컴퓨터 성능의 향상은 과거에 상상하지 못했던 일까지도 가능하게 해주고 있으며 컴퓨터의 성능 향상과함께 사용자의 멀티미디어에 대한 욕구 또한 증가하여 앞으로는 복수 동영상 재생기가 일반화 될 것으로 예상된다. 이를 위해 단일 동영상 재생에서 사용한 방법을 그대로 사용한 복수 동영상 재생을 지원하는 제품이 나왔으나 그로 인한 문제점을 해결하지 못하였다 본 논문에서는 단일 동영상 재생에서 사용한 복수 동영상 시의 문제점을 파악하고 이를 해결할 방법을 찾고자 하였으며 복수 동영상 재생 시의 가장 큰 문제점으로 공간 연출 지원이 이루어지지 않은 점을 인식하여 복수 동영상 공간 연출기를 설계및 구현하는데 초점을 두었다.
본 논문에서는 2차원 동영상을 SDRAM을 이용하여 실시간 3 차원 입체영상으로 변환하는 장치를 설계 및 구현하였다. 2차원 동영상에서 운동시차를 추출하여 서로 다른 원근 깊이를 갖는 입체영상을 실시간으로 생성하여 기존의 실시간 입체영상 변환기에서 물체의 운동방향과 속도에 제한은 받는 단점을 개선하였다. 본 논문에서는 깊이의 지각요인을 소개하고 기존 실시간 변환방법과 제안한 입체영상 변환 방법의 원리에 대해 설명하였다. 그리고 실시간 영상 처리를 위해 설계한 SDRAM 컨트롤러와 구현한 변환기의 성능을 기술한다.
본 논문에서는 OLED 패널에 영상을 디스플레이 하면서 패널 불량 검사 및 광학 측정을 이용하여 색 좌표 및 휘도를 보상할 수 있는 OLED 패널 테스트를 위한 영상 발생기를 제안한다. 제안된 영상 발생기는 영상 발생 과정과 광학 측정을 이용한 색 좌표 및 휘도를 보상하는 과정 등의 2가지 과정으로 구성된다. 영상 발생 과정은 패널을 구동하기 위한 패널의 정보를 셋팅하고, 패널 정보에 맞게 영상 발생기의 출력 셋팅을 조절하여 영상을 출력한다. 영상의 출력 형태는 디지털 RGB 방식으로 구성된다. 영상발생기 내부의 패턴 발생 알고리즘은 패널의 해상도에 맞게 동기 신호를 기준으로 24비트 데이터 라인에 색데이터를 전송하는 방식으로 칼라 및 그레이 계열 영상 데이터를 출력한다. 광학 측정을 이용한 색 좌표 및 휘도를 보상하는 과정은 영상 발생기에서 영상을 OLED 패널에 출력하고, 광학 모듈로 측정한 색 좌표 및 휘도 데이터를 기준 데이터보다 차이나는 부분을 보상한다. 본 논문에서 제안된 OLED 패널 테스트를 위한 영상 발생기의 정확성을 평가하기 위해서 Xilinx 사의 Spartan 6 계열의 XC6SLX25-FG484 FPGA를 사용하였고 설계 툴은 ISE 14.5를 사용하였다. 영상 발생 과정의 출력은 오실로스코프를 이용한 디지털 RGB 출력에 대하여 목표로 한 설정 값과 시뮬레이션 결과 값이 일치함을 확인 할 수 있었다. 광학 측정을 이용한 색 좌표 및 휘도를 보상한 데이터는 패널 제조업체에서 제시한 오차율 이내의 정확도를 나타내었다.
