본 논문에서는 1-D DCT를 이용한 차량 영상의 번호판 영역 및 번호판의 문자 영역을 효과적으로 분할하는 방법을 제안한다. 차량 영상에서 번호판 영역과 번호판의 문자영역은 일정 크기의 고주파 성분에 의하여 구별될 수 있다. 본 방법은 이러한 고주파 성분을 DCT로써 추출하고, 추출된 고주파 성분에 의하여 번호판 영역과 문자영역을 분리하는 방법을 보인다. 또한 제안된 방법에 대한 타당성을 보이기 위하여, 다양한 영상에 대해 실험하였다. 그 결과, 간단한 전처리 만으로 비교적 정확한 번호판 영역 추출이 가능하였으며, 보다 효과적으로 문자영역을 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 변조전달함수(Modulation transfer function, MTF)를 이용한 컴퓨터 방사선영상의 감도 노출 분류에 따른 공간분해능을 평가하여 컴퓨터 방사선영상 획득의 기초자료로 제시하고자 하였다. 본 실험에서는 $100{\mu}mm$ 픽셀의 영상판을 이용하여 엣지법의 MTF를 측정하였다. 방사선 선질은 IEC 61267에서 권고하고 있는 RQA5를 이용하였다. X-선이 조사된 영상판은 감도 노출 분류를 50, 100, 200, 300, 400, 600, 800, 1200으로 각각 설정한 후 디지털 영상화하였다. 최종 획득된 영상들은 공인된 영상분석 프로그램인 image J와 Origin 8.0을 이용하여 MTF 50%와 10%를 구하여 평가하였다. 그 결과 감도 노출 분류 200에서 가장 우수한 MTF 50%($1.979{\pm}0.114lp/mm$)와 MTF 10%($3.932{\pm}0.041$)의 공간주파수를 구하였다. 따라서 골절 등과 같이 높은 공간분해능을 요구하는 질병진단에 유용할 것으로 사료된다.
자동차 번호판 인식은 뺑소니차량의 추적이나 교통량의 측정, 교통사고의 조사 및 차량의 증가에 따른 차량범죄의 추적에 이용되고 있다. 실제 적용되는 교통 환경에서는 눈이나 비 그리고 주야간의 조명 변화에 따라서 입력되는 영상에 외란의 영향을 받기 쉬우며, 또한 영상을 촬영하는 순간의 차량의 직진방향과 카메라가 보는 방향에 따라서 동일한 번호판에 대해서도 기하학적으로 변형된 영상이 입력되게 된다. 본 연구에서는 이러한 카메라를 이용한 번호판 인식 환경의 문제를 해결하는 방법으로 호모그래피를 이용하여 기하학적으로 변형된 영상을 원래의 영상으로 변환하는 방법과 투영 히스토그램을 이용한 문자의 분리 방법을 제안하였다. 분리된 영상은 다중 퍼셉트론방법을 이용하여 문자와 숫자를 인식하였고 특히 최적한 입력, 은닉, 출력 층의 비율을 실험을 통하여 도출 하였다.
본 연구에서는 방사선치료기용 CBCT의 영상과 같이 해상도가 낮은 경우에 적용할 수 있는 MTF (modulation transfer function) 평가 방법을 고안하였다. 본 연구에서는 두꺼운 알루미늄 판의 영상을 이용하여 중복 표본(oversampling) 방법과 두께 보정 방법을 적용하여 MTF를 결정하였다. 다양한 알루미늄 판의 두께(0.3~1.2 mm)에 대해 MTF를 분석하였으며 경사 영상과 평행 영상의 경우에 대해서도 비교하였다. 연구 결과 치료계획용 CT인 경우에 알루미늄의 두께가 0.8 mm 이하 일 경우 MTF 측정이 가능한 것으로 나타났다. 따라서 두꺼운 알루미늄 판과 두께 보정을 이용한 MTF 측정이 CT 영상에서 가능하였다.
