본 논문에서는 진폭 변조와 펄스 폭 변조를 모두 사용하는 새로운 AMOLED 디스플레이 구동 방식을 개발하였다. 펄스 폭 변조를 위해서 다섯 개의 서브 프레임으로 화상 프레임을 나누었고 진폭 변조를 위해 TFT 게이트 전압에 의해 제어되는 3가지의 OLED 휘도(전류) 레벨을 사용하였다. 이 두 종류의 변조를 조합하여 35(=243) 계조를 얻었다. 그리고 DAC를 사용하지 않고 2개의 쉬프트 레지스터를 갖는 새로운 데이터 전극 구동 회로를 설계하였다. 회로 동작은 6㎛ 채널 길이 다결정 TFT의 전류-전압 특성에서 추출된 TFT 파라미터를 이용한 HSpice 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 시뮬레이션 결과로부터 320×240, 이중 스캔, 243 계조 AMOLED 디스플레이를 구현할 수 있음을 확인하였다.
제한된 계조를 사용하는 영상장치들은 연속계조 영상과 시각적으로 유사한 영상을 획득하기 위해 하프토닝(halftoning) 방법을 사용한다. 다양한 하프토닝 방법 중, 오차 확산법은 짧은 계산시간과 좋은 화질의 하프톤 영상(halftone image) 획득이 가능하여 다양한 응용 분야에 널리 사용되고 있다. 하지만 이 방법은 인접 픽셀에 오차를 확산하는 과정에서 경계선을 흩트리며, 이로 인해 경계선이 약화 되고, 영상의 선명도를 저하시킨다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서 제안된 방법은 Floyd-Steinberg 오차확산법의 필터 가중치를 기반으로 처리 픽셀의 오차와 인접픽셀의 경계선 정보를 고려하여 오차 필터를 적응적으로 결정한다. 이 방법은 경계선 강화를 위한 기존 방법들과 비교해 처리절차가 간단하여 상대적으로 적은 양의 프로세스 자원을 사용한다. 그럼에도 불구하고, 제안된 방법은 하프톤 영상의 경계선을 상당히 개선할 수 있었다. 이와 함께 객관적인 화질 평가를 위해 경계 상관도와 국부 평균 일치도를 이용하여 제안된 방법과 기존방법의 성능을 비교한다.
인체에 대한 표준데이터를 사용하지 않고 실제 한국인의 의료 영상 데이터를 사용하여 인체 모델을 만들고자 하였다. 먼저 CT와 MRI를 통해 획득한 인체의 의료영상에 대한 특징을 분석하였다. 인체의 해부학적인 구성요소에 대해 CT는 gray level로 MR 영상은 펄스시퀀스 별로 분석하여 특징을 추출하였다. 해부학적 구성요소의 특징을 바탕으로 인체 각 부위별로 영상을 얻기 위해 CT와 MR 영상에 대해 영상분할을 수행하였다. 인체의 부위 중 특히 인체의 네 가지 인체 역학적 구조물인 골조직, 근육, 인대, 건 부위를 CT와 MR 영상을 이용하여 구별하였다. 이미지 분할 방법에는 일반적으로 많이 사용되고 있는 경계선 검출(Edge detection), 영역 선택(Region Growing), 문턱치(Intensity Threshold) 방법 등을 선택하여 인체별로 가장 적합한 알고리듬을 적용시켰다. Head/Neck 부위에 대한 영상 분할 결과를 인체 역학적 구성요소별로 3차원 영상으로 재구성하였다.
본 논문은 고속토로에 설치되어 있는 CCTV카메라 영상을 이용하여 자동으로 교통정보를 수집할 수 있도록 영상검지기 기능을 부가하는 방법을 제안한다. 현행 고속도로 영상검지기에서 수집되는 교통정보는 차로별로 교통정보를 검지하여 수집할 수 있으나 이 방법은 대형차량이 지나가는 경우 Occlusion에 의한 오 검지 빈도가 빈번히 발생하고 있다. 또한 이 Occlusion의 영향으로 고속도로 8차로 중 최고 6차로까지만 검지가 가능하고 그 이상의 차로를 검지한다는 것은 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 교통정보를 차로볕 검지를 하지 않고 전체 차로를 포함하는 검지영역을 설정한 다음 다음 이 검지영역 안에서 차량이 통과할 때까지 개별차량을 추적하여 교통정보를 수집함으로써 고속도로 8차로까지 검지가 가능한 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 실제 경부고속도로 상행선 기흥IC에 실험용 CCTV카메라를 설치하여 획득한 영상과, 청계터널 앞 도로에서 녹화한 영상을 대상으로 실험을 하였으며, 영상처리는 frame-grabber보드에서 초당 30프레임으로 캡쳐를 한 다음 $640{\times}480$ 해상도와 빠른 데이터 처리를 위해서 256 gray-level로 영상처리를 하였다.
