오일샌드는 고유가로 인하여 최근 활발하게 탐사 및 개발이 진행되고 있다. 오일샌드는 일반적으로 박층으로 존재하기 때문에 이의 탐지를 위해서는 지표 탄성파탐사보다는 시추공 주변의 고해상도 영상화가 장점인 다성분 VSP 탐사가 효과적이다. 또한 중합전 위상막 구조보정의 경우, 단방향 파동방정식을 이용하기 때문에 다성분 자료를 이용한 영상화에 효과적이다. 이 연구에서는 박층 오일샌드의 영상화를 위하여, 다성분 역VSP 탐사자료를 이용한 중합전 위상막 구조보정의 적용성을 고찰하였다. 중합전 위상막 구조보정에 사용할 다성분 역VSP 탐사자료의 전처리 과정으로 입사각과 회전변환을 이용한 파 분리 방법을 제안하고, 이를 합성탄성파탐사자료를 통하여 검증한 결과 파 분리가 효과적으로 되는 것을 확인하였다. 또한 분리된 P파와 PS파 자료를 이용하여 구조보정을 실시하였을 시, PS파 구조보정 결과가 P파 구조보정 결과보다 넓은 반사면의 영상화가 가능하고 고해상도의 영상을 획득하였다. 그리고 캐나다 오일샌드 매장지역을 모사한 합성탄성파탐사자료를 생성하고 이를 영상화 한 결과, P파 구조보정 결과보다 PS파를 이용한 구조보정 결과가 박층 오일샌드의 상 하부 경계면을 정확하게 영상화하였다.
본 논문에서는 직교성의 특성을 가진 Walsh code 영상과 무작위 위상 영상을 이용하여 계층적인 영상의 암호화 및 복호화로 영상 정보의 수준에 따른 효율적인 정보보호와, 암호화의 수준을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안한 암호화 과정은 각각의 원 영상과 무작위 위상 영상을 곱한 영상을 푸리에 변환 후, Walsh code 영상과 이진 무작위 위상영상을 곱한 영상에 확산시켜 암호화한다. 복호화 키는 암호화 과정에 사용된 Walsh code 영상을 정보의 수준에 따라 더함으로써 계층적인 복호화 키를 생성한다. 그러므로 하나의 복호화 키로도 정보 보호의 수준에 따라 각 암호화 영상을 복호화할 수 있다. 또한 이진 무작위 위상과 무작위 위상 영상은 암호화 영상을 백색 잡음의 패턴과 유사하여 암호화 수준이 높은 장점을 가진다. 컴퓨터 실험과 고찰을 통하여 암호화의 적합함을 확인하였다.
색 정보를 흑백 영상에 숨기고 이를 다시 찾아서 흑백 영상을 칼라 영상으로 복원하는 칼라화 알고리즘이 최근 연구되고 있다. 이러한 방법에서는 색 정보를 숨기고 복원할 때 원본 영상의 정보 손실을 최소화하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 흑백 영상에 색 정보를 숨기고 이를 다시 복원할 때, 원본 영상의 정보 손실을 최소화하기 위해 웨이블릿 패킷 변환을 이용한 칼라화 알고리즘을 제안하였다. 그리고 복원된 칼라 영상의 열화된 채도를 보상하기 위한 채도 향상 알고리즘도 함께 제안하였다. 제안한 칼라화 방법은 칼라 영상을 흑백 영상으로 변환하는 과정(color-to-gray)과 변환된 흑백 영상에서 칼라 성분을 추출하여 복원하는 과정(gray-to-color)으로 구성된다. Color-to-gray 과정에서는 입력 RGB 영상을 YCbCr 영상으로 변환한 뒤, Y 영상에 웨이블릿 패킷 변환을 수행하여 각 sub-band의 정보량을 조사한다. 그리고 원본 영상의 정보량이 가장 적은 두 개의 sub-band에 색 정보를 삽입하여, 색 정보 복원 시에 원본 영상의 정보 손실을 최소화 한다. Gray-to-color 과정에서는 프린팅 및 스캐닝에 의해 발생하는 색 채도의 열화를 보상하기 위해 프린터와 스캐너의 특성곡선을 획득하고, 이를 이용하여 변화된 화소값을 보상해줌으로써 복원된 칼라 영상의 색 채도를 향상시킨다. 또한 복원된 영상의 CbCr 범위를 확장하여 열화된 색 채도를 향상시킨다. 실험을 통해 제안된 칼라화 방법은 경계영역의 선명도 및 색 채도를 향상시킴을 확인하였다.
본 논문은 신원확인 수단으로 부각되어 관심이 높은 홍채인식에 대한 연구이다 홍채인식 시스템의 경우 홍채영역에 따라 각 영상들의 특징 값이 차지하는 비중이 서로 다르게 분포되어 있고 눈썹이나 조명에 의한 잡음으로 인하여 인식성능에 영향을 미친다. 이 경우 기존에 등록되어 인증된 사용자의 홍채영상일지라도 제대로 인식하지 못하거나 인증에 실패할 수 있으며, 실세계에서의 홍채영역 사용이 원활하지 못하게 된다. 그러므로 단일 생체인식 시스템에서 홍채인식을 할 경우, 중요한 특징을 그대로 유지하고 인식성능을 향상시키기 위해서 획득된 홍채 영상의 정규화와 전처리 과정을 거친 다음 홍채영역을 분할한 후 각 영역에서의 보정치 적용을 통한 특징추출 방법을 제안한다. 또한 웨이블릿 변환과 주성분 분석을 이용하여 인식 성능이 개선된 특징추출 방법임을 보인다.
