본 논문에서는 번호판 영역의 추출에 사용될 수 있는 특징 벡터와 이를 이용하여 문자와 비문자를 판별하고 숫자를 인식하는 방법을 제안한다. 제안하는 특징 벡터는 영상의 기울기 벡터에서 얻어지는 에지 영상의 방향 코드 히스토그램으로부터 추출된다. 추출된 특징 벡터를 MD로 구현되는 문자 및 비문자 인식기에 입력하여 문자와 비문자를 판별함으로써 번호판 영역의 위치를 추정하고, 숫자를 인식한다. 실험 결과 제안하는 방법이 문자와 비문자의 정확한 판별, 번호판 영역의 위치 추정 및 숫자의 인식에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제28권4호
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pp.587-592
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2004
Pixel classification is one of basic issues of image processing. The general characteristics of the pixels belonging to various classes are discussed and the radical principles of pixel classification are given. At the same time, a pixel classification scheme based on image information scales is proposed. The proposed method is overcome that computation amount become greater and contents easily get turned. And image directional scales has excellent anti-noise performance. In the result of experiment. good efficiency is showed compare with other methods.
웨이브릿 기반 영상 압축은 기존의 DCT 기법을 이용하는 JPEG에 비하여 블록킹 현상이 일어나지 알고 인간의 시각 시스템과 유사하다는 특징을 가지고 있어 많은 관심을 끌고 있지만, 압축률이 높아질수록 에지 및 경계 부분이 흐려지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 역효과를 제거하기 위하여 전처리 과정으로 문턱값의 하향 조정과 스캔 방향 개선을 제안한다. 제안된 기법은 에지 및 경계 부분의 흐려짐을 방지하면서 전반적으로 화질을 개선하였다. 제로트리 형성 과정에서 유효 계수인지를 판정하는 문턱값을 낮춤으로써 유효 계수의 숫자를 증가시키고, 양자화 과정에서 각 대역의 방향적 특성을 이용한 개선된 스캔 방향법을 제시하였다. 문턱값을 낮춤으로써 발생하는 최대 크기값의 정보 손실은 복원 과정에서 보상하는 방법으로 하였다. 실험 결과는 기존의 웨이브렛 변환과 제로트리를 이용한 압축 영상 및 영상 압축 표준인 JPEG과의 비교를 통해 분석되었으며 제안된 기법은 기존의 방법에 비해 시각적으로나 객관적 영상 화질 측정에서 향상된 성능을 보여주었다
영상에서의 경계선추출은 영상의 강도의 변화를 이용한 경계영역의 가시화 기법이므로 gray level 영상이 가지는 강도를 이용하여 에지를 찾을 수 있다. 뇌 영상에는 MRI 영상과 같이 해부학적인 정보가 큰 영상과, PET 영상같이 perfusion으로 분석해야 할 영상이 있는데 그 경계가 뚜렷한 MRI 영상과 달리 PET 뇌 영상은 영상의 특성상 경계영역의 구분이 모호한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 영상의 특성에 따라 뇌 영상에서 영상 강도에 대해 등분할을 한 후 vectorgram에서 magnitude의 영역을 선택하여 영상을 분할 하였다. 그리고 PET 와 MRI영상과 현미경 영상에 대한 결과를 비교하였다. Vertcrgram은 에지정보를 가지는 영상에 대해 벡터요소를 그래프화 한 것으로 방향성에 대한 평가를 통해 영역 분할을 하였다. 이러한 PET 영상의 2차원 분할 방법은 3차원 PET 영상 분석에 응용될 수 있을 것이다.
접촉각을 이용한 표면에너지 측정방법은 부품소재분야를 비롯한 폴리머 화학제품 등에서 널리 사용되고 있다. 그중 측정할 대상의 고체 표면에 액체 방울을 떨어뜨리고 측면 접점 방향에 대한 영상을 촬영하여 고체 표면과 액체 방울이 이루고 있는 각도를 측정하는 방식을 가장 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 기존 접촉각 측정기의 배경과 액체 방울 사이의 명암 차를 이용하여 경계선을 찾는 Sessile-drop 영상처리 기법을 보완 및 개선하기 위하여 캐니 에지 검출 알고리즘을 적용하였다.
본 논문에서는 단수의 IR 센서를 이용한 거리계측시스템보다 빠른 다수 개의 IR 센서를 이용한 거리정보계측시스템 및 환경지도를 구축방법을 제안하였다. 다수 개의 IR 센서를 이용하여 환경정보 또는 환경지도를 구축하기 위해서는 좌표계 간의 일치에 필요한 공정과 필터링 등이 필요하다. 다중 IRS로부터 거리데이터 획득 시, 기구 상의 각도오차 또는 IR 센서간의 방향각의 차이로 인해 실제의 환경과 차이를 가지게 되며, 다수개의 IR 센서를 이용하여 데이터를 획득하기 때문에 각각의 데이터에서 노이즈를 제거하고 필요한 데이터만 추출할 수 있는 공정이 요구된다. 이를 위해 데이터에서 모퉁이 또는 모서리를 추출할 수 있는 에지 검출법을 제안하였다. 마지막으로 본 논문에서는 제안된 거리계측시스템을 이용하여 실제 환경을 측정하였고 에지 검출법을 적용하였다.
