본 논문에서는 형태학적 연산(morphological operation)과 영역 융합(region merging) 방법을 이용한 영상 분할(image segmentation) 방법을 제안한다. 이를 위해서 형태학적 필터(morphological filter)를 이용하여 단순화한 영상에 대해, 다중크기 경사(multiscale gradient) 연산자를 이용하여 경사 영상(gradient image)을 얻는다. 경사 영상에 watershed 변환을 적용하면 분할 영상을 얻을 수 있는데, 이렇게 얻은 분할 영상은 대개 과분할(oversegmentation) 영상이므로, 분할 영역을 줄이기 위해 미소 영역(small region)이나 비슷한 특성을 갖는 인접 영역들은 서로 융합시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 영역을 융합하기 위한 기준으로서 영역간의 평균 에지 강도와 각 영역의 화소값들에 비해 평균값을 사용하는데, 이러한 융합 기준은 contour following 과정에서 계산된다. 제안한 방법은 watershed 알고리듬, 영역에 기반한 영상 분할, 경계에 기반한 분할 방법을 결합한 방법으로서, 향상된 영상 분할이 가능함을 실험을 통하여 제시하였다.
본 논문은 이미지 데이터의 효율적인 코딩에 대한 새로운 방법을 나타낸다. 웨이블릿 변환을 기초로 한, 알고리즘은 서브밴드 간의 남아 있는 상관관계를 이용한다. 웨이블릿 계수들에 대한 성공적인 대략값은 계층적인 심볼 스트림을 초래하고, 그것은 PSD(의미있는 자손에 대한 예언)과 함께 매우 높게 압축된다. 코딩 알고리즘은 이미지 컨텐트에 대한 높은 적응성에 의해 그 자체를 구별한다. 초래하는 비트스트림은 그것들의 중요도에 대한 순서에 있어서 모든 이미지 정보를 구성한다. 그러므로 그것은 위험한 디코딩 과정 없이 어떤 지점에서 절단하는 것이 가능하다. 이러한 내장된 비트스트림의 이점은 공간적인 규모성(scalability)과 왜곡율이다. 좀 더 나은 향상은 웨이블릿 패킷으로 알려진 새로운 적응적인 웨이블릿 변환을 사용하여 획득된다. 초기의 기법들과 적합하지 않은 현재의 서브밴드에 대한 관련성있는 통계적인 특성들(특히 상관관계)은 처음으로 분석된다. 그것들에 의존하는, 서브밴드가 분해 유무에 관계없이 분해 결정이 만들어진다. 이러한 결과는 최고의 기본적인 선택이 아니고 최적에 가까운 분해 구조를 초래한다. 본 논문에서 제안한 모델의 가장 주요한 이점은 계산적인 비용의 축소이다.
본 논문에서는 Hough 변환을 이용하여 도로 차선의 핵심 정보를 추출하고 차선을 인식하는 방법을 제안하고 실시간으로 차선 인식이 용이 하도록 차선 검출의 고속화 방법을 제안한다. 고속화를 위해 이미지를 작은 영역(Interest Zone)으로 분할하고 분할된 영역에 대해 Hough 변환을 수행하여 영역내의 차선을 검출한다. 검출된 차선의 패턴 정보를 이용하여 다음 Step의 Interest Zone을 결정하고 Hough 변환의 수행을 반복하여 차선 검출을 시도 하였다. 또한 실험 영상을 대상으로 시뮬레이션 수행한 결과를 제시하고 제안 방법의 유효성을 검증하였다.
본 논문에서는 Hough 변환을 이용하여 도로 차선의 핵심 정보를 추출하고 차선을 인식하는 방법을 제안하고 실시간으로 차선 인식이 용이 하도록 차선 검출의 고속화 방법을 제안한다. 고속화를 위해 이미지를 작은 영역(Interest Zone)으로 분할하고 분할된 영역에 대해 Hough 변환을 수행하여 영역내의 차선을 검출한다. 검출된 차선의 패턴 정보를 이용하여 다음 Step의 Interest Zone을 결정하고 Hough 변환의 수행을 반하여 차선 검출을 시도 하였다. 또한 실험 영상을 대상으로 시뮬레이션 수행한 결과를 제시하고 제안 방법의 유효성을 검증하였다.
