라플라시안 피라미드 영상을 효율적으로 구성하기 위하여 3$\times$3 가중치 행렬을 이용한 가우시안 저역파기를 이용한다. 각 단계의 영상 전송 시 해당 부호화 방법은 엔트로피 부호화 방법 중 무기억 정보원을 이용하는 허프만 부호화와 산술 부호화 기법을 사용한다. 또한, 기억 정보원을 이용하는 1중 마르코프 산술 부호화를 사용한다. 1중 마르코프 산술 부호화를 사용하면 하위단계 영상일 수록 압축이 더 효율적임을 시뮬레이션을 통하여 보인다.
초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 많은 밴드를 통해 넓은 범위의 파장 영역에 대한 반사율을 담고 있는 고차원 데이터이다. 이와 같은 고차원 데이터를 기존의 R-Tree, X-Tree와 같은 다차원 색인 방법을 사용하게 되면 차원의 저주(Course of Dimensionality)라는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 차원의 저주 문제를 해결하기 위해 피라미드 기법을 사용하여 초분광 영상 라이브러리의 색인을 구축하였다. 파라미드 기법은 D차원의 데이터를 2D차원의 피라미드에 사상하고, B+-트리를 이용하여 1차원적으로 색인하는 방법이다. 실험 결과 스펙트럼 매칭을 위한 영역질의 방법이 후보자 추출 시간, 데이터 접근 빈도 측면에서 순차적 접근 방법보다 좋은 성능을 나타냈다.
공장 현장에서 적용할 수 있는 산업용 비전 검사시스템의 개발을 위해서는 안정적이면서도 고속 패턴 정합이 가능한 알고리즘의 개발이 요구된다. 기존의 농담정규화상관(NGC)법을 사용하는 알고리즘은 과도한 계산량과 조명의 불안정에 영향을 많이 받는 문제점이 있다 본 논문에서는 영상 피라미드와 물체경계의 에지점들을 이용하여 기존 NGC 알고리즘의 단점을 보완하고 고속 패턴정합을 수행하는 에지기반 점상관 알고리즘을 제안하고 이를 실제 영상에 적용하여 그 신뢰성을 검증한다.
본 논문에서는 GPU를 이용하여 x-ray영상의 질을 개선시키기 위해 라플라시안 피라미드 방법을 제시한다. 의료영상에서 중요시하는 특징의 추출을 위해 원영상을 다중레벨의 부영상으로 신호를 분해하며, 각 레벨에서 가우시안 스무딩 함수를 사용하여 영상의 대비를 확장시킨다. 분해된 영상을 기반으로 전체영상을 재구성하여 영상의 질을 향상시키게 된다. 이러한 과정은 많은 계산을 필요로하며, 효과적이고 바른 처리를 위해 GPU를 사용한다., 결과에서 GPU를 이용한 cuda 프로그램이 효과적으로 동작하며, 영상의 질을 향상시킴을 보인다.
고해상도 위성영상을 공간정보 분야에 효과적으로 활용하기 위해서는 다중센서와 다시기 영상 데이터를 공간분석에 함께 사용하여 이들 데이터의 장점을 최대한 활용하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 고해상도의 다중센서자료를 동시에 활용하기 위해, 영상 간 존재하는 변위량을 자동으로 추정하여 다중센서 영상 간 기하보정을 수행하는 새로운 영상정합기법을 개발하였다. 영상의 취득 방식과 방사적 특성이 다른 광학영상과 SAR 영상 간의 유사도를 효과적으로 계산하기 위하여 기하적, 방사적 전처리 과정을 수행하였고, 두 영상 간 변위량 측정은 상호정보기법을 통해 계산하였다. 또한, 변위량 측정방식의 계산 효율과 정확도 향상을 위하여 영상 피라미드 방식을 적용하여 상위 피라미드 영상부터 차례로 x, y 방향에 대한 변위량을 최적화기법을 통해 추정하였다. 이러한 과정을 피라미드의 최하부인 원영상에까지 반복적으로 수행함으로써 두 영상 간 정밀한 변위량을 추정하였으며, 수동으로 추출된 검사점을 통해 제안기법에 대한 정확도 평가를 수행한 결과, 영상간 변위량에 대한 고려만으로도 약 5m 이내 (RMSE)의 기하보정 정확도를 도출할 수 있었다.