최근 기후변화로 인한 홍수피해가 증가하고 있어 안전하고 효율적인 물관리의 중요성이 대두되고 있다. 국내 대부분의 하천의 경우 홍수 예·경보를 위해 수위 관측을 하고 있지만 소하천의 경우에는 홍수기와 평수기의 유량차이가 크고, 경사가 급한 경우에는 사류가 발생하여 수위-유량 관계가 일정하지 않아 수위 자료만으로 하천의 유량을 측정하기 어렵다. 이러한 경우에는 직접 유속을 측정하여 유량을 산정해야 하지만 홍수기에는 유속이 빨라 측정자가 직접 유속을 측정하기에는 위험하여 현실적으로 측정하기 어려운 문제가 있다. 따라서 하천의 유속을 측정하기 위해서는 측정자가 직접 하천에 들어가 측정하는 직접 측정방법이 아니라 하천에 접촉하지 않고도 유속을 측정할 수 있는 비접촉식 측정 방법을 사용해야 한다. 비접촉식 하천 유량측정 방법 중에서 영상자동유량계측 기술은 하천의 흐름 영상을 이용하여 넓은 범위의 유속을 쉽게 측정할 수 있는 장비로 미리 설치한 지점의 하천의 영상을 사용하기 때문에 안전하고 지속적으로 홍수기 하천의 유속과 유량 측정이 가능하다. 이에 본 연구에서는 국립재난안전연구원에서 설치한 인수천 지성교의 영상자동유량계측 장비를 이용하여 2020년 8월 2일 집중호우가 발생한 시기의 유속 및 유량 측정을 수행하여 홍수시 영상유속측정 기술의 산지하천 적용 가능성을 검토하였다. 계측 결과 2020년 8월 2일 09시부터 15시 까지 그리고 3일 05시부터 4일 12시까지의 수위, 유속 및 유량을 계측하였다. 계측 결과 홍수기 상승구간과 하강구간에서의 수위-유량 관계가 다르게 나타났으며, 특히 상승기에서는 수위는 일정한 상태에서 유속만 빨라지는 사류 흐름이 발생하여 수위-유량 관계식을 사용하기 어려운 것으로 나타났다. 따라서 산지하천의 경우 하류지역의 물관리 및 홍수 예·경보를 위해서는 홍수기 수위 계측뿐만 아니라 영상자동유량계측 기술을 활용한 유량측정이 반드시 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 컨테이너 엑스선 검색기의 노후화, 검출 감지기(Sensor) 불량으로 발생되는 검색영상의 잡음(Noise)을 줄이기 위한 알고리즘을 제시고 MATLAB 툴박스에 이를 적용하여 컨테이너 검색영상의 화질(Image Quality)을 개선하고자 하였다. 검색영상은 일반적인 컨테이너 검색기 작동 점검을 위한 일일 점검영상을 활용하였으며 일일점검영상의 수평 영상과 수직 영상을 기준으로 잡음(Noise)을 디지털 방사선 영상에서 가장 기본으로 사용되는 잡음평가 방법인 제곱평균제곱근(Root Mean Square; RMS)으로 평가하였다. 또한 개선된 알고리즘을 실제 컨테이너검색영상에 적용하여 일일 점검영상과 실제 컨테이너 검색영상의 화질을 평가하였다. 그 결과 제곱평균제곱근이 일일 점검영상에서는 수평 영상에서 원본 영상 대비 평균 13.5%, 수직 영상에서는 원본 영상 대비 평균 18.2% 가 낮은 결과치를 나타내었다. 또한 실제 컨테이너 검색영상에서는 수평 영상에서 원본 영상 대비 평균 13.4%, 수직 영상에서는 원본 영상 대비 19.1%가 낮은 결과치를 나타내었다. 이는 영상의 화질개선을 객관적, 시각적으로 확인할 수 있었으며 관세청의 컨테이너 검색영상 판독 업무에 큰 도움이 될 것이라 사료된다.
본 논문은 칼라 성분들간의 차분 영상과 휘도 영상을 이용하여 산출한 색차 휘도합 영상을 대상으로 블록에 기반한 영상 분할을 수행하여 객체의 형상 정보를 추출함으로써 분할 특성을 개선한 블록 기반 칼라 영상 분할 기법에 관한 것이다. 우선, R, G, B 영상들 간의 차분 성분들을 구하여 합산한 후, 이를 정규화하여 색차합 영상을 구한다. 다음으로 화소 단위로 휘도 영상의 상위 2비트와 정하화된 색차합 영상의 하위 6비트를 결합하여 색차 휘도합 영상을 얻는다. 이후, 기설정된 크기의 블록으로 분할된 색차 휘도합 영상의 각 블록을 질감 블록과 단순 블록 및 에지 블록으로 분류하고 각 유형의 블록별로 병합한 후, 기설정된 마커 배정 규칙에 따라 선택적으로 마커를 부여한다. 마지막으로, 마커가 부여되지 않은 블록을 대상으로 화소 단위의 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 자연스러운 형상 정보를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방범은 질감 영역에서의 과분할의 문제와 과도한 연산량의 부담을 효과적으로 경감시킬 수 있으나, 더불어, 영상 분할용 파라미터들의 민감도가 낮아 서로 다른 화소 분포 특성온 갖는 영상들에 전역적인 파라미터들사용할 수 있을 뿐만 아니라 특히, 색차 휘도합 영상에 반영된 색차 성분에 힘입어 저대조 경계면에서의 분할 특성을 현저히 개선시킬 수 있는 이점이 있다.
