모든 SAR 영상에는 전자기파 간의 간섭으로 인한 스페클 잡영(speckle)이 존재하며, 이를 제거하는 것은 양질의 SAR 영상을 얻기 위한 필수적인 전처리 과정 중 하나라고 할 수 있다. 그러나 이러한 스페클 잡영을 제거하기 위하여 기존에 제안되었던 알고리즘은 잡영은 효과적으로 감소시키는 반면 경계선과 같은 영상의 고유 정보까지 함께 감소시키는 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 SAR 영상의 경계선은 보존시키면서 영상으로부터 불필요한 잡영을 제거할 수 있는 알고리즘을 구현하고, 기존의 알고리즘과 비교하여 그 효율성을 평가하고자 한다. 영상의 통계적 특성에 근거하는 기존의 알고리즘과는 달리 웨이블렛 변환(Wavelet transform)으로 경계선 및 특징 정보의 여부를 판별한 후 평균 필터(mean filter)를 적용하는 경계선 보존(edge sharpening) 알고리즘은 경계 정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 1차원 필터를 수평, 수직, 대각선, 역대각선 방향으로 적용함으로써 하나의 영상소를 중심으로 모든 방향에 대한 경계선 여부를 확인할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 512 × 512로 절취한 1-look SAR 영상에 대하여 창 크기 5 × 5의 경계선 보존 필터를 적용하고 동일영상에 대하여 기존의 Lee, Kuan, Frost 필터 등의 실험결과를 비교함으로써 그 적합성을 판단하고자 하였다. 실험결과에 대한 수치적인 평가는 ①정규화 평균을 이용하여 평균값의 보존 여부, ②편차 계수를 이용한 스페클 잡영의 제거 여부, ③경계선 보존지수(EPI)를 이용한 경계선의 보존 정도를 통해 이루어졌다. 본 연구의 실험결과를 통해 경계선 보존 필터는 평균값의 보존 여부 및 스페클 잡영 제거 정도에 있어 다른 필터들과 큰 차이가 없지만 경계선보존지수는 다른 필터들에 비하여 가장 우수함을 확인할 수 있었다.rbon 탐식효율을 조사한 결과 B, D 및 E 분획에서 유의적인 효과를 나타내었다. 이상의 결과를 종합해볼 때, ${\beta}$-glucan은 고용량일 때 직접적으로 또는 $IFN-{\gamma}$ 존재시에는 저용량에서도 복강 큰 포식세로를 활성화시킬 뿐 아니라, 탐식효율도 높임으로써 면역기능을 증진 시키는 것으로 나타났고, 그 효과는 crude ${\beta}$-glucan의 추출조건에 따라 달라지는 것을 알 수 있었다.eveloped. Design concepts and control methods of a new crane will be introduced in this paper.and momentum balance was applied to the fluid field of bundle. while the movement of′ individual material was taken into account. The constitutive model relating the surface force and the deformation of bundle was introduced by considering a representative prodedure that stands for the bundle movement. Then a fundamental equations system could be simplified considering a steady state of the process. On the basis of the simplified model, the simulation was performed and the results could be confirmed by the experiments under various conditions.뢰, 결속 등 다차원
본 논문은 디블러링(Deblurring) 계산 시간을 단축하면서 복원된 영상의 텍스처 및 에지의 선명도를 동시에 강화할 수 있는 다중 영상 기반의 고속 처리용 디블러링 기법을 제안하고자 한다. 먼저 상대적으로 긴 노출 시간에서 촬영된 번짐(Blurring) 결함이 발생한 두 장의 번짐 영상과 짧은 노출에서 촬영된 번짐이 없지만 잡음 성분이 많은 한 장의 잡음 영상을 취득한다. 그리고 처리 속도 개선을 위해 촬영된 다중 입력 영상을 두 배로 다운 샘플링 한 후, 전체 영상에서 추출된 영상 패치 또는 에지 패치에 기반한 점 확산 함수(PSF: Point Spread Function) 추정 기법을 도입해서 점 확산 함수 추정에 소요되는 계산 시간을 효과적으로 단축할 것이다. 입력 영상의 다운 샘플링으로 인해 열하된 미세한 텍스처 성분의 표현 능력을 보완하고 번짐현상이 제거된 복원 영상을 재현하기 위해 텍스처 향상을 위한 디블러링 기법을 개발 및 적용할 것이다. 마지막으로 입력 영상과 동일한 영상 크기로 복구하기 위해 잡음 영상의 선명한 에지 성분을 활용한 업 샘플링 기법을 적용할 것이다. 제안된 방법을 통해 기존의 디지털 카메라 적용에 걸림돌이 되었던 디블러링 처리 속도 시간을 단축할 수 있었고 동시에 텍스처 및 에지의 미세한 성분도 복원할 수 있었다.
