최근 디지털 카메라, 영상관련 디지털 기기들의 증가와 DMB(Digital Multimedia Broadcasting)의 시작으로 영상 처리 분야의 중요성이 점차 높아지고 있으며, 적절히 교정하지 못한 영상은 너무 밝거나 또는 너무 어둡게 보일 수 있기 때문에 영상을 컴퓨터 스크린에 정확하게 표현하는 감마교정은 영상을 디스플레이 하는 장치에서 더 많은 비중을 차지하고 있다. 본 논문에서는 영상 입력 장치 또는 카메라 이미지 센서로부터 얻은 Bayer Data 가 전처리 과정에서 수행하는 감마교정에 대해 이해하고, ROM에 감마 값을 고정하여 수행하지 않았다. 구간 선형 알고리즘을 이용한 하드웨어적인 처리를 수행하는 감마 교정을 구현하고자 한다. 이를 위해서 Visual C++을 이용하여 소프트웨어적인 구현과 구간 선형법 알고리즘을 이용한 구현을 검증한 후, 구간 선형 알고리즘을 적용한 감마 교정을 하드웨어로 설계 후, Modelsim6.0a를 이용하여 데이터를 검증한다.
본 논문은 사용자로부터 입력된 얼굴 사진을 얼굴 기울기 교정을 거친 후 얼굴 구성요소의 특징정보를 추출하고, 추출된 특징정보와 가장 유사한 캐리커처를 생성하는데 목적이 있다. 우리는 입력된 인물 사진에서 눈 영역 추출을 이용, 얼굴의 기울기를 교정시킨 다음 세그멘테이션을 통하여 인물의 얼굴을 추출하고, 추출된 얼굴의 수직과 수평 히스토그램을 이용하여 얼굴 구성요소를 추출한다. 또한 모양과 크기 등이 다양한 특징정보를 가진 얼굴 구성요소에 관한 데이터베이스를 구축함으로써 캐리커처의 질을 향상시키고자 한다. 우리는 사용자로부터 입력된 사진에서 추출된 얼굴 구성요소의 특징정보와 데이터베이스에 저장되어 있는 캐리커처 이미지의 특징정보와 유사도를 계산한다. 마지막으로 유사도가 가장 높은 캐리커처 이미지를 선택하여 눈, 눈썹, 코, 입, 얼굴형 등을 각각 위치에 매핑시킨다.
카메라 교정(Camera calibration)은 알고있는 월드 좌표계(world coordinate system)의 제어점(control points)들에 대하여 카메라의 내부/외부 인자(internal and external parameters)들을 계산하는 과정이다. 정확한 카메라 교정은 정밀한 측정을 위해서 반드시 요구된다. 본 논문에서, 우리는 3D 기하학이나 카메라 광학에 대한 특별한 지식을 요구하지 않는 신경망을 이용하여 간단하면서도 유연한 카메라 교정을 제안한다. 제안한 방법은 내부/외부 인자를 요구하지 않는 응용 분야에 매우 유용하다. 또한 제안한 카메라 교정은 물체가 이미지 평면과 거의 평행할 경우에 발생하는 악조건(ill-condition)문제를 해결할 수 있는 장점을 가졌다. 이러한 악조건은 시각 시스템을 이용하여 제품 검사를 할 경우에 흔히 발생한다. 좀더 정확한 교정을 위해 획득한 이미지는 렌즈의 방사형 왜곡에 따라 두 개의 지역으로 분할하여 교정된다. 그리고 Tsai의 알고리즘을 이용한 결과와 제안한 방법을 이용하여 교정한 결과를 실험을 통해 타당성을 증명한다.
CAPTCHA은 스팸이나 로봇에 의한 사이트 자동가입을 막는 계정 생성방지 도구로써, 특정 언어 또는 그림을 해독할 수 있는 인간의 우수한 가독성을 이용한 것으로 일반적으로 컴퓨터 프로그램이 해독하기 어려운 기호, 글자 등을 입력하도록 하여 스팸 또는 자동화 도구 등을 무력화 시키는 보안 기술이다. 하지만 기존에 사용되었던 CAPTCHA 방식은 웹봇 또는 이미지프로세싱, 머신 러닝을 통하여 쉽게 통과할 수 있는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 Text 기반의 CAPTCHA 시스템과는 달리 이미지 기반의 새로운 CAPTCHA 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제공되는 시스템은 일반적으로 현상된 사진의 부분적인 이미지를 추출하여 추출된 이미지의 회전을 통하여 CAPTCHA 시스템을 제공하는 것이다. 사용자 인증은 다음과 같이 검증한다. 먼저 총 8장의 사진에서 각각 서브 이미지를 추출하여, 추출된 서브 이미지를 무작위로 회전시킨다. 무작위로 회전된 서브 이미지를 사용자가 올바르게 교정하면 사용자가 인증된다.