본 논문에서는 검출기의 반응 특성을 선형화 모델링 하여 정규화 할 수 있는 방법을 제안한다. 디지털 의료영상 시스템에서 X-선을 검출하는 검출기의 반응 특성이 모든 검출기마다 다르기 때문에 이 특성을 쉽고 빠르게 정규화 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 균일한 피사체에 X-선 조사량의 비율을 다르게 하여 두 번 찍은 영상으로 검출기의 반응 특성을 정규화 한다. 실험 결과 일정한 두께의 납 평판에 조사량을 달리하여 촬영한 두 개의 결과 영상을 가지고 검출기의 반응 특성을 보정하면 매우 안정된 결과 영상을 얻을 수 있다.
비디오로부터 객체를 검출하기 위해서는 오프라인에서 미리 객체를 검출할 수 있는 분류기가 학습되어있어야 한다. 이러한 분류기는 훈련에 사용된 훈련 집합에 매우 의존적이어서, 다양한 환경의 비디오 영상에 모두 적용할 수 있는 분류기의 설계는 불가능하다. 또한 분류기의 학습을 위해서는 상당히 많은 수의 훈련 집합이 필요하므로, 이는 신뢰도 높은 분류기 학습을 위한 높은 비용을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결 할 수 있는 온라인 학습 기반 사람 추적 방법을 제안한다. 실험 영상으로부터 적절하게 훈련 집합을 수집함으로써 해당 실험 영상에 최적화된 분류기의 학습이 가능하며, 다양한 환경의 영상에 적용적으로 설계될 수 있다.
동일 대상에 대한 두 영상의 등록을 위해서는 두 영상에 공통적으로 존재하는 특징점을 검출하고 검출된 특징점 간의 대응관계를 찾는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 화소의 밝기 변화를 측정할 수 있는 그레디언트 행렬의 고유치 기하평균에 기반한 새로운 특징점 검출기를 제안한다. 제안하는 특징점 검출기는 그레디언트 행렬의 두 고유치의 기하평균 크기에 비례하고 기하 평균 크기가 동일한 경유 두 고유치의 상대적인 차이에 비례하여 가변적으로 변하는 특성을 가진다. 제안한 특징점 검출기의 성능 평가를 위해 다양한 종류의 코너가 존재하는 합성 영상과 항공 영상을 기준 영상으로 사용하여 코너 검출의 위치 오차를 분석하였다. 제안한 검출기의 위치 오차는 Gaussian smoothing scale 조건하에서 대표적인 코너 검출기인 Harris detector의 위치 오차보다 작은 결과가 얻어졌다.
본 논문에서는 두 가지 새로운 임펄스 잡음 검출기를 설계하고 총변량(total variation) 최적화를 통하여 영상에 존재하는 임펄스 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 설계된 임펄스 잡음 검출기는 적응 미디언 필터(AMF:Adaptive Median Filter)를 기반으로 하고 있으며 기존의 검출기에 비해 잡음검출의 정확도가 높고 영상의 디테일 정보를 잡음으로 오인하는 확률을 줄였다. 또한 제안하는 검출기는 잡음발생 확률에 무관하게 우수한 성능을 유지한다. 영상에서의 잡음제거는 제안된 검출기에 의해 얻어진 잡음후보 화소에 대해서만 총변량 최적화를 적용하므로 불필요한 계산을 줄이고 영상의 경계선을 잘 보존하면서 잡음을 제거할 수 있다. 실험결과 제안하는 2단 구조의 잡음제거 알고리즘은 다양한 형태의 잡음 밀도에 대해서 기존의 알고리즘에 비해 약 2dB 정도의 화질개선 효과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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