본 연구는 온라인 지문 인식 기법의 속도 향상을 주목적으로 하여 기존의 지문 인식 기법과 비교하여 개선된 전처리 방법을 이용하여 적은 계산량으로 보다 높은 정확도를 확보하여 궁극적으로 지문 인식 및 대조 시스템이 적합한 특징점 추출 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 먼저 방향성이미지에서 방향성추출에서는 4$\times$4화소를 하나의 Block으로 나눈 후, 3$\times$3의 Sobel 연산자를 이용하였고, 이 방향성 정보를 이용하여 지문영상의 품질 측정과 배경 분리를 하였으며, 또한 부분 영역간의 밝기 차이 등으로 발생하는 오류를 최소화하기 위하여 이진화 수행 과정에서 가장 애로점인 임계치(threshold value) 설정을 지문의 대상 영역의 밝기 등에 적응하여 스스로 변하도록 할 수 있게 Slit sum의 방법을 응용한 적응 이진화를 하였다. 세선화와 특징점 추출에서는 VHN(Vertical & horizontal Number)값을 이용하여 보정(Interpolation)효과를 주어 오류특징점을 배제하고, 자동 지문 인식 시스템의 인식성능을 향상시켰다.
This paper proposes an improved image segmentation algorithm by the watershed algorithm based on the local adaptive threshold on local minima search and the fixing threshold on label allocation. The previous watershed algorithm generates the problem of over-segmentation. The over-segmentation makes the boundary in the inaccuracy region by occurring around the object. In order to solve those problems we quantize the input color image by the vector quantization, remove noise and find the gradient image. We sorted local minima applying the local adaptive threshold on local minima search of the input color image. The simulation results show that the proposed algorithm controls over-segmentation and makes the fine boundary around segmented region applying the fixing threshold based on sorted local minima on label allocation.
치과 분야에서는 치아교정이나 수술 시뮬레이션을 위해서 각 치아를 개별적으로 조작할 수 있는 3차원 치아모델이 필요하다. 치아 CT 영상으로부터 이러한 치아모델의 재구성을 위해서는 각 치아를 이웃한 치아나 치조골로부터 정확하게 분리할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 치아 영역을 효과적으로 분리하기 위한 영상정규화 방안과 최적임계화방안을 제안한다. 제안된 방법은 연속적인 CT 영상 슬라이스들에서 치아영역의 형태와 밝기는 점진적으로 변한다는 사실을 근거로 이전 슬라이스에서 추정된 임계치를 이용하여 현 슬라이스의 임시치아경계를 결정하고 이것을 바탕으로 보다 정확한 임계치를 계산한다.
본 논문에서는 보행자에 장착된 카메라로부터 입력된 자연영상에서 외부 환경 변화에 강인한 적응적인 보도 경계선 검출 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 구성되어 안정적으로 보도 영역을 분할한다. 첫 번째 단계에서는 복잡한 외부 환경에 강인하도록 적응적인 임계치를 이용하는 에지 검출 방법을 통해 소실선과 소실점을 추출한다. 두 번째 단계에서는 소실점에 기반하는 VRay를 이용한 방사형 영역 분할법을 통해 보도의 경계선을 검출한다. 성능평가를 위해서는제안된 에지 검출 방법과 케니 에지 검출기와의 비교를통해 제안된 방법이 외부 환경의 조명조건 변화에 강건함을 확인하였으며, VRay의 가상 광선의 길이 변화에 따른 영역분할 결과를 비교하여 방사형 영역 분할법의 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 이미지 센서에 의해 발생하는 노이즈를 제거하기 위한 적응적 로컬 시그마 필터 장치를 제안하였다. 이미지 센서에 의해 발생하는 작은 노이즈는 이미지 센서의 아날로그 게인과 노출시간의 증가로 인해 영상 정보와 함께 증폭되며 이러한 노이즈 제거를 목표로 시스템을 설계 하였다. Flatness Index Map 알고리즘을 사용해 영상의 윤곽선을 추출하였으며, 임계치가 영상의 휘도에 따라 적응적으로 변화하도록 설계하여 고조도 영상에서는 윤곽선 추출을 수행하지 않으며, 저조도에서만 윤곽선을 추출하도록 하였다. 추출된 윤곽선을 판단하여 그에 해당하는 픽셀에 대해서만 Local Sigma Filter 알고리즘을 사용하여 노이즈 제거를 수행 하였다. 설계된 필터의 성능 검증을 위해 윈도우 테스트 프로그램을 제작하였다. 그리고 HDL을 사용해 하드웨어로 설계하였으며, FPGA Demonstration board와 $1280{\times}720$ 이미지 사이즈, 30 frame/sec의 성능을 갖는 HD급 CMOS 이미지 센서를 사용해 하드웨어로 설계된 로컬 시그마 필터의 동작을 검증하였다.
