광의 세기에 따라 눈의 시감효율은 추상체와 간상체에 의해 파장에 따라 2개의 함수로 이루어진다. 광자에 대한 추상체-간상체의 반응확률을 이용하여 $P{\lambda}=A{\cdot}e^{-({\lambda}-{\lambda}_u)^2/2W^2}$의 분포함수 수식을 유도하였다. 이 식은 파장에 따른 CIE의 눈의 시감효율 곡선에 잘 적용되었다. 눈앞에 렌즈가 있는 경우 시감도는 보정 되어야 한다. 렌즈를 투과할 광은 흡수 파장에 의존하고, 최종 시감도는 추정방법은 시감도와 렌즈의 투과율 세기의 곱으로 표현된다. $$Pf({\lambda})=T({\lambda}){\cdot}P({\lambda})$$. 브라운 칼라 렌즈에 대해 시감도인 photopic과 scotopic 적용하였다.
IT 및 자동차 관련 기술의 융합 기술의 발전에 따라 자동차의 안전 및 운전편의 정보 제공에 대한 관심이 높아지면서 인간의 시각 및 지각의 한계를 보완해 줄 수 있는 보조 도구들에 대한 연구 및 개발이 활발히 이루어지고 있다. 그러나 기존의 컴퓨터 비전 기반 도로 교통 표지판 자동 검출 및 인식 기술들은 센싱 장비들의 가격 또는 조도와 원근감에 따른 교통 표지판의 색상과 모양 왜곡으로 인해 해당 표지판들의 검출을 어렵게 한다. 따라서 본 논문에서는 차량 내 탑재가 가능한 저가의 비전 카메라를 이용하여 교통표지판 칼라 분석 및 원근 보정을 통해 운전자에게 효과적으로 도로표지판 정보를 제공할 수 있는 검출기법을 제안한다. 실험을 통해 도로주행영상 내 도로표지판들을 효과적으로 검출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 하나 또는 그 이상의 얼굴, 기울어진 얼굴들이 존재하는 칼라 영상에 대해서 색상 및 코의 길이와 턱의 위치를 이용하여 측면 얼굴만을 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. RGB 영상을 YCbCr 좌표계로 변환한 후, 피부색 정보를 이용하여 얼굴 후보 영역을 추출하였다. 추출된 후보 영역은 형태학적 필터링을 거치고 최종적으로 남게된 영역들은 레이블링된다. 또한 코의 돌출 부위의 특성을 이용하여 기울어진 얼굴 영상에 대한 기울기 보정을 하였다. 그리고 코 영역 부분의 수직 거리와 턱까지의 거리와 같은 지형적인 특성을 이용하여 수직축을 기준으로 좌우 45도 이내로 기울어진 측면 얼굴에 대해서도 강건하게 검출하였고 100개의 실험영상을 사용하여 92%의 검출율을 얻었다.
본 논문에서는 기존의 full color LED 전광판 영상 처리 방식을 개선시킨 획기적인 영상 구동 처리 기술을 제안하였다. 이 기술은 고화질의 대형 TV나 LCD Display에 적용 가능하며 선명한 표출구동의 영상제어를 가능하게 한다. 제안한 구동 제어 방식은 기존의 영상처리 기능을 효율적으로 보강할 수 있다. 자동 또는 수동으로 contrast, bright, tint, color, 감마보정 등의 영상 변화처리 조절이 가능하므로 선명한 화질을 얻을 수 있다. 그리고 경제적인 가격으로 구현이 가능하다.