등광도인 두 색으로 이루어진 배경(적색/녹색, 청색/녹색, 혹은 청색/황색 배경) 위의 중앙에 회색 원이 놓일 때 이 회색 원에 대한 잔상은 본래의 두 배경 색에 대한 가산 혼합 색인 것으로 나타났다. 잔상에 나타난 이러한 흔한 색은 두 배경 색의 광도가 다를 때에도 나타났고, 회색 인의 크기가 증가하였을 때에도 나타났다. 나타난 잔상의 채도는 순응 배경 자극의 평균 광도 값이 증가할수록, 그리고 회색 원의 크기가 감소할수록 증가하는 것으로 나타났다. 하지만 검사 자극의 중앙에 유채색 혹은 무채색의 경계선이 놓일 때 순응 자극의 두 배경 색에 대한 가산 혼합 색은 더 이상 나타나지 않았다. 검사자극에 놓인 경계선은 검사 영역의 양 쪽에서 유도된 객들이 반대편의 영역으로 퍼져나가는 것을 방해하고, 결과적으로 유도된 색이 두 색으로 분리된 상태로 유지하도록 하여 서로가 혼합되지 않도록 돕는 작용을 하는 것으로 추정된다. 검사 자극에 경계선이 놓이지 않는 경우, 잔상에서 유도된 색은 유도된 두 색 사이에 주관적 경계선을 형성하기에는 너무 약한 색 정보를 가지기 때문에 결과적으로 두 색이 반대편의 영역으로 퍼져 색채 혼합이 일어나는 것으로 추정된다.
유기과원에서 자생하는 겨울나기 한해살이 초종을 조사하여 과수에 양분공급을 할 수 있는 유망한 녹비자원을 선정하기 위해서 2009년에 수행되었다. 전남지역에 위치한 유기과원 총 13곳을 선정하여 4월과 6월에 자생하는 초종을 조사하였다. 건물중은 4월에 쥐보리가 6월에는 참새귀리가 가장 높았다. 초종별 질소와 칼리의 토양 환원량은 4월에는 쥐보리와 새완두 살갈퀴가 높았고 6월에는 참새귀리가 가장 높게 나타났다. 본 시험에서는 두과 작물인 새완두와 살갈퀴가 토양에 충분한 양의 양분을 환원할 수 있는 유망한 녹비자원으로 판단되었다. 인산은 초종에 상관없이 10~15년생의 과일나무가 생장하기 위해 필요한 수준 이하를 나타내어 추가의 외부 공급이 필요하였다.
Although huge progress has been made in current image segmentation work, there are still no efficient segmentation strategies for tree image which is taken from natural environment and contains complex background. To improve those problems, we propose a method for tree image segmentation combining adaptive mean shifting with image abstraction. Our approach perform better than others because it focuses mainly on the background of image and characteristics of the tree itself. First, we abstract the original tree image using bilateral filtering and image pyramid from multiple perspectives, which can reduce the influence of the background and tree canopy gaps on clustering. Spatial location and gray scale features are obtained by step detection and the insertion rule method, respectively. Bandwidths calculated by spatial location and gray scale features are then used to determine the size of the Gaussian kernel function and in the mean shift clustering. Furthermore, the flood fill method is employed to fill the results of clustering and highlight the region of interest. To prove the effectiveness of tree image abstractions on image clustering, we compared different abstraction levels and achieved the optimal clustering results. For our algorithm, the average segmentation accuracy (SA), over-segmentation rate (OR), and under-segmentation rate (UR) of the crown are 91.21%, 3.54%, and 9.85%, respectively. The average values of the trunk are 92.78%, 8.16%, and 7.93%, respectively. Comparing the results of our method experimentally with other popular tree image segmentation methods, our segmentation method get rid of human interaction and shows higher SA. Meanwhile, this work shows a promising application prospect on visual reconstruction and factors measurement of tree.
Halftonig is a technique to create the appearance of intermideate tone levels by controlling the spatial distribution of the binary pixel values. Recently, many printing devices such as image setter, inkjet printer, laser printer and facsimile, generate image, they require the technique. Ordered dither is achieved comparing the gray scale image to periodic array. This method is fast, but it occurs periodic patterns. Conentional error diffusion generates a good image. But processing speed is very slow and appeares worm artifacts in middle tone scale. To improve it, Bns(Blue noise Screen) is developed based on Gaussian distribution. In this paper, we discribe methods to design BNS based human visual characteristics and to improve blue appearing at edge area of image by USM(using unsharp mask).
The goal of this research is developing advanced lane detecting algorithm for unmanned vehicle. Previous lane detecting method to bring on error become of the lane loss and noise. Therefore, new algorithm developed to get exact information of lane. This algorithm can be used to AGV(Autonomous Guide Vehicle) and LSWS(Lane Departure Warning System), ACC(Adapted Cruise Control). We used 1/10 scale RC car to embody developed algorithm. A CCD camera is installed on top of vehicle. Images are transmitted to a main computer though wireless video transmitter. A main computer finds information of lane in road image. And it calculates control value of vehicle and transmit these to vehicle. This algorithm can detect in input image marked by 256 gray levels to get exact information of lane. To find the driving direction of vehicle, it search line equation by curve fitting of detected pixel. Finally, author used median filtering method to removal of noise and used characteristic part of road image for advanced of processing time.
In this paper, a new analytic approach for shape preserving contrast enhancement is presented. Contrast enhancement is achieved by means of segmental histogram stretching modification which preserves the given image shape, not distorting the original shape. After global stretching, the image is partitioned into several level-sets according to threshold condition. The image information of each level-set is represented as typical value based on grouped differential values. The basic property is modified into common local schemes, thereby introducing the enhanced effect through extreme discrimination between subsets. The scheme is based on stretching the histogram of subsets in which the intensity gray levels between connected pixels are approximately same In spite of histogram widening, stretched by local image information, it neither creates nor destroys the original image, thereby preserving image shape and enhancing the contrast. By designing local histogram stretching operations, we can preserve the original shape of level-sets of the image, and also enhance the global intensity. Thus it can hold the main properties of both global and local image schemes, which leads to versatile applications in the field of digital epigraphy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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