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.
최근 시각 관련 측정기 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문 소프트웨어를 개발하였다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용하여 자동 시각 굴절력 측정 시스템에 연동될 측정 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서는 광학계로부터 도출된 영상으로부터 첫째로 형태학적 필터링 처리를 행한다. 이 과정은 처리가 어려운 원 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주는 역할을 하게 된다. 둘째는 일차 처리된 영상에 가해주는 그레이 수준 한계 기법을 통한 신호 강조 기법으로서 이는 영상의 그레이 값 분포가 다양함으로 인해서 발생되는 오차를 줄이기 위해서 사용된다. 그리하여 본 전자 부문 소프트웨어는 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.
최근 드론의 활용이 여러 방면에서 급격하게 증가하고 있다. 드론은 원격으로 표적을 효율적으로 촬영할 수 있어 감시와 보안 시스템에 유용하다. 본 논문은 드론을 이용한 움직이는 차량을 검출하는 세 가지 방법을 연구한다. 배경 영상, 선행 프레임, 또는 이동 평균 프레임과 현재 프레임과의 감산 기법을 이용한 표적 검출을 비교한다. 프레임 감산 후 형태학적 필터링을 적용하여 검출률을 높이고 오보율을 감소시킨다. 또한 표적의 크기를 알고 있다는 가정 하에 영역크기 비교를 통하여 오경보 영역을 제거한다. 실험에서는 움직이는 3대의 자동차를 드론으로 촬영하여 앞서 제시한 방법에 따라 표적을 검출하고 각각 검출율과 오보율을 구하였다.
폴리술폰은 내화학성, 내멸균성, 내가수분해성, 내열성, 강인한 기계적 성질, 내충격성이 우수한 재료로 치수정밀도와 치수안정성이 매우 뛰어난 고분자이다 이런 뛰어난 특성으로 인해 필터 플레이트, 한외여과장치(기체 분리막), 전기ㆍ전자공업분야(전기콘센트소재), 의료용 분야(인공치골, 인공신장기용 박막, 고온에서의 멸균을 필요로 하는 수술용 받침대, 혈액투석용 필터 등) 등 여러 분야에서 이용되고 있다. (중략)
본 논문에서는 영상에 Salt-Pepper와 같은 임펄스 잡음이 존재하는 영상에 대한 잡음 제거는 기존의 잡음제거 방법인 미디언 필터를 이용하여 잡음을 제거할 수 있지만 임펄스 잡음이 아닌 비임펄스 잡음이 포함된 영상에 대해서는 미디언 필터를 이용하여 비임펄스 잡음이 제거되지 않으므로 임펄스 잡음이 아닌 비임펄스 잡음이 존재하는 영상에 대한 잡음 제거를 형태학적 연산을 이용하여 잡음 제거하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 세라믹 소재 영상에 가우시안 필터링 기법을 적용하여 잡음을 제거하고, K-means 알고리즘을 적용하여 결함 영역을 세분화 한 뒤, 세분화된 결함 영역에 Max-Min 이진화 기법을 이용하여 결함 영역을 추출한 후, 형태학적 기법을 이용하여 잡음을 제거하고 결함을 추출한다. 제안된 방법을 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 효율적으로 결함이 검출되는 것을 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.
이 연구는 1997년 2월 21일부터 5월 l일까지 소백산천문대 61 cm망원경과 CCD카메라, 그리고 5개의 협대역 필터를 이용하여 근일점 근방을 지나는 헤일-밥 혜성 (Comet Hale-Bopp, C/1995 01) 코어 4’ 내의 CN, $C_2$, $C_3$ 방출선에 대한 분광측광 관측 결과이다. 이 연구에서는 협대역 필터를 이용한 분자 방출선 영상의 형태학적인 특징과 근일점 근처에서의 시간에 따른 분자 방출 선의 변화 추이에 대하여 논의하였다. 헤일-밥 혜성은 형태학적인 면에서 중심에서 반경 4' 내에 있는 혜성 코어의 CN의 분자 방출선은$C_2$나 $C_3$에 비하여 구형의 대청척인 형태를 보인 반면, $C_2$나 $C_3$ 분자의 방출선은 비대청적인 분포를 보였다. 그리고 이들 분자의 방출선 영상에서 광대역 필터의 영상에 나타난 나선팔과 같은 형태학적 특성이 나타났다. 한편 측광학적인 특정으로 $C_2$, $C_3$ 분자 방출선의 광도 분포는 CN 보다 중심 집중도가 높게 나타났으며, 태양으로부터 거리에 따른 CN의 표면광도 변화는 $C_2$, $C_3$ 표면광도 변화와 약간 다른 경향을 나타내었다. 그 러나 근일점 근처에서 이들 분자의 방출선의 광도의 따른 변화는 이천 연구에서 제기되었던 7일 주기로 나타나는 극대 광도를 보여 주고 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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