로 부터 구하고자 하는 화소를 중심으로 9방향으로 세분화하여 각각의 상관 관계를 구한다. 구하고자 하는 화소에서 위 아래 상관 관계가 가장 최소가 되는 방향으로 에지의 방향성을 예측하고 화소 사이의 상대적인 값이 최소가 되는 방향으로 화소의 방향성을 결정한다. 결정된 방향의 위 아래 화소값의 평균으로 화소값을 계산한다. 모의실험 결과 기존의 디인터레이싱 방법에 비해 약간의 소요 시간이 걸리는 문제점은 있으나 CPU의 개선으로 시간적 제약은 없다고 판단된다. 기존의 연구된 여러 디인터레이싱 방법들과의 비교를 통하여 본 논문에서 제시된 방법이 주관적 화질에 있어서 개선이 있었으며 객관적 화질에 있어서도 정량적으로 PSNR이 0.1~0.5dB 향상됨을 보이고 있다.
스네이크 알고리즘은 객체와 배경 사이의 활성 윤곽(active contour)을 추출하여 객체를 추적하는 기법으로 널리 사용되고 있지만, 객체 윤곽의 밝기 기울기 성분보다 배경에 존재하는 기울기 성분이 크면 객체 윤곽이 배경으로 잘못 수렴되는 문제를 갖는다. 또 객체의 급격한 이동으로 인해 객체의 윤곽이 탐색영역을 벗어나면 윤곽선이 객체의 내부로 수축되는(shrink) 현상이 발생하게 되어 객체 추적에 실패하게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 개선한 새로운 스네이크 윤곽 추적 방법을 제안한다. 먼저, 객체 경계에 존재하는 평균 기울기 방향만을 고려하도록 개선된 에지 에너지 함수와 스플라인 경계의 안쪽과 바깥쪽 영역의 명암차를 이용한 컨트라스트 에너지 함수를 제안하여 윤곽선이 배경에 잘못 수렴되는 문제를 해결하였다. 또한 이전 프레임과 현재 프레임의 차영상으로부터 스네이크 포인터의 모션 벡터를 얻고 이를 이용하여 이전 프레임의 스네이크 포인터를 현재 프레임의 객체 윤곽 부근으로 빠르게 이동시켜 윤곽선이 객체 내부로 수축되는 현상을 방지하였다. 실험 결과 제안하는 기법은 기존 방법들에 비하여 복잡한 배경에 더 강인하며 움직임이 큰 객체를 정확하게 추적할 수 있었다.
기존 방사선 검색장치는 2차원 방사선 스캔 영상을 사용하기 때문에 정확성이 낮다는 것이 문제점으로 지적되어왔다. 본 연구에서는 컨테이터 X-선 검색 영상에 대한 스테레오 영상처리 기술의 적용 가능성을 분석하였다. 일반적 방사선 검색장치에 라인 센서 하나만을 추가하여 새롭게 고안한 스테레오 영상획득 장치로부터 검사 오브젝트의 좌우 시차 정보를 달리하는 두 장의 이차원 방사선 스캔영상을 획득하였다. 획득 영상에 대해서 매칭 알고리즘을 이용하여 3차원 오브젝트 복원하는 과정을 진행하였다. 오브젝트의 투과밀도 정보인 방사선 영상의 특성상 일반 스테레오 영상처리 알고리즘 적용은 한계가 발생하였다. 이를 극복하기 위해 먼저 이차원 영상의 에지정보에 기반한 3차원 영상복원을 시도하였다. 또한 새로운 볼륨복원 방식의 3차원 복원 알고리즘을 제안하였고, 실험을 통해 오브젝트 검색에서 개선된 형상복원 방법임을 확인하였다. 제안된 기술은 제한된 스캔환경에서 CT나 MRI 적용이 어려운 오브젝트에 대해 응용이 가능할 것이다.
