본 논문에서는 이미지에 대한 공간 특성(Spatial properties) 및 통계적 특성(Statistical properties)을 포함한 특징이미지를 구성하고, 지역 분산 크기를 이용한 공분산 행렬을 생성하여 텍스쳐 분류에 이용함으로서 조도(illumination) 및 노이즈(Noise) 그리고 회전(Rotation)에 강인한 텍스쳐 분류 방법을 제안한다. 또한 영역 합계의 빠른 연산을 위해 사용된 중간 이미지 표현인 적분 이미지(Integral Image)를 이용함으로서 텍스쳐 검출 프로세스의 수행 시간을 최소화 하는 방법을 제공한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 브로다츠(Brodatz) 질감 이미지를 이용하여 잡음 추가 및 히스토그램 명세화 그리고 회전 이미지를 생성하여 실험하였으며, 96% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.
투과식 전자현미경에서 상과 그 회절패턴은 현미경의 자기렌즈 작용에 의하여 상오 회전되어 나타난다. 이 회전각의 측정 결정은 결정 시료의 결함 관찰 분석에서 중요하다. 이 회전각 측정에 대해 잘 알려진 방법은 $MoO_3$의 분말 결정을 이용하는 것이다. 그러나 이 방법에는 측정된 각에 항상 $180^{\circ}$의 불확실성이 따른다. 따라서 이 불확실성을 제거하기 위한 또 다른 방안이 강구되어야 한다. 본 논문에서는 결정시료의 LACBED 패턴을 얻는 과정을 통해 간단하게 이 회전각을 측정하는 새로운 방법을 제시한다. 이 방법은 특정 결정을 필요로 하지 않는다. 이 방법을 통해 JEM 2010 TEM에서 상(image)과 그 회절패턴의 회전각은 $180^{\circ}$로 측정되었고, 이 각은 확대 배율이나 카메라 길이의 변화에도 변하지 않음이 관찰되었다.
This paper proposes an enhanced algorithm for person identification system utilizing hand vein pattern. The conventional algorithm does not cope with distortion caused by image rotation caused by misplaced hands on the imaging device. A straightforward approach to consider the rotaional compensation required too much computational load, thus, we devised an approach to expect the rotation direction along with image translation, reducing the compuational requirement dramatically In this paper, we present the details of the algorithm with experimental results with the new algorithm.
심상회전은 어떤 대상이나 형태를 심상으로 하나의 각도에서 다른 각도로 회전시키는 활동으로, 일상생활동작을 수행할 때 환경과 자신에 대한 위치 및 움직임을 계획하는 단계에서 필요한 기능 중 하나이다. 본 연구는 정상인과 만성 편마비환자를 대상으로 반응시간(reaction time)과 정답율(precision)에 심상회전과제가 미치는 영향을 알아보고, 임상에서 편마비 환자를 치료할 때 심상회전능력의 변화가 과제수행에 장애요인이 될 수 있는지를 알아보기 위함이다. 본 연구는 만성 편마비 환자 31명과 정상성인 20명이 참여하였다. 연구대상자는 거울상(mirror image)을 이용한 대조과제(comparison task)와 각도불일치상(angular disparity image)을 이용한 회전과제(rotation task) 등의 2 가지 유형의 심상회전과제를 수행하였다. 검사자는 대상자에게 한 쌍의 상에 대하여 동일한 상인지 아닌지를 '예'와 '아니오'로 가능한 한 빠르게 대답하라고 요구하였고, 상을 노출한 시간부터 대상자가 대답한 시간까지의 반응시간과 정답률을 측정하였다. 대조과제 및 회전과제에 대한 반응시간은 편마비 환자에서 정상인에 비하여 유의하게 느리게 나타났다. 그러나 편마비 환자와 정상인은 심상회전과제에 대한 정답율에서 유의한 차이를 보이지 않았다. 본 연구에서 편마비 환자군과 정상군 모두에서 쌍을 이룬 상의 각이 불일치할 때 반응시간이 느리게 나타났지만, 정상군보다 편마비 환자군에서 심상회전에 오랜 시간이 걸렸다. 따라서 재활과정에서 편마비 환자를 대상으로 치료계획을 수립하고 치료를 할 때, 회전각도를 이용한 난이도 조절이 가능할 것으로 사료된다. 또한 본 연구결과는 정상인에 비하여 편마비 환자의 심상회전에 차이가 있다는 것을 재활과정에서 치료사는 염두 해 두어야 한다고 제안한다.
