양피지로 만들어진 고문서에 필사된 후 오랜 시간동안 부식되고 자연 훼손되어 해독하기 어려운 거란문자를 문서를 손상시키지 않으면서 비접촉방식으로 가시화하기 위해 능동형 적외선 열화상 기술을 개발하였다. 문서 표면에 할로겐 램프를 이용하여 광대역 적외선을 정현파 형태로 변조/입사시키면서 서체 부분과 기록용지 표면으로부터 차별적으로 방사되는 적외선을 영상화함으로서 훼손되어 잘 보이지 않는 고대 글자를 가시화 하였다. 능동형 적외선 영상으로부터 거란 문자로 추정되는 문자들을 기존의 광학영상이나 적외선 영상보다 명확하게 판독할 수 있었으며 그 결과로서 영어 알파벳의 'd' 음가를 가지는 거란문자인 ' '나 'ri' 발음의 거란문자인 ' '를 포함하여 다양한 거란문자를 확인할 수 있었다. 이로서 본 연구를 통해 개발된 능동형 적외선 기술이 향후 고문서 자료의 디지털 복원과 보존에 능동형 적외선 열화상기술이 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
영상 해상도 개선은 저해상도 획득 영상의 해상도를 개선하여 고해상도 영상을 생성하는 기술이다. 영상 해상도 개선을 위해서는 저해상도 획득 영상의 열화 과정에서 발생하는 손실된 화소 정보를 정확하게 추정하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 영상 해상도 개선을 위한 다중 부족분 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 획득 영상의 부영상 집합에 알려진 열화 및 복원 과정을 수행하여 서로 다른 형태의 다중 부족분을 추정하고, 추정된 부족분과 획득 영상의 보간 영상의 결합을 통해서 결과 영상을 생성하고, 디블러링을 수행하여 최종 복원 영상을 생성한다. 객관적 화질 측정 지표인 PSNR, SSIM, FSIM으로 비교한 결과 제안한 방법이 보간만을 사용하는 방법들보다 높은 값을 가지는 것을 확인하였다. 또한 결과 영상의 시각적 비교 결과 주관적 관점의 화질도 가장 뛰어난 것을 알 수 있었고, 보간만을 사용하는 방법들보다 빠른 계산시간을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선을 위한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.
위상잠금 열화상에서는 일반적으로 변조된 주파수의 광램프를 쓰고 있다. 하지만 램프의 광도 분포는 입력신호가 평단(flat)특성임에 불구하고 심지어 불균일하여 검사 시편내에 측면 열유동을 만들어낸다. 이러한 열유동은 원치 않는 효과로서 측면의 분해능을 감소시키는 등과 같이 관심 결함구조의 영상에 부정적인 영향을 미친다. 본 고에서 검토되는 방식은 열원으로서 LCD 프로젝터와 같은 것을 이용하여 각 가진픽셀에 개별적으로 진동진폭, 광도 오프셋, 위상지연 등을 할당하는 방법에 대한 접근기술이다. 이러한 반복적인 자체학습 과정에 의한 조명 패턴을 통하여 측면 열유동이 제거되고 분해능이 향상되도록 제공하는 것이다.
본 논문에서는 조명이 없는 야간 및 악천후 등 가시영상 카메라를 이용하여 사람 영역을 추정하기 힘든 환경에서의 대안으로 열화상 카메라를 이용한 사람검출 방법을 제안한다. 일반적인 열화상에서 사람은 주변 배경에 비해 밝게 표현되는 특징을 이용하여, 밝기 히스토그램 상의 사람의 열화상의 신뢰 구간을 계산해 1차적으로 사람 영역을 추정한 뒤, 가우시안 필터링 및 레이블링을 통해 불필요한 잡음을 제거한다. 그 이후에 Self-occlusion 등에 의해 분리된 사람 영역을 각 blob별 무게중심 및 분포정보를 이용하여 하나의 객체 영역을 추정한다. 최종적으로 추정 영역에 대한 가로와 세로의 비율 및 크기 정보와 주성분분석(PCA; principal component analysis)를 이용하여 추정된 영역에 대하여 사람인지 여부를 결정한다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 가시영상에서 검출하기 힘든 환경들에 대하여 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 열화상 카메라를 사용하는 손가락 인터페이스와 손을 사용하지 않는 인터페이스 연구에서 표면 재질에 따른 잔류 열 생성 차이를 비교하고 분석하고자 한다. 열화상 카메라를 사용하는 인터페이스는 사용자가 프로젝터의 투사 스크린으로 사용되는 표면에 잔류 열을 생성하면 그 잔류 열의 형상을 검출하여 상호작용 할 수 있도록 한다. 스크린으로 사용되는 표면은 활용되는 장소에 따라 표면의 재질이 다를 수 있다. 따라서 일상 환경에서 프로젝터의 투사 스크린으로 사용이 가능한 표면 재질에 따라 다양한 방법으로 잔류 열을 생성하고 잔류 열에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 스크린으로 사용될 수 있는 다양한 표면 재질을 선택하여 세 가지 방법으로 잔류 열을 생성하고 열화상 카메라로 촬영한 영상을 분석하였다.
