고성능의 보급형 디지털 영상장비와 레이저프린터의 보급으로 인해 인쇄물의 불법적인 위변조가 사회적 문제로 대두되고 있고, 관련 범죄 또한 증가하는 추세이다. 이에 따라 디지털 포렌식 기술에 기반한 촬영 및 인쇄기기 식별 기술들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인쇄기기별 특성에서 기인하는 인쇄물의 노이즈 특성을 이용해 인쇄기기를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 이산 웨이블릿 변환과 위너 필터를 이용한 노이즈 특성 추출 방법을 설명하고, 추출된 노이즈 특성에서 명암도 동시발생 행렬을 계산하고 왜도, 첨도, 공분산, 상관계수의 특징을 추출하였다. 추출한 특징을 서포트 벡터 머신에 적용하여 디지털 인쇄기기의 제조사와 모델을 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였고, 제안한 알고리즘이 기존 방법에 비하여 높은 정확률을 나타냄을 보였다.
ZnS:Mn/$ZnS:TbF_{3}$적층구조의 TFEL(thin-film eletroluminescent)소자를 제작하였으며, 이때 절연층으로 (Pb,La)$TiO_{3}$(이하PLT)와 $SiO_{2}$박막을 이용하였다. TFEL소자는 $78V_{rms}$의 문턱전압과 $100V_{rms}$의 인가전압에서 $400{\mu}W/cm^{2}$의 휘도를 나타내었다. TFEL소자의 발광스펙트럼은 450nm에서 630nm사이의 파장대를 보이고 있다. 제작된 TFEL소자는 컬러필터를 병용함으로서, 적 녹 청의 색상을 구현하는 TFEL소자로 활용할 수 있다.
3차원 영상 기술은 방송, 영화, 게임, 의료, 국방 등 다양한 기존 산업들과 융합하며 새로운 패러다임을 형성하고 있으며, 고품질 및 고해상도의 3차원 영상 획득에 대한 필요성이 강조되고 있다. 이에 따라, 최근에는 3차원 입체 영상을 제작 하는 방법 중 하나인 2D-plus-Depth 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2D-plus-Depth 구조는 Charge-Coupled Device(CCD) 센서 등을 이용한 일반 카메라와 깊이 카메라를 결합한 형태로써 이 구조로부터 얻은 깊이 영상의 해상도를 상향 변환하기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU)[1], 컬러 영상의 정보를 활용한 보간법[2] 등의 방법들이 사용된다. 하지만 이 방법들은 깊이 영상을 높은 배율로 상향 변환할 경우 텍스처가 복사되거나 흐림 및 블록화 현상이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 고해상도 컬러 영상에서 보간 정보를 구하고 이 정보를 저해상도의 깊이 영상에 적용하여 상향 변환된 가이드 깊이 영상을 제작한다. 이 가이드 깊이 영상을 Bilateral Filtering[8]을 이용함으로써 고품질의 고해상도 깊이 영상을 획득한다. 실험 결과 제안하는 방법으로 해상도를 상향 변환을 할 경우에 기존의 보간법들에 비해 깊이 영상의 특성을 잘 보존함을 확인할 수 있고, 가이드 깊이 영상에 필터링을 처리한 결과가 JBU의 결과보다 향상됨을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 디스플레이 기판의 결함 검출을 위해 푸리에 광학을 이용하는 방법에 대하여 제안하였다. 제안하는 방법은 고배율의 광학계를 사용하지 않기 때문에 비용적 부담이 적은 결함 검출 시스템을 구현하는데 사용될 수 있다. 그리고, 제안하는 방법은 고배율 광학계의 짧은 피사계 심도에 기인하는 기판과 카메라 간의 거리 변화에 대한 엄격한 허용오차를 피할 수 있다. 또한, 카메라와 기판의 가까운 거리로 생기는 접촉으로 인한 손상의 가능성을 피할 수 있다. 푸리에 변환의 특성에 의해 규칙적 패턴인 기판의 위치변화는 회절된 빛의 세기분포에는 영향을 미치지 않기 때문에 검출 알고리즘을 기존의 방식보다 더 간단하게 구현할 수 있다. 제안하는 결함 검출 방법을 전산모사와 함께 설명하고 액정디스플레이의 컬러필터 기판을 예로 실험을 통해 검증하였다.