본 논문에서는 대칭 변환을 지원하는 윤곽선 이미지 매칭 문제를 다룬다. 이미지 매칭에서 이미지의 대칭 변환을 지원하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위한 매우 중요한 요소이다. 그러나 기존 이미지 매칭에서는 이미지의 회전 변환만 고려하였을 뿐 대칭 변환은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 기존 회전-불변 윤곽선 이미지 매칭에 대칭 변환까지 지원하는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭을 제안한다. 이를 위해, 먼저 이미지 대칭의 개념을 정의하고, 어떠한 대칭각을 사용하더라도 회전-불변 매칭의 결과는 동일함을 정형적으로 증명한다. 또한, 대칭 변환을 위해 이미지 윤곽선으로부터 대칭 시계열을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 그런 다음, 이미지를 대칭하여 생성한 대칭 시계열과 원본 이미지 시계열을 직접 대칭하여 생성한 대칭 시계열을 사용한 회전-불변 매칭 결과가 동일함을 정형적으로 증명한다. 실험 결과, 제안하는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭은 회전 변환만을 지원하는 기존 이미지 매칭에 비해 보다 정확하고 직관적인 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 이같은 결과는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭이 이미지의 대칭 변환 문제를 시계열 도메인에서 해결한 우수한 해결책임을 의미한다.
In this paper, we applied FFT to PCB Images, cutting unnecessary singals and noise, moving the starting point to center of image and used rotaion transform. from the detected edge Hough Transform identify the length, but not the angle, so we matched PCB images with using rotation transform to identify length and angle. After rotation transform we employ Least Squared Method to exact stereo matching.
이미지 인식 및 영상처리, 컴퓨터 비전 등의 분야에서 합성곱 인공신경망 (Convolutional Neural Network, CNN)은 다양하게 응용되고 탁월한 성능을 내고 있다. 본 논문에서는 CNN을 활용한 이미지 인식 시스템에서 인식률을 저하시키는 요인 중 하나인 이미지의 회전에 대한 해결책으로써 CNN 기반 이미지 회전 보정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 Leeds Sports Pose 데이터셋을 활용하여 이미지를 임의의 각도만큼 회전시킨 학습데이터로 인공지능 모델을 학습시켜 출력으로 회전된 각도를 추정하도록 실험을 진행하였다. 학습된 인공지능 모델을 100장의 테스트 데이터 이미지로 실험하여 mean absolute error (MAE) 성능지표를 기준으로 4.5951의 값을 얻었다.
택타일 영상을 사용하여 로봇 그리퍼 내부 작업 물체의 미끄럼 및 회전을 감지하는 기법을 제안해 본다. 기존에 제안된 모우멘트 불변량 사용방법의 경우 택셀 수 변화가 발생하는 경우 적용 할 수 없는 단점을 가지고 있다. 에지 & 라인 불변량 특성을 이용한 경우 기본적으로 특정수 이상의 택셀을 가지고 있어야 하므로 택셀수가 적은 경우 적용 할 수 없다. 이 같은 문제점을 해결하기 위하여 택셀 영상을 분석하고 적용기법 결정인자를 추출한다. 이를 이용하여 필터링 문턱값을 설정하여 택타일 영상을 필터링하고, 결정인자에 따라 모우멘트 불변량 사용방법과 에지 & 라인 불변량 사용 방법 중 적합한 기법을 채택하는 새로운 방법을 제안한다 컴퓨터 모의 실험과 하드웨어 실험에 적용한 결과 개선된 이동 및 회전 등 움직임 감지가 가능하였다.
본 논문에서는 멀티미디어 저작권 보호를 위한 회전(Rotation) 변환 공격에 견디는 강인한 로고 삽입 방법을 제안한다. 기하학적인 처리는 영상의 화질을 많이 훼손하지 않으면서 워터마크 탈지 과정을 매우 복잡하고 어렵게 한다. 정규화 된 영상 (Normalized Image)에 워터마크를 삽입하는 방법은 영상의 정규화 과정에서 보간에 의해 평탄화 (Smoothing effect) 현상이 발생하는 단점이 있다. 이것은 워터마크를 정규화 된 영상에 직접 삽입하는 대신, 영상 정규화를 변환 파라미터를 계산하는데 사용함으로써 해결할 수 있다. 회전 변환에 대응하기 위한 기존의 방법은 주로 전체 영상에 대해 DFT 변환을 수행한다. 그러나 이 방법은 전체 영상에 변환을 취함으로써 효과적인 마스킹 방법의 적용이 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 DCT를 채용하고 계수의 공간-주파수 특성을 이용한 마스킹 방법을 사용한다. 실험결과. 제안된 방법이 회진변환 공격에 강인한 특성을 보였다.
본 논문에서는 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용한 이미지 매칭기법의 취약점을 보이고 이미지 정규화를 이용해 이를 개선하는 방법을 제안한다. EHD 알고리즘은 edge의 기울기 분포를 수집하여 같은 분포를 가지는 이미지를 매칭하는 기법에 사용한다. 하지만 EHD는 매칭하고자 하는 객체의 회전과 왜곡의 변화에 민감하여 오인식률이 높다. 따라서 이미지를 정규화 하여 매칭하고자 하는 이미지 내의 객체의 edge 정보를 보다 정확하게 추출하여 매칭 성능을 개선한다. 실험을 통해 왜곡과 회전으로 정규화한 EHD 알고리즘을 비교 및 분석하여 기존의 방법에 비해 크기와 회전의 변화에 강인함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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