나날이 심각해지는 교통문제에서 차량에 대한 정보를 이용하여 교통흐름을 개선해 줄 뿐만 아니라, 교통위반 차량을 효율적으로 적발할 수 있다. 차량 번호판은 차량정보를 인식하는데 중요하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 이동식 형태인 차량에 탑재한 카메라를 이용하여 촬영한 영상에서 차량의 번호판을 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 여러 단계의 영상처리 과정과 인식 과정을 거쳐서 실시간에 처리할 수 있는 시스템으로 일반 차량뿐 아니라 특장차에 대한 인식도 가능하게 한다. 제안한 기법을 이용한 실제적 환경에서의 영상과 인식에 대한 결과가 실험결과에서 보여진다.
수많은 CCTV에서 기록 보관되는 영상 데이터가 폭발적으로 증가하면서, 빅데이터 환경에 적합한 CCTV 영상 데이터의 처리와 응용이 큰 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 대규모 CCTV 영상 데이터를 하둡 기반으로 병렬처리하고, 이를 활용한 VRT(Vehicle Route Tracking) 시스템을 설계 구현한다. VRT 시스템은 대규모 차량 번호판 인식 시스템의 특성을 가지며, 구글 맵을 통해 특정 차량의 이동경로를 빠른 시간 내에 추적 가능케 한다. 그리고 VRT 시스템의 성능 평가를 위한 실험을 통하여 단일 PC와 하둡 환경에서 대규모 CCTV 영상 데이터의 번호판 인식 시간을 비교 분석한다.
본 논문에서는 문자나 그래픽 같은 매우 간단한 메시지만을 표출하고 있는 소형 LED 전광판에서도 동영상이 표출될 수 있도록 임베디드 시스템을 이용한 프로세서를 설계하였다. 구현 방법으로는 임베디드 시스템에서 출력되는 24Bit의 디지털 동영상을 표출할 수 있도록 하기위하여 비디오 프로세서와 LED Display Panel을 설계한 동영상 LED 전광판을 제작하였다. 감마 보정, 밝기, 색 대비조정, 스케줄 기능, 인터넷에 의한 표출영상 변환 및 저장장치를 내장하였으며, 그래픽, 동영상 등을 소형LED 전광판에서 표출할 수 있도록 Windows CE 기반의 응용 프로그램을 설계하였다.
본 논문에서는 명암도 정보와 제안된 퍼지 이진화을 이용하여 차량 번호판 영역과 개별 코드를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비영업용 차량 영상을 대상으로 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화 특성을 이용하여 차량 번호판을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역에서는 제안된 퍼지 이진화 방법을 적용하석 차량 번호판의 영역을 이진화하고 이진화된 차량 영역판에 대해서 히스토그램 방법을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었고 제안된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 개별 코드를 추출하는 것이 효율적인 것을 확인하였다.
본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 퍼지 이진화를 이용하여 차량 번호판의 개별 코드를 추출하는 방법을 제안한다 제안된 방법은 비영업용 차량 영상에서 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 녹색의 분포가 밀집되어 있는 영역을 번호판의 후보 영역으로 설정하고 번호판의 후보 영역에서 흰색의 밀집도가 높은 부분을 번호판의 영역으로 추출한다. 개별 코드 추출은 추출된 번호판 영역에서 3×3 소벨 마스크를 이용하여 잡음을 제거하고 퍼지 이진화 방법을 적용하여 번호판의 영역을 이진화 한다. 이진화된 번호판 영역을 윤곽선 따라가기 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 방법보다 번호판 영역에서 개별 코드의 추출률이 개선된 것을 확인하였다.
교통 표지판은 도로 주행에 있어 분별력 있는 정보를 제공한다. 하지만 주행 중에 가로수나 다른 자동차에 의해 교통 표지판은 가려져 있거나 훼손된 경우가 많다. 또한 자동차가 커브할 때 카메라 영상에는 회전된 객체로 보이게 된다. 이런 경우에 교통 표지판의 인식이 어렵기 때문에 본 논문에서는 각 문제점에 모두 강건한 피처를 이용해 매칭하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법에 기반하여 주행 중 영상에서 보다 분별력 있는 정보를 획득하여 더 많은 응용 분야에 적용할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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