본 연구에서는 루비와 가넷을 감별하는데 첨단기기분석인 FT-IR, UV-VIS spectroscopy를 이용하였다. FT-IR을 이용한 분석결과 루비와 가넷의 격자진동에 의한 흡수 스펙트럼은 아주 다른 특성을 보여주었다. UV-VIS spectroscopy을 이용한 분석결과 루비는 적색과 청색영역에서 두개의 투과가 나타났고 이와 다르게 가넷은 오직 적색영역에서만 투과가 있다는 것을 알 수 있었다 이러한 결과를 토대로 루비와 가넷을 감별할 수 있는 컬러필터를 개발하였고 이를 HJH(Hwang Ji Ho) Filter라고 명명하였다. HJH Filter를 통해 봤을 때, 루비는 청색으로 보여지고 가넷은 진한 적색으로 보여졌다 이는 HJH Filter의 청색영역 투과도 때문이다. 스피넬, 투어멀린과 같은 또 다른 적색 보석들은 가릿과 같이 진한 적색으로 보여졌다. 이는 루비와 적색보석들을 감별하는데 유용한 결과가 있음을 알았다.
일반적인 카메라와 다르게 초당 매우 많은 개수의 프레임을 캡처할 수 있는 기능을 가진 고속의 카메라는 그동안 제한적이었던 일부의 영상 처리 기술들의 고도화를 가능하게 할 수 있다. 본 논문에서는 입력되는 초고속의 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 우선 입력되는 초고속의 영상 안에 포함된 잡음 화소들을 양방향의 필터를 적용하여 효과적으로 제거한다. 그런 다음, 레티나 얼굴 모델을 사용하여 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 개인 정보를 대표적으로 나타내는 얼굴 영역을 강인하게 검출한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시한 알고리즘이 입력되는 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 생성된 모델을 사용하여 사람의 얼굴 영역을 강인하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 모델 기반의 얼굴 영역검출 방법은 실내외 건물의 모니터링, 출입문 개폐 관리, 그리고 모바일 생체 인증과 같은 영상처리 및 패턴 인식과 관련된 실제적인 많은 응용 분야의 기초 기술로 사용될 것으로 예상된다.
본 논문에서는 single-chip CMOS Image Sensor(CIS)용 고화질 image signal processor(ISP)에 최적화된 하드웨어 구조를 제안한다. Single-chip CIS는 CIS와 ISP가 하나의 칩으로 구현된 것으로, 다양한 휴대기기에 사용된다. 휴대기기의 특성상, single-chip CIS용 ISP는 고화질이면서도 저전력을 위해 하드웨어 복잡도를 최소화해야 한다. 영상의 품질 향상을 위해서 다양한 영상 처리 블록들이 ISP에 적용되지만, 그 중에 핵심이면서 하드웨어 복잡도가 가장 큰 블록은 컬러 영상을 만들기 위한 색 보간 블록과 영상을 선명하게 하기 위한 화질 개선 필터 블록이다. 이들 블록은 데이터 처리를 위한 로직 외에도 라인 메모리를 필요로 하기 때문에 ISP의 하드웨어 복잡도의 대부분을 차지한다. 기존 ISP에서는 색 보간과 화질 개선 필터를 독립적으로 수행하였기 때문에 많은 수의 라인 메모리가 필요하였다. 따라서 하드웨어 복잡도를 낮추기 위해서는 낮은 성능의 색보간 알고리즘을 적용하거나, 화질 개선 필터를 사용하지 않아야 했다. 본 논문에서는 화질 개선을 위해 경계 적응적이면서 채널간 상관관계를 고려하는 고화질 색 보간 알고리즘을 적용하였다. 또한 채널 간 상관관계를 고려하는 색 보간 알고리즘의 특성을 이용하여 색 보간 블록과 화질 개선 필터 블록이 라인 메모리를 공유하도록 설계함으로써, 전체 라인 메모리 수를 최소화하는 새로운 구조를 제안한다. 제안된 방법을 적용하면 화질 개선 필터 블록을 위한 추가적인 라인 메모리가 불필요하기 때문에, 고화질과 낮은 복잡도 모두를 만족시킬 수 있다. 제안 방식과 기존 방식의 MSE(Mean Square Error)는 0.37로, 메모리 공유로 인한 화질의 저하는 거의 없었고, 고화질 색 보간 알고리즘을 적용했기 때문에 전체적인 화질은 향상되었다. 제안된 ISP 구조는 Verilog HDL 및 FPGA를 이용하여 실시간으로 구현 검증되었다. 0.25um CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였을 때, 총 게이트 수는 37K개였으며 7.5개의 라인 메모리가 사용되었다.