단일 기울기 ADC에 사용되는 램프 신호의 기울기는 공정과 주파수 변화에 민감하다. 이러한 변화는 ADC 이득 변화와 이미지 신호 프로세싱의 성능까지 영향을 준다. 본 논문에서는 자동 교정된 램프 신호를 이용한 단일 기울기 ADC를 이용하여 공정과 주파수 변화에 영향을 받지 않은 CMOS 이미지 센서를 제안하다. 본 논문에서 제안된 built-in-self-calibration (BISC) 구조는 공정과 주파수 변화에 상관없이 입력 조도별로 일정한 출력 값을 갖는 단일 기울기 ADC 동작을 가능하게 한다. 제안된 BISC를 탑재한 CMOS 이미지 센서는 $0.35{\mu}m$ 공정을 이용하여 제작하였다. 측정 결과는 제안된 구조가 공정이나 클럭 주파수의 변화에 따라 효과적으로 램프 기울기를 교정한다는 것을 보여준다. 칩 면적의 증가 정도는 $0.7\%$ 미미하였다.
현재 인터넷 보급의 우수한 발달로 인해 우리는 정보의 바다 또는 인터넷 시대에 살고 있다. 우리는 이러한 인터넷 시대에 살고 있는 만큼 많은 정보를 인터넷을 통하여 검색하고 원하고자 하는 정보를 인터넷을 통해 얻고 있다. 하지만 인터넷을 통하여 웹서핑 또는 정보를 검색하다보면 스팸이나 자동화 도구를 이용하여 광고성 또는 해당 정보와는 상관없는 글들이 무수히 등록되어 있는 것을 볼 수 있다. 이와 같은 것을 방지하기 위하여 CAPTCHA 시스템이 개발되었다. 하지만 기존에 존재하는 CATPCHA 시스템은 텍스트 기반의 시스템이고, 현재 쉽게 통과될 수 있는 많은 기법들이 제시되고 있다. 그리하여 우리는 이러한 단점을 보완하고자 새로운 이미지 기반의 CAPTCHA 시스템을 전 연구를 통하여 새롭게 제안했다[4]. 제안된 시스템은 일반적인 이미지에서 사각형 형태의 서브 이미지를 추출, 추출된 서브 이미지를 무작위 회전을 가하여 사용자에게 올바른 교정을 통해 사용자를 인증하였다. 우리는 이와 같은 연구를 바탕으로 본 논문에서는 서브 이미지를 추출 시 정사각형의 형태가 아닌 N다각형의 형태를 통하여 서브 이미지를 추출한다. 본 논문에서는 N다각형 형태의 서브 이미지 추출시 전 연구와는 다른 방법으로 서브 이미지를 추출하고, 실험을 통하여 사용자에게 가장 인식률이 높은 다각형을 찾고, 전 연구와는 다른 방법의 서브 이미지 추출 방법을 통해 사용자에게 보다 효과적인 서브 이미지를 제공한다. 본 논문에서 제공되는 다각형은 정삼각형에서부터 정16각형이다.
RGB기반의 사진이미지를 오프셋 인쇄로 출력할 때 색역의 차이에 의한 색 손실이 발생하는 것은 상식이다. 따라서 사진가는 사진을 인쇄의뢰 할 때 일정정도의 색 손실을 감안하고 인쇄를 시행해야 한다. 이때 원본과 최대한 가까운 결과를 얻기 위해 시행하는 작업이 교정이다. 이러한 교정은 디지털기술이 도입되면서 관리가 용이해졌다. 즉 교정에 디지털장비를 사용하게 되어 교정의 질을 일정하게 유지 관리할 수 있게 되었다. 본 연구는 이러한 교정에 관한 연구이다. 기존에도 교정에 관한 연구가 있었지만 이는 인쇄분야에서 시행한 연구로 인쇄소 시스템을 기반으로 하고 있다. 즉 사진가가 거의 사용하지 않는 인쇄용 립(RIP)과 고가의 인쇄전용 장비를 필요로 하는 연구이다. 따라서 사진가 스스로 자신의 기준에 맞춘 교정을 시행하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 사진가가 직접 사진용 시스템을 이용하여 교정 작업을 시행할 수 있는 방안을 모색하기 위해 시행하였다. 즉 사진가가 주로 사용하는 포토샵 프로그램과 사진용 잉크젯 프린터 그리고 사진용지를 이용한 교정에 관한 연구이다.
CAPTCHA 시스템은 스팸이나 로봇에 의한 자동 가입, 계정 생성 방지도구로써 인간의 우수한 가독성을 통해 특정 언어 또는 그림을 해독할 수 있는 특성을 이용한 것으로 일반적으로 컴퓨터 프로그램이 해독하기 어려운 기호, 글자 등을 재입력하도록 하여 스팸을 위한 자동화 도구 등을 무력화 시키는 보안 기술이다. 하지만 기존에 존재하였던 텍스트 기반의 시스템은 웹봇이나 머신 러닝등을 통하여 쉽게 통과할 수 있는 단점을 나타냈다. 우리는 이러한 단점을 보완하고자 새로운 이미지 기반의 CAPTCHA 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 일반적인 사진에서 부분 이미지를 출력, 무작위 회전을 가하여 사용자에게 올바른 교정을 요하는 시스템이었다. 본 논문에서는 일반적인 사진에서 출력되는 부분 이미지의 형태를 다각형으로 추출하여, 사용자에게 좀 더 인식률을 높일 수 있는 서브 이미지의 형태를 찾고, 좀 더 효과적이고 실용적일수 있는 CAPTCHA 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제공하는 다각형의 형태는 정사각형, 정오각형, 정육각형, 정칠각형 그리고 정팔각형이다. 총 5가지 형태의 다각형 중에서 사용자에게 가장 효과적인 다각형을 실험을 통하여 찾을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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