영역들로 구성된 영상의 국부정규화처리 알고리즘에 내재된 분할 구도를 소개한다. 이동창에서 산출되는 국부통계치에 근거한 정규화적 접근은 선형 또는 비선형함수를 발생시켜 잡음 오염된 영역들의 화소분포와 근접유사 유형을 변형한다. 현재와 정규화된 영상신호 사이의 최근접 화소 이격거리에 대하여 평균과 표준편차를 조정하고 국부통계치와 파리미터 변동을 연계하여 영역간 분할 상태를 변화시킨다. 이러한 특성에 대하여 기존의 정규화 기법들과 본 연구에서 새로 고안한 국부정규화 기법이 비교 고찰된다. 그리고 실험결과는 국부정규화처리 실현에 의한 영역분할 성능을 보였다.
히스토그램 스트레칭이나 히스토그램 균등화 등 기존 대비 향상 기법들과 히스토그램 균등화 기반의 수많은 방법들은 저대비에 소수의 화소들이 넓게 퍼져 있는 영상에 대해서 만족할만한 결과를 내지 못한다. 따라서 본 논문은 군집화 방법을 이용한 새로운 영상 대비 향상 기법을 제안한다. 히스토그램의 군집수는 원영상의 히스토그램을 분석하여 얻을 수 있다. 히스토그램 성분들을 K-means 알고리즘을 이용하여 군집화한다. 그리고 히스토그램 군집 범위와 군집의 화소수 비율을 비교하여 히스토그램 스트레칭과 히스토그램 균등화를 선택적으로 적용한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 대비 향상 기법들보다 더 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문은 모바일 카메라 화질 개선을 위한 실시간 불량 화소(Dead pixel) 검출 및 보정 시스템에 대해 제안하고 있다. 영상 입력장치인 CIS(CMOS Image Sensor)는 소형화, 저전력, 비용절감의 효과로 각광받고 있다. 하지만 이미지 센서와 결합된 불량 화소 보정 장치에 관한 기존 방법에 있어서, 연속된 불량 화소들을 검출하지 못 하거나, 정상화소임에도 불구하고 불량 화소로 분류하여 영상이 훼손되는 경우가 발생한다. 제안된 알고리즘은 불량 화소를 핫 픽셀(Hot pixel)과 콜드 픽셀(Cold pixel)로 분류하여, 라인 검출방법과 $5{\times}5$ 창 검출 방법을 순차적으로 처리하여, 불량화소의 특성에 따라 검출 및 보정하는 방법을 제안한다. 라인 검출 알고리즘은 수평 저주파 영역의 불량화소를 검출한다. 그리고 $5{\times}5$창 검출 알고리즘은 수직, 대각 저주파 영역과 고주파 영역에 대한 불량 화소를 검출한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션 결과, 99%의 높은 검출율을 보여주고 있다. 그리고 Verilog-HDL를 사용하여 구현하였고 Synopsys의 Design Analyzer와 TSMC 0.25um ASIC library로 합성하였으며, 총 Gate counts는 23K로 낮은 하드웨어 복잡도를 가진다.
본 논문은 기준 화소의 인접 가해 성분값과 선형 축소 성분값의 평균으로 축소 성분값을 정하는 적응형 선형 축소기를 제안하고 주관적 화질과 하드웨어 복잡도 측면에서 그 성능을 분석함에 목적이 있다. 제안된 적응형 선형 축소기는 우선, 일차 미분 연산자를 이용하여 기준 화소의 우측 및 하측 인접화소의 기울기의 크기를 각각 계산한다. 이후, 두 기울기의 크기를 합산한 결과로 각 기울기의 크기를 나누어 우측 및 하측 인접 화소 각각의 국부 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 국부 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 정의한다. 제안된 방법은 인접 화소들의 유효 가해 정보를 각각의 국부 가해 가중치에 따라 축소 성분값에 적응적으로 반영함으로써 선형 축소기의 단점인 몽롱화 현상을 효과적으로 억제시킬 수 있다. 또한 적은 연산량을 요하면서도 평균적으로 양호한 결과를 제공하는 선형 축소 방식의 장점을 취할 수 있는 이점이 있다.
본 논문에서는 p-채널 저온 다결정 실리콘 박막 트랜지스터의 문턱전압 변동을 보상할 수 있는 새로운 OLED 화소회로를 제안하였다. 제안한 5-TFT OLED 화소회로는 4개의 스위칭 박막 트랜지스터, 1개의 OLED 구동 박막 트랜지스터 및 1개의 정전용량으로 구성되어 있다. 제안한 화소회로의 한 프레임은 초기화 구간, 문턱전압 감지 및 데이터 기입 구간, 데이터 유지 구간 및 발광 구간으로 나누어진다. SmartSpice 시뮬레이션 결과, 구동 트랜지스터의 문턱전압이 ${\pm}0.25V$ 변동 시 최대 OLED 전류의 오차율은 -4.06%이였고 구동 트랜지스터의 문턱전압이 ${\pm}0.50V$ 변동 시 최대 OLED 전류의 오차율은 9.74%였다. 따라서 제안한 5T1C 화소회로는 p-채널 다결정 실리콘 박막 트랜지스터의 문턱전압 변동에 둔감하여 균일한 OLED 전류를 공급함을 확인하였다.
