LVDS에 기반을 둔 초고속 저전력 직렬 인터페이스인 SMIA(Standard Mobile Imaging Architecture) CCP2(Compact Camera Port 2) 규격을 채택한 CMOS 이미지 센서들이 개발되면서, 기존의 CMOS 이미지 센서들과 직접 연결되었던 장비들이 사용할 수 없게 되고 있다 본 논문에서는 SMIA CCP2 규격의 직렬데이터 신호를 범용 10-비트 병렬 신호로 변환하는 시스템을 제안하고. 이의 구현 방안을 제시한다. 제안한 데이터 프로토콜 변환 시스템은 de-serializer 1개와 저가의 FPGA로 구성되어 소형 PCB로 구현되어, 장비와 이미지 센서 사이를 추가 공간 없이 용이하게 접속할 수 있다. 또한 SMIA CCP2 규격에서 제시된 최대 속도인 650Mbps의 속도로 데이터를 변환하는 것이 가능하기 때문에 범용 프로토콜 변환 시스템으로서의 활용성도 매우 높을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 저 비용, 고해상도 반도체 지문 센서칩에 대하여 논한다. 제작된 테스트 칩은 $64{\times}256$ 센싱 셀(sensing cell)로 구성되어 있으며, 칩의 크기는 $2.7mm{\times}10.8mm$이다. sensing cell 내부에서 일어나는 전하 재분포를 감지하는 새로운 방식을 이용하여 내부의 기생 캐패시턴스의 영향을 효과적으로 제거하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 센싱 셀의 감지 능력을 키우므로 센싱 셀의 크기를 줄일 수 있고, 따라서 고해상도의 이미지를 추출할 수 있다. 표준 0.6${\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 제작된 칩은 600dpi의 해상도를 가지는 지문 이미지를 추출한다. 제조 단가를 낮추기 위하여 지문의 부분 이미지들로부터 전체 지문 이미지를 얻어내는 이미지 합성 방법의 가능성과 문제점에 대해서도 논의하였다.
본 논문은 단일 광원의 CIS에서 조도제어를 적용한 흑백 이미지 스케닝시스템 설계 및 구현에 관한 연구이다. 스케닝 방법은 이미지 스켄센서를 고정한 상태에서 스텝모터를 이용하여 스케닝 하고자 하는 문서를 이동하는 종이공급 방식을 사용하였다. 소형의 최적화된 시스템을 구현하기 위해 전용의 영상처리프로세서를 사용하여 시스템을 구성하였고, 센서를 통해 피딩 스텝마다 1라인의 스케닝된 입력된 데이터는 시스템 메모리에 저장된다. 스케닝을 시작하면 CIS 광원을 ON하여 스케닝하는 문서에서 반사되는 데이터를 수집하게 되는데, CIS 광원을 주기적으로 ON/OFF 하여 스케닝하고자 하는 문서의 조도를 제어하도록 하였다 스케닝 환경에 따라 조도를 제어함으로서 스케닝 이미지에서 적용전의 이미지에 비하여 PSNR이 0.3% 향상 되었다.
초박형 라이트필드 카메라 시스템은 이미지 센서 위에 렌즈 어레이를 부착하는 방식으로 만들어진다. 이러한 초박형 라이트필드 카메라는 하나의 이미지 센서를 여러 개의 sub-aperture가 나눠쓰는 방식으로 되어있어 개별 이미지의 분해능이 낮으며, sub-aperture 이미지들을 융합해 추가적인 분해능 향상이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 초박형 라이트필드 카메라 시스템을 개발했으며, 개발된 카메라 시스템을 위한 실시간 분해능 향상 알고리즘을 개발, 실험을 통해 검증했다. 개발된 초박형 라이트필드 카메라는 두께 2mm, 24개(6×4)의 551×551 해상도의 sub-aperture로 구성되어 있으며, 임베디드 컴퓨팅 보드를 사용해 휴대가 가능하도록 제작되었다. 실시간 분해능 향상 알고리즘은 임베디드 컴퓨팅 보드의 GPU에서 병렬처리를 통해 라플라시안 피라미드 기반의 이미지 융합 알고리즘을 수행한다. 실험을 통해 검증한 결과로, 개발 시스템은 MTF50값이 평균 35% 정도 개선되었으며, 10.65fps의 처리속도로 실시간 처리가 가능함을 확인했다.
본 논문은 CCD 센서의 스캔 이미지 향상을 위해 쉐이딩 보정 알고리듬을 이용한 FPGA 설계 및 구현에 관한 연구이다. 쉐이딩 보정 기법은 룩업테이블(LUT)을 적용한다. 향상된 이미지 스캔을 위하여 CCD 센서의 모든 픽셀에 대한 히스토그램 최대값 및 최소값을 구하고, 균일한 히스토그램 값을 갖도록 오프셋 데이터의 쉐이딩 보정 LUT를 생성한다. 스캔 과정에서 센서의 출력은 보정된 LUT값으로 변환되고 LUT 변환 처리는 FPGA로 구현하여 실시간처리가 가능하도록 한다. 구현 시스템을 사용하여 실험한 결과 2.4ms 이하의 스캔 타이밍을 충족 할 수 있다. 제안시스템은 낮은 성능의 프로세서 기반에서 저비용 및 실시간 향상된 이미지 스캔이 가능하다.
