수중 환경에서 물과 부유물에 의한 빛의 감쇄와 산란은 수중 영상의 색상을 열화시키고 가시성을 저하시키는 주요 원인이 된다. 이러한 수중 산란광은 피사체와의 거리의 함수로 표현되므로 깊이 정보는 빛의 전달률을 계산하기 위한 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 깊이 영상을 이용하여 전달률을 측정하고 이를 기반으로 영상의 각 화소에 존재하는 산란에 의한 열화값을 제거함으로써 수중 스테레오 영상의 가시성을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 제거해야 하는 열화값이 영상의 화소값 보다 크지 않도록 보정하여 가사성 개선 시 나타날 수 있는 부분적인 영상 왜곡을 방지한다. 또한 수중 스테레오 영상의 심각한 문제점 중의 하나인 색상 불균형을 효과적으로 보정하여 가시성 개선 후 좌, 우 영상의 동일성을 유지한다. 실험 결과는 다양한 환경의 수중 영상에 대하여 제안하는 가시성 개선 후 색대비가 영상에 따라 5%에서 14%이상 향상되었음을 보여준다.
시청자들은 영상을 시청할 때 화면상 시각이 집중된 곳 주변의 정보를 영향력 있게 받아들일 가능성이 크다. 이러한 사실을 이용하여 최근 연구들은 시각 주의 모델을 영상 제작 및 평가 방법에 이용하고 있다. 본 연구에서는 실제로 사람들의 시각 주의도가 어떠한 인자에 영향을 많이 받는지, 또 시각 주의 모델은 구체적으로 어떠한 형태가 되는지를 통계적 실험 계획법을 이용하여 추정하였다. 분산 분석법을 이용하여 속도, 화면으로부터의 거리, 비초점흐림 정도가 시각 주의에 영향을 미치는 유의한 인자인 것을 확인하였고 반응 표면 계획법을 이용하여 이 세가지 인자들에 따른 시각 주의 점수 모델을 도출하였다. 이 시각 주의 점수 모델로부터 영상 각 픽셀의 시각 주의 확률을 구하였다. 본 연구의 뒷부분에서는 시각주의 확률 모델을 기존의 기울기(gradient) 기반 3차원 영상의 입체감 측정법에 적용하는 방법을 제안하였다. 화면 상에서 시선을 집중할 확률이 큰 부분에 높은 비중을 둠으로써 기존의 방법 보다 시청자가 느끼는 입체감을 더욱 정확하게 측정할 수 있도록 하였다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 주관적 평가를 실시하여 피실험자들이 느끼는 입체감과 제안된 방법으로부터 도출한 결과를 비교하였다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 높은 것을 확인하였다.
본 논문에서는 모바일 폰에서 오프라인 필기체 과분할 인식의 후처리 방법에 관하여 논하였다. 제안된 방법은 조합 행렬 생성, 문자 조합 필터링, 문자 유사도 측정으로 구성된다. 조합 행렬 생성 과정은 각각의 조각의 인식 결과로부터 생성가능한 모든 조합 행렬을 계산하는 부분이며 조합 행렬을 그래프로 구성하게 된다. 문자 조합 필터링 과정은 그래프의 노드들과 단어 사전을 비교하여 불필요한 노드를 삭제하는 과정이며 문자 유사도 측정과정은 단어 사전의 각각의 단어들과 Levenshtein 거리(distance)를 계산하여 최적의 후처리 결과를 추출하게 된다. 제안된 방법의 인식률은 85.8%의 정확도를 보였다.
기존의 토큰 기반이나 지식 기반 또는 이 둘을 결합한 하이브리드 방식은 분실, 도청 등의 문제점을 내포하고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 보안성과 편리성이 뛰어난 생체 인증 방법을 이용한 인증 시스템에 대해 다룬다. 특히 생체 특징중 강제성이 없고 비접촉식은 얼굴 생체특징을 이용한 인증 시스템에 대해 제안하고자 한다. 우선 Y-히스토그램을 통해 얼굴의 각 영역들을 분리해 내고 좌표 변환에 의해 기울어진 얼굴 영상에 대한 처리와 카메라 위치에 불변한 스캐일링을 행한다. 그후 각 얼굴요소들간의 거리와 이루는 각 등과 같은 특징점을 추출하고 퍼지 관계 행렬을 통해 유사도를 측정한다. 끝으로 실험을 통해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
이미지 스티칭 기술은 일반 카메라로부터 촬영된 영상을 파노라마와 같이 넓은 화각(Field of View)으로 만들어주는 기술이다. 약 20년정도 연구되어 왔으며, 최근에 특히 상용화 시스템들이 소개되고 있다. 그러나, 많은 제안 된 알고리즘에도 불구하고 객관적인 품질 평가 방법이 개발되지 않았으므로 알고리즘의 비교는 거의 주관적인 방식으로 만 수행되었다. 이 논문은 스티칭 또는 뒤틀린 이미지의 기하학적 및 광도 측정 왜곡을 평가하기위한 Delaunay 삼각분할방식을 사용하여 객관적 평가 방법을 제안한다. 기준 이미지와 대상 이미지는 두 이미지 사이의 일치 지점을 기반으로 하는 델라 네이 - 삼각 측량에 의해 세그먼트 화되고, 평균 유클리드 거리가 기하학적 왜곡 측정에 사용되며, 측광 측정을 위한 PSNR의 평균 또는 막대 그래프가 사용됩니다. 우리는 몇 가지 테스트 이미지와 스티칭 방법을 통해 예비 결과를 보여줌으로써 이점과 적용을 입증한다.
