본 논문에서는 복원 영상의 화질을 최대한 유지시키면서 신속한 부호화가 가능하도록 에지 추출법 및 부영상 분할 방법을 도입하여 탐색 영역을 줄이는 방법을 제안하였다. 즉 원영상을 부영상으로 분할하므로써 탐색영역인 Domain영역을 1/64까지 줄였으며 에지 추출법으로 에지인 부분과 아닌 부분으로 나누어 같은 클레스에 있는 영역에서만 탐색하도록 하고 그외의 경우는 탐색 영역에서 제외시킴으로서 계산량을 줄였다. 분할된 부영상중 화질이 저하되는 부분은 부영상에 포함된 에지의 임계치에 따라 검색 방법을 달리함으로써 화질 개선을 시도하였다. 또한 부호화시 Range 블록의 크기를 $4{\times}4$와 $8{\times}8$로 했을 때의 압축율과 화질을 비교하여 보았다.
본 연구는 위성탐사 이미지에서 탑재 센서가 갖는 한계인 공간해상도의 문제를 퍼지함수의 정의를 이용하여 해석하는 방법을 제안한다. 이는 한 화소(SPOT 의 HRV의 경우 20 m$\times$20m)에 포함된 혼합정보들의 내용을 예측할 수 있으며, 대비되는 화소 군집들간에서의 윤곽선 추출이 가능해진다. 본 연구의 결과는 Landsat TM 위성이미지에서 강 유역의 경계선과 교량의 중앙선 추출에 적용시켜 보았으며 ,만족할 만한 결과를 보였다.
본 논문에서는 동영상으로부터 에지 정보와 형판 변형을 통해 얼굴의 추출하고 그 특징을 기반으로 하는 추적 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 추적기법은 추출된 특징에 기반을 추적 지법으로 초기에 모자익 영상을 이용하여 얼굴 부분을 찾고 찾아진 얼굴 부분에 에지 연산자를 적용하여 에지를 추출한다. 에지 영상이 얻어지면 에지 영상에서 영역의 크기와 모양, 그리고 관계 검증을 통해 대략적인 눈 영역을 추출한다. 눈 영역이 찾아지면 이를 바탕으로 입 영역에 대한 후보 영역에 대하여 이진화를 수행하고 히스토그램 프로젝션을 통해 대략적인 입 영역을 추출한다. 추출된 눈 영역과 입 영역에 각각의 형판을 사용해 형판 변형을 하고 초기 매개변수를 추출한다. 추출된 매개변수는 다음 프레임에서 형판의 초기 값으로 사용된다. 그리고 나서 형판에 대하여 변형(deformation) 과정을 수행한다. 이 과정을 반복함으로써 추적 과정을 수행한다.
최근 영상 인식 분야에서 얼굴 또는 표정 인식에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 얼굴의 특징을 반영하는 눈 영역을 자동으로 추출하는 방법이 얼굴 또는 표정 인식을 위한 전처리 단계로써 특히 중요하게 연구되고 있다. 눈 영역을 추출하기 위한.기존 방법들은 크게 적외선(IR) 카메라를 이용한 방법과 template-matching과 같은 영상처리를 이용한 방법으로 분류되며, 주로 정면을 바로 보는 얼굴에 대해 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역 추출 방법을 제안한다. 빠른 수행 시간을 위해 영상의 에지 정보를 이용한 방법을 기반으로 하며, 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역을 추출하기 위해 전역적 얼굴 영역의 에지 기울기 누적 히스토그램을 이용하며, 영상 잡음과 빛의 영향에 의해 발생되는 문제는 대략적으로 추출된 영역에서 지역정보인 가로, 세로 비와 전역 정보인 각 구성요소(component)간의 관계성을 이용하여 해결한다 실험 결과에서 에지 정보를 이용한 방법에서 생기는 3가지 오추출을 해결함으로써 정확도를 향상시키며, The Weizmann Institute of Science에서 제공하는 300개의 영상을 통해 실험한 결과 평균 0.5초와 83%의 수행 시간과 정확도을 나타냄을 볼 수 있다.
고해상도 위성영상 모자이크는 두 장 이상의 위성영상을 공간적으로 합성하여 보다 넓은 단일 영상을 만드는 영상 처리 과정으로 원격탐사 분야에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 영상 모자이크 작업 시 요구되는 접합선 자동 추출기법과 이를 기반으로 한 모자이크 영상 제작 방법을 제시하였다. 대용량인 고해상도 위성영상에서 보다 빠르고 효율적인 접합선 추출하기 위해서, NDVI의 특성을 활용하여 빠르게 경계선을 추출하는 NDVI 기반 접합선 추출 알고리즘을 개발하였다. NDVI는 식생의 분포량 및 활동성을 나타내는 정규화 식생지수로 이를 활용하여 인공지역과 자연지역을 분리하여 초기 접합선을 추출하였다. Canny 에지 연산자를 적용하여 비용범위이미지를 생성하고, 초기 접합선을 기준으로 버퍼링 기법을 사용하여 범위 비용 이미지를 생성하였다. 다익스트라 알고리즘을 사용하여 접합선을 추출하고, 획득시기가 다른 인접영상간의 방사 왜곡을 줄이기 위하여 히스토그램 매칭을 수행하였다. KOMPSAT-2/3 위성영상을 이용한 실험결과, 두 영상의 기하학적 차이로 인한 시각적 불연속 특징이 감소됨을 확인할 수 있었고, 접합선 추출시 소요되는 연산시간이 감소되는 것을 확인할 수 있었다.
