본 논문에서는 웨이블릿(wavelet) 영역에서 분류 예측, KLT (Karhunen-Loeve transform), 및 3-D SPIHT(three-dimensional set partitioning in hierarchical trees) 알고리즘(algorithm)을 이용하여 인공위성 화상 데이터에 존재하는 대역내 중복성 (intraband redundancy)과 대역간 중복성 (interband redundancy)을 효과적으로 제거하는 새로운 압축 방법을 제안하였다. 대역간 중복성을 제거하기 위해 웨이블린 영역에서의 분류 정보를 이용하여 영역별 대역간 예측을 행한다. 영역별 대역간 예측에 의해 복원되는 화상들은 예측 오차로 인해 원 화상 (original image)과 차 화상 (residual image)을 가진다. 이 차 화상들 간에 존재하는 대역간 중복성을 제거하기 위하여 KLT를 행한다. 웨이블릿 변환 (wavelet transform)과 KLT를 행하여 대역내 및 대역간 크기 순서로 재정렬된 변환 계수들을 3-D SPIHT 알고리즘을 이용하여 부호화 한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서 다분광 화상 데이터에 대하여 압축 실험을 행하여 제안한 방법이 기존의 방법들 보다 동일한 여러 비트율 (bit rate)에서 평균 PSNR (peak signal-to-noise ratio)이 0.12∼3.83㏈ 향상됨을 확인하였다.
컴퓨터 그래픽스 분야에서 저가의 RGB-D 카메라로 촬영된 색상 및 깊이 영상을 이용한 사람 및 사물을 3차원 모델로 복원하는 문제는 오랫동안 이를 해결하기 위하여 다양한 연구들이 진행되어왔다. 저가의 RGB-D 카메라로 촬영된 색상 및 깊이 영상은 3차원 공간에서 점 구름 형태로 다루어지며, 이는 연속적인 3차원 공간상에 이산적인 값을 대응시키기 때문에 다면체 모델을 이용한 렌더링에 비해 추가적인 표면 재구성 과정이 필요하다. 본 논문에서는 다면체 모델이 아닌 점 구름을 시각화하기 위한 효과적인 광선 추적 기반 렌더링 기법을 제안한다. 특히 프로세서의 발열과 배터리 문제로 인한 모바일 환경에서의 제한적인 성능에서도 효과적인 렌더링 기법으로서의 가능성을 보인다.
본 논문에서는 3D-Video에서 가상시점 영상을 생성하는데 필요한 깊이정보 맵의 효율적인 부호화 방법을 제안한다. 가상시점 영상은 실사 영상의 깊이정보 맵을 이용한 시점보간(View Interpolation) 방법으로 생성된다. 일반적으로 깊이정보 맵의 부호화에는 H.264 등의 자연영상에 대한 동영상 부호화 방법을 그대로 적용하고 있는데, 이러한 부호화 방법은 깊이정보 맵의 특성을 고려하지 않은 방법이다. 따라서 본 논문에서는 깊이정보 맵의 영상특성을 고려하여, 맵 정보를 그레이 코드로 변환한 후 비트평면 단위로 부호화하는 방법과, H.264 부호화 방법을 블록단위로 적응적으로 선택하여 부호화하는 방법을 제안하였다. 실험결과로서 제안하는 방법의 성능은 H.264 부호화 방법에 비하여, BD-PSNR이 평균 0.5dB 향상되고, BD-rate는 평균 7.43% 감소되어 부호화효율이 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 복원된 깊이정보 맵을 이용하여 생성된 가상시점 영상 간의 비교에서 제안하는 방법이 H.264 부호화 방법에 비해 주관적 화질이 크게 향상된 것을 확인할 수 있었다.
The Information Diffusion Neural Networks is proposed to regenerate the 3-dimensional terrain elevation data from contour lines. Contours in paper map are an expression of terrain elevation in highly compressed form. A real time regeneration of terrain data for each grid points from the the contour information is required for various applications. In the proposed neural networks, the elevation information on contours is diffused to neighbor units through updating its output toward that of neighbor units. An interpolation of terrain information is achieved from such computation mechanithm. Terrain data regeneration simulation has been done with sampled terrain data on contour lines.