본 논문에서는 CT 영상에서 밝기값 분포와 기울기 정보를 고려한 방사선 추적 기반의 좌심실 내외벽 자동 분할 기법을 제안한다. 첫째, 심근 내벽 경계는 임계값 기법과 영역확장법으로 분할하고, 꼭지근을 포함하는 위하여 방사형의 방사선 추적 기법을 이용하여 분할한다. 둘째, 심근 외벽 경계는 적응적 기울기 프로파일 내에 심근의 밝기값과 최대 기울기를 갖는 점을 추출한다. 마지막으로, 타원이나 원의 형태를 유지하기 위하여 내외벽의 잘못된 경계점들을 타원방정식으로 선형 보간하고 B-스플라인을 적용하여 최종 분할된 결과를 추출한다. 제안방법의 평가를 위해 육안평가와 정확성 평가, 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가를 위하여 임상의의 수동 분할 결과와 제안 방법 분할 결과 간의 평균거리차이와 중복영역비율을 측정하였다. 실험 결과 평균거리차이는 $0.56{\pm}0.24mm$로 측정되었고, 평균 중복영역비율은 평균 $82{\pm}4.2%$로 측정되었다. 제안 방법을 적용한 수행 시간은 평균 1초로 수행을 완료하였다.
본 논문에서는 영상의 1차 모멘트와 단층신경망에 기반을 둔 주요성분분석을 이용한 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심이동을 위한 것으로 차원을 감소시켜 얼굴인식에 불필요한 배경을 배제시키기 위함이다. 또한 단층신경망을 이용한 주요성분분석은 수치적 기법의 대안으로 Foldiak 학습알고리즘을 이용하며, 차원을 감소시켜 얼굴영상의 특징추출을 위한 정규직교기저를 얻기 위함이다. 제안된 기법을 64$\ast$64 픽셀의 48개(12명$\ast$4장) 학습자 얼굴영상을 대상으로 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 각 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 제안된 기법은 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 특히 negative angle를 이용하는 것이 city-block이나 Euclidean을 이용하는 것보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정할 수 있었다.
현재 카메라 기반 기술 수준으로는 센서 기반 기본 생활패턴 인지 기술은 정확한 데이터를 얻기 위해서는 불편함을 감수해야 하고, 상용화 밴드 제품은 정확한 데이터 수집이 어려우며, 행동의 동기와 원인 및 심리적 영향 등을 고려하지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 생활패턴 인지를 위한 레이더 기술은 일상생활에서 주변의 사람이나 물체를 탐지하기 위해 고안된 파형을 전송하여 반사되어 오는 수신 신호를 신호 처리함으로써 물체와의 거리, 속도, 각도를 측정하는 기술을 적용하여 기존 영상 기반의 서비스에서의 사생활 보호와 같은 이슈를 보완할 수 있도록 고안하였다. 제안 시스템의 구현을 위해 TIIWR1642 칩을 기반으로 60GHz 대역 밀리미터파 FMCW 송신/수신을 위한 RF 칩셋제어, 거리/속도/각도 검출을 위한 모듈의 개발 및 신호처리 소프트웨어를 포함한 기술을 구현하였다. 생활 정보에 대한 메타 분석으로 생활패턴의 정량적 분석을 통해 개인별 맞춤형 생활패턴 추출을 통해 자기 관리 및 행동 시퀀스를 산출하여 개인별 생활패턴의 분석이 보안 및 안전 응용서비스로 가능할 것으로 기대된다.
최근 스마트폰의 고해상도 카메라는 영상처리 기법을 이용하여 콘크리트 균열과 같은 미세한 피사체의 측정을 가능하게 한다. 이미 접사 범위 정도의 가까운 거리에서 어플리케이션을 이용하여 균열폭을 조사하는 기술이 구현되어있으나, 이용에 제한적이므로 보다 먼 거리에서 균열을 측정할 수 있도록 스마트폰 고해상도 카메라의 사용성 검증이 필요하다. 본 연구는 2m 이내에서 거리에서 균열폭 1.0mm 이내의 두께에서 세분화된 균열폭들의 크기 인지에 초점을 두고 있다. 최근의 안드로이드 기반 스마트폰들을 대상으로 카메라 해상도에 따라 측정 구성요소인 단위 픽셀 크기와 촬영거리와의 관계를 중심으로 실험을 수행하였으며, 그 결과 0.3mm 이상 1mm 이하 미세 균열폭의 구분과 정량화를 위해서 스마트폰용 렌즈의 필요성을 확인할 수 있었다. 스마트폰용 범용 텔레센트릭 렌즈는 왜곡의 영향을 최소화하기 위해서 정확한 위치에 장착이 필요하였다. 또한, 64MP의 고해상도 스마트폰 카메라와 2배 확대렌즈를 적용한 결과 2m 이내에서 픽셀단위로 균열폭을 산정할 수 있었으며, 0.3mm, 0.5mm, 1mm 균열폭 구분이 가능하였다.
In this study, an embedded ranging system based on a laser structured light image is developed. The distance measurement by the structured light image processing has efficient computation because the burdensome correspondence problem is avoidable. In order to achieve robustness against environmental illumination noise and real-time laser structured light image processing, a bandpass optical filter is adopted in this study. The proposed ranging system has an embedded image processor performing the whole image processing and distance measurement, and so reduces the computational burden in the main control system. A system calibration algorithm is presented to compensate for the lens distortion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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