본 논문에서는 고속 적응적 영상 복원 필터를 소개한다. 이 필터는 압축된 영상의 복원 과정에서 발생하는 블록화 현상을 효율적으로 제거하기 위해 블록 분류라는 방법을 사용한다. 각 블록의 에지 방향은 이산 코사인 변환(DCT) 계수를 사용하여 분류되고 각 방향에 대응하는 제한적 최소 제곱(Constrained Least Square:CLS) 필터는 블록의 본원에 사용된다. 이 복원 필터는, 일련의 코딩 과정에서 양자화 연산이 비선형이고 다대일 매핑 연산자라는 관찰에 근거한다. 다음으로, 비선형과 공간 가변적 열화 연산자를 제거하기 위해 제한적 최적화 기법을 소개한다. 그리고 본 논문에서 제안된 복원 필터는 실시간 처리를 위하여 생략형 FIR 필터의 형태로 구현된다. 이것은 HDTV, DVD 그리고 화상회의 시스템에서 복구 영상의 후처리 과정에 적합하다.
High efficiency video coding (HEVC)은 H.264/AVC와 같은 이전 비디오 압축 표준 보다 더 높은 압축 효율을 갖는 최신 비디오 압축 표준이다. 화면 내 예측에서 최대 압축 단위 (LCU)들은 quadtree 구조를 통해 64x64부터 8x8까지의 크기를 갖는 더 작은 압축 단위 (CU)들로 나누어지고, 이들은 다시 예측 단위 (PU)들로 나누어진다. 가능한 크기까지 CU를 분할하면서 RDO (Rate Distortion Optimization) 과정을 통해 최적의 CU 분할 형태가 선택된다. 이 과정에서 HEVC는 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 HEVC의 계산량을 줄이기 위해, FAST (Features from Accelerated Segment Test) 코너 검출을 이용하여 화면 내 예측을 위한 고속 CU depth 결정 방법 (FCDD)을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 HEVC와 비교하여 약 0.7%의 BDBR 만큼의 적은 압축 성능 감소와 함께 부호화기에서 약 53.73%의 계산 시간을 감소시켰다.
최근 거리 데이터와 CAD로부터 생성된 3차원 영상에 대한 관심이 급격하게 증가하여 다양한 3차원 영상 데이터베이스가 구축되고 있다. 원하는 영상 자료를 효과적이면서 고속으로 검색할 수 있는 시스템은 인터넷과 디지털 도서관 분야에서 중요한 문제로 부각되고 있다. 그러나, 3차원 영상 자료의 방대한 크기로 인하여 데이터베이스 관리에 어려움이 있다. 따라서 영상의 효율적 관리와 함께 내용 기반의 검색을 위한 적합한 기술자가 필요하게 된다. 본 논문에서 제안하는 형상 기술자는 3차원 영상에 대한 체적소화(voxelization)를 기반으로 한다. 체적소화된 3차원 영상에 대하여 수학적 형태학에서 파생된 골격화를 수행하고, 골격으로부터 노드(node)와 에지(edge)로 구성된 그래프를 생성한다. 생성된 그래프는 3차원 영상의 기하학적인 정보를 소실하지 않고, 인간의 직관과 유사하여 새로운 현상 기술자로 적합하다. 따라서 제안하는 형상 기술자는 3차원 물체 인식과 압축 그리고 내용 기반의 검색에 유용하게 사용할 수 있다.
본 논문에서는 비디오 카메라를 통하여 획득한 연속적인 영상에서 사람의 머리를 인식하고 추적하는 시스템을 구현한다. 사람의 머리를 인식하기 위한 특징 벡터로서 얼굴 표면상의 특성인 사람의 피부색과 형태상의 특성인 타원 모델링을 이용한다. 또한 복잡한 배경으로부터 움직인 영역을 획득하기 위하여 시변 에지 검출 방법을 사용하고 획득된 영상에서 물체의 움직임을 판별하기 위하여 수직 투영 방법을 이용한다. 설정된 움직임 영역부분에 대하여 피부색을 갖고 있는 여러 개의 얼굴 후보영역을 설정하고 사람의 얼굴을 대표할 수 있는 타원 매핑을 적용하여 가장 최적으로 매핑되는 영역을 사람의 얼굴 부분으로 인식한다. 본 논문에서 제안한 방법은 사람 얼굴이 360도 회전하는 경우와 부분적으로 가려진 경우 그리고 좌우로 기울어진 경우에서도 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 움직임 기반 추적 방법과 인식 기반 추적 방법을 이용하여 사람의 얼굴 부분이 빠르게 움직이는 경우에도 정확한 사람 얼굴 추적이 가능하도록 한다.
본 논문은 광각 렌즈를 가지는 CCD 카메라에서 왜곡 보정 시 필요한 샘플화소의 좌표들을 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 광각 렌즈를 통하여 획득한 왜곡된 영상에 대하여 노이즈를 제거한 후 에지 영상을 구한다. 그 후, 수평 방향과 수직 방향에 대한 히스토그램을 임계치와 비교하여 왜곡 좌표를 추출한다. 이 방법은 광각 CCD 카메라의 출력물에 직접 적용 할 수 있다. 그 결과 제안한 방법은 수작업으로 인한 번거로운 작업과 부정확한 샘플 좌표로 인한 오류 없이 자동으로 샘플 좌표를 추출하고 보정한 결과 영상을 얻을 수 있었다. 또한 렌즈 각과 왜곡 형태에 상관없이 적용 가능함을 확인할 수 있었다.