본 논문에서는 안드로이드 운영체제를 기반으로 하는 스마트 캠 방식의 저가형 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 휴대용 단말기와 서버로 구성된다. 단말기 하드웨어부는 ARM Cortex-A9(S5PV210) 프로세서로 이루어진 제어부, 전원부, 유무선통신부, 입출력부 등으로 구성된다. 단말기에 사용되는 카메라와 WiFi 모듈을 위한 리눅스 커널을 포팅하고 전용 디바이스 드라이버를 개발하였다. 번호판 인식 알고리즘은 캐니 에지검출기를 사용한 번호판 후보영역 설정, 레이블링을 이용한 번호판 번호 추출, 템플릿 매칭을 이용한 번호인식 등으로 구현된다. 단말기에 의하여 인식된 번호는 사용자가 소지한 휴대폰을 통하여 원격지의 서버에 전송되어 차량상태를 데이터베이스에서 검색하여 다시 단말기로 전송 해주게 된다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 효용성을 입증하기 위하여 자연환경에서 사용자가 직접 단말기를 휴대하고 임의의 차량 번호판을 촬영하여 인식률을 확인한 결과, 95%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 저가형의 휴대용 번호판 인식기에 적합하며, 안드로이드 운영체제를 사용함으로써 장기간 사용 시에도 시스템의 안정성을 가능케 하였다.
본 연구의 목적은 영상 처리를 통하여 자갈 이상의 조립질 재료로 이루어진 하상의 입도 분포를 추정하는 기법을 개발하는 것이다. 전체 과정은 개별 입자의 영상 분석과정과 혼합 입경으로 이루어진 하상 영상에서 입자를 추출하고 분석하여 입도 분포를 추정하는 두 과정으로 이루어졌다. 먼저 개별 입자들의 영상에 나타난 평면 특성(장축, 중간축, 면적 등)이 실제 입자와 어떤 관계를 가지는지 분석하였다. 이를 위하여, 3개 중소하천에서 240개의 자갈 시료를 채취한 뒤, 각 입자의 장축, 중간축, 단축의 길이와 중량을 측정하였다. 또, 채취된 입자를 하나씩 촬영하여 영상을 만들고, 영상에서 장축과 중간축, 투영면적을 계측하였다. 영상에서 계측된 정보와 버니어 캘리퍼스와 저울을 이용하여 실제 측정한 자료를 비교하였다. 입자의 개별 측정 결과 자갈 하천의 하상 재료의 형상계수는 0.514~0.585 이었다. 또한 자갈의 중량은 장축이나 중간축보다는 투영면적과의 상관성이 더 높다. 따라서 영상의 투영면적에서 중량을 산정할 수 있는 관계식을 작성하였다. 또, 자갈하상을 촬영한 영상에서 ImageJ 프로그램를 이용하여 입자 하나하나의 윤곽을 검출한 뒤, 입자의 투영면적을 산출하였다. 그리고 투영면적과중량의 관계식을 이용하여, 중량입도분포를 추정하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법을 3개 하천에 적용해 본 결과 비교적 상당한 정확도로 자갈의 입도분포를 추정할 수 있었다. 다만, 추정된 입도곡선에서 일부분은 실측된 입도곡선과 차이를 보였으며, 이는 추후 개선되어야 할 부분이다.
