본 논문에서는 단층 퍼센트론 모델의 학습기능과 신경회로망 형성메모리의 오류정정 능력이 서로 보완적으로 결합된 새로운 적응 패턴인식 시스템의 광학적구현을 실현하였다. 여기서, 단층 퍼센트론 모델은 2차원 LCTV 공간 광변조기를 이용하여 편광인코딩방법과 비전형 양자화 방법으로 구현하였으며, Hopfield 연장메모리는 2차원 모델로 황장하고multifocus holoens를 이용하여 광학적으로 구현하였다. 아리비아 숫자 짝.홀수 판별에 고나한 광학적 실험 결과, 오류 및 부분 입력에 대한 정확한 패턴 분류가 됨을 확인함으로서, 본 논문에서 제시한 새로운 적응 광 패턴인식 시스템이 실제로 영상처리, 패턴인식 등의 분야에서 그 응용 가능성을 제시하였다.
In this paper, an adaptive DPCM scheme is presented for encoding monochrome images with easy hardware implementation at a transmission rate of exactly 1 bit/pel. The system is mainly composed of a compensated mean predictor and an adaptive two-level quantizer with backward estimation. In this system, the predictor is a sort of two-dimensional ARMA predictor in which a moving-average part is added to the conventional mean predictor. The quantizer adapts to the local statistics of its input without overhead information. To reduce annoying granular noise in the reconstructed image, Lee filter is used after reconstruction in the receiver.
본 논문은 네트워크 기반 제어시스템(NCS: Networked Control Systems)에 모델매칭 제어기법을 적용한 효율적인 제어알고리즘을 제안한다. 비선형의 특징을 가지는 제어기 및 관측기의 시간지연을 Taylor 근사법으로 선형화하여 선형시스템 이론을 적용한 모델매칭 제어기를 설계하였다. 또한, 제어기의 차수를 우세극 기법과 극,영점 상쇄기법(Pole-Zero Cancelation)을 통해 저차화한 후 그 타당성을 검증하였다. 제안한 제어알고리즘의 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였으며 기존의 고차 모델매칭 제어기와 비교분석하여 타당성 및 신뢰성을 검증하였다.
본 논문에서 는 자동차 영상에서 모폴로지 연산을 이용한 번호판 추출 방법을 제안한다. 먼저 입력 받은 자동차 영상을 적응적 임계값을 적용하여 이진화 한다. 이 진화 영상에 대하여 모폴로지 연산의 침식/팽창 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 제거하는 opening과정 과 팽창/침식 과정을 연속적으로 수행하여 번호판 내의 문자영역을 확장하는 closing 연산을 병렬 수행한 후 그들간의 차영상을 추출한다. 추출된 차영상에 Geo-correction과 번호판의 일반적인 특성을 이용한 필터링 작업을 수행하여 실제 번호판 영역을 추출한다. 제안한 방법을 구현하고 다양한 각도에서 취득된 다양한 형태의 자동차 영상에 적용하여 본 알고리즘의 효용성을 보인다.
This paper presents a light exposure correction algorithm for less pleasant images, acquired with a light metering failure. Since conventional tone mapping and gamma correction methods adopt a function mapping with the same range of input and output, the results are pleasurable for almost symmetric distributions to their intensity average. However, their corrections gave insufficient outputs for asymmetric cases at either bright or dark regions. Also, histogram modification approaches show good results on varied pattern images, but these generate unintentional noises at flat regions because of the compulsive shift of the intensity distribution. Therefore, in order to sufficient corrections for both bright and dark areas, the proposed algorithm calculates the gamma coefficients using primary parameters extracted from the global distribution. And the fusion weights are adaptively determined with complementary parameters, considering the classification information of a binary segmentation. As the result, the proposed algorithm can obtain a good output about both the symmetric and the asymmetric distribution images even with severe exposure values.
This study proposes an improved binarization method to improve image recognition rate. The research goal is to minimize the information loss that occurs during the binarization process, and to transform the object of the original image that cannot be determined through the transformation process into an image that can be judged. The proposed method uses a stepwise segmentation method of an image and divides blocks using prime numbers. Also, within one block, a trapezoidal type of fuzzy is applied. The fuzzy trapezoid is binarized by dividing the brightness histogram area into three parts according to the degree of membership. As a result of the experiment, information loss was minimized in general images. In addition, it was found that the converted binarized image expressed the object better than the original image in the special image in which the brightness region was tilted to one side.