인터넷 미디어, OTT, VOD 등 신규미디어가 비장애인의 정보제공 매체로 널리 확대되나, 자막 서비스를 제공하지 않아 청각장애인의 정보 격차가 더욱 심화되고 있다. 청각장애인의 미디어 접근성 제고를 위해 음성인식 서버 및 스마트 폰·태블릿 앱 간 연계를 통해 음성을 인식하여 자동으로 자막을 생성하고 표시하는 음성-자막 자동 변환 시스템을 개발하였고 음성인식률을 높이기 위해 뉴스/시사/다큐 장르 영상 콘텐츠의 음성에 대해 학습용 데이터를 제작하여 음성인식 성능을 고도화 시켰다. 본 논문에서는 청각장애인을 위한 음성-자막 자동 변환시스템 구성과 음성인식률 비교 평가 결과를 보여준다.
본 논문은 컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구로써 기존 연구의 시공간적 제약성 및 실시간 처리가 어려운 단점을 보완하여 초당 30 프레임으로 이루어져 있는 저해상도 동영상(320*240)을 대상으로 다양한 환경에서 실시간 처리가 가능한 움직임 검출 및 장면 분석 알고리즘을 제안하고 이를 이용해 동영상 감시 시스템을 구축한다. 먼저 장면 분석을 수행하기 위한 전처리 과정인 움직임 검출 알고리즘에서는 연속된 프레임 중 의미 없는 유사 프레임과 배경을 제거하고 움직임 영역만을 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 에지 히스토그램을 이용하여 샷의 경계를 검출한다. 다음으로 키프레임 선정 파라미터에 의해 샷 경계 내 대표 키프레임을 선정하며, 에지 히스토그램 및 수학적 형태론을 이용하여 움직임 영역만을 검출한다. 장면 분석 알고리즘에서는 검출된 객체의 수직 수평 비율과 질량 중심을 통해 재구성된 허프 변환 후의 각도를 이용해 독립 객체 분석을 수행하며, '서다, 걷다, 눕다, 앉다'의 4가지 기본 상황 정보를 정의한다. 또한 각 상황의 연결 상태 추정을 통해 일반 상황 및 위급 상황으로 구성되는 단순 상황 모델을 정의함으로써 장면 분석을 수행하며, 제안된 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 확인하기 위해 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 저해상도 영상을 대상으로 인식률 면에서 평균 92.5%의 성능을 보였으며, 처리속도는 프레임 당 평균 0.74초로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
영상수위계는 카메라에 의해서 수위표를 촬영하여 촬영된 영상을 처리하여 수위값으로 변환하여 자동적으로 수위를 측정하는 장비이다. 이 수위계는 기존 수위측정 장비인 부자식, 압력식, 기포식, 초음파식, 레이다식과는 달리 수위표를 촬영한 영상으로부터 수위를 직접 눈으로 확인할 수 있는 장점이 있다. 이로 인해 영상자료로부터 측정된 수위를 검증할 수 있어 수위측정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그리고 수위표 영상과 더불어 관측지점 주변의 전체 영상을 동시에 촬영하여 실시간으로 전송하기 때문에 홍수시 하천 상황에 대한 모니터링 목적으로 사용될 수 있다. 영상수위계 시스템은 크게 메인제어기, 전원부, 서버부 및 카메라부로 구성되어 있다. 현재 운영되고 있는 시스템은 전원장치 리셋시 전 시스템을 리셋해야하고, 상전 단전시 전 시스템이 off된다. 그리고 별도의 통신모듈을 사용하여 장비간 통신이 이루어지고 있다. 또한 카메라부에는 렌즈와 팬/틸트를 제어하기 위한 별도의 장비가 포함되어 있고, 백색 LED 조명이 사용되어 야간에 수위인식주기마다 조명이 on/off 되고 있다. 위와 같은 전원장치의 운영으로 시스템을 안정적으로 운영할 수 없다. 