최근 네티즌들은 사이버 공간에서 자신의 정체성을 나타내기 위해 가상 캐릭터 '아바타(Avatar)'를 많이 이용하고 있으며, 더 나아가 사용자들은 좀 더 자신과 닮은 아바타를 요구하고 있다. 본 논문은 자동 아바타 생성의 기반기술인 얼굴 영역과 구성요소의 추출에 대한 연구로써 얼굴 구성 요소의 추출은 ACM과 에지의 정보를 이용하였다. 또한 얼굴 영역의 추출은 얼굴 영역의 면적 변화량을 ACM의 외부에너지로 사용하여 저해상도의 사진에서 발생하는 조명과 화질의 열화에 의한 영향을 감소시킬 수 있었다. 본 연구의 결과로 얼굴영역 추출 성공률은 $92{\%}$로 나타났으며, 얼굴 구성 요소의 추출은 $83.4{\%}$의 성공률을 보였다. 본 논문은 향후 자동 아바타 생성 시스템에서 얼굴 영역과 얼굴 구성요소를 정확하게 추출함으로써 패턴 부위별 특징처리가 가능하게 될 것으로 예상된다.
실세계에서 텍스트가 포함 된 장면은 텍스트를 추출하고 인식하여 많은 정보를 얻을 수 있으므로, 장면의 텍스트 영역을 추출하고 인식하는 기술들은 꾸준히 발전하고 있다. 장면에서 텍스트 영역을 추출하는 기술은 크게 텍스쳐를 기반으로 하는 방법과 연결요소방법, 그리고 이 둘을 적절히 혼합하는 방법들로 구분 할 수 있다. 텍스처를 기반으로 하는 방법은 영상의 색상, 명도 등의 정보를 이용하여 텍스트가 다른 요소와는 다른 값을 갖는다는 것을 기반으로 한다. 연결 요소 방법은 장면의 각 화소마다 인접해 있는 유사 화소를 연결 요소로 만들어 기하학적인 특성을 이용하여 판별한다. 본 논문에서는 텍스트 영역 추출의 정확도를 높이기 위해 영상의 기울기를 검출하고 보정한 후 에지를 적응적으로 변경하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 기울기를 보정한 후 텍스트가 포함 된 정확한 영역만 추출하기 때문에 MSER보다 15%, EEMSER보다 10% 더 정확하게 영역을 얻었다.
본 논문에서는 인체 문서 인식을 위한 전처리 과정인 개별 문자 추출 방법과 인식 방법에 대하여 논한다. 전처리에서는 접촉 문자(touching charadcter) 또는 겹친 문자 (overlaapped character) 등과 같이 추출이 곤란한 문자를 개별 문자로 추출하는 것이다. 기존의 문자 분리 방법에서는 투영((projection)에 의한 방법과 외곽선(edge)추척에 의한 방법 등을 사용하여 왔으나, 제안된 방법은 문자열 추출 후 한번의 투영으로 연결 화소를 이용하여 개별 문자를 추출한다. 인식을 위해서는 최대불록화 방법(Maximum Block Mehtod:MBM)을 이용하여 특징 추출을 한다. 최대불록화는 문자를 투영 중 처음 찾아진 점에서부터 최대한 불록을 확정 시키는 방법이다. 문자를 이루는 최대불록들을 직선 불록과 사선 불록으로 분리후 골격화 시킨다. 특히 한자 인식에서 기존의 상용 문자 인식기와 비교하여 향상된 인식율을 얻을 수 있다.
본 연구에서는 신장 조직 영상으로부터 자동적으로 사구체 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 사구체 조직은 신장의 상태를 나타내는 많은 정보를 포함하고 있기 때문에 사구체 영역의 추출은 신장검사를 자동화하기위한 첫 번째 단계이다. 신장 조직 영상은 신장조직조각을 현미경을 통해서 CCD 카메라로 촬영함으로써 얻어진다. 특히, 사구체 영역과 타 영역과의 차이는 명확치 않아 기존 분할방법에 의해 그 배경으로부터 사구체 영역을 추출하는 일은 쉽지않다. 이에 여러 가지 모양을 갖는 사구체 영역의 경계 에지를 공통의 특징으로서 주목하였다. 우선 가우스 함수에 의한 원영상의 몽롱화 영상을 동적인 임계값으로서 사용하여 이 임계값에 의해 원영상을 2치화 한다. 다음으로 획득한 영상으로부터 일반적인 패턴처리 기법으로 사구체 영역의 경계 에지를 포함하는 모든 에지를 추출한다. 그 다음으로 사구체 영역은 폐곡선에 의해 둘러쌓인 원영상내의 영역을 추출함으로써 얻어진다. 그 결과 사구체 영역이 85%정도 정확하게 추출되어 제안 방법의 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 SVM을 이용한 번호판 위치 추출 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 번호판 영역은 가로-세로 비율 컬러, 공간 주파수 성분 등의 특징을 포함하고 있다. 제안하는 기법은 영상 획득, 번호판 후보 영역 추출, 번호란 위치 검증 세가지 단계로 구성되어 있다. 번호판 후보 영역 추출 단계에서는 컬러 필터링과 경계선 검출을 하여 번호판 후보 영역을 찾아내고 후보 영역의 DCT 계수를 SVM에 적용하여 검증한다. 이러한 검증과정을 거침으로써 잘못된 추출을 막아 신뢰성 있는 번호판 영역 추출이 가능하다. 실험을 통해 제안한 방법을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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