자동차의 번호판은 차량의 등록 정보를 확인할 수 있는 유일한 방법이다. 불법 주정차 단속 및 주차 관리 시스템에 차량의 등록 정보를 확인하기 위해 카메라를 이용한 무인 인식시스템의 개발이 활발히 연구되고 있다. 하지만, 일반 도로상에서 날씨나 주변 장애물들은 자동차 번호판 상에 조명 변화를 일으켜 번호판 문자의 추출을 어렵게 한다. 본 논문은 번호판 영상을 개선하여 조명변화에 강인한 문자 추출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 번호판 영상의 명암 대비도를 높이기 위해 Chi-Square 확률 밀도 함수를 이용한다. 또한, 정확한 문자영역을 추출하기 위해, 적응적인 문턱값을 적용함으로써 고품질의 이진화 영상을 얻는다. 번호판의 문자들을 추출하는 일련의 과정에서 방해가 되는 잡음들을 전처리와 레이블링을 통해 제거한다. 마지막으로 번호판의 문자들은 번호판의 기하학적 특징을 이용한 이진화 영상의 프로파일링으로부터 추출된다.
본 논문에서는 SVC(Scalable Video Coding) 및 MVC(Multiview Video Coding) 등의 다계층(miulti-layer) 비디오의 효율적인 적응 HTTP 스트리밍을 위한 MPEG-2 TS(Transport Stream) 헤더의 확장을 제안한다. 먼저 TS로 다중화한 SVC/MVC를 HTTP를 통하여 스트리밍할 경우 계층별 적응 스트리밍을 지원하기 위한 기존 TS의 한계점을 분석하고, TS 헤더의 확장을 통하여 TS 레벨에서 효율적인 적응을 제공하는 시그널링(signaling) 기법을 제시한다. 본 논문의 헤더 확장은 TS의 적응 헤더(adaptation header)의 사적 데이터 필드(private data field)를 이용하여 스케일러빌리티 및 뷰 정보를 기술함으로써 TS와의 호환성을 유지하면서 TS 레벨에서의 다양한 스케일러블 계층 단위로 적응(adaptation)을 가능하게 한다. 제안한 기법과 기존의 PID(packet ID)를 사용한 방법에 대하여 적응의 유연성 및 복잡도 등을 비교 분석한다. 또한 제안한 기법의 TS 오버헤드 증가를 분석하고 이를 최소화하기 위한 헤더 확장 기법을 제안한다.
본 연구에서는 단일 이동 객체를 추적할 수 있는 추적 시스템을 제안하였다. 추적 시스템은 차영상 기법을 이용하여 객체의 움직임을 추정하고, 카메라의 Pan/Tilt를 제어함으로서 이동 객체를 추적할 수 있도록 하였다. 구현된 시스템은 영상획득 및 전처리 단계, 움직임 추정 단계, 객체 추적 단계로 구성되었다. 시간 간격을 두고 획득된 두 영상에 있어 움직임 추정은 기본적으로 차영상 기법을 이용하였다. 차영상의 이진화 작업에 있어 임계값의 결정은 배경과 객체의 변화에 적응적으로 동작할 수 있는 기법을 사용하였다. 또한 객체 영역의 그룹화에 있어 블록 단위의 재귀적 레이블링 방법을 사용하여 연결성을 향상시켰다. 실험 결과 이동 객체의 움직임을 추정할 수 있었고, 추적 과정에서도 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다.
본 연구의 목적은 영상 처리 기법의 히스토그램 분석을 이용하여 콘크리트 구조물 표면의 최대 균열 폭을 평가하는 것이다. 이를 위하여 콘크리트 표면 균열에 대한 영상을 촬영하고, 촬영된 영상을 회색 영상 및 이진화 영상으로 변환하였다. 이진화된 영상은 팽창과 침식이 적용된 후 레이블링을 통하여 분리된 객체로 인식된다. 콘크리트 표면은 시간이 경과함에 따라 먼지와 얼룩 등이 발생될 수 있으며, 촬영 조건에 따라 그림자 및 조명 반사가 포함될 수 있다. 또한, 콘크리트 균열은 연속적인 형상으로 발생되는 반면에 잡음은 점의 형태로 나타난다. 이러한 영향을 제거하기 위하여 이진화 과정은 양방향 블러와 적응적 경계를 적용하였으며, 레이블링된 영역에 대하여 면적비를 통한 잡음 제거를 수행하였다. 잡음이 제거된 각각의 균열 객체는 히스토그램 분석을 통하여 x축과 y축에 대한 최대값 및 그 위치가 연산되고, 분리된 객체에 대한 각각의 최대값 위치에서 삼각비를 통하여 균열 폭을 평가하게 된다. 제안된 방법에 의해 평가된 최대 균열 폭은 균열 게이지에 의해 계측된 값과 비교 분석되었다. 본 연구에 의해서 제안된 방법은 콘크리트 표면 영상에 대한 균열 폭 평가에 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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