본 논문에서는 디지털 영상의 배포에서, 위 변조에 사용되는 미디언 필터링 (Median Filtering : MF)을 분류하는 포렌식 검출 알고리즘을 제안한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 특징벡터는 영상의 에지 검출량 정보 32, 64, 128에 대한 허프변환(Hough Transform)에 의하여, 각 허프라인 (Hough Line)의 양끝 좌표값과 Angle-Distance 좌표상의 허프픽크치 (Hough Peaks)를 조합하여 42-Dim.으로 구성하였다. 변조된 영상들 중에서 미디언 필터링을 분류하는 검출기는 SVM (Support Vector Machine)에서 특징벡터를 학습하여 구현되었다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 특징벡터의 길이가 10-Dim.의 MFR (Median Filtering Residual) 스킴 및 686-Dim.의 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$), JPEG (QF=90, 70) 압축, 가우시안 필터링 ($3{\times}3$, $5{\times}5$) 영상 모두에서 미디언 필터링의 포렌식 분류율이 99% 이상의 성능을 확인하였다.
본 연구에서는 로보트 시스템에게 인식기능을 부여하여 작업대상물의 위치와 방향이 임의적으로 변경되어도 사용자가 원하는 핸들링작업을 원활하게 수행할 수 있는 자동화시스템을 구현하는데 있다. 이를 위하여 작업대상물의 변화된 위치와 방향은 시각센서로서 검출하고, 화상처리과정에서 명도정보의 가변과 같은 주변여건의 변화때문에 발생하는 에지 추적 오차는 적절한 필터링 방법을 적용하여 최소화시켰다. 시각센서의 운용 프로그램은 인터럽트 기법으로 주변장치와 상호제어가 가능토록 구성하고, 시각센서에서 검출한 데이타는 아스키 포멧으로 로보트시스템에 전달되어 6자유도 매니플레이터의 툴 좌표계는 검출데이타와 비례하게 자동보성되어 작업대상물의 위치와 방향변화를 추종할 수 있도록 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템 운용 알고리즘을 생산현장에 직접 적용한 결과 라인 밸런스의 향상과 산업재해방지를 위한 효과적이고 안정된 생산설비로써 운용될 수 있었다.
본 논문은 배경복잡성, 조명변화, 무질서한 라인, 문자와 배경색의 유사성 등에 취약한 기존 연구의 단점을 보완하기 위해 컬러분할과 LoG연산자의 폐곡선 에지 특징 및 합성논리모델을 이용한 다중 문자 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 다중 문자 검출 알고리즘은 특징 검출, 문자형성, 문자검출 단계로 구성된다. 본 논문에서 제안한 새로운 다중 문자 검출 알고리즘은 웨이브렛, 형태학과 허프변환을 이용한 전처리 후 각 컬러영역을 순차적 AND 연산 및 OR연산을 수행함으로써 완전한 문자가 아닌 불완전 문자부분마저도 취합하여 검출률을 높일 수 있는 효율적인 방법임을 확인하였다. 또한 영상의 크기나 해상도, 기울어짐 등에 상관없이 문자영역이 첨가된 자연 영상을 대상으로 하며, 동일 영상에 대하여 기존의 문자 검출 알고리즘과 비교함으로써 제안알고리즘이 검출률면에서 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 숫자의 전경특징과 배경특징을 이용하고 SVM 분류기를 사용하여 오프라인 필기체 숫자인식에서 인식률을 향상시키는 방안을 제시한다. 숫자의 전경특징은 숫자의 에지선을 추출한 Kirsch 방향특징과 숫자선 자체를 추출한 projection 방향특징으로 구성되며, 숫자의 배경특징은 숫자의 볼록외피로 부터 추출되는 오목특징이다. 여기서 오목특징은 방향특징에 대해 보완적인 특징으로 작용하여 분류 성능 향상에 기여한다. 인식기로는 RBF 커널을 이용한 SVM 분류기를 사용하고, CENPAMI 숫자특징 데이터베이스를 사용하여 제시된 방법의 성능을 검사하였다. 실험 결과 각기 다른 분류 성능을 갖는 이들 3종의 특징들이 상호 보완적으로 작용하여 인식률 향상에 기여함을 확인할 수 있었으며, 제시된 복합특징에 의해 98.90%의 인식률을 달성하였다.