Design changes for an original surface model are frequently required in a manufacturing area: for example, when the physical parts are modified or when the parts are partially manufactured from analogous shapes. In this case, an efficient 3D model updating method by locally adding scan data for the modified area is highly desirable. For this purpose, this paper presents a new procedure to update an initial model that is composed of combinatorial triangular facets based on a set of locally added point data. The initial surface model is first created from the initial point set by Tight Cocone, which is a water-tight surface reconstructor; and then the point cloud data for the updates is locally added onto the initial model maintaining the same coordinate system. In order to update the initial model, the special region on the initial surface that needs to be updated is recognized through the detection of the overlapping area between the initial model and the boundary of the newly added point cloud. After that, the initial surface model is eventually updated to the final output by replacing the recognized region with the newly added point cloud. The proposed method has been implemented and tested with several examples. This algorithm will be practically useful to modify the surface model with physical part changes and free-form surface design.
본 논문에서는 슬라이스간의 상관성을 이용한 3차원 MR 영상의 효율적인 압축방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 웨이브릿 변환영역에서 동영상 압축에 사용되는 움직임 보상 부호화와 프랙탈 부호화를 이용한다. 제안한 방법에서는 먼저 영상을 웨이브릿 변환한 후, 공간영역에서 같은 위치에 있는 웨이브릿 계수들을 모아서 일정한 크기를 갖는 웨이브릿 블록으로 재배열한다. 배열된 웨이브릿 블록에 대해 움직임 추정을 하고 블록간의 상관성이 크다고 판단되는 블록에 대해서는 움직임 추정 정보만 이용한다. 그러나 상관성이 작다고 판단되는 블록의 경우에는 최상위 계층의 저주파 부대역에 대해서만 움직임 추정을 하고 나머지 대역에 대해서는 프랙탈 부호화를 실행한다. 그리고 움직임 벡터와 프랙탈 부호화에 의해 복원된 슬라이스와 현재 슬라이스의 차인 오차 영상은 SPIHT로 부호화한다. 제안한 방법을 낮은 비트율에서 실험한 결과, 2차원 SPIHT에 비해 향상된 PSNR을 나타낼 뿐만 아니라 블러링이 줄어들어 객관적, 주관적 화질에서 우수하게 나타난다.
도시 지역의 영상에서는 가로수, 행인, 자동차 등 3차원 대상이 아닌 전경 물체가 빈번하게 나타남에 따라 건물 모델의 텍스처 생성에 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 건물 영상에서 전경 물체에 의한 가림이 제거된 정명평행 텍스처를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자 조작을 이용하여 반자동으로 전경 물체에 의해 가려진 영역을 찾고, 이를 인페인팅 기법을 통해 채워넣음으로서 facade에 대한 텍스처를 생성한다.