본 연구는 단일 임계값으로 결정된 변화화소를 버퍼존 개념을 적용하여 재추출함으로써, 보다 신뢰도 높은 무감독변화탐지를 수행하는데 목적이 있다. 우선, 그래프 생성기법과 직선과의 최대거리를 통해 결정된 임계값을 기반으로 세 개의 버퍼존을 생성하였다. 이 중 변화화소와 무변화화소가 혼재하는 구간인 버퍼존II에 대해 무감독분류를 수행하여 변화화소를 재추출하였다. Hyperion 초분광영상을 사용하여 제안기법을 적용하였으며, 단일 임계값 방법을 적용한 변화탐지 결과와의 비교를 통해 제안기법의 성능을 평가하였다. 결과를 통해, 버퍼존 기법이 다소 많은 변화화소를 추출하였으나, 산림지역에 대해 보다 정확한 변화탐지를 수행함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 디지털 카메라로 획득된 실영상에서 카메라의 응답분포의 특성을 이용하여 광원의 색도값을 추정하는 방법을 제안한다. 광휘도 영역을 이용하는 방법은 물체의 표면에 의한 색과 광원에 의한 색이 일정하게 변하는 특징을 이용하여 광원의 색도값을 추정한다. 일반적인 디지털 카메라 영상의 경우, 광휘도 영역의 화소들은 실영상에서 야기되는 광원의 기하학적 불균일성, 카메라에 의한 양자화 오차 및 CCD 센서의 불균일한 특성들을 포함하는 값이다. 그러므로 전처리 과정이 없는 카메라의 응답을 이용하여 광원을 추정한 결과, 정확한 광원의 색도값 추정이 어려웠다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 카메라의 응답 특성을 조사하고, 광휘도 영역에서 Mahalanobis distance를 이용하여 화소들을 선택함으로써, 광원 추정의 정확성을 높이고자 하였다. 카메라 응답에서 Mahalanobis distance의 사용함으로써 광휘도 영역에서 분포된 화소들 중에서 유효한 화소들을 선택하는 것이 가능하다. 선택된 화소들을 주성분 분석 과정을 이용하여 r-g 좌표계에서 직선을 만들었으며, 그 직선들의 교차점으로부터 광원의 색도값을 추정하였다. 제안한 방법을 이용하여 다양한 실영상에서 실험한 결과 기존의 방법에 비해 광원 추정에 대한 오차가 감소함을 확인하였다.
본 연구의 목적은 토지자원의 유효한 개발과 관리를 위해 원격탐사 자료 및 지상자료를 이용하여 토지 이용의 예측 모형을 정립하고 실제로 제주도 지역에 적용하여 그 실증을 거치는 것이었다. 본 토형은 계절분석(multi-date processing) 및 다중분석 (multi-file processing)기법을 채택하고 Markov의 확률 이전 계산법 및 판별 함수 (discriminant function) 계산법으로부터 합성 출현된 공간적/시간적 토지이용 투영방법을 채택하였다. 판별 함수 계산법은 토지이용 변화상의 최다 경향치를 산출하기 위해 제주도 경관 평면(landscape plane) 전지역의 각 화소(pixel)에 적용되고, 확률 이전 계산법은 특정 미래 시간 간극상에서 상이한 토지이용으로 변화하는 이들 화소의 수량을 결정한다. 본 합성 모형은 이렇게 토지이용 변화성(정성적)과 그 화소의 수량(정량적)을 결합하여 경관 평면상에서 미래의 토지이용 예측을 가능케하는 것이다.
본 논문에서 제안하는 분절된 화소들의 특징추출 방법은 이진화 영상에서 수직/수평 화소들의 분절점을 탐색하여 추출하는 특징 탐색기이다. 숫자의 구조적인 면을 고려하여 사소한 부분들도 명확한 특징으로 탐지하여 추출하였고, 이러한 방법은 일반적으로 사용하여지는 특징추출 방법 몇가지를 선택하여 이용하였고, 제안하는 방법과 결합하여 필기체 숫자를 인식하였다. 인식기를 구현하기 위하여 3 개층 구조를 갖는 클러스터 MLP 신경망을 사용하였다. 실험 결과 단순히 일반적인 특징만을 활용하여 얻는 인식률 보다 훨씬 향상됨을 보여주었다.
본 논문에서 제안한 알고리듬은 동영상의 한 프레임내에서 계산할 화소를 적응적으로 샘플링하여 전체 계산량을 감소시키면서도, 우수한 성능을 나타낸다. 동영상의 움직임 추정에 있어서, 전역 탐색 블록 정합은 최적의 성능을 나타내지만, 많은 계산량을 갖는 단점이 있기 때문에 계산량을 줄이기 위한 많은 알고리듬이 발표되었다. 본 알고리듬은 한 프레임내에서 영상이 복잡한 부분에서는 많은 수의 화소를 정합에 이용하며, 단순한 부분에서는 적은 수의 화소를 샘플링 하여 보다 적은 계산량으로 움직임 벡터를 산출한다. 제안된 알고리듬은 전역 탐색 블록 정합 알고리듬에 대해서 연산량을 31.52%로 줄였으며, 97.76%의 PSNR 을 보여주었다. 이는 종래의 부분 탐색 알고리듬들에 비해 뒤지지 않는 성능을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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