최근 보색 패턴(complementary pattern)을 이용한 비간섭 프로젝션 기반 증강현실 기술이 제안되었으며, 가상 스튜디오에 활용하는 방안이 모색되고 있다. 그러나, 관련 기술은 삽입된 보색 패턴의 비가시성이 보정 성능과 상충된다는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 보색 패턴의 비가시성과 보정 성능 사이의 상충관계를 완화하기 위해 컨텐츠 적응형 패턴 은닉 기술을 제안한다. 증강현실 영상의 색감 및 텍스처의 복잡도에 따라 지역적으로 (locally) 다른 채널 및 세기로 보색 패턴을 삽입한다. 우선, YIQ 컬러 공간에서 표현된 증강현실 영상을 균일한 크기의 영역으로 나눈 다음, 각 영역에 대해 I 성분이 지배적이면 Q 채널에 패턴을 삽입하고 Q 성분이 지배적이면 I 채널에 패턴을 삽입한다. 또한, 각 영역에 대해 미분 필터를 이용하여 텍스처의 복잡도를 계산한 후, 텍스처의 복잡도가 크다면 강한 패턴을, 복잡도가 작으면 약한 패턴을 삽입한다. 다양한 실험 및 사용자 평가를 통해, 제안된 방법은 기존 방법에 비해 크게 두 가지 상반되는 장점을 가짐을 확인하였다. 스크린의 기하 및 컬러 정보를 획득하는 성능 면에서 제안된 방법이 기존의 방법과 유사하도록 채널 및 패턴의 세기를 결정한다면, 기존의 방법에 비해 패턴의 비가시성이 크게 개선된다. 반대로, 제안된 방법의 패턴의 비가시성이 기존의 방법과 유사하도록 채널 및 패턴의 세기를 결정한다면, 기존의 방법에 비해 스크린의 기하 및 컬러 정보를 획득하는 성능이 크게 개선된다.
압축센싱은 성긴(Sparse) 또는 압축가능한(Compressible) 신호에 대해 Nyquist rate 미만의 샘플링으로도 신호 복원이 가능하다는 것을 수학적으로 증명한 새로운 패러다임의 신호 획득 방법이다. 단순한 신호 획득 과정을 이용하면서도, 동시에 우수한 압축센싱 복원 영상을 얻기 위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 그러나, 에너지 분포 및 인간 시각 시스템 등 컬러 영상에 대한 기본적인 특성을 복원 과정에 활용한 기존 압축센싱 관련 연구는 많이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 컬러영상의 압축센싱 복원을 위한 평활 그룹-희소성 기반 반복적 경성 임계 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 그룹-희소성에 기반한 경성 임계치 적용과 프레임 기반 필터의 사용을 통해 영상의 변환 영역에 대한 희소성을 증대시키는 동시에 화소 영역의 평활 정도를 복원 과정에 활용할 수 있도록 한다. 또한, 그룹-희소화 경성 임계 과정은 자연 영상의 에너지 분포 및 인간 시각시스템 특성에 따라 중요하다고 판단되는 RGB-그룹 계수들을 보전하도록 설계하였다. 실험 결과 객관적 화질 측면에서 제안방법이 대표적인 그룹-희소화 평활 복원 기법 보다 평균 PSNR이 최대 2.7dB 높은 것을 확인하였다.
본 논문에서는 전통적인 사진 기법에 기반하여 대비가 뚜렷한 흑백 영상을 얻기 위한 새로운 방법을 제안한다. 사진가들은 대비가 뚜렷한 흑백 사진을 얻기 위해 촬영 시 대비 필터(consrast filter)를 사용하여 특정 색이 부각된 흑백 필름을 얻고, 인화 시 버닝(burning)과 닷징(dodging) 같이 국지적 노출을 조절하는 기법을 사용하였다. 본 논문에서는 이러한 흑백 사진 기법에 대한 디지털 버전을 제안하고 이에 기반하여 영상의 시각적 특징을 최대한 유지하는 최적화 기법을 제안한다. 또한, 인접 픽셀간의 유사 가중치를 이용하여 경계를 감안한 연속적인 국지적 노출을 얻게 한다. 제안한 기법은 GPU상에서 구현 가능하며 메가픽셀 영상에 대해서도 시각적 특징을 유지하는 흑백 영상을 대화적 시간 안에 획득할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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