비음수 행렬 분해 기법(non-negative matrix factorization)은 대표적인 부분 영역 기반 표현 기법의 하나로 영상의 부분적인 특징을 나타내는 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 표현하는 기법이다. 본 논문에서는 여러 가지 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 얼굴 영상을 표현하고, 추출된 특징을 기반으로 학습 벡터 양자화를 이용하여 얼굴 인식을 수행하였다. 추출된 각 기법의 기저 벡터를 비교하여 각 기법의 특징을 분석하였다. 또한 NMF 기법들의 인식율 검증을 통해 비음수 행렬 기법의 얼굴 인식에 대한 활용 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 인간 두뇌와 같이 패턴을 인식할 수 있는 능력을 가진 신경 회로망 모델을 구현하고, 이를 바탕으로 시중의 저렴한 화상 카메라를 이용하여 미 달러화를 인식할 수 있는 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템은 저화질 영상에서 캡쳐된 이미지를 이진영상처리 과정을 거치게 함으로써 패턴인식의 정확성 향상을 가져올 수 있었으며, 인공지능의 대표적 알고리즘인 신경회로망을 이용하여 종류별 미 달러화의 세부적인 차이를 감지하고 화폐를 정확하게 인식할 수 있도록 하였다. 각 화폐로부터 추출해 낸 특징을 신경회로망을 통해 학습시키고, 이를 통해 미 달러화의 패턴인식 능력을 실험을 통해 확인해본 결과 90%에 가까운 높은 성공률로 정확하게 인식함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 환자 정보를 제거하여 ROI 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화 한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완동맥 혈류 영역이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 추출된 사다리꼴 형태의 영역에서 상완동맥 혈류영역을 정확히 추출하기 위하여 제안된 무게 중심법을 이용하여 추출된 후보 영역을 양자화 한다. 무게 중심법은 추출된 사다리꼴 영역에서 FCM 기반 무게중심법과 PCM 기반 무게중심법을 각각 계산한 후, 두 중심 간의 차이가 존재 할 경우에는 두 중심의 평균값을 새로운 무게 중심으로 설정하여 각 픽셀들을 클러스터링하여 상완 동맥 영역을 추출한다. 추출된 상완 동맥 영역에는 고혈압 영역인 빨강색 영역과 저혈압이나 혈류가 역류하는 영역인 파란색 영역이 존재한다. 추출된 상완 동맥 영역에서 고혈압 영역만을 추출하기 위해 빨강색 영역을 제외한 그 외의 영역은 제거한다. 전문의가 제공한 상완동맥 혈류 초음파 영상을 대상으로 TPR(True Positive Rate) 검사을 분석한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법 보다 TPR 값이 높게 나타나는 것을 확인하였다.
임의의 위치에 음상을 정위하는 방법으로, 머리전달함수(HRTF : Head Related Transfer Function)을 원음에 convolution 하는 기법이 사용된다. 하지만 더미헤드를 이용하여, 각각의 고도각과 방위각에서 측정된 HRTF는 사용자에 따라 정위감을 저하시킬 수 있다. 또한 좌표로 표현되는 영상과는 달리, 소리는 들려오는 방향을 정확한 좌표로 표현하기가 힘들다. 이에 본 논문은 비개인화된 HRTF를 사용하여 음상을 정위하는 경우의 정위감 개선에 대한 방법을 제안한다. 정위감 개선을 위해 음상을 정위하려는 위치 주변의 HRTF를 그룹화하는 방법에 대해 연구하였으며, 그룹화된 HRTF를 이용하여 정위한 음상의 청감평가를 수행하였다.
우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록 변호, 얼굴사진, 지문 등 개개인의 방대한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 주민등록증 영상을 자동 인식할 수 있는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크와 얼굴인증을 이용한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 영상을 소벨마스크와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 검출한다. 그리고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출하기 위한 전 단계로 주민등록증 영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 주민등록증 영상 전체를 이진화 한다. 이진화된 주민등록영상에서 COM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원하고 검출된 각 영역에 대해 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하여 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간충과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증애서 추출된 얼굴영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다.
본 논문에서는 문서 영상 처리의 중요한 전처리 과정인 텍스트 라인 추출을 위하여 가우시안 필터링 및 피크 검출을 이용하는 방법을 제안한다. 이는 문서 영상 내의 글자 영역의 픽셀 강도와 텍스트 라인 사이의 간격에 해당하는 강도의 차이로 인해 문서 영상의 각 열마다 높은 피크와 낮은 피크가 번갈아 가며 나타나는 것에 기반으로, 제안하는 알고리즘은 필터 스케일 추정, 필터량 및 피크 검출, 라인 성분 그룹화의 세 단계로 구성된다. 필터 스케일 추정 단계에서는 여러 초기 값으로 필터링하여 피크 차이 간의 히스토그램을 만듦으로써 글자 크기를 대략적으로 예축하며, 필터링 및 피크 검출 단계에서 앞서 예측된 스케일의 가우시안 필터를 이용하여 필터링 한 후, 각각의 열마다 피크를 검출한다. 마지막으로 라인 성분 그룹화를 통하여 검출된 피크를 서로 연결하여 하나의 텍스트 라인을 구성하는 성분들로 그룹화시켜 텍스트 라인을 추출한다. 실험 결과를 통하여, 제안하는 알고리즘은 이진화 과정을 거치지 않음으로써 균일하지 못한 조명환경 등으로 이진화 성능이 좋지 못할 경우에도 텍스트 라인을 추출할 수 있으며, 텍스트 라인 간격이 인정하지 않고 휘어진 라인을 포함하는 경우에도 적용할 수 있음을 확인 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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