지상의 정보를 주기적으로 취득하는 위성영상은 여러 가지 원인으로 인해 동일 지점에 대해 일정한 화소값을 기대하기 어렵고, 이런 영상은 변화탐지 결과에 영향을 미칠 가능성이 높으므로 방사보정을 통해 화소값 차이를 최소화시킬 필요가 있다. 본 연구는 변화탐지를 위한 전처리 과정 중 하나인 방사정규화에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 시간적 불변특성을 보이는 화소인 PIF를 추출하고, 선형회귀 기법을 이용하여 상대 방사정규화를 수행하였다. 화소간 유사도 측정 기법인 분광각을 통해 PIF를 자동으로 추출함으로써, 초분광영상이 가지는 많은 밴드의 장점을 활용하였다 또한 반복적인 정량 평가를 통해 적절한 PIF 개수를 결정하는 연구도 함께 수행하였다. 영상회귀, 히스토그램 매칭, FLAASH 기법을 적용한 방사보정 결과와 비교하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였으며, PIF 추출을 통한 선형회귀 기법이 변화탐지를 위한 방사보정에 보다 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 그래픽 하드웨어와 그래픽 프로그램 기술을 이용하여 고속으로 스테레오 영상의 시차를 추정하는 기법을 제안한다. 우선, 컬러 스테레오 영상에 대하여 mean-shift 기법을 이용하여 컬러를 이용한 영역분할을 수행한다. 분할된 컬러 영역 단위로 가중치를 계산함으로써, 화소단위로 가중치를 계산하는 기존의 방식에 비하여 속도를 높일 수 있다. 블록정합함수를 계산하는 과정에서는 슬라이딩 윈도우 방식을 채택하여, 새로 블록안으로 들어오는 화소열과 빠져나가는 화소열의 정합함수값을 가감하여 화소마다 반복적으로 합산되는 정합함수의 계산량을 크게 줄인다. Middlebury 스테레오 영상을 이용하여 실험 및 평가를 수행한 결과, VGA 급 스테레오 영상을 기준으로 10 프레임 이상을 처리하면서도 기존의 적응적인 가중치를 갖는 블록정합 방식의 성능과 유사한 결과를 확인하였다. 이러한 고속화 방법을 통하여, 기존의 적응적인 가중치를 이용한 블록정합 방식에 비하여 훨씬 고속으로 스테레오 정합을 수행할 수 있으며, 실시간 시차추정이 필요한 시스템에 적용하는 것이 가능하다.
본 논문에서는 차량영상으로부터 분류된 화소정보를 이용하여 번호판 정보를 검증하는 방법을 제안한다. 차량 번호판의 구조는 정규화된 형태로 구조적인 특징을 가지고 있다. 기존의 검증방법은 배경화소가 변색된 경우에는 번호판 정보를 추출하는데 어려움이 있다. 또한, 전처리 과정을 포함한 처리과정은 복잡하고 처리시간이 길다는 단점을 가지고 있다. 제안된 방법은 특정색상으로 분류된 화소정보를 이용하고, 기존의 검증조건을 통합하므로써 성능을 개선하여 보다 정확한 번호판 정보를 추출하도록 하였다.