농업 분야에서 여러 가지 센서들과 임베디드 시스템을 활용하여 한 무선 센서 네트워크 기술이 적용되고 있는 추세이다. 특히, 센서 네트워크를 활용하여 작물의 질병을 조기에 진단할 수 있는 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 병충해 진단 연구들은 실제 농가에 적용하기 어려운 부분이 존재한다. 본 논문은 이를 개선하고자 하였으며, 화상카메라를 통해 받아온 작물의 잎사귀 이미지를 분석하여 병충해를 초기에 감지 가능한 알고리즘을 제안한다. 실제 시설원예 및 노지 환경 농가의 캡쳐한 이미지 내에서 감염 의심 영역을 개선된 K 평균 클러스터링 기법을 통해 분류하였다. 그 후 엣지 검출, 엣지 추적 기법을 활용하여 해당 영역의 잎사귀 내부 존재 여부를 확인하였다. 인근 농가에서 촬영한 토마토 잎사귀 이미지를 이용하여 성능 평가를 수행하였다. 기존 논문의 방법 보다 제안 알고리즘의 감영 영역 분류 능력이 우수한 것으로 나타났다.
360°VR 영상은 카메라에서 촬영된 여러 영상들을 이어 붙이는 작업인 스티칭(Stitching)을 통하여 만들 수 있다. 스티칭은 영상들을 이어 붙이기 위해 각 영상의 특징점을 추출하는 특징점 추출, 특징점간 유사도를 비교하여 유사한 특징점끼리 매칭시키는 특징점 매칭, 특징점 매칭 과정에서 획득한 호모그래피 매트릭스를 이용한 이미지 와핑, 각 영상 간의 부자연스러운 경계선을 제거하는 블렌딩 과정을 거친다. 고품질의 360°VR 영상을 획득하기 위해서는 영상의 개수를 증가시킬 필요가 있고, 이로 인해 스티칭 과정에서 소요되는 시간이 증가한다. 본 논문에서는 카메라 센서 정보를 이용해 유사한 영상끼리 클러스터링하여, 한번에 스티칭이 진행되는 영상의 수를 감소시키고, 멀티 스레드를 이용하여 각 그룹의 스티칭을 병렬적으로 진행한 뒤, 최종적으로 스티칭하여 최종 360°VR 영상을 획득하는 과정을 제안한다.
이미지 센서 및 모듈의 영상 취득 특성을 테스트할 때에는 테스트 기기마다 화소값을 비교하는 방법, 결함을 수치화하는 방법, 불량을 판별하는 방법이 천차만별로 다르기 때문에 이미지 센서 및 모듈의 영상 취득 특성을 테스트하는 장비는 테스트 대상 기기의 종류에 따라 따로따로 셋업되어야 한다. 일반적으로 테스트 내용은 표준화된 형식이 아니라 임의 형식의 기술문서로 전달되기 때문에 테스트 대상 기기에 맞추어 수작업으로 테스트 프로그램을 개발하기 위해 매우 많은 시간과 노력이 필요하며 오류의 위험성도 높다. 본 논문에서는 하나의 프로그램으로 현재 사용되는 테스트를 거의 모두 수용할 수 있도록 다양한 영상 취득 테스트를 단일 프레임워크로 표현하는 표준화된 기술 방법을 제안한다.
본 논문에서는 CMOS 이미지 센서의 동작 범위(Dynamic Range; DR)를 높이기 위해서, multiple sampling 방법과 조건적 reset 기능을 갖는 새로운 픽셀 회로를 제안한다. 제안된 구조는 한 번의 integration 시간 내에서 픽셀의 출력이 일정한 간격으로 여러 번 sampling되고 sampling된 각 신호는 기준 전압과 비교되며 이 결과에 따라 해당 픽셀을 rest 할지의 여부가 결정된다. 제안된 방법을 사용하면 이미지 센서의 최대 DR은 축적 기간 동안의 총 sampling 회수인 N 배로 증가될 수 있다. 테스트 칩은 0.65-${\mu}m$ CMOS 공정(2-P, 2-M)으로 제작되었으며 이에 대한 측정결과로 본 논문의 알고리듬이 DR의 증가에 효과적임을 확인하였다.
본 연구에서는 기존의 Log-Periodic Tooth 안테나의 이득 향상에 대한 연구를 하였다. 밀리미터파 대역용 PMMW(Passive Millimeter Wave) 이미지 센서에 적합한 고이득, 광대역, 평판구조 특성을 가지는 반사판이 추가된 형태의 Log-Periodic Tooth 안테나 구조를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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