인공신경망의 계층의 깊이가 깊어지고 입력으로 사용되는 데이터 차원이 증가됨에 신경망의 학습 및 인식에 있어서 많은 연산을 고속으로 요구하는 고연산의 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 신경망 입력 데이터의 차원을 감소시키기 위한 데이터 차원 감소 방법을 제안한다. 제안하는 선분 특징 분석(Line-segment Feature Analysis; LFA) 알고리즘은 한 영상 내에 존재하는 객체의 선분(Line-segment) 특징을 분석하기 위하여 메디안 필터(median filter)를 사용한 기울기 기반의 윤곽선 검출 알고리즘을 적용한다. 추출된 윤곽 영상은 [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128]의 계수 값으로 구성된 3×3 또는 5×5 크기의 검출 필터를 이용하여 8가지 선분의 종류에 상응하는 고유값을 계산한다. 각각의 검출필터로 계산된 고유값으로부터 동일한 반응값을 누적하여 두 개의 1차원의 256 크기의 데이터를 생성하고 두 가지 데이터 요소를 합산하여 LFA256 데이터를, 두 데이터를 합병하여 512 크기의 LAF512 데이터를 생성한다. 제안한 LFA 알고리즘의 성능평가는 필기체 숫자 인식을 위한 데이터 차원 감소를 목적으로 PCA 기법과 AlexNet 모델을 이용하여 비교 실험한 결과 LFA256과 LFA512가 각각 98.7%와 99%의 인식 성능을 보였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 된 고주파 서브밴드들의 에지 정보를 이용하여 관심 객체 영역을 고속으로 자동 검출해주는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법에서는 에지정보를 이용하여 블록단위의 4-방향 객체 윤곽탐색 알고리즘(4-DOBS)을 수행하여 관심객체를 검출한다. 전체 이미지는 $64{\times}64$또는 $32{\times}32$ 크기의 코드 블록으로 먼저 나누어지고, 각 코드 블록 내에 에지들이 있는지 없는지에 따라 관심 코드블록 또는 배경이 된다. 4-방향은 바깥쪽에서 이미지의 중앙으로 탐색하고, 피사계 심도가 낮은 이미지는 중앙으로 갈수록 에지가 발견된다는 특징을 이용한다. 에지를 모두 발견하면 내부의 이미지 블록은 모두 관심영역으로 간주하고, 이 블록들은 빠르게 마스킹되어 서버로 전송되어 동적 ROI를 제공한다. 이는 기존 방법들의 문제점이였던 복잡한 필터링 과정과 영역병합 문제로 인한 높은 계산 복잡도를 상당히 개선시킬 수 있었고, 블록 단위의 처리로 인하여 실시간 처리를 요하는 응용에서도 적용 가능하였다.
본 연구의 목적은 교량 거더 단면의 공기역학적 특성을 나타내는 기본 자료인 공기력계수와 플러터계수가 동적응답과 어떠한 상관관계를 가지는지를 규명하는데 있다. 이를 위해 세 단계의 단면모형실험이 수행되었다. 첫 번째 단계에서는 총 7개의 거더 단면 즉, 6개의 플레이트거더 단면과 1개의 박스거더 단면이 고려되었으며 거더 단면의 기하학적 형상, 영각, 바람의 방향 그리고 기류조건이 공기력계수인 항력계수, 양력계수 그리고 모멘트계수에 미치는 영향을 정적 단면모형실험을 통해 살펴보았다. 두 번째 단계에서는 동적실험을 통해 각 단면의 공기력계수와 동적응답의 상관성을 검증하였다. 마지막으로 2자유도하의 동적 단면모형실험을 통해 세 개의 거더 단면의 플러터계수를 산출하고 이를 동적실험결과와 비교하였다. 주어진 단면형상에 대한 비정상 공기력에 의해 변화되는 시스템의 감쇠와 강성을 가장 잘 반영하는 플러터계수는 초기변위-자유진동시스템을 이용하여 추출하였다. 이를 위해 등류조건에서 풍속별로 교량단면의 수직 및 비틀림 초기변위의 시간에 따른 진폭의 감쇠를 측정하였다. 본 연구에서 제시한 교량단면의 공기력계수와 플러터계수는 공탄석해석 및 버펫팅해석을 위한 기본 자료로 유용하게 쓰일 것으로 보인다.
