본 논문에서는 3개의 정점으로 표현된 삼각형을 화면 좌표, 깊이 좌표, 색 등의 픽셀 정보로 바꾸는 스캔 변환 프로세서를 설계하였다. 설계된 스캔 변환 회로는 삼각형 변을 따라 스팬 라인을 생성한 후, 스팬 라인을 픽셀로 변환하는 스캔 라인 방식을 사용하였다. 그리고 좌변-상변 픽셀 채움 규칙을 지원함에 의해서 인접한 삼각형의 공유 변에 대한 픽셀이 중복 처리와 미처리 되는 것을 방지한다. 스캔 변환 프로세서 는 약 21,400개의 게이트로 구성되며, $0.35{\mu}m$ CMOS 공정 조건에서 약 80 Mhz의 동작 주파수를 가진다. 스캔 변환 프로세서는 최대 80 Mpixels/sec의 픽셀 생성 율을 갖고 있어 3차원 모바일 그래픽 분야에 적용 가능하다.
최근 모바일 기기에 3차원 그래픽 디지털 콘텐츠들이 증가함에 따라 휴대용 기기에 적합한 3차원 그래픽 가속기의 연구와 설계는 점점 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 저전력 3차원 그래픽 파이프라인에 적합한 효율적인 클리핑 구조를 제안한다. 많은 연산 사이클과 연산기를 필요로 하는 클리핑 연산을 두 단계로 나누어서 기하변환 엔진에서는 컬링 정렬(cull and sort) 유닛으로 구현하고, 실질적인 클리핑은 스캔 변환(scan conversion)에서 구현한다. 즉, 스캔 변환 처리기를 구성하고 있는 변처리 (edge walk) 유닛에서 Y축 클리핑을 함께 수행하고 스팬처리 (span processing) 유닛에서 X축과 Z축 클리핑을 함께 수행한다. 제안하는 기하 변환 엔진의 컬링 정렬 유닛은 기존 클리핑 유닛에 비해 면적과 동작 사이클이 크게 줄었고 스캔 변환 처리기의 면적은 거의 증가하지 않아 전반적으로 동작 속도 및 동작 효율을 높였다. 제안하는 클리핑 구조를 적용한 3차원 그래픽 가속기는 Verilog-HDL을 이용하여 설계하고 FPGA를 이용하여 검증하였다.
이 연구에서는 McConkie와 Rayner(1975)에서 소개된 움직이는-창(moving-window) 방법으로 우리글 읽기에서 지각 폭, 즉 한 고정에서 유용한 정보가 추출되는 범위에 대해 알아보았다. 실험 1에서는 창의 크기를 좌우 대칭인 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15자로 조작하여 창이 없는 통제 조건과 수행을 비교했다. 분당 읽을 수 있는 어절의 수(읽기율)를 비교했을 때는 15자 조건은 통제 조건과 수행차이가 없었으나, 나머지 다른 조건들은 통제 조건보다 수행이 저조했다. 고정의 수에서는 15자 조건과 통제 조건은 차이가 없었고, 13자 조건은 통제 조건보다 고정의 수가 많은 경향을 보였고, 다른 조건들은 통제 조건보다 많았다. 빈칸을 한 자로 취급한 글자 도약 거리에서는 결과는 읽기율에서와 같았고, 화소에 기초한 화소 도약 거리에서는 결과 양상이 고정의 수에서와 동일했다. 고정시간에서도 다른 결과들과 비슷했는데, 15자, 13자 및 11자 조건들은 차이가 없었고, 9자 조건들은 통제 조건보다 짧은 경향을 보였으며, 나머지 다른 조건들은 통제 조건보다 대체로 짧았다. 실험 2에서는 지각 폭의 비대칭성을 알아보기 위해 고정 좌측의 창 크기를 0, 1, 2, 3, 4자로 조작하였다. 그 결과, 읽기율, 고정 수, 고정 시간 등에서 1자 조건만 통제 조건과 차이가 나타났고 도약 거리는 조건별로 차이가 나지 않았다. 이 연구에서는 우리글 읽기에서 처음으로 지각 폭의 크기를 여러 지표에서 나타나는 왼쪽으로 1자, 오른쪽으로 6-7자로 추정했다.