본 연구는 중 저해상도 위성영상을 이용하여 하천주변 습지를 판별해내는 보다 개선된 기법을 개발해 내는데 그 목적이 있다. 중 저해상도 위성영상의 하나의 화소는 일반적으로 하나의 동질한 물체의 분광반사값을 나타내기보다는 다양한 분광값을 가진 물체들의 대표값으로 나타나게 된다. 특히 본 연구에서는 식생, 수문 및 토양요소의 혼합체인 습지의 판별을 위해서, 하나의 화소가 하나의 물체를 대표함을 전제로 하는 기존의 분석방법 보다는, 혼합화소 (mixed pixel)를 대상지 의 토지 피복을 가장 잘 반영 하는 순수한 화소값(endmember)들로 분해함으로써 보다 정확한 판별 및 분류를 가능케 하고자 하였다. 이를 위하여 일반적으로 극세분광 위성영상의 분석에 활용되는 기법인 분광혼합화소분석(Spectral Mixture Analysis)을 이용하였는데, 습지 각 화소의 식생, 수문 및 토양요소의 흔합정도를 분해한 후, 이들의 분할영상 (fraction images)을 추출해내고 이를 분석에 이용하였다. 팔당상수원보호구역의 소택형 습지를 대상으로 봄 가을의 Landsat 영상에 대한 분석을 수행하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 봄 가을 각각의 영상에 대하여 4개씩 endmember를 선정하였으며, 분할영상과 원자료 각각에 대하여 습지판별을 수행한 결과, 가을영상에 대하여 분할영상을 이용한 방법의 소택 형 습지 판별 정확도가 가장 높은 값을 보여주었다(생산자 정확도 : 83.3%, 사용자 정확도 : 86.5%). 둘째, 소택형 습지로 판별된 지역만을 대상으로 보다 세분화된 분류가 가능한 지 알아보기 위하여 소택형 습지로 판별된 지역의 영상에 대해 ISODATA 무감독분류를 수행한 결과 2개의 클러스터로 대별되었다. 현장조사, 기존 연구의 수심자료 및 식생에 대한 조사를 바탕으로 위의 2개의 클러스터를 조사한 결과, 수문조건에 따른 분류인 아계(subsystem) 단계의 '영구적 침수형 소택형 습지'와 '계절적 침수형 소택형 습지'로 분류할 수 있었다.
H.264/AVC를 비롯한 대부분의 동영상 압축 표준에 의해 부호화 및 복호화된 영상은 블록화 현상(blocking artifacts)이 생긴다. 이러한 화질 열화 현상은 블록 기반의 정수형 이산코사인 변환(Integer DCT)을 수행한 후 계수를 양자화 하기 때문에 발생한다. 이러한 블록화 현상을 줄이기 위해 H.264/AVC에서는 디블록킹 필터를 이용한다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 디블록킹 필터의 복잡도를 감소시키면서 화질을 유지하는 알고리듬을 제안하고 실험을 통한 평가를 제시한다. 복잡도를 줄이기 위해 제안하는 알고리듬에서는 블록 경계강도(Bs) 결정 과정에서 한 화소 줄의 경계강도를 이용하여 네 화소 줄 모두에 적용한다. 실험결과 경계강도 결정의 계산량을 줄이면서 주관적, 객관적 화질 또한 향상되는 결과를 보였다.
이진화는 컴퓨터 비전 분야에서 전경과 배경을 분리하는 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 적응 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 이동 창 내의 화소의 밝기 값 분포에 따라 ${\alpha}$-컷을 구하고, 이 값을 이용하여 이진화를 수행한다. ${\alpha}$-컷을 구하기 위해 수행속도가 빠른 기존의 이진화 방법들을 이용한다. 기존 방법들로 구해진 임계치들을 퍼지 소속 함수들의 중심값으로 설정하고, 화소의 밝기값 분포를 이용하여 퍼지 소속 함수들의 구간을 결정한다. 결정된 퍼지 소속 함수들을 이용하여 ${\alpha}$-컷의 조정율을 구하고, 각 화소의 소속도에 따라 이진화를 수행한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 방법들보다 전경과 배경이 효과적으로 분리될 수 있고, 전경의 손실이 적어지는 것을 보여준다.
전투복, 군용 천막 등에 사용되는 위장무늬는 군 작전 수행 시 주변 환경의 색상, 패턴을 모사하여 개인병사 및 무기체계의 위장 기능을 극대화하고, 이를 통해 아군의 생명과 시설피해를 최소화하기 위한 목적으로 사용된다. 특히 최근 들어 군의 작전환경과 임무가 복잡하고 다양해짐에 따라, 작전환경에 대한 데이터의 취득 및 정량적 분석을 통해 전장 환경에 최적화된 위장무늬 패턴 및 색상 추출에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 한반도 자연환경 영상에 대한 자기 조직화 지도(SOM, Self-organizing Map) 기반의 한반도 자연환경 대표 색상 군집화 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 한반도 내 위도를 고려한 장소에서 시간별, 계절별 자연환경 영상 수집을 진행하며, 수집된 영상 내 다수의 화소의 군집화를 위해 2차원 SOM을 활용한다. 영상 내 각 화소의 색상 값에 대한 SOM의 학습 시, RGB공간상의 색차/색상 인지 왜곡을 피하기 위하여 CIEDE2000 색차 식을 통해 군집화를 진행한다. 실험결과에서는 온라인상으로 수집한 여름 및 가을철 대표 색상 군집화 결과와, 현재까지 수집된 계절별 자연환경 사진 내 6억 7648개 화소에 대한 대표 색상 군집화 결과를 보여준다.