본 논문에서는 정지 영상과 동영상 컨텐츠에 적용하기 위한 새로운 워터마크 설계 가이드라인을 제공한다. 본 논문에서 제안하는 워터마크 설계 방법은 인간 시각 시스템 내의 시각 세포들의 기본적인 동작 특성인 상호간섭 및 배제 작용을 이용하여, 각각의 영상 컨텐츠의 특성을 반영하여 최대한의 워터마크 강도를 구하는데 있다. 영상 컨텐츠의 최대 워터마크를 결정할 수 있다면, 자연스럽게 워터마크의 강인성이 증가되어 일반적인 영상처리 공격이나 MPEG 공격에도 강인하게 동작한 수 있다. 정지영상에서는 여러 단계의 에지 성분이 나타나게 됨에 따라 인간 시각 시스템의 민감도가 급감하게 되고, 동영상에서는 움직임이 세밀해지고 또는 많아질수록 민감도가 급감한다는 점을 모델링하기 위해, 본 논문에서는 정지 영상에서의 엔트로피 마스킹과 동영상에서의 움직임 엔트로피 마스킹을 이용하여 민감도 저하 현상을 모델링하였다. 또한, (움직임) 엔트로피 마스킹 모델을 기존의 워터마크 기법에 적용한 결과를 통해, 일반적인 워터마크 기법에 엔트로피 마스킹을 더함으로써, 워터마크의 투명성을 늘리고, 자연스럽게 워터마크의 강건성을 늘릴 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 비데오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 영상중의 관심 영역을 추출하는 효율적인 방법을 소개하고자 한다. 비데오스트로보키모그래피는 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 의료 영상 시스템이다. 본 논문에서는 세 가지의 단계를 거쳐서 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째로 최소 에너지를 이용하여 관심 영역의 중심이 되는 부분을 찾는다. 관심 영역 내에 있는 특징 점을 추출한 후 두 번째 단계로 한 라인(line) 영역에 대해 가로축을 따라서 평균값에 의한 에지를 선택한다. 최종 단계에서는 이 특징 값을 합병 알고리즘(merge algorithm)의 임계값으로 사용하여 관심 영역을 추출한다. 제안하는 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대를 촬영한 95%의 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 계산 량이 적어 200${\times}$280 크기의 영상을 초당 약 40프레임이상 처리하여 관심 영역을 추출할 수 있어 매우 효율적이다.
본 연구에서는 산업현장의 생산라인에서 자동검사의 편이성과 속도를 높이기 위해서 정지상태가 아닌 컨베이어에서 부품이 이송되는 과정에서 촬영한 영상 이미지에 머신비젼 기법을 적용했을 때 나타나는 측정 성능변화를 실제 실험결과를 바탕으로 분석한다. 자동차 부품인 원통형 로드의 길이를 에지검출 기법으로 계측했을 시 이송속도가 높아지면 배경과 부품 이미지 경계의 불확실성이 높아지므로 인하여 이미지 길이도 작아짐을 알 수 있었다. 돌출형과 비돌출형을 포함하여 6 종류의 시편과 7 단계의 속도변화를 통해서 실험을 수행하였고 실험결과에 대해서 속도에 따른 길이측정 편이오차와 확률오차 분석을 수행하였다. 이를 통해서 속도가 증가함에 따라 편이오차와 확률오차가 증가함을 확인하였고 이중에서 편이오차를 줄이기 위한 선형 보상법을 제시하였다. 선형 보상법으로 보정된 원통형 로드의 길이 측정값은 확률오차가 반복정밀도를 넘지않는 30 cm/s 의 속도 구간안에서는 정지상태와 동일한 정밀도를 나타내었다. 따라서 제안된 머신비젼의 분석과 보정기법은 산업현장에서 머신비젼 기반 자동검사의 응용성을 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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