영상분할은 영상 처리 및 패턴 인식에서 매우 어려운 전처리 과정 중 하나이다. 일반적으로는 단순하고 구현이 쉽기 때문에 OTSU의 방법이 많이 사용되고 있지만, 영상의 히스토그램이 단일 분포를 갖거나 단일 분포에 가까울 경우에는 영상 분할이 정확히 되지 못한다. 또한, 만일 표적이 영상에 비해서 소형인 경우 표적의 히스토그램 분포가 작아져서 단일 분포에 가까워진다. 본 논문에서는 소형 표적 검출을 위한 개선된 영상 분할 기법을 제안하였다. 단일 분포 히스토그램의 단점을 극복하기 위하여 배경 히스토그램의 영향을 감소시키는 기법을 적용하였으며, SNR을 높이기 위하여 지역 평균화 기법을 1D OTSU에 적용하였다. 실제 열 영상을 기반으로 실험을 수행한 결과 2D OTSU 방법에 비해서 연산 시간은 크게 줄었으며, 영상 분할 결과는 개선되었음을 확인하였다.
본(本) 논문(論文)은 병리학등(病理學等) 기초의학(基礎醫學)에서 요청되는 세포진(細胞診)을 위한 개선된 디지털 화상해석방법(畵像解析方法)을 제안(提案)하였다. 대상화상(對象晝像)은 갑상선세포(甲狀腺細胞)의 현미경화상(顯微鏡畵像)이고 목적은 정상세포(正常細胞)와 악성(惡性)인 유두상(乳頭狀) 종양(腫瘍)과 여포성종양(濾胞性腫瘍)간의 염색질(染色質) 패턴이 상이(相異)함을 화상해석(畵像解析)에 의해 자동식별(自動識別)하는 것이다. 먼저, 화상처리상(畵像處理上) 특징영역(特徵領域)인 세포핵(細胞核)만을 추출(抽出)하기 위해 윤곽추적법(輪廓追跡法)에 의한 영역분할(領域分割) 알고리즘을 제안하였다. 그리고 공간영역(空間領域)의 화상정보(畵像情報)를 이산적(離散적) 2차원 푸리에 변환한 후 1차원 푸리에변환에 의해 특징(特徵)파라미터를 추출(抽出)하였다. 여기서 세포(細胞) 유형별(類型別) 특징표본군(特徵標本群)을 구축하여 임의의 검증세포(檢證細胞)와 식별실험(識別實驗)을 행하였다. 기존의 방법보다 개선된 식별율(識別率)(70-90%)을 얻음으로써 본 방식은 세포진(細胞診)에 있어서 정량성(定量性)과 객관성(客觀性)을 더욱 구체화(具體化)시킬 수 있음을 증명하였다. 또한 본 방식을 그대로 종양세포식별(腫瘍細胞識別)에 즉시 사용가능함을 제시하였다.
모바일 단말 환경에서 상황인식 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술 중 하나이다. 상황인식 컴퓨팅은 사용자의 일상생활 활동에 능동적으로 반응하는 컴퓨터 응용들을 실현 가능하게 한다. 본 논문에서는 물체나 인간의 물리적인 활동 상태를 감지할 수 있는 가속도센서를 사용하여 모바일 디바이스에 적용한다. 인간의 활동 상태를 추정하기위한 방법은 평균, 표준 편차, 왜도와 같은 다양한 통계치를 분류를 위한 특징으로 활용하는 것이 몇몇 간단한 통계치만을 의존하는 기존의 방법들 보다 더 효과적일 것이다. 분류 알고리듬은 제한된 리소스를 가진 모바일 디바이스를 고려하여 기존의 신경망 대신 간단한 결정 트리를 이용하고자 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅과 모바일 응용들을 위한 우리의 상황 검출 시스템의 실험은 기존의 방법들 보다 성능이 향상되었으며 그 결과를 제시한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권9호
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pp.1112-1118
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2014
본 논문에서는 지역적인 밝기 변화에 강인한 지역 서술자와 유사도 척도를 제안한다. 제안한 지역 서술자는 Haar 웨이블렛 필터를 이용하여 특징점과 주변의 주파수 특성을 포함한 지역 서술자를 정의하여 지역적으로 불균일한 조명의 영향에도 특징점을 명확히 서술할 수 있다. 제안한 유사도 척도는 기존의 엔트로피 기반의 유사도에 지역 서술자로 계산한 유사도를 결합한 형태이다. 이는 지역적인 조명의 변화가 발생한 영역의 유사도를 정확히 반영할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
다양한 형태 특징 추출 방법 중의 하나인 SIFT는 물체 인식, 모션 추적, 3차원 이미지 재구성과 같은 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 사용된다. 하지만 SIFT 방법은 많은 특징점들과 고차원의 특징 벡터를 사용하기 때문에 이미지 유사성 검색에 그대로 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 윤곽선 이미지 피라미드와 관심영역 검출을 이용한 SIFT 기반 이미지 유사성 검색 기법을 제안한다. 제안한 방법은 윤곽선 이미지 피라미드를 이용하여 이미지의 밝기 변화, 크기, 회전등에 불변한 특징을 추출하고, 타원 형태의 허프변환을 이용한 관심영역 검출을 통해 불필요한 많은 특징점들을 제거하여 검색성능을 높인다. 실험 결과에서 제안한 방법의 이미지 검색 성능이 기존의 SIFT의 방법에 비해 평균 재현율이 약 20%정도 좋은 성능을 보이고 있다.