본 논문에서는 합성 음성파형의 일그러짐을 제어하기 위하여 V/UV/S(Voiced / Unvoiced / Silence)의 스위칭을 사용하고, 피치구간마다 멀티펄스를 보정하며, 무성자음(Unvoiced)의 근사합성에 특정주파수를 이용하는 ACFBD-MPC(Amplitude Compensation Frequency Band Division - Multi Pulse Coding)와 LMS-MPC(Least Mean Square - Multi Pulse Coding)를 통합한 8kbps ACLMS-MPC(Amplitude Compensation and Least Mean Square - Multi Pulse Coding) 부호화 방식을 제안하고자 한다. 여러 방식을 통합하는데 있어서, 음성파형의 일그러짐을 줄이면서 유성음과 무성음의 비트율을 8kbps로 조정하는 것이 중요하다. 유성음과 무성음의 비트율을 8kbps로 조정함에 있어서, 개별피치를 이용하여 대표구간의 멀티펄스를 피치구간마다 복원함으로서 음성파형을 효율적으로 합성할 수 있다. 8kbps의 부호화 조건에서 ACLMS-MPC 방식을 구현하고 SNR를 평가한 결과, ACLMS-MPC의 SNR는 남자음성에서 15.0dB, 여자음성에서 14.3dB 임을 확인할 수 있었다. 따라서 ACLMS-MPC가 기존의 MPC, ACFBD-MPC, LMS-MPC에 비하여 남자음성에서 0.3dB~1.8dB, 여자음성에서 0.3dB~1.6dB 정도 개선된 것을 알 수 있었다. 이러한 방법들은 셀룰러폰이나 인터넷폰과 같이 낮은 비트율의 음원을 사용하여 음성신호를 부호화하는 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 멀티펄스 음원의 진폭과 위치를 동시에 보정하는 6.9kbps 음성부호화 방식의 음질평가를 수행하고자 한다.
본 연구는 실내에서의 관수주기, 토양처리, 배수층에 따른 생육과 생리적 반응을 살펴봄으로 써 실내에서 도깨비고비의 적정 생육환경을 밝히고자 수행하였다. 실험구의 관수주기는 2회/주와 7회/주로 하였으며 각 실험구의 세부처리로서 토양처리와 배수층처리는 배수층-피트모스 : 버미큘라이트 : 펄라이트=1 : 1 : 1(D-PVP), 피트모스 : 버미큘라이트 : 펄라이트=1 : 1 : 1(PVP), 배수층-부엽토 : 마사토=1 : 1(D-SL) 그리고 부엽토 : 마사토=1 : 1(SL)로 각각 처리하였으며 그 결과는 다음과 같다. 1. 실내환경에서 도깨비고비는 주 2회 관수처리보다 주 7회 관수처리에서 지상부의 생육은 촉진되었으나 낙엽수 증가로 인해 실내적응성은 감소될 뿐 아니라 황화되는 현상을 보였다. 2. 토양에 있어서는 마사토 : 부엽토=1 : 1처리가 피트모스 : 버미큘라이트 : 펄라이트=1 : 1 : 1처리보다 생육이 양호한 것으로 나타났으나 낙엽수의 증가로 인해 실내적응성은 감소하였다. 3. 배수층에 유 무에 따른 생육에 있어서는, 관수주기와 토양에 관계없이 배수층이 없을 경우 초장과 소엽장이 촉진되나, 실내적응성, 포자엽수, 신엽수는 배수층이 있을 때 더 높은 것으로 나타났다. 4. 생리적 변화에 있어 광합성률은 관수주기, 배수층, 토양처리에 따라 차이를 보였으며 주 2회 관수처리구에서는 배수층이 있는 피트모스 : 버미큘라이트 : 펄라이트=1 : 1 : 1처리에서 가장 높게, 주 7회 관수처리구에서는 배수층이 없는 마사토 : 부엽토=1 : 1처리에서 가장 낮은 것으로 나타났다.
최근, 디지털 영상처리는 방송, 통신, 컴퓨터 그래픽, 의학 분야 등에서 많이 응용되고 있으며, 일반적으로 영상 데이터는 전송하는 과정에서 잡음이 발생한다. 이에 따라 영상에 첨가되는 잡음을 제거하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 영상에 첨가되는 잡음에는 다양한 종류가 있으며, salt and pepper 잡음, AWGN, 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음 판단 후, salt and pepper 잡음은 히스토그램과 기존의 공간 가중치를 이용하여 처리하고, AWGN은 국부 마스크의 화소 정보를 이용하여 가중치를 설정하고 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 salt and pepper 잡음(P=50%) 및 AWGN(${\sigma}=10$)에 훼손된 Lena 영상을 적용하여 처리한 결과, 기존의 CWMF, A-TMF, AWMF에 비해 각각 7.06[dB], 10.90[dB], 5.97[dB] 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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