현의 수직이등분선은 원의 중심을 지나고 임의의 두 현의 수직이등분선들의 교점은 중심이라는 것은 잘 알려진 원의 기하학적 특성이다. 본 논문은 홍채 분할을 위해 동공 영역을 검출할 시, 이러한 원의 기하학적 특성을 이용하여 동공의 중심과 반경을 고속으로 검출할 수 있는 고속 동공 검출 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 인간의 안구 영상에서 수리 형태학 연산을 통해 동공의 원형 윤곽 후보점들을 추출한 후, 원형 윤곽 상의 네 점을 이용하여 두 개의 현을 구하고 이 두 현의 수직이등분선들 간의 교점을 원의 중심으로 삼음으로써 동공의 중심과 반경을 고속으로 검출할 수 있는 것이 특징이다. 제안된 방법은 안구 영상에서 고속으로 동공의 반경과 중심을 검출할 수 있을 뿐만 아니라 부분적으로 가려진 동공도 검출할 수 있다.
이 논문은 뇌 자기 공명 영상을 Talairach 좌표계에 맞추어 반자동적으로 정합시키기 위한 방법을 제시한다. 뇌영상을 Talairach 좌표계로 변환시키기 위해서는 anterior commissure (AC), posterior commissure (PC), 최 전방점 (AP), 최 후방점 (PP), 최고점 (SP), 최저점(IP), 좌측점 (LP), 우측점 (RP)을 정해주고, 뇌의 회전각을 구하기 위해서 좌뇌와 우뇌의 가운데를 지나는 선을 지정해 준다. 이때 제안한 방법을 쓰면 뇌를 좀더 쉽고 안정된 방법으로 정합할 수 있게 된다. 이 논문에서는 일단 뇌의 midsagittal plane을 추출해 내기 위해 사용자가 axial, coronal 방향에서 각각 두 개씩의 점을 지정해준다. 이후 원형정합을 이용하여 Corpus Callosum의 대강의 위치를 찾아내고 다음 단계에서 그 주변의 영역에 대한 원형정합을 통하여 정확한 AC와 PC의 위치를 찾아낸다. 마지막으로 단면의 밝기 정보를 이용하여 뇌의 경계를 이루는 나머지 점들을 찾을 수 있는데 이렇게 찾아낸 점들로 뇌자기공명영상을 정합하면 좀더 편리하고 안정적인 정합 결과를 얻을 수 있다.
스네이크 알고리즘은 객체와 배경 사이의 활성 윤곽(active contour)을 추출하여 객체를 추적하는 기법으로 널리 사용되고 있지만, 객체 윤곽의 밝기 기울기 성분보다 배경에 존재하는 기울기 성분이 크면 객체 윤곽이 배경으로 잘못 수렴되는 문제를 갖는다. 또 객체의 급격한 이동으로 인해 객체의 윤곽이 탐색영역을 벗어나면 윤곽선이 객체의 내부로 수축되는(shrink) 현상이 발생하게 되어 객체 추적에 실패하게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 개선한 새로운 스네이크 윤곽 추적 방법을 제안한다. 먼저, 객체 경계에 존재하는 평균 기울기 방향만을 고려하도록 개선된 에지 에너지 함수와 스플라인 경계의 안쪽과 바깥쪽 영역의 명암차를 이용한 컨트라스트 에너지 함수를 제안하여 윤곽선이 배경에 잘못 수렴되는 문제를 해결하였다. 또한 이전 프레임과 현재 프레임의 차영상으로부터 스네이크 포인터의 모션 벡터를 얻고 이를 이용하여 이전 프레임의 스네이크 포인터를 현재 프레임의 객체 윤곽 부근으로 빠르게 이동시켜 윤곽선이 객체 내부로 수축되는 현상을 방지하였다. 실험 결과 제안하는 기법은 기존 방법들에 비하여 복잡한 배경에 더 강인하며 움직임이 큰 객체를 정확하게 추적할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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