A new projection-based approach derived from the Radon transform for detecting and estimating 3-D locations of unresolved targets in a time-sequential set of infrared imageries is presented. Since the signal-to-noise ration per pixel is very low (a dim target) and target tracks which span over many image frames. Since the 2-D multiple representations along arbitary orientations utilizing the 3-D Radon transform, our projection-based transform method enables us to analyze the 3-D problem in terms of its 2-D projections. Our method not only alleviates the great computatioonal expense of processing entire set of images as a whole, but the results reveal that the proposed strategy produces a robust detection and estimation of 3-D target trajectories event at low SNRs.
Vision-based lane sensing systems require accurate and robust sensing performance in lane detection. Besides, there exists trade-off between the computational burden and processor cost, which should be considered for implementing the systems in passenger cars. In this paper, a stereo vision-based lane detection system is developed with considering sensor configuration aspects. An inverse perspective mapping method is formulated based on the relative correspondence between the left and right cameras so that the 3-dimensional road geometry can be reconstructed in a robust manner. A new monitoring model for estimating the road geometry parameters is constructed to reduce the number of the measured signals. The selection of the sensor configuration and specifications is investigated by utilizing the characteristics of standard highways. Based on the sensor configurations, it is shown that appropriate sensing region on the camera image coordinate can be determined. The proposed system is implemented on a passenger car and verified experimentally.
Manual inspection of steel box girders on long span bridges is time-consuming and labor-intensive. The quality of inspection relies on the subjective judgements of the inspectors. This study proposes an automated approach to detect and segment cracks in high-resolution images. An end-to-end cascaded framework is proposed to first detect the existence of cracks using a deep convolutional neural network (CNN) and then segment the crack using a modified U-Net encoder-decoder architecture. A Naïve Bayes data fusion scheme is proposed to reduce the false positives and false negatives effectively. To generate the binary crack mask, first, the original images are divided into 448 × 448 overlapping image patches where these image patches are classified as cracks versus non-cracks using a deep CNN. Next, a modified U-Net is trained from scratch using only the crack patches for segmentation. A customized loss function that consists of binary cross entropy loss and the Dice loss is introduced to enhance the segmentation performance. Additionally, a Naïve Bayes fusion strategy is employed to integrate the crack score maps from different overlapping crack patches and to decide whether a pixel is crack or not. Comprehensive experiments have demonstrated that the proposed approach achieves an 81.71% mean intersection over union (mIoU) score across 5 different training/test splits, which is 7.29% higher than the baseline reference implemented with the original U-Net.
블록 기반의 변환 부호화 방식은 영상 압축 표준에 널리 사용되고 있다. 이러한 방식에서 발생하는 여러 종류의 화질 열화 현상 중 블록의 경계에서 나타나는 블록화 현상은 화질을 떨어뜨리는 대표적인 요인이다. 블록화 현상에 의한 화질 열화는 기존의 PSNR 같은 화질 측정값과 부합하지 않아 새로운 평가 기법의 개발이 필요하다. 본 논문은 블록 기반 변환 부호화 방식으로 압축된 영상에서 블록화 현상이 발생한 정도를 측정하여 화질을 평가하는 새로운 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은, 블록화 현상이 블록 경계에서 발생하면 경계면에서 양쪽 화소의 밝기값의 차이가 나며, 대개 그 길이가 블록의 경계 길이 만큼 이어지는 특징을 이용하여 블록화 현상을 찾아낸다. 본 논문에서 제안하는 방법은 원본 영상이 필요치 않고, 블록 경계에서 동작하며, 블록화 현상의 발생 정도를 수치화 한다. 다양한 압축 영상에 본 기법을 적용한 결과, 제안하는 블록화 현상 평가 수치는 인간의 시각 특성에 기반한 주관적 화질 평가와 부합하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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