모바일 폰에서 사용되고 있는 카메라와 LCD 디스플레이의 정확한 색 재현을 위한 특성화 과정은 많이 알려져 있다. 카메라의 입력 신호인 CIEXYZ 색 자극 값을 LCD의 출력 신호인 CIEXYZ 값으로 정확하게 사상하기 위해서는 카메라와 LCD 특성화, 그리고 색역 사상 과정이 필요하다. 각 장치의 특성화는 입력 신호와 출력 신호 사이의 관계를 추정하는 과정이다. LCD의 경우 출력장치이기 때문에 임의의 입력에 대해 출력 색 자극 값을 측색기를 통해 측정이 가능하나 카메라와 같은 입력 장치인 경우 입력 신호를 생성할 수 없기 때문에 특성화 과정이 부정확하고 출력 신호의 획득과정에서 많은 수작업이 필요로 한다. 더욱이 노이즈에 민감한 카메라의 특성 때문에 색역 사상 후 카메라 모듈 생산 초기에 노이즈에 최적화된 감마 톤 커브가 왜곡이 되어 결과적으로 노이즈가 증가하게 된다. 이러한 문제들을 해결하고자 본 논문에서는 카메라의 출력 신호 획득 시스템과 노이즈 제거를 위한 부분적인 감마 보정 방법을 제안한다. 카메라의 출력 신호는 입력신호 사용되는 칼라 차트를 촬영하여 이미지에서의 패치 값을 읽어 획득한다. 그러나 촬영과정에서의 조명의 영향뿐만 아니라 다수의 카메라모듈에 대해 촬영 시 뷰파인더에서의 차트의 위치에 대한 오차가 발생하게 된다. 이러한 수작업에서 발생하는 오차를 보정하기 위해 카메라의 위치를 조성하는 시스템을 제안한다. 카메라의 위치는 촬영된 이미지로부터 추정 할 수 있으며 카메라의 이동과 위치 추정을 반복적으로 적용하면서 최적의 위치를 찾게 되고, 각 패치의 위치를 추정하여 출력 값을 획득한다. 또한 특성화로 인해 발생하는 노이즈를 줄이기 위하여 카메라의 출력 신호의 밝기 커브를 부분적으로 감마 커브를 조정한다.
이미징 파이프라인(imaging pipeline)의 목적은 디스플레이 되는 영상을 원영상과 비슷하게 변환하는 것이다. 이를 위해 감마 조정 혹은 히스토그램기반 방법이 영상대비와 세부 영역을 개선하기 위해 제안되었다. 그러나 이러한 방법들은 조도성분과 색도성분이 위치에 따라 변화하므로 영상 개선에 한계가 있다. 따라서 MSR (Multi-Scale Retinex) 기법이 제안되었으며, 이는 영상에 따른 가우시안 필터의 크기에 의존하며, 독립적인 로그 신호를 기반으로 한다. 그러므로 영상 보정 후 후광효과(Halo), 색상변화(Color change or graying-out), 특정 색상의 두드러짐 등의 영상 왜곡(image distortion)이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 영상을 전역조명성분, 국부조명성분, 반사성분으로 나누는 새로운 색상 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 전역조명성분은 가우시안 필터를 작용하여 획득하며, 국부 조명성분은 JND(Just-noticeable difference)기반 적응적 필터를 적용하여 획득한다. 반사성분은 원 영상에 획득된 전역조명성분과 국부조명성분으로 나누어 줌으로써 획득된다. 개선된 영상은 멱함수(power function)를 수행한 후 이들의 곱으로 획득되며, sRGB로 표현된다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 역광 및 어두운 영상에 효과적인 칼라 영상 개선 알고리즘을 제안하고 PXA255 ARM 프로세서 기반 임베디드 리눅스 환경 에 구현하는 것을 목적으로 한다. 기존의 영상 개선 알고리즘 중에서 레티넥스는 역광 및 어두운 영상에 효과적이나 연산량이 많아 임베디드 시스템에서의 구현이 적합하지 못하다. 따라서 레티넥스와 동등한 영상 개선 효과를 갖으면서 연산량이 적어 임베디드 시스템에서 구현 가능한 영상 개선 알고리즘을 제안한다. 제안된 영상 향상 알고리즘은 HSV 색 모델로 변환한 다음 명도 성분과 채도 성분 영상에 각각 영상 생성 모 델과 감마 보정을 적용하여 구현하였다. 또한, 제안한 알고리즘을 PXA255 ARM 프로세서에 최적화 과정을 통하여 연산량을 감소하였다. 정량 적인 방법과 정성적인 방법을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가 하였다. 평가 결과 연산량은 감소하였으나 밝기와 명도 대비를 향상시키는 것을 확인하였다.
