얼굴 인식 및 검출에 있어서 어려운 문제가 조명의 변화와 포즈의 변화에 따른 성능 면에서의 신뢰성이다. 이러한 상황(Context)의 변화를 고려하여 영상을 처리하기 위하여 얼굴 영상에 주어진 조명의 상황을 SOM으로 분석하며, 영상에 따라 다른 전처리 기법의 필요성에 대해 제안한다. SOM은 비 지도학습으로써 얼굴 이미지들을 수집하여 그룹화 함으로써 상황분석을 위한 알고리즘으로 활용한다 이는 상황분석 기법을 적용하기 위한 응용에 활용할 수 있으며, 적절한 전처리 기법은 얼굴 인식의 성능을 향상시킴을 알 수 있었다.
본 연구는 정지 영상을 무손실 압축하기 위해 영상 각 화소의 값 상위 4비트의 중복성을 이용하여 런랭스 코딩 전처리로 1차 압축을 수행한 후 허프만 코딩으로 무손실 압축률을 향상시키는 새로운 방법을 제시한다. 본 연구에서 제안된 방법은 영상의 종류에 따라 자동적으로 허프만 코딩과 전처리 허프만 코딩을 선택하도록 하고, 전처리는 상위 4비트와 하위 4비트를 분리하여 상위 4비트의 중복성을 이용하여 런 랭스 코딩을 하여 기존의 일반적인 허프만 방법보다 더 나은 결과를 나타내었다.
얼굴 인식률 향상을 위해서는 전처리 단계에서의 영상 보정이 매우 중요하며, 특히 배경 잡음 제거는 얼굴 인식의 정확도에 중대한 영향을 미친다. 본 논문에서는 얼굴 인식률 향상을 위하여 전처리 단계에서 타원 모델을 이용하여 배경 영역을 제거하는 방법을 제안하였다. 사람의 얼굴 윤곽은 타원의 형태를 나타내기 때문에 얼굴 영상에서 타원 모델을 이용할 경우 얼굴 영역을 용이하게 검출할 수 있다. ETRI, ORL, 및 XM2VTS 얼굴 데이터베이스에 대한 실험 분석을 통하여 제안된 방법이 얼굴 인식 성능을 뚜렷하게 개선시켰음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 독립 성분 해석(Independent Component Analysis, ICA) 기법과 인근 평균 및 정규화를 이용한 영상 분류 방법을 제안하였다. ICA에 잡음을 주어 영상을 분류하였을 때, 잡음에 대한 강인성을 증가시키기 위하여, 제안된 인근 평균 및 정규화를 전처리로 적용하였다. 제안된 방법은 전처리 없이 ICA에 주성분 해석(Principal Component Analysis, PCA)을 이용한 것에 비해 잡음에 대한 강인성을 증가시키는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.
지문인식을 위한 중요한 전처리 과정중의 하나는 영상의 이진화 과정이다 이진화 과정은 그레이 레벨의 영상( gray scale input image)을 받아들여 이진의 영상(binary image)으로 만드는 것이다. 이진화 과정에 있어서의 어려운 점은 적절한 임계값(threshold value)을 찾는 것이다. 된 논문에서는 국부적인 융선과 골의 밝기의 특성에 따라 적절한 임계값을 선택하는 적응 이진화 방법을 제시한다. 실험을 통하여 게시된 방법은 기존의 방법과 비교하여 족은 성능을 보여주고 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 H.264 표준 부호화 방식의 성능 향상 및 저 계산량을 위한 가우시안 모델 기반의 전처리 필터에 대해 제안한다. 일반적인 영상 획득 장치에서 첨가된 노이즈에 의해 훼손된 동영상은 다수의 고주파 성분으로 인하여 시각적으로 불편한 현상과 압축 효율의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 필터링 과정에서 국부 통계적 특성과 양자화 매개변수를 이용하여, 주어진 양자화 스텝 사이즈에서 노이즈 성분을 제거하고 시각적인 효과와 비트율을 개선시켜 압축 효율을 개선하고자 한다. 또한 전처리 필터의 계산량을 줄이기 위하여 간단한 형태의 국부 통계적 특성을 재 정의하고 노이즈에 대한 매개변수를 H.264의 변환과 양자화 과정을 통하여 유추하여 적용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과로부터 확인할 수 있었다.
DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용한 영상 합성 시에 발생하는 경계 잡음은 원래 전경 영역에 속하던 화소가 배경으로 흩어져 나와 생성된 잡음이며, 이는 주로 참조 영상과 깊이지도 간 경계 불일치나 참조 영상에서의 블러링 때문에 발생된다. 영상 합성 과정에서 발생된 홀 영역은 일반적으로 주위 화소를 이용하여 채워지게 되므로, 홀에 인접한 경계 잡음은 합성 영상의 화질을 저하시키는 주요 원인으로 작용한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 깊이지도의 전처리를 이용한 새로운 경계 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존의 전처리 기법들은 경계 불일치에 따른 경계 잡음의 제거를 위해 참조 영상과 깊이지도의 경계가 일치되도록 깊이지도를 수정한다. 그러나 대부분의 기존 기법들이 신호 기울기 기반의 단순 경계 탐색 알고리즘에 기반을 두고 있어 블러링이 존재하는 경계에서는 탐색 성능의 저하가 나타난다. 제안 알고리즘은 이의 해결을 위해 2단계 경계 탐색을 이용함으로써 이행 영역과 배경 영역 간 경계를 보다 효과적으로 탐색할 수 있는 구조를 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 우수한 경계 잡음 제거 성능을 가짐을 보인다.
본 논문은 CMOS 이미지 센서에서 획득한 영상의 품질을 개선하기 위한 실시간 전처리 프로세서의 설계를 제시한다. CMOS 이미지 센서는 기존 IC와의 통합, 저전력소모, 저가격화등의 다양한 이점을 갖지만, 기존의 CCD 소자로부터 획득한 영상에 비해 열등한 품질의 영상을 제공하는 단점이 있다. CMOS 이미지 센서의 이러한 물리적 한계를 극복하기 위해 본 논문에서 제안하는 전처리 프로세서에는 색상 보간, 색상 보정, 감마 보정, 자동 노출 조정 등의 기본적인 전처리 알고리즘 외에 공간 가변적 대비 향상 알고리즘이 포함되었다. 여기에서 제안하는 전처리 프로세서는 이러한 알고리즘을 효율적으로 구현하기 위한 하드웨어 구조를 가지며, VHDL 언어를 이용하여 설계 및 검증되었다. 설계된 전처리 프로세서는 합성 결과 약 19K의 논리 게이트를 포함하였으며, 이는 저가격의 PC 카메라 구현에 적합하다. 제안된 전처리 프로세서의 실시간 동작 여부를 검증하기 위해 설계된 전처리 프로세서는 Altera사의 Flex EPF10KGC503-3 FPGA 칩으로 구현되었으며, 성공적으로 동작함을 확인하였다.
일반 영상의 영상확대를 위한 다양한 알고리즘이 존재한다. 하지만 IR 영상의 경우 일반영상과 다른 특성을 가지고 있기 때문에 IR 영상을 위한 영상 확대 알고리즘이 필요하다. 따라서 IR 영상이 일반영상에 비해 디테일이 없다는 특성을 고려하여 복잡한 알고리즘을 적용시키기 보다는 ADRC[1]와 같은 단순한 분류 기법을 활용하여 LR-HR 패치를 분류하고 학습된 데이터를 이용하여 영상확대 알고리즘에 적용하였다. 또한 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 학습과정에 전처리 과정을 추가하여 알고리즘 작동 시 연산량의 증가 없이 확대 영상의 선명도를 향상시키고자 하였다. 이와 같은 방법으로 영상 확대 알고리즘을 수행하였을 때 통상적인 영상확대 기법인 bi-cubic interpolation 기법보다 CPBD 수치가 평균 0.0527 만큼 높은 결과를 확인할 수 있었고 전처리 과정을 추가하였을 때 이전보다 평균 0.0119 만큼 더 선명해진 영상을 얻었다.
최근 카메라의 제한된 시야각을 극복하고 여러 영상을 하나의 영상으로 정합하여 넓은 시야각을 제공하는 파노라마 영상 기술 개발에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 파노라마 영상 제작 시 속도와 정확도 향상을 위한 전처리, 후처리 과정을 제안한다. 전처리 단계에서 카메라 센서 정보인 3차원 회전각으로 영상 간 공통 영역을 구하여 스티칭 알고리즘 소요 시간을 단축한다. 또한 후처리 단계에서 가중치를 추가한 최소 오차 경계 블랜딩 방법을 제안하여 파노라마 영상의 정확도를 향상시키고 이를 실험을 통해 결과 검증 및 비교한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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