위성영상 분류작업에서 분류클래스에 대한 샘플화소의 대표성은 분류 정확도에 많은 영향을 미친다. 따라서, 통계적 영상분류방법에서는 분류 기법 자체보다 분류 확률을 결정하는 트레이닝 단계, 즉 샘플화소의 최적화가 필요하다. 본 연구에서는 SPOT XS, LANDSAT TM을 이용한 위성영상 화소분류작업에서 분류 이전단계, 즉 샘플화소의 정규성을 계산하여, 정규성에 악영향을 미치는 화소를 객관적 기준으로 조정하였다. 정규화과정을 위한 유전자 알고리즘 적용의 생존확률 평가함수로 다변량 Q-Q plot의 상관계수와 트레이닝의 분산값을 고려하였으며, 5% 유의수준을 적용하였다. 연구결과, 실험대상지역의 경우, 유전자 알고리즘을 이용한 트레이닝 정규화 결과가 대부분의 클래스에 대하여 그 평균과 분산을 모집단에 근사시키고 있다는 것을 입증하였고, 해당 클래스의 모집단 분포를 예측할 수 있는 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 블록기반 동영상 부호화에서 나타나는 양자화 잡음을 그 특성에 맞게 모델링을 하고, 이를 기반으로 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 이용하여 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 양자화 잡음을 특정 프로화일(profile)로 표현되는 블록화 잡음과 비에지 화소(non-edge pixel)에서 백색 가우시안 특성을 가지는 나머지 잡음의 합으로 모델링 한다. 이러한 양자화 잡음의 모델을 기반으로 정칙화 미분(regularized differentiation)을 표현하는 Mallat의 1차원 웨이브렛 변환을 이용하여 영상복원 관점에서 각각의 잡음을 제거한다. 먼저, 웨이브렛 영역의 블록경계에서 임펄스로 나타나는 블록화 잡음 성분들의 크기를 추정하여 줄임으로 해서 블록화 잡음을 제거한다. 이때 임펄스 크기의 추정은 메디안 필터와 양자화 파라미터(quantization parameter), 그리고 국부 활동도(local activity)를 이용하여 이루어진다. 그리고 나머지 잡음은 비에지 화소에서 연역치화(soft-thresholding)을 수행함으로써 제거한다. 이러한 후처리 방법의 구현은 실시간 응용을 위해 웨이브렛 필터를 이용하여 근사적으로 공간 영역에서 이루어진다. 실험 결과, 제안된 방법이 다양한 영상과 압축률에 대해 MPEG-4 VM(verification model) 후처리 필터(post-filter)보다 PSNR 성능뿐만 아니라 주관적 화질면에서도 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 H.264/AVC의 I-slice의 모든 블록들을 복원하지 않고 블록의 경계 부분만을 복원하여 intra prediction을 고속으로 수행하는 방법을 개발한다 이를 위하여 intra prediction의 참조 화소들로 구성될 수 있는 차이 블록의 경계를 고속으로 복원하는 고속 역 정수 DCT를 개발한다. 고속으로 복원된 차이 경계 화소들과 각 예측 모드에 알맞게 구한 예측 화소들을 더하여 경계 화소들을 update하며, intra prediction에 필요한 참조 화소들로 구성한다. 개발된 기법은 H.264/AVC의 정수 DCT와 호환성을 유지하고, 고화질 영상 부호화시 사용되는 대표적인 HD 시퀀스에 적용 가능함을 실험으로 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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