본 논문에서는 기존의 퍼지 클러스터링 기반 이미지 분할의 성능과 계산 효율을 개선하기 위해 퍼지 클러스터링의 목적 함수를 수정하는 이미지 분할 프레임워크를 제안한다. 제안하는 이미지 분할 프레임워크는 주변 픽셀들에 가중치를 부여함으로써 현재 센터 픽셀 연산을 위해 주변 픽셀들의 중요성을 고려하는 지역 가중치 적용 퍼지 클러스터링 기법을 포함한다. 이러한 가중치들은 각 멤버쉽들의 중요성을 표시하기 위해 현재 픽셀과 대응되는 각 주변 픽셀들 사이의 거리차에 의해 결정되어 지며, 이러한 프로세서는 향상된 클러스터링 성능을 보장한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 분할 계수, 분할 엔트로피, Xie-Bdni 함수, Fukuyzma-Sugeno 함수와 같은 네 가지 클러스터 유효성 함수를 이용하여 분석하였다. 모의실험 결과, 제안한 방법은 기존의 다른 퍼지 클러스터링 기법들보다 클러스터 유효성 함수들뿐만 아니라 분할과 조밀도 측면에서 우수한 성능을 보였다.
최근 여러 목적으로 영상 정보를 제공하는 CCTV는 지능형으로 변화하고 있으며, 컴퓨터 비전을 이용한 자동화 응용 범위가 증가하고 있다. 보행자 및 차량 등의 정확한 인식을 위해 신뢰성이 높은 검출방법을 수행하여야 하며 이를 위해 다양한 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다수의 보행자가 움직이는 상황에서 보행자의 세 가지 특징 정보를 획득하여 다수의 보행자들을 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보행자 검출 및 추적에 실패하거나 혼동되는 상황을 최소화 하면서 각각의 보행자를 구별한다. 보행자들끼리 근접하거나 겹치는 경우 미리 저장된 프레임 특징 정보를 이용하여 보행자를 구별 및 검출한다.
저니키 모멘트(Zernike moment)는 영상의 표현 능력이 뛰어나기 때문에 객체 인식 또는 내용기반 영상 검색 시스템에서 많이 사용되었으나, 정의식이 복잡하기 때문에 많은 연산량을 필요로 하는 단점이 있다. 저니키 모멘트를 빠르게 계산하는 기존의 방법들은 주로 1차원 실수 방사 다항식을 빠르게 계산하는 방법에 중점을 두었다. 본 논문에서는 저니키 복소 기저 함수의 대칭성을 유도하여 저니키 기저함수를 빠르게 계산하고 입력 영상으로부터 저니키 모멘트를 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 저니키 기저 함수 계산에 필요한 연산량을 기존 방법의 약 20%로 줄이고, 저니키 모멘트 추출에 필요한 곱셈 연산을 25%로 감소시킨다. 또한, 저니키 모멘트를 특징 벡터로 이용하는 시스템 구현 시 필요한 메모리 요구량도 기존 방법의 25%만을 필요로 한다. 제안하는 방법은 회전 모멘트, 의사 저니키 모멘트, ART(Angular Radial Transform) 등의 계산에도 같은 방식으로 적용될 수 있다.
본 논문에서는 웹캠으로 입력받은 컬러 영상에서 손의 구조정보를 활용하여 위치를 탐지하고 손동작을 인식하는 방법을 제시한다. 본 시스템에서는 피부색을 기반으로 영상을 이진화하고, 라벨링한다. 각각의 라벨링된 영역 내에서 Voronoi Diagram을 활용한 최대 내접원(Maximum Inscribed Circle)을 탐색하여 손의 중심점을 찾고 최대 내접원과 연결된 타원 성분을 분석하여 손 영역을 추출한다. 그리고 여기에서 찾아진 최대 내접원과 타원 성분을 손동작 인식의 특징점으로 사용한다. 제안하는 알고리즘은 다양한 환경에서 손을 인식할 때 문제가 되는 배경에서의 유사한 색상을 가진 물체를 효과적으로 제거할 수 있는 장점이 있다.
A three-dimensional image capturing device and its signal processing algorithm and apparatus are presented. Three dimensional information is one of emerging differentiators that provides consumers with more realistic and immersive experiences in user interface, game, 3D-virtual reality, and 3D display. It has the depth information of a scene together with conventional color image so that full-information of real life that human eyes experience can be captured, recorded and reproduced. 20 Mega-Hertz-switching high speed image shutter device for 3D image capturing and its application to system prototype are presented[1,2]. For 3D image capturing, the system utilizes Time-of-Flight (TOF) principle by means of 20MHz high-speed micro-optical image modulator, so called 'optical resonator'. The high speed image modulation is obtained using the electro-optic operation of the multi-layer stacked structure having diffractive mirrors and optical resonance cavity which maximizes the magnitude of optical modulation[3,4]. The optical resonator is specially designed and fabricated realizing low resistance-capacitance cell structures having small RC-time constant. The optical shutter is positioned in front of a standard high resolution CMOS image sensor and modulates the IR image reflected from the object to capture a depth image (Figure 1). Suggested novel optical resonator enables capturing of a full HD depth image with depth accuracy of mm-scale, which is the largest depth image resolution among the-state-of-the-arts, which have been limited up to VGA. The 3D camera prototype realizes color/depth concurrent sensing optical architecture to capture 14Mp color and full HD depth images, simultaneously (Figure 2,3). The resulting high definition color/depth image and its capturing device have crucial impact on 3D business eco-system in IT industry especially as 3D image sensing means in the fields of 3D camera, gesture recognition, user interface, and 3D display. This paper presents MEMS-based optical resonator design, fabrication, 3D camera system prototype and signal processing algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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