이 연구에서는 형태학적 연산(Morphological Operator)과 CNN (Convolutional Neural Networks)의 개념을 결합하여 이미지 변환을 개선하고자 한다. 이를 위해서 형태학적 연산을 근사할 수 있는 연산을 제안한다. 그리고 제안한 연산을 CNN처럼 여러 필터를 사용할 수 있게 확장한 S-Convolution을 제안한다. 실험 결과 제안한 연산은 형태학적 연산을 학습할 수 있었다. 그리고 제안한 연산의 이미지 변환 성능을 검증하기 위해 GAN에 적용하여 실험하였다. 그 결과 S-Convolution이 기존 CNN을 사용한 GAN과 다른 변환이 가능하다는 것을 볼 수 있었다.
본 연구는 영상분석에서 이진 영상의 잡음제거 및 에지 검출을 위한 연구로 임펄스 잡음이 존재하는 영상의 잡음 제거는 임펄스가 크거나 잡음 에너지가 상대적으로 작을 때는 기존의 메디언 필터를 이용하여 잡음을 제거하지만 임펄스 잡음과 같지 않는 잡음이 존재하는 경우에는 본 연구에서 제안한 형태학적인 연산을 적용하여 잡음을 제거하고, 에지를 검출하는 방법을 제안한다.
2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판과 구 차량 번호판이 혼합되어 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화를 한다. 이진화 된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제시 된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
원거리의 표적을 탐지하기 위한 IRST시스템에서 표적은 배경영역에 포함된 많은 클러터로 인하여 검출이 매우 어렵다. 특히 해상 환경에서 획득된 영상의 경우, 불균일한 해수면 온도 분포는 원거리에서 접근하는 소형 표적의 검출을 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 이에 본 논문에서는 형태학적 연산을 기반으로 하는 불균일한 해수면 온도 분포를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 정확한 해수면 온도 분포 추정을 위하여 상한 분포와 하한 분포로 나누어 추정하고, 추정된 결과의 평균값으로 최종 해수면 온도 분포를 도출한다. 또한 형태학적 연산을 적용함으로써 발생하는 서브샘플링 효과 문제를 해결하기 위하여 다양한 크기의 구조요소를 이용하는 다중 가중치(multi-weight) 기법을 적용한다. 제안 방법의 타당성을 검증하기 위하여 다양한 환경에서 획득된 해수면 영상에 대한 해수면 온도 분포 추정 결과를 기존 알고리즘과 비교 검증하였다.
본 논문에서는 동영상 압축 기법을 향상시키기 위하여 효율적인 detail 추출 기법을 제안한다. 기존의 top-hat 변환을 이용한 기법은 고립되어 있고 시각적으로 중요한 detail의 추출에는 효율적이지만, 영역의 경계에서는 비효율적이다. 제안된 기법은 수리형태학적 Laplacian 연산의 영역경계 정보추출의 성질을 이용하여 압축을 향상시키고 저비트율을 제공한다. 실험결과를 통해서 제안된 기법이 기존 기법보다 효율적임을 보이고 수리형태학적 Laplacian 연산 적용의 타당성을 설명한다.
이 논문에서는 한방 치료에서 피부에 직침된 침의 제거를 위한 침 검출 방법을 제안한다. 명암도 영상에서 형태학적 열기 연산을 이용하여 침 후보 영역이 검출되고 크기 정보 등을 이용하여 거짓 침 후보 영역이 제거된다. 각 후보영역에서 canny 에지 검출기를 사용하여 에지 점들을 찾고 이들 점들을 선분으로 근사화한다. 선분들의 방향과 선분간의 거리를 기반으로 하는 형태학적 분석을 통해 두 개의 주요 선분을 찾고 침 머리 부분을 검출한다. 119개의 침이 직침된 16개의 영상에 대한 실험 결과 97.5 %의 검출율을 얻었다.
본 논문에서는 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안하였다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화한다. 이진화된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 추출되어 결합된 개별 문자 및 숫자 코드들은 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식된다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식기법이 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 형태학적 영상 분할을 위한 재구성 필터의 새로운 VLSI 구조를 제안한다. $h_{max}$ 연산에 기반한 재구성 필터는 영역의 경계정보는 보존하면서 영역 내부만을 평탄화하는 단순화 필터이다. 제안한 구조에서는 분할 메모리 구조와 효과적 영상 스캔 방법을 도입하여 연산량과 시간을 줄였다. 분할 메모리 구조는 연산에 필요한 데이터의 동시 접근을 가능하게 하여 병렬 데이터 처리를 가능하게 하며, 확장된 화소 연결관계를 통해 스캔에 의한 단순화 정도를 높인다. 제안한 선택적 순방향 스캔은 간단한 연산부의 도입을 통해 hmax 연산이 영상의 밝기값에 의존적인 단점을 극복하여 잡음제거와 동시에 적은 연산량으로 단순화를 수행할 수 있게 한다. 제안한 구조는 VHDL을 이용하여 기술하였으며, CAD 툴인 Mentor를 이용한 실험 결과 기존의 방법에 비해 18%정도의 연산만으로도 효과적 영상 단순화를 수행함을 확인하였다.
본 논문은 영상에서 형태적 정보를 추출하는데 사용되는 수학적 형태학(mathematical morphology)에 퍼지 집합 이론을 적용하여 새로운 퍼지 수학적 형태학을 제안한다. 일반적인 수학적 형태학은 이진 영상에만 적용되는 한계를 가지고 있었다. 이를 그레이 스케일 영상에도 적용 가능하도록 한 Sinha와 Dougherty[8]이 제안한 방법도 기하학적 형태 변환을 보장하지 못하는 결점이 있었는데 본 논문에서는 그 결점을 제거하는 새로운 수축(erosion)과 확장(dilation) 연산을 정의하고 그 특성을 연구하였다. 본 논문이 제안한 방법과 [8]의 방법을 실제 영상에 대한 실험으로 비교하였다.
본 논문은 서포터 생성 기법으로 형태학적 기하학 연산을 대신하여 층 단면 영상에 형태학적 영상 처리를 적용함으로 서포터를 생성하는 방법을 제안하였다. 기하학적 연산 비용은 일반적으로 형태에 의존적이지만 본 방법은 영상 내의 형태에 무관하게 적용된다. 돌출부에 대한 외부 서포터 영역을 얻는 방법으로 2개의 층 단면 영상에 대한 형태학적 영상 처리 방법 및 처리 과정의 예를 보였다. 내부 서포터 영역에 대하여 하나의 층 단면으로부터 침식과 열림을 통해 얻는 과정을 나타내었다. 그리고 이러한 서포터 영역을 얻고 서포터 구조를 통한 서포터를 생성하였다. 이어서 제작한 DLP 프린터에 서포터 구조를 가진 조형물을 제작하였다. 또, 서포터 형태에 따라 조형되는 소재의 특성이 조형에 주는 변화를 통해 소재에 따른 개별적인 서포터 구조를 통한 서포터 생성 방법의 필요성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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