최근 꾸준히 증가하는 무선랜 셀 및 단말의 증가로 제한된 공간 내에 매우 많은 무선랜 접속이 발생하는 밀집 무선랜 환경이 도래하고 있다. 본 논문은 이러한 밀집 무선랜 환경에서 수많은 단말의 접속으로 인한 기존 매체접속제어 프로토콜의 성능 저하를 막기 위하여 새로운 분산 매체접속제어 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 하나의 collision detection (CD) 단계만을 사용하는 기존 carrier sense multiple access with collision resolution (CSMA/CR) 프로토콜을 확장하여 여러 개의 CD 단계를 사용하여 높은 확률로 충돌을 해소한다. 각 CD 단계마다 충돌 검출 여부를 확인하는데 충돌이 검출되지 않은 CD 단계가 연속적으로 발생하여 임계치를 넘으면 CD 단계를 멈추는 방식으로 동작한다. 따라서 제안 방안은 접속하는 단말 수에 따라 적응적으로 CD 단계의 개수를 조절하여 다수의 CD 단계의 사용에 의한 전송 오버헤드를 줄이면서 충돌 해결 확률을 높일 수 있다. 모의실험 결과 제안하는 적응형 CSMA/CR 프로토콜은 단말 수에 따라 가변적으로 CD 단계를 운영하며 고정 개수의 CD 단계를 사용하는 기존 CSMA/CR 프로토콜보다 향상된 처리율을 보여준다.
차세대 무선 이동통신 시스템의 높은 서비스 품질을 위한 방법으로 MIMO-OFDM(Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing)방식이 주목받고 있다. 그러나 OFDM 시스템에서와 같이 큰 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 PAPR의 감소를 위해, 새로운 위상시퀀스를 기반으로 한 적응형 P-SLM(Partitioned-SeLective Mapping) 기법을 제안한다. 제안된 기법은 새로운위상 시퀀스를 주기적으로 곱하고, 일정한 PAPR 임계치를 이용한 적응성으로 인해 PAPR성능 향상뿐만 아니라 복잡도 또한 감소한다. 모의 실험 결과 제안된 기법이 기존의 기법보다 PAPR 성능 뿐만 아니라 복잡도 또한 감소한 것을 확인 할 수 있었다.
일반적으로 블록기반의 동영상 압축방식은 블록킹효과를 필연적으로 수반한다. 특히 저비트율의 동영상에서는 블록킹 효과가 다른 어떤 영상의 왜곡보다 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 블록킹효과를 효율적으로 인간 시각체계에 적합하게 실시간으로 제거하는 후처리 알고리즘을 제안한다. 우선 복원된 영상에서 인간의 시각체계와 동영상의 특성에 따라 3가지의 모드로 분리하여 QP(quantization Parameter)에 따라 임계치를 변화함으로써 각 모드의 필터링 범위를 가변시켰다. 이후에 각 모드에 알맞은 일차원 및 적응형 필터링을 적용한다. 적용된 모드별 필터링은 과도한 블러링 현상을 방지하고 영상내의 실제 에지성분읓 보호하면서 효과적으로 블록킹효과를 제거한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 실험 영상에 적용하였을 경우에 주관적 화질 및 객관적 화질인 PSNR로 0.5dB 정도 향상되었다.
본 논문에서는 팬/틸트가 탑재된 스테레오 카메라를 이용한 새로운 지능형 이동표적 추적감시 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안된 시스템은 먼저, 스테레오 카메라에서 입력된 영상으로부터 YCbCr 칼라 임계치 기법을 사용하여 표적 얼굴영역을 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어를 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 거리정보 및 3차원적 이동 정보를 실시간적으로 검출함으로써 표적의 적응적 추적감시를 수행하게 된다. 80 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 이동표적에 대한 실시간적 위치정보 검출 및 적응적 추적을 확인하였으며 특히, 팬/틸트 추적후 표적 중심좌표의 수평, 수직 표준편차가 매우 작은 값인 1.82, 1.11로 각각 유지되고, 표적의 3차원적 위치 좌표값의 오차 역시 평균 0.5% 이하로 유지됨이 분석됨으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
냉감을 느끼지 않을만한 온도에서 신체부위에 차가움을 느껴 일상생활이 곤란함을 호소하는 냉증환자가 늘어남에도 불구하고, 정확한 진단기구와 뚜렷한 치료기기가 없는 것이 사실이다. 그러므로 본 논문에서는 다양한 센서를 통하여 냉증을 측정 및 진단하고 환자의 냉증정도에 맞게 적응적으로 산소압과 치료시간을 조정할 수 있는 산소챔버를 냉증치료용 의료기기로 제안 설계한다. 특히 의사의 진찰과 문진을 통해 경험에 의존하던 기존의 주관적인 냉증 진단 방법에서 벗어나, 첨단 복합 생체센서의 측정데이터를 임상실험에 근거한 임계치를 바탕으로 비교함으로써 냉증을 정확히 진단하는 방법을 소개한다. 최종적으로 냉증의 진단 단계에 따라 적응적으로 산소량을 제어함으로써 냉증을 효과적으로 치료하는 산소챔버를 구현하여 한의학 의료기기의 과학화와 대중화에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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