Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제24권2호
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pp.82-89
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2000
에지검출은 영상인식의 첫 단계임을 동시에 영상인식의 성능을 좌우하는 아주 중요한 단계이다. 기존의 기울기연산자나 표면접합에 의한 에지검출과 달리 본 논문에서는 에지의 영역정보를 이용한 에지검출 알고리즘을 제시한다. 먼저 에지의 적합한 위치, 에지의 두께 그리고 에지의 길이에 대한 정의를 제시하고, 제시된 에지정의를 기본으로한 12개의 에지검출 윈도우와 알고리즘을 제안하였다. 제안된 12개의 윈도우는 모든 형태의 에지를 추출할 수 있는 에지검출윈도우로써 일반적으로 많이 사용되고 있는 기울기 연산자나 0점교차 연산자인 LoG 연산자보다 좋은 에지검출 성능을 보여 주었다.
본 논문에서 선명 화질은 물론 저화질 문서영상에서 에지를 이용해 문서영상의 기울기를 검출하고, 보정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상 복잡도를 이용해 문자영역을 선택하여 에지를 검출하고, 이들을 다양한 방향으로 투영하여 투영 히스토그램들을 생성한다. 그리고 히스토그램들에서 에지 집중도를 평가하여 문서영상의 기울기를 검출하고 기울어진 문서 영상을 보정한다. 고속 기울기 검출을 위해 부표본화와 3단 coarse-to-fine 탐색 알고리즘을 사용한다. 선명 화질과 저화질 영상의 기울기 검출에서 제안된 알고리즘의 최대 검출 오차와 평균오차가 기존 유사 알고리즘의 50% 정도이고, 기울기 검출 시간은 25%정도로 감소된다. 모바일기기로 취득된 밝기 불균일 영상에서는 기존 알고리즘은 적절한 2진 영상을 얻을 수 없어 기울기 검출이 어려우나 제안된 알고리즘의 평균 검출 오차 0.1o 이하로 기울기를 검출한다.
본 논문에서는 Markov random field (MRF) 프레임워크와 영상의 기울기(gradient) 정보를 이용한 필드영상의 공간적 디인터레이싱(deinterlacing) 알고리즘을 제안한다. 기존의 디인터레이싱 결과를 보면 때때로 에지 부분의 연결이 정밀하지 못하여 눈에 거슬리는 재깅(jagging) 현상 등의 결함이 나타나기도 하는데, 제안하는 알고리즘은 이러한 현상을 줄이고자 영상의 기울기 도메인(gradient domain)에서 디인터레이싱을 수행한다. 즉, 제안하는 방식은 필드 영상으로부터 기울기 영상을 얻고 이를 보간한 후 필드영상과 복원된 기울기 영상을 토대로 원본 영상을 복원한다. 이 과정에서 각각의 픽셀마다 기울기 영상의 보간을 위한 에지 방향의 추정이 필요한데, 이 과정에서는 MRF 모델을 기반으로 에너지 함수를 설계하고 최적화시킴으로써 보다 강건한 추정결과를 얻도록 하였다. 프레임 영상 복원은 기울기 영상과 필드 영상 정보를 사전 정보로 하여 선형 방정식을 세우고 푸는 과정으로 이루어진다. 실험한 결과, 제안된 방법의 결과가 기존 방법에 비하여 눈에 띄는 결함을 줄이고 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 고해상도 팬크로매틱 영상과 저해상도 다중분광 영상을 융합하기 위하여 고해상도 팬크로매틱 영상에서 MRF 모델링을 기반으로 에지 방향 정보를 추출하는 방식파 추출된 에지 방향 정보 및 고해상도 팬크로매틱 영상의 기울기 정보를 이용하여 위성영상을 융합하는 방법을 제안한다. 에지 방향 추출은 레이블링(labeling) 문제로 다루어 처리하는데, 이는 MRF 모델링을 통하여 에너지 함수를 설계하고 최소화시킴으로써 풀 수 있다. 또한 고해상도 다중분광영상 합성 시, 저해상도 다중분광영상의 픽셀 값을 정계조건으로 하고 팬크로매틱의 기울기 및 에지 정보를 이용하여 선형방정식을 세워서 풀어내는데, 이를 용하여 색상왜곡을 줄일 수 있으며 영상의 세부 부분을 더 잘 표현할 수 있다 실험 결과, 제안하는 방법이 기존방식에 비하여 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 디인터레이싱 방법 중에서 가장 중요한 요소인 공간 필터의 성능 개선을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 기존의 에지 기반 알고리즘들은 보간의 성능을 좌우하는 정확한 에지 방향을 판단함에 있어서 만족스럽지 못하다. 제안하는 알고리즘은 에지 대신에 원 영상의 이진화 된 영상을 근간으로 에지의 방향과 기울기를 판단함으로써 효율성과 정확도를 증가시켰으며 보다 완만한 각에서의 방향판단을 위하여 탐색 윈도우 수평 크기를 IS로 증가시켰다. 기존의 에지를 이용한 방항 판단보다 이진화 된 이미지를 근간으로 에지의 방항과 기울기를 판단하여 보간 했을 때 판단의 오류를 최소화하여 차질을 향상시킬 수 있었다. 다양한 종류의 영상에 대한 컴퓨터 모의 실험 결과를 통하여 기존의 에지 기반의 보간 방법들에 비해 성능이 매우 우수함을 보였다.
