최근 무선 통신 서비스의 증가로 다양한 안테나 모델의 개발이 이루어지고 있으며 안테나 성능 시험을 정확하고 합리적으로 평가할 수 있는 측정 기술에 대한 정량적인 연구의 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 안테나의 근역장 측정 시스템에서 안테나 특성의 자동 측정 시스템을 구축하기 위한 안테나의 끝단을 정렬하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 안테나의 하면 영상을 카메라로 입력받아 객체를 추출하고 안테나 객체의 윤곽선을 추출한다. 추출된 윤곽선 정보를 이용하여 객체의 왜곡정도를 측정하며 이를 보정하기 위한 각도를 추출한다. 제안한 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 표준 혼 안테나를 이용하였으며 그 결과는 안테나 객체가 효율적으로 추출되고 왜곡 보정을 위한 각도도 측정됨을 보여준다.
3D 영상은 인간이 인지하는 시각적 경험을 바탕으로 입체적인 표현기술에 의해 발전해 왔다. 최근 입체영상구현 기술연구는 현실감 있는 영상을 제작하기 위해서 다양하고 새로운 영상 제작방법들이 시도되고 있다. 그러나 가상카메라가 이동할 때 발생하는 키스톤 왜곡(keystone distortion)에 대한 문제는 많은 연구가 필요한 상태다. 본 연구에서는 가상카메라의 이동에 따라 발생하는 결상차이에 대한 픽셀거리를 분석함으로써 키스톤 왜곡에 대한 현상을 최소화 하고 그래픽스 환경에서 구현 가능한 제작방법을 제시하였다. 그래픽스 입체영상 제작환경에서 각각의 오브젝트를 레이어별로 분류한 후 영상데이타를 추출하여 입체영상으로 제작한 결과 화면결상으로 인한 왜곡된 영상데이터를 보정 할 수 있었다.
탄성파 자료의 영상화 과정에서 입력자료인 속도 모델에 불연속면이 있는 경우 반사파에 의해 참반사보정(migration) 결과가 왜곡될 수 있다. 따라서 참반사보정을 위한 속도 모델은 지층 경계면에서 샘 파동장과 수신기 파동장을 구할 때 발생하는 반사파를 제거하기 위해 평활화(smoothing)하여 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 속도 모델을 평활화할 경우 지층 경계면에서 속도 정보가 달라져 지하구조 영상이 왜곡될 가능성이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 최소화하기 위해 속도가 불연속인 층간의 음향 임피던스를 일정하게 만들어 샘 파동장과 수신기 파동장을 구할 때 발생하는 반사파를 줄이고자 하였다. 음향 임피던스를 일정하게 만들기 위해 속도 차이를 보상하는 가상의 밀도(fake density)를 정의하고 참반사보정에 사용하였다. 음향 임피던스가 모든 층에서 일정할 때, 반사면에서 수직 입사파의 반사계수가 영이 되고 반사파가 최소화되어 참반사보정 결과를 향상시킬 수 있다. 이를 검증하기 위해 셀기반 유한차분법을 이용하여 거꿀시간 참반사보정(reverse-time migration) 알고리듬을 구현하였다. 수치예제를 통해 속도 대비가 큰 지층 경계면에서 참반사보정 영상의 품질이 향상되는 것을 확인할 수 있고, 특히 천부 지층에서 성능 개선효과가 큰 것을 관찰할 수 있다.
색상 정보를 이용한 프로젝션 화면(projection display)상의 전경물체 검출(foreground object detection)은 조명 변화나 복잡한 배경 때문에 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 프로젝터의 입력 영상과 프로젝션 화면을 촬영한 카메라 영상들로부터 얻어진 색상 정보를 이용한 전경물체 검출 방법을 제안한다. 두 영상사이에 기하 왜곡과 색상 왜곡이 존재한다고 가정한다. 두 영상사이의 관련된 화소를 찾기 위해 투영변환방법(projective transformation)을 사용하여 기하 왜곡을 보정한다. 프로젝션화면상에 전경물체가 없을 때 관련된 화소사이의 색상 차이를 프로젝션 화면상의 자연스러운 왜곡으로 모델링한다. 이를 다항식 근사 방법(polynomial fitting)으로 모델링한다. 영상 내 어떤 위치에서 관련된 화소 사이의 차이가 주어진 다항식에서 예측된 색상차이보다 클 때 전경물체가 있는 것으로 간주한다. 실험 및 결과에서 제안된 전경물체 검출 방법이 디지털 데스크(DigitalDesk)같은 프로젝션 화면 시스템에 적용 가능하다는 것을 보였다.
SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 측면 관측 촬영방식으로 인해 고도에 의한 왜곡이 발생하여 광학영상과의 통합적 활용을 위해서는 지형 보정 작업이 필수적이다. 일반적으로 SAR 영상의 지형보정은 대상지역의 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 사용하여 수행되기 때문에 DEM 품질이 지형보정 정확도에 미치는 영향에 대한 평가가 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 1:5000 수치지도로부터 제작한 DEM, LiDAR DEM, ASTER GDEM, SRTM DEM을 비교 분석하여 고해상도 SAR 영상의 지형보정에 적합한 DEM을 탐색하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X와 Cosmo-SkyMed 영상을 사용하였다. 지형보정 결과 평가를 위해 동일지역의 KOMPSAT-2 정사영상과의 정량적 비교평가를 수행하였다. 실험결과 수치지도로 제작한 DEM이 가장 정확한 지형보정 결과를 보였으며 현업에서 가장 많이 활용되고 있는 SRTM DEM의 경우 고해상도 SAR 영상의 지형보정에는 부적합 하였다.
본 논문에서는 카메라 렌즈에서 흔히 발생할 수 있는 렌즈의 왜곡에 의한 화상을 보정하고, 로봇 좌표를 인식하기 위해 사용하는 패치의 변경에 의한 로봇의 위치 및 각도오차를 줄여 축구로봇 시스템의 성능 개선에 대한 새로운 방법을 제시한다. 그리고 렌즈의 왜곡 중 기하학적인 왜곡을 보정하여 로봇의 위치오차를 줄여 실시간 환경인 축구로봇 시스템에 적용한다. 로봇의 인식과 로봇의 좌표 및 방향을 판별하기 위하여 사용하는 패치는 그 모양에 따라 로봇이 가지게 되는 위치오차와 각도오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 개선한 로봇패치에 따른 로봇의 위치 및 각도 오차를 줄이는 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 검증하였다.
안테나의 다양한 응용과 더불어 안테나 제작에 필요한 안테나 특성 측정에 관한 관심이 증대됨으로 안테나 측정 시스템의 정밀도가 더욱 필요하게 되었다. 안테나 측정시 사용자의 수동작을 기반으로 하는 기존의 시스템은 사용자의 위치 보정 작업에 기반을 함으로 오차를 유발한다. 따라서 안테나 특성의 자동 측정 시스템 도입이 필요하다. 본 논문에서는 안테나 자동 측정 시스템을 위한 안테나 추출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 안테나 측정 시스템에서 안테나에 대한 영상 정보 획득하고 획득된 영상 정보로부터 안테나 객체를 추출하여 안테나의 기울어짐과 위치 파라메터를 추출한다. 추출된 파라메터는 위치 및 기울어짐 각도를 보정하는데 사용되며 안테나의 자동 측정을 위해 사용된다. 제안한 알고리즘은 다양한 안테나 중 패치 안테나를 중심으로 적용되며 패치 안테나 객체가 효율적으로 추출되고 왜곡 보정을 위한 각도도 측정됨을 보여준다.
히스토그램 평활화는 가장 잘 알려진 명암비 향상기법이지만 밝기 값이 크게 변화해서 색의 왜곡과 노이즈가 두드러지고 색번짐 현상 같은 부작용이 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 기존의 기법들은 유저가 영상마다 일일이 파라미터를 수정해야 하거나 다양한 영상에 대해 결과를 보장하지 못했다. 제안된 기법은 영상의 median값을 바탕으로 보정계수를 계산하고 히스토그램에서 가장 큰 빈도수를 기준으로 보정계수에 비례하여 나머지 히스토그램들을 보정한 뒤 평활화 한다. 제안한 방법의 결과영상은 각기 다른 특성을 가진 여러 가지 영상들에 대해 안정적으로 HE의 부작용들을 해결하였음을 알 수 있게 한다. 뿐만 아니라 연산이 복잡하지 않고, 보정계수가 자동적으로 계산되기 때문에 FPD에 직접 적용할 수 있다.
본 연구는 영상 이미지로 가공물을 획득하는 가공기에서 기계적인 충격이나 그 외의 요인으로 인한 가공기의 좌표공간과 CCD(Charge couple Device)카메라 상의 획득영상과의 좌표의 변화가 생기게 된다. 이에 그러한 변화에 둔감하고 유연한 좌표변환 계수를 제어기가 획득하게 함으로써 시스템의 신뢰성을 향상시키는데 그 목적이 있다. 본 논문은 이러한 좌표왜곡에 대한 수정 파라메터를 퍼지 논리에 의해 수정 하도록 하고 이를 어류가공기에 적용하여 그 효과가 나오도록 하는데 초점을 두었다.
다양한 응용분야에서 디지털 칼라영상은 프린터를 통ㅎ여 출력되어진다. 이러한 출력 장비들의 하드웨어적 특성은 칼라 영상의 색을 왜곡시켜 부정확한 색 재현을 얻게 된다. 본 논문에서는 색채학적 모델에 기반한 다차 비선형변환을 이용하여 주어진 칼라 프린터의 특성을 알아내고 이를 보정하는 방법을 제시한다. 또한, 샘플의 개수를 변화하면서 비선형 변환식을 계산하여 기기의 특성화 모델링 과정에 필요한 적정수준의 샘플 개수를 제시한다. 실험을 통하여 원본의 색과 재현되어진 색의 색차를 구함으로써 제시되어진 방법의 타당성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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