인접한 화소들간의 상관성에 대한 오류 정보만을 추출하여 전송하는 기법인 라플라시안 피라미드는 알고리즘 구성이 간단하며, 낮은 엔트로피 전송이 가능한 무손실 예측 압축과 점진적인 전송이 가능한 이점을 가지고 있다. 이러한 라플라시안 피라미드를 효율적으고 구성하기 위하여 기존의 5$\times$5 가중치 행렬을 3$\times$3 가중치 행렬로 구성하는 새로운 기법을 보인다. 3$\times$3 가중치행렬을 이용하는 방법이 5$\times$5 가중치 행렬에 의한 알고리즘의 구성보다 간단하면서도 압축효율이 좋음을 시뮬레이션을 통하여 보인다.
지형공간정보체계의 운영을 위하여 필수적인 자료기반의 갱신을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 수치 사진측량과정에 의하여 취득되는 자료를 활용하여 정사투영영상을 생성하고 영상피라미드 기법을 이용하여 다축척 정사투영영상지도를 제작하였다. 연구의 결과 제작된 정사투영영상지도의 정확도는 1:5,000 지형도 대비 2.092m의 정확도로서, 다양한 지형공간정보체계 자료기반 자료취득이 가능하였다.
PC통신과 WWW에서 팔레트를 가지는 칼라 영상의 사용량이 많아지고 있으나 대부 분의 영상 압축과 점진적 전송을 위한 방법은 그레이 레벨 영상을 위해서 고안되어 져 왔다. 개발된 대부분의 방식은 그레이 레벨 영상의 화소들 사이에 존재하는 공간 적 상관성을 이용하는 것으로서 각 화소 사이의 상관 관계가 거의 존재하지 않은 팔 레트 영상에는 적합하지가 않다. 따라서 팔레트 영상을 위한 새로운 방법의 개발이 필요하며 본 논문에서는 팔레트 영상의 압축과 점진적 전송을 위한 새로운 피라미드 구조를 제안하였다. 제안한 피라미드 구조에서 상위 마디의 색상은 하위 마디 중에서 가장 많은 부분을 차지하는 색상이 되며 각각의 마디는 형태 부호와 색상부호로서 나 타내어진다. 제안한 방법에서는 영상의 공간적 상관성을 이용하지 않기 때문에 팔레 트 영상의 압축과 전송에 이상적으로 이용될 수 있으며 실험 결과를 통해서 이를 확 인할 수 있다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘과 피라미드(다단계 또는 다 해상도)를 결합한 새로운 영상분할 방법을 제안하다. 먼저, 영상을 피라미드의 해상도가 낮은 상위 단계로 분할하고 좋은 적합도를 가진 염색체의 개체군을 얻는다. 둘째, 해상도를 높인 다음 단계의 입력으로 앞 단계에서 얻은 염색체들을 사용하며, 더욱 세분화된 분할이 이루어지도록 염색체를 진화시키다. 유전자 알고리즘의 적합함수는 각 영역의 규질성과 peakiness를 이용하여 정의하였다. 교차는 교차점을 중심으로 영상을 2분하여 서로 교환하는 1점 교환법을 사용하였으며, 돌연변이는 병합과 분할이 이루어지도록 설계하였다. 본 논문은 저 해상도에서 가능성(적합성)이 큰 유전자를 신속히 구한 훙 단계적으로고 해상도에서 적합한 유전자로 진화시켜 나가는 방법으로 처음부터 최고 해상도에 유전자 알고리즘을 적용하는 종전의 방법보다 훨씬 더 효율적이며 유전자 알고리즘과 다단계 기법의 이상적인 결합이라 할 수 있다. 분할 결과에서도 타 알고리즘에 비하여 우수하거나 비슷한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 MB-LBP(Multi-scale Block Local Binary Patterns)와 공간피라미드를 이용하여 생성된 특징을 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기에 적용하여 영상내의 표지판 속도를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 입력 영상에서 표지판 영역은 다양한 위치와 크기를 가지며 주위 배경이 후보 영역에 포함되므로 먼저 입력 영상에 원형 Hough Transform을 적용하여 원형의 표지판 후보 영역만을 검출한다. 그 후 영상의 화질을 향상시키기 위해 히스토그램 평활화와 모폴로지 연산을 적용하여 표지판의 숫자 영역과 배경 영역의 대비를 높이도록 한다. 표지판의 크기 변화에 강건한 시스템의 구현을 위해 후보 영역에서 LBP(Local Binary Patterns)보다 우수한 성능을 보이는 MB-LBP를 적용하고, 다양한 크기의 속도 표지판을 인식하기 위해 공간 피라미드를 사용하여 지역적 특징과 전역적 특징 모두를 추출하였다. 추출된 특징은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 각 9개의 속도 표지판으로 분류, 각 속도별 클래스에 대한 인식 성능을 측정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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