에지추출은 영상인식의 첫 단계임과 동시에 영상인식의 성능을 좌우하는 아주 중 요한 단계이다. 기존의 기울기연산자나 표면집합에 의한 에지추출과 달리 본 논문에서 는 에지의 구조적 정보를 이용한 에지추출 알고리즘을 제안하였다. 먼저 에지의 구조 적 특성인 에지의 정확한 위치, 에지의 연속성, 에지의 두께와 에지의 길이에 대한 정의를 제시하였다. 이와같은 에지의 구조적 특성을 기본으로 $3\times3$ 윈도우에서의 적합한 화소구조와 화소구조에 일치하는 이상적인 에지위치를 정의하였다. 또한 적합 한 에지구조와 이상적인 에지위치에 의한 12개의 특성 불일치 강조윈도우를 제안하 였다. 제안된 12개의 윈도우는 모든 형태의 에지를 추출할 수 있는 에지추출알고리즘에서 사용되는 윈도우로써 잡음이 많은 영상에서 일반적으로 많은 사용되고 있는 기울기 연산자나 0점교차 연산자인 LoG 연산자 보다 놓은 에지추출 성능을 보여 주었다. 특 히, 잡음의 표준편차$(\sigma=30)$가 30인 잡음이 아주 많은 영상에서 더 좋은 성능을 보여 주었다.
본 논문에서는 컬러 히스토그램과 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용한 영상 검색 기법을 제안한다. EHD 알고리즘은 에지의 기울기 분포를 수집하여 유사 영상을 검색하는데 사용할 수 있다. 하지만 영상의 색상 정보는 고려하지 않고 에지의 기울기만으로 검색하면 색상 정보에는 취약한 면을 보인다. 이를 보완하기 위해서 컬러 히스토그램을 이용해 특징을 추출하여 유사 영상인지 판단한다. 기존 EHD의 취약점을 보이고 컬러 히스토그램을 이용하여 이를 보완할 수 있는 기법을 제안한다.
이 논문은 차선의 경계가 있는 도로에서 촬영된 흑백영상에서 차선에 관한 정보를 찾아 검출하는 알고리즘을 제안한다. 영강을 블록 단위로 나누고 직선회귀모형(Linear Regression Analysis)을 사용하여 기울기와 y절편(intercept)을 구한다. 검출된 에지의 위치정보를 블록을 이용하여 다음 프레임에 보내고, 다음 프레임에서 에지의 위지정보와 y절편, 기울기를 이용해 계속 추적해 가는 방법을 통하여 검출의 정확도를 높이고자 하였다.
본 논문에서는 Canny 에지 검출 알고리즘의 핵심이라 할 수 있는 언어적인 애매한 개념인 "좋은 검출"과 "좋은 지역화" 문제를 퍼지 추론 방식을 통해 처리하는 접근방식을 제안하고, 그레이 스케일 이미지에 관해 퍼지 규칙 기반의 Canny 에지 검출기를 설계한다. 설계의 핵심은 화소들의 그레이 레벨들을 몇 가지의 언어적인 변수들로 분할한 다음에 퍼지 추론 규칙에 따라 편미분 계수들을 근사시키는데 있다. 이러한 접근방식은 기울기 및 기울기 변화에 따른 퍼지 제어 기법과 유사한 측면을 가진다. 이러한 작업을 바탕으로 퍼지 규칙 기반 Canny 에지 검출기를 구현하고, 결과들을 기존 방법과 비교한다. 특히, 제안된 접근 방식은 좁은 동적 범위의 그레이 레벨 이미지의 에지 검출 및 선명화에 있어서 장점을 가진다.
본 논문은 컬러 채널 상관관계를 고려한 에지 방향성 컬러 디모자이킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영역 분류 과정과 에지 방향성 컬러 보간 과정으로 이루어진다. 영역 분류 과정에서 채널 내 기울기와 채널 간 기울기값을 사용하여 주어진 Bayer 영상을 일반 에지, 패턴 에지, 평탄 영역으로 분류한다. 이때 일반 에지 판정 과정에서 두 개의 에지 방향 판정 기준을 사용하고, 패턴 에지 판정 과정에서 판정된 에지 방향에 대한 검증과정을 적용하여 에지 방향 추정 오류를 줄이도록 하였다. 보간 과정에서는 영역 분류과정에서 판단된 에지 방향에 따라 보간을 수행한다. 특히, 각 에지 방향에 대한 보간 성능을 향상시키기 위해 수평, 수직 방향 보간값은 채널 내 상관관계에 기반을 둔 컬러 보간식과 채널 간 상관관계에 기반을 둔 컬러 보간식을 영역 적응적으로 융합하여 구하였다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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