침수지에 대한 신속하고 정확한 지도의 제작은 홍수재해 복구와 관리 및 예방을 위한 중요한 자료로 사용된다. 타 위성영상에 비하여 기상조건에 관계없이 영상자료의 획득이 용이한 레이더 영상을 이용하여 침수지 조사와 홍수후의 농경지 복구 상태를 파악하고자 하였다. 1999년 여름 경기도 북부 지역에 발생한 홍수 사상을 사례지로 하여 C-band RADARSAT 위성영상을 이용하였고, 침수 시점인 8월 4일 영상과 그 전후 영상을 포함하여 세 시기의 영상을 이용하였다. 영상의 기하보정 및 잡음 제거 등 전처리 과정을 거친 후 세 시기의 영상에서 나타나는 여러 지표물들의 레이더반사신호의 변화를 분석하였다. 수면, 논, 밭 산림 등의 다양한 지표물의 시기별 반사신호를 분석한 결과, 침수되었던 논에서 뚜렷한 반사신호의 차이를 관찰할 수 있었다. 또한 홍수 이후의 영상인 8월 14일 영상을 함께 분석함으로써 침수되었던 논의 복구상태에 따른 차이를 구분할 수 있었고, 이러한 결과는 세 시기의 칼라합성영상에서도 쉽게 판독되었다.
본 연구에서는 기존에 구축된 고해상도 항공영상을 이용한 영상변화 탐지과정에서 보다 정확도 높은 풍수해 정보를 추출하는 방법에 대해 연구하였다. 연구 대상지역은 2008년 국지성 호우로 인해 큰 피해를 입은 경상북도 봉화군의 춘양면 일대를 선정하였다. 연구에서 활용된 항공영상은 해상도 30cm의 피해 전 흑백영상과 40cm의 피해 후 칼라 영상을 사용하였다. 영상분석에 있어 전처리 단계로서 피해 전 후 영상의 해상도 차이나 시계열적인 차이로 인한 오차 보정을 위하여 노멀라이징과 대비강조, 이퀄라이징의 기법을 적용하여 오차를 최소화하였다. 피해규모는 피해 전 후 영상을 구성하는 각 화소의 밝기 값을 1:1로 비교하는 방식으로 산정하였으며, 이 과정에서 피해 전 후 화소 밝기의 차이 값을 설정하여 조사자가 원하는 피해규모를 추출할 수 있도록 임계치를 설정하였다. 최적의 영상처리 및 임계치 선정의 결과는 오차매트릭스를 이용하여 확인하였다. 본 연구의 결과는 피해정보 추출 과정에서 동일한 제원을 갖는 항공영상을 이용하여 신속한 자연재해로 인한 피해규모의 산출이 가능하도록 하였다. 아울러 피해 전 후 다중밴드 영상을 추가로 확보하여 활용한다면 보다 다양한 피해항목에 대한 적용이 가능할 것으로 판단되었다. 나아가 토지피복분류도나 지적도 등 다양한 주제도를 영상변화 탐지에 활용한다면 정량적인 피해규모의 산출도 가능할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 아리랑위성 2호 영상자료를 이용하여 한반도 전역에 대한 정사모자이크영상을 생성하고 정확도 평가를 실시하였다. Rational Polynomial Coefficient(RPC) 모델링 결과 지상기준점(Ground Control Point : GCP) 선점이 힘든 산악지역 등을 제외하고는 대부분 2화소 이내로 나타났다. 정사영상 제작에는 축척 1:5,000 수치지형도를 이용하여 제작한 수치고도모델(Digital Elevation Model : DEM)이 사용되었는데, 수치지형도가 존재하지 않는 접근불능지역의 경우 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) DEM이 사용되었다. 한편 한반도 정사모자이크영상은 정사영상 집성과 색상보정을 통해 생성되었으며, 모자이크영상에 대한 정확도 분석은 1m 칼라 합성영상에 대해 실시하였다. 위치정확도 검증을 위하여 남한지역에서 현지측량을 통해 확보한 813 검사점(Check Point)이 사용되었으며 Root Mean Square Error(RMSE) 계산을 통하여 최대 5m 이내의 오차가 확인되었다. 한편 접근불능지역 경우 참조영상(Reference Image) 에서 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 실시하였는데 3m(RMSE) 이내의 위치정확도를 가지는 영상이 약 69% 정도 되는 것으로 확인되었다. 또한 인접영상과의 접합정확도 육안평가에서는 일부 산악지역에서의 약 1~2 화소 이격을 제외하고는 잘 일치하고 있는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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