라플라시안 피라미드 영상을 효율적으로 구성하기 위하여 3$\times$3 가중치 행렬을 이용한 가우시안 저역파기를 이용한다. 각 단계의 영상 전송 시 해당 부호화 방법은 엔트로피 부호화 방법 중 무기억 정보원을 이용하는 허프만 부호화와 산술 부호화 기법을 사용한다. 또한, 기억 정보원을 이용하는 1중 마르코프 산술 부호화를 사용한다. 1중 마르코프 산술 부호화를 사용하면 하위단계 영상일 수록 압축이 더 효율적임을 시뮬레이션을 통하여 보인다.
인접한 화소들간의 상관성에 대한 오류 정보만을 추출하여 전송하는 기법인 라플라시안 피라미드는 알고리즘 구성이 간단하며, 낮은 엔트로피 전송이 가능한 무손실 예측 압축과 점진적인 전송이 가능한 이점을 가지고 있다. 이러한 라플라시안 피라미드를 효율적으고 구성하기 위하여 기존의 5$\times$5 가중치 행렬을 3$\times$3 가중치 행렬로 구성하는 새로운 기법을 보인다. 3$\times$3 가중치행렬을 이용하는 방법이 5$\times$5 가중치 행렬에 의한 알고리즘의 구성보다 간단하면서도 압축효율이 좋음을 시뮬레이션을 통하여 보인다.
기존의 기울기 연산자나 표면 접합에 의한 윤곽 추출과는 달리 본 논문에서는 윤곽 추출을 위해 강인한 이진 형태론을 이용한 윤곽 추출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 전처리 과정으로 원영상을 임계 처리시킨 후, 강인한 이진 형태론 확률 기법과 여과을 적용함으로써 영상 윤곽 추출률을 높이고자 하였으며, 가변적으로 콜리지 확률의 교집합만을 적용하여 효율적인 윤곽 추출을 얻기 위한 조건들에 대해 연구하였다. 특히, 제안된 알고리즘은 일반적으로 많이 사용되고 있는 기울기 연산자나 Laplacian 연산자보다 윤곽 추출에 있어서 처리 시간과 저장 용량이 개선되었다.
This paper is to be pre-processing that decides the text recognizability and quality contained in natural image. Differentiated with the existing studies, In this paper, it suggests the application of partially unified color models, Coiflet Wavelet and text extraction algorithm that uses the closed curve edge features of LoG (laplacian of gaussian)operator. The text image included in natural image such as signboard has the same hue, saturation and value, and there is a certain thickness as for their feature. Each color element is restructured into closed area by LoG operator, the 2nd differential operator. The text area is contracted by Hough Transform, logical AND-OR operator of each color model and Minimum-Distance classifier. This paper targets natural image into which text area is added regardless of the size and resolution of the image, and it is confirmed to have more excellent performance than other algorithms with many restrictions.
To reconstruct the 3-D information of a irregular object, this paper proposes a new method applying the composition focus measure to time-series image. A focus measure function is carefully selected because a focus measure is apt to be affected by the working environment and the characteristics of an object. The proposed focus measure function combines the variance measure which is robust to noise and the Laplacian measure which, regardless of an object shape, has a good performance in calculating the focus measure. And the time-series image, which considers the object shape, is proposed in order to efficiently applying the interesting window. This method, first, divides the image frame by the window. Second, the composition focus measure function be applied to the windows, and the time-series image is constructed. Finally, the 3-D information of an object is reconstructed from the time-series images considering the object shape. The experimental results have shown that the proposed method is suitable algorithm to 3-D reconstruction of an irregular object.
본 논문은 실시간 파노라마를 위한 영상의 특징점 검출 방법을 제안한다. 파노라마 연구는 최근 실시간 지역탐색이나 DVR 등에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 특히 특징점 검출은 파노라마를 이루는 가장 중요한 요소이다. 특징점 검출을 위해서는 어떠한 명암 변화에도 특징점은 불변이어야 하며 이미지의 크기와 회전이 변화하더라도 불변의 점을 찾아야 한다. 기존 연구방법은 고차원적인 벡터와 많은 후보점을 선점하기 때문에 연산량이 많고 수행시간이 길어 실시간에 활용하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 보다 빠른 실시간 특징점 검출을 위해 LOG 방법을 비트 단위로 분할 후 결합하는 BLOG 방법을 제안하고 다양한 실험을 통하여 속도와 연산량 그리고 검출 성능에 대하여 비교한다.
최근 보안관련 기술에 대한 관심이 높아지고 있으며, 보안 취약성을 극복하고자 노력들이 진행되고 있다. 온라인 사용자에 대한 인증도 생체 정보인 지문을 통한 방법들이 모색되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 온라인 사용자에 대한 인증을 위한 지문인식 시스템으로 회전에 무관한 지문인식 시스템을 설계 구현하였다. 지문 이미지의 전처리 과정, 특징점 추출을 통한 정합 과정에 초점을 두었으며, 기존 연구에서 제시된 회전에 무관한 지문 인식시스템에서 처리시간과 인식률을 개선하였다. 또한 방향성 라플라시안 필터를 적용하여 기존 연구의 전처리 과정에서 발생하는 잡음, 왜곡 등의 문제들을 개선할 수 있었다.
에지를 검출하기 위한 기존의 방법에는 Sobel, Prewitt, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있으며, 이러한 방법들은 AWGN(additive white Gaussian noise)이 첨가된 영상에서 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 기울기 및 거리 가중치 마스크가 적용된 변형된 계수 마스크를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 확인 및 검증하기 위하여, 표준편차 ${\sigma}$=15, 30의 AWGN이 첨가된 여러 표준 영상으로 기존의 방법과 비교 및 시뮬레이션하였으며, 처리된 영상에서 제안한 알고리즘은 에지 검출 특성이 우수하였다.
디지털 영상 처리 기술이 발전함에 따라 에지는 여러 분야에서 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 연산자 등을 활용한 마스크 방법이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 구현이 간단하다. 그러나, AWGN(additive white Gaussian noise) 잡음이 첨가된 영상을 처리할 경우, 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 이와 같은 기존의 에지 검출 방법들의 단점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 국부 마스크의 표준편차를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였으며, AWGN 환경에서 제안한 알고리즘은 우수한 에지 검출 특성을 나타내었다.
영상에서 에지는 물체의 크기, 방향, 위치 등의 정보를 포함한다. 이러한 에지를 검출하기 위한 기존의 에지 검출 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 등을 이용한 방법이다. 이러한 기존의 방법은 에지 검출하기 위하여 고정된 가중치 마스크를 이용하며 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 이와 같은 기존의 방법의 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 국부 마스크의 화소 분포에 따라 그레이 레벨 변환 함수를 적용하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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