연안 김 양식장의 효과적 관리를 위해서는 실제 시설량의 조사가 필요하며, 인공위성을 이용한 방법이 가장 효과적이다. 본 연구에서는 10m의 해상도를 갖고 있는 SPOT-5 다중분광영상을 사용하였으며, 경기도 화성시 제부도 남방 해역에 김 양식장의 자동탐지 기법을 적용하고 평가하였다. 김 양식장을 추출하기 위하여 우선 3밴드 영상의 분광 특성을 이용한 밴드차(Band difference) 영상을 작성하여, 두 가지 방법(형태학적 처리기법 및 Canny 에지 탐지기법)으로 처리를 한 후, 두 결과를 합성하여 레이블링함으로써 탐지율을 극대화하였다. 인공위성영상을 이용하여 얻어진 2005년 한국연안 김 양식장 시설량은 676,749책(柵)으로, 면허시설량 572,745책보다 많은 것으로 나타났다. 또한, 준법시설 비율은 52.9%로 아주 낮았다. 이와 같은 양식장 시설 현황 조사 결과는, 정부에서 전체 생산량을 조절할 수 있게 하여 안정적인 시장 가격을 유지하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 항공사진과 LiDAR 데이터를 융합하여 항공사진에 나타난 건물의 형상을 표현하는 3차원 선형정보를 추정하기 위하여 두 가지 과정을 수행하였다. 첫째, LiDAR 데이터를 영상과 같은 2D의 투영된 데이터로 만들었다. 이를 위하여 LiDAR 데이터의 특성상 정보가 부족한 건물경계 지역에서 가시성 문제를 해결하기 위해, 가상점을 추가한다. 수정된LiDAR데이터를 불규칙 삼각망으로 구성하고, 영상에서의 가시 삼각형을 판단하여, 영상화소값마다 삼각망 정보를 참조할 수 있게 한다. 둘째, 추출된 가시지역 정보와2D불규칙삼각망을 결합하여 입체영상으로부터3차원 선분을 추출하였다.입체영상에 존재하는 선분은 TIN기반의 정합방법을 사용하였다. TIN기반의 정합조건은 기존의 공액기하 사변형 조건보다 에지정합쌍 탐색율을 약 20% 향상시킬 수 있었다.
본 연구에서의 날개 앞전은 날개의 공기역학적인 기능뿐만 아니라 조류 등의 외부의 손상을 줄 수 있는 것으로부터 날개 내부 구성요소를 보호하고 안전한 항공기 운항을 위한 반드시 필요한 구조 요소이다. 복합재 무인기의 날개 경량화를 위한 최적의 제작 모델을 비교 검토하였다. MSC. Patran/Nastran을 이용한 유한요소해석을 통하여 비틀림 하중의 변위 형상을 비교 확인하였으며, 각 모델들의 비틀림 강도 실험을 통하여 적층 유형, 두께 변화 및 형상 적용에 따른 경량화 성능 개선을 확인하므로써 소형 복합재 무인기 최적의 경량화 날개 앞전스킨의 형태를 제시하였다.
본 논문에서는 디지털 카메라를 통하여 입력된 차량 영상으로부터 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 최근 몇 년간 차량 번호판 영상을 인식하는 기술은 많은 발전을 이루어 왔다. 정확한 인식을 위한 핵심 기술은 차량 번호판 영역의 정확한 추출이다. 에지 정보나 칼라 정보로 번호판 영역을 추출할 경우, 번호판을 보는 시각에 따른 기울어진 번호판의 정확한 영역 추출이 어렵기 때문에 기존의 번호판 인식은 차량의 정면에서 촬영된 영상을 사용하였고 번호판 영역에 경사나 기울기를 고려하지 않았다. 본 연구에서는 입력 영상의 경사나 기울어진 입력 영상에 대한 인식이 가능한 형태로 변환하는 데 중점을 둔다. 그에 따라 영상에서 번호판의 위치 및 기울어짐 혹은 높낮이가 정면에서 벗어나더라도 번호판 영역 추출을 가능토록 칼라 정보를 이용하여 후보 영역을 추출한 후 선형 회귀 방정식을 사용하여 보다 정확하게 차량 번호판 영역을 추출하였다. 실험 결과 92%의 번호판 검출율을 보였으며, 50$^{\circ}$ 정도 기울어진 번호판에서도 문자의 인식이 가능함을 확인하였다.
주기적인 사다리꼴 격자구조에서 광 신호의 회절 특성과 테이퍼 측면의 중요한 효과를 분석하기 위하여, 처음으로 격자구조의 Toeplitz 유전율 tensor를 2D spatial Fourier 급수로 정의하고 공식화하였다. 그때 각 층에서의 필드들은 고유치 문제에 기초하여 표현하였으며, 완전한 해는 적절한 경계 값 문제에 의존하는 모드 전송선로 이론 (MTLT)을 사용하여 정확하게 유도하였다. 이에 기초하여, 사다리꼴 형태의 굴절률 분포를 갖는 격자구조의 테이퍼 측면 프로파일이 서브 파장 격자 반사기 설계에 어떠한 영향을 미치는지 자세하게 수치해석 하였다. 사다리꼴 격자구조의 회절특성에 기초한 수치해석 결과, 테이퍼 측벽 프로파일은 반사 대역폭, 평균 반사율, 그리고 밴드 에지를 결정하는 데 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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