대용량의 다각형 표면 데이터를 효과적으로 감소시키는 많은 간략화 알고리즘들이 제안되었다. 이들 간략화 기법들은 정점, 에지, 삼각형 등과 같은 기본적인 간략화 단위에 대해 자신의 붕괴 비용함수를 적용하여 간략화 전후의 에러를 최소화 한다. 기존의 제안된 비용 함수들은 대부분 거리최적화에 기반 한 에러 측정방법을 사용한다. 그러나 기본적으로 스칼라 값인 거리요소 만으로는 현재 메쉬의 지역적인 특징을 정확히 정의하기 어렵다. 따라서 곡률이 심한 지역의 특징 정보를 유지하지 못함으로써 간략화 단계를 높일수록 원래의 세부적인 모양을 잃어버리는 단점이 있다. 본 논문에서는 표면의 방향과 같은 벡터성분을 비용함수의 요소로서 고려한다. 표면의 방향성분은 거리와 같은 스칼라 양에 비의존적이다. 따라서 작은 스칼라 양을 갖는 요소라도 이의 벡터성분의 크기에 따라 보존 여부를 재고할 수 있다. 또한 제안된 비용함수를 바탕으로 하는 반-에지 붕괴에 기반 한 간략화 알고리즘을 개발한다. 이는 객체의 제거 후에 기존 에지의 두 정점 중 하나를 이용하여 새로운 정점을 표현하는 방법으로서 저장공간 상의 이점이 있으며 대용량 표면데이터의 실시간 전송을 요하는 렌더링 시스템에 매우 효과적으로 적용될 수 있다.
본 논문은 연속적인 영상에서 움직이는 물체의 광류를 예측하는데 있어서 웨이브릿과 에피폴라 평면(Epipolar-Plane Images, EPI)을 사용하여 물체의 움직임을 분석하는 기법을 제안한다. 하나의 영상에서 물체의 특징을 찾는데 2차 웨이브릿 변환이 사용되고 있으나 연적인 영상에 대한 분석에서 시간에 대한 또 하나의 변환을 해 줌으로서 움직이는 물체의 정보를 얻어낼 수 있다. 3차 웨이브릿 변환에서 유도된 데이터를 가지고 만들어지는 에피폴라 평면은 움직이는 물체의 광류를 예측하는데 있어서 기존의 방법보다 시간적으로 절약을 할 수 있다. 특히 서로 다른 방향에 대한 민감성을 보여 주는 웨이브릿 계수들은 움직이는 물체의 광류 예측에 많은 도움을 주고 있다. EPI 분석에서는 물체가 깊이 방향으로 움직이는 경우에도 물체의 각 에지들(edges)의 기울기를 분석함으로서 깊이 방향의 광류를 측정할 수 있다. 본 논문에서 제시한 3차 웨이브릿 변환과 EPI 기법의 조합으로 분석된 실험 결과와 그 전 연구들과의 비교가 마지막 부분에 서술되었다.
본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않고 영상만을 이용하여 실시간으로 손 형상을 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 색상정보를 이용하여 손 영역이 정확히 추출되면 계산량이 적고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서는 손의 형상제시 방향이 변하는 경우에도 인식을 가능하게 하기 위해 주성분 분석법을 사용하여 인식오차를 줄이는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로써 손 형상이 3차원적으로 회전에 의해 변하는 경우도 인식가능하게 되었다. 실험부분에서 제안하는 방법을 이용하여 가정용 가전제품이나 게임을 제어하는 실시간 휴먼 인터페이스 시스템 제작기술로 활용될 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 연산 영역 가변 알고리즘을 적용한 MPEG-4 부호화 기반의 적응적 오류 은닉 (error concealment) 기법을 제안하였다. 이 알고리즘에서는 손실 블록을 그의 주변 정보를 이용하여 이들을 평탄블록 (flat block) 및 에지 블록 (edge block)으로 분류한다. 즉, 손실된 블록의 주변 블록들에 대해서 블록 경계 영역의 인접 화소들의 차를 이용하여 평탄 블록을 분류하고, 평탄 블록으로 분류되지 않은 블록들에 대해서는 인접 화소의 차가 정해진 임계값을 넘어서는 개수에 따라 가변적인 연산 영역 (variable operating region, VOR)을 설정한 후, Sobel 연산자를 적용하여 우세 에지 방향 성분을 추정한다. 이렇게 분류된 각 블록에 대하여 적응적 오류 은닉을 수행한다. 평탄 블록에 대해서는 시각적 성능 향상을 위해 평균값을 기반으로 한 가중치에 따른 양선형 보간(mean based weighted bilinear interpolation, MWBLI) 방법을 적용하고, 에지 블록에 대해서는 8가지 방향에 대하여 경계 픽셀을 이용한 방향성 보간 (boundary directional interpolation, BDI) 방법을 적용하여 오류 은닉을 수행한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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