그리고 수위 오인식을 최소화하기 위해서는 연속적인 수위 인식이 필요하지만, 백색 LED조명과 1초에 2프레임을 캡쳐하는 비디오 캡쳐방식에 의해 시스템을 상시로 운영하는 것이 곤란하다. 현재 운영 중인 영상수위계를 안정적으로 운영할 수 있도록 장비별로 제어가 가능하도록 전원 제어장치를 개발하였고, 상전 단전시 최소 30분 정도 전원을 유지할 수 있도록 무정전전원장치(UPS)를 설치하였으며, 측정자료의 저장장치를 하드디스크 타입에서 Flash SSD 메모리 타입으로 교체하였다. 또한 영상수위계 시스템을 상시 운영할 수 있도록 백색 LED조명을 적외선 LED조명으로 교체하였고, 1초에 1회 수위를 인식하도록 수위인식주기와 1초에 25프레임 캡쳐할 수 있도록 비디오 캡쳐방식을 개선하였다. 위와 같은 시스템의 개선으로 시스템을 안정적으로 운영할 수 있게 되어 시스템 고장에 의해 발생하는 수위 결측을 감소시킬 수 있고, 시스템의 상시 운영으로 수 위 오인식을 최소화시킬 수 있을 것으로 판단된다.
야간에 촬영한 열적외영상의 가시성 향상을 위해 주간에 촬영한 가시영역 컬러영상으로의 모의방법을 제안하였다. 짝지어지지 않은 야간 열적외영상을 주간 열적외영상으로 모의하고 그 결과를 주간 컬러영상으로 변환하는 단계별 모의를 하였다. 주간영상과 야간영상의 온도 영상변화의 계통적 특성을 반영하기 위해 온도변화 회귀식을 구성하여 적용하였고, 주야간 모의와 컬러화는 CycleGAN으로 학습하여 모델링하였다. 실험지역에 대하여 100장의 영상을 촬영하여 학습한 결과 SSIM은 0.2449, PSNR은 51.2254를 평균값으로 모의되었으며, 식생과 같은 복잡하고 세부적인 모의도 가능한 것을 확인하였다.
물체 식별은 감시 시스템에서 중요한 역할을 수행한다. 특히 사람/차 식별은 해당 사물의 존재 유무를 파악하기 위해 다양한 어플리케이션에서 사용된다. 우리는 외곽선 정보를 이용하여 빠르게 물체 식별을 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 감시 영상에서 움직이는 물체를 찾은 후, 외곽선 정보를 추출하여 미리 저장해 둔 사물의 모델과 비교하여 가장 가까운 거리값(유사도)을 찾는 방식이다. 2차원의 영상 처리에는 기본적으로 많은 연산량이 필요하지만, 주변 픽셀 정보를 최대한 유지할 수 있는 할버트 패스(Hilbert Path)를 사용하여 1차원의 배열로 변환한 후 비교하기 때문에 기존 알고리즘보다 빠르게 두 모델간의 유사도를 측정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 사람/차 식별에 매우 강인한 성능을 보여주었으며, 기존 템플릿 매칭 기법보다 연산량의 감소로 실시간 감시 시스템에서 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
눈동자 검출은 운전 부주의 검출, 졸음 검출, 시선 검출 등 다양한 상황 인지에 이용되고 있다. 이러한 상황 인지를 위해 본 논문에서는 원 허프 변환(Hough Circle Transform)을 이용한 눈동자 검출방법을 제안한다. 이것은 영상 내 원을 검출하는 방법으로 연산량이 많아 실시간 처리에 문제가 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 눈 검출 후 눈 영역의 크기를 일정한 눈 크기로 정규화 하고 눈의 양쪽 끝점간 거리에 따른 대략적인 눈동자의 반지름 값 범위를 추정한다. 그 추정된 반지름 값 범위 내에서 Hough Circle Transform을 수행하면 연산량의 축소가 가능하며 그 결과 초당 21frames 정도의 눈동자 검출이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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