본 논문에서는 3개의 시점을 가진 열화상 카메라의 캘리브레이션을 수행하는 방법을 제안하고, 카메라의 내부 파라미터 추정 및 그 결과의 정확도를 파악하기 위해 역투영 오류값을 제시한다. 3개의 시점을 가진 카메라는 일반 카메라와 다르게 각 시점마다 겹치는 영상이 존재하지 않고, 획득한 영상의 화질은 일반 카메랄 획득한 영상보다 낮다. 카메라 캘리브레이션은 3차원 실제 영상의 좌표 정보 또는 카메라와 목표물체 사이의 거리를 계산하기 전에 반드시 수행되어야 하는 작업이다. 카메라 캘리브레이션 작업을 통해 얻는 것은 카메라의 내부 및 외부 파라미터이며 내부 파라미터는 카메라의 초점거리, 비대칭계수, 이미지 중심점으로 구성되어 있고, 외부 파라미터는 사용되는 카메라들 사이 또는 사용되는 카메라의 상대적 위치인 회전행렬과 변위벡터로 구성되어 있다. 본 논문에서는 열화상 카메라의 캘리브레이션을 수행하는 방법을 제안하며, 열화상 카메라의 캘리브레이션 수행을 위해 온도에 반응하는 열상 체커보드를 활용한다. 캘리브레이션이 안정적으로 수행되기 위해 본 논문에서는 심층 학습 기반 촬영대상 물체의 화질을 개선하여 코너 추출의 정확도를 높인 후 캘리브레이션 파라미터 계산을 수행하고, 개선된 화질의 영상이 캘리브레이션을 개선한 결과를 제시한다.
본 논문에서는 다중 체온 감지용 지능형 카메라를 제안한다. 제안하는 카메라는 광학(4056*3040) 및 열화상(640*480) 2종의 카메라로 구성되고 획득된 영상으로부터 사람의 표정 및 체온을 분석하여 이상 증상을 감지한다. 광학 및 열화상카메라는 동시에 운영되며 광학 영상에서 객체를 검출한 후 얼굴영역을 도출하여 표정분석을 수행한다. 열화상카메라는 광학카메라에서 얼굴영역으로 판단한 좌표 값을 적용하고 해당영역의 최고 온도를 측정하여 화면에 표출한다. 이상 징후 감지는 분석된 표정 3가지(무표정, 웃음, 슬픔)와 체온 값을 활용하여 판단하며 제안된 장비의 성능을 평가하기 위해 광학영상 처리부는 Caltech, WIDER FACE, CK+ 데이터셋을 3종의 영상처리 알고리즘(객체검출, 얼굴영역 검출, 표정분석)에 적용하였다. 실험결과로 객체검출률, 얼굴영역 검출률, 표정분석률 각각 91%, 91%, 84%을 도출하였다.
북극해 지역은 해수면의 변화와 다양한 환경적 요인들로 인해 유빙들이 형성되고 이는 자원 개발을 위한 해양시스템 및 운항선박과의 충돌사고에 의한 피해를 유발하고 있다. 극지방의 유빙은 운항중인 석박뿐만 아니라 한 장소에서 오랜 기간 작업을 수행하는 해양자원 시추 및 생산 시스템에 대한 잠재적 사고요인이 된다. 유빙과의 충돌사고 방지를 위해 북극해의 해양자원 시추 및 생산 시스템과 북극 항로를 운항하는 선박에서는 위성 영상 정보 및 탐지 레이더를 이용하여 유빙을 탐지하고 있다. 하지만 가시광선 위성영상은 야간 활용이 불가능하고, 레이더에 의한 탐지도 소형 유빙에 대해서는 탐지확률이 현격히 저조해지는 문제가 있다. 본 연구에서는 유빙의 탐지를 위해 주야간 운용이 모두 가능한 열화상 시스템의 이용 방안에 주목하고 유빙의 탐지특성에 관한 실험적 연구를 수행하였다. 열화상 시스템의 야간 운용성을 파악할 수 있도록 실험조건을 설정하고 계측 각도 변화에 따른 열화상을 계측하였으며, 실험과 동일 조건에 대한 유빙과 해수의 복사에너지를 이론적으로 계한함으로써 계측 결과와의 상호 관계를 파악하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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