본 논문은 컬러영상의 특정 클러스터에 해당하는 낙관을 추출하기 위하여 확장된 퍼지적분을 제안하였다. 기존의 퍼지적분은 평가항목에 대한 부정적인 측면을 강조하였다. 제안된 방법은 무게중심법을 통하여 인접정보를 이용하여 평가항목간의 보상적인 측면을 고려하였다. 평가 항목간의 min 연산자로서의 기존의 퍼지적분의 특징에만 기초하는 방법은 낙관 영상의 끊어지는 부분 처리와 전체적인 영상의 유연성을 확보하는 데는 다소 부족한 느낌이 들었다. 그래서 이를 해결하기 위해 무게중심을 이용하여 전체적인 영상의 유연성을 확보 하였다. 그 결과 실 생활의 영수증의 낙관을 분리하는 실질적인 문제에 관한 자료들에 대하여 실험을 수행하였다.
이 연구에서는 고등학생을 대상으로 정적분 개념의 이해와 관련되는 특징을 살펴보기 위해 선행연구와 국내외 교과서에서 다루고 있는 정적분의 개념 정의를 알아보았다. 이를 토대로 지필형 검사지를 개발하여 고등학교 2학년 학생 108명을 대상으로 검사를 실시한 다음 그 결과를 선행연구와 교과서 분석 결과에 비추어 기술하였다. 이 연구에서 학생들은 리만합의 극한이라는 정적분의 정의에 대한 최소 아이디어조차도 거의 기억해내지 못하였다. 또한 적지 않은 학생들이 정적분 개념이 넓이와 부정적분보다 무한급수와 관련된다고 생각하였다. 리만합의 극한으로 정적분을 정의하는 방식과 정적분을 무한급수와 관련시키는 맥락에 대한 반성적인 검토가 필요하다.
Three-dimensional dynamic display system based on computer-generated integral imaging is discussed and its feasibility is verified via some basic experiments. Integrated images observed from different viewing points are seen to have full parallax and the animated 3D image was implemented successfully. Moreover, using large size Fresnel lens array was found to helps widen viewing angle and to make the system more practical.
Lim, Young-Tae;Park, Jae-Hyeung;Kwon, Ki-Chul;Kim, Nam
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.1354-1356
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2009
In this paper, we explained characteristics of integral imaging microscope using point light source. To display the bio-medical information, which is captured as a form of the elemental images, using autostereoscopic displays, the characteristics analysis of three-dimensional information is required. For integral imaging microscope using point light source array, the elemental image capturing configuration has to satisfy a specific condition. We explain the condition to capture the elemental images and show the experimental results.
A three-dimensional integral-floating display with 360 degree horizontal viewing angle is proposed. A lens array integrates two-dimensional elemental images projected by a digital micro-mirror device, reconstructing three-dimensional images. The three-dimensional images are then relayed to a mirror via double floating lenses. The mirror rotates in synchronization with the digital micro-mirror device to direct the relayed three-dimensional images to corresponding horizontal directions. By combining integral imaging and the rotating mirror scheme, the proposed method displays full-parallax three-dimensional images with 360 degree horizontal viewing angle.
Our aim is to establish certain image formulas of the (p, q)-extended modified Bessel function of the second kind Mν,p,q(z) by employing the Marichev-Saigo-Maeda fractional calculus (integral and differential) operators including their composition formulas and using certain integral transforms involving (p, q)-extended modified Bessel function of the second kind Mν,p,q(z). Corresponding assertions for the Saigo's, Riemann-Liouville (R-L) and Erdélyi-Kober (E-K) fractional integral and differential operators are deduced. All the results are represented in terms of the Hadamard product of the (p, q)-extended modified Bessel function of the second kind Mν,p,q(z) and Fox-Wright function rΨs(z).
본 논문에서는 관심영역(ROI : Region Of Interest) 단위의 적분 프로젝션(Integral Projection) 기반 움직임 추정(ME : Motion Estimation)을 사용한 순차주사화(De-interlacing) 알고리즘을 제안한다. 제안된 움직임 추정은 적은 계산량을 사용하여 주어진 관심영역의 움직임을 정확히 추정한다. 이를 위해 먼저, 시간적 예측을 통한 블록 단위의 움직임 종류 및 공간적 위치를 고려하여 영상을 여러 개의 ROI로 분할한다. 본 논문에서는 전역 움직임을 추정하기 위한 1개의 ROI와 지역 움직임을 추정하기 위한 4개의 ROI를 구성하여 총 5개의 움직임 벡터를 생성한다. 추정된 움직임 벡터를 사용하여 프레임 변환 시 수직해상도 향상에 기여하는 움직임 보상을 실행한다. 마지막으로, 움직임 보상의 신뢰도에 따라서 필드 내 보간된 결과와 움직임 보상된 결과를 결합하여 최종 프레임 영상을 출력한다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 주관적 및 객관적인 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인할 수 있다.
본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 통하여 장애물에 가려진 물체를 인식하는 기술은 제안하고 구현하였다. 집적 영상의 복원은 해당되는 화소 세기의1차 확률적 특성인 평균으로 구한다. 복원평면까지의 거리는 2차 확률적 특성인 표준 편차를 이용하여 구하고3차원 물체의 경계(edge)를 검출한다. 표준 편차의 합을 최소로 하는 거리에서 복원된 영상을 표적인식에 이용한다. 표적인식은 주성분 분석(principle component analysis, PCA) 분류기를 복원된 영상에 적용하였다. 표적 분류에 대한 판정은 분류기에 의해서 투영된 클래스의 평균 특징 벡터와 테스트 특징 벡터간의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용한다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 가려진 표적을 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 오차 없이 분류하였다.
본 논문에서는 서브영상(sub-image)에 MSE(mean square error)기반의 블록정합 알고리즘인 TSS (three-step search)와 FS (full search)를 복합적으로 적용함으로써 물체움직임을 고속, 정밀하게 추정 보상하고, 차 영상 기법을 통해 공간적 중복데이터를 제거한 잔여영상(residual image)을 고속 압축할 수 있는 새로운 기법을 제시하였다. 즉, 제안된 기법에서는 픽업된 영상 간의 유사성을 향상시키기 위하여 픽업된 요소영상으로부터 서브영상을 재합성한 뒤, TSS 기반의 MSE 알고리즘을 사용하여 전 물체영역을 대상으로 가능한 물체영역 만을 고속으로 찾은 다음, 그 가능한 물체영역에 정밀한 FS 탐색 알고리즘을 적용하여 물체영상의 정확한 움직임 벡터를 추정하여 보상하게 된다. 또한, 움직임이 보상된 물체영상에 차 영상(difference image) 기법을 적용하여 서브영상 간의 공간적 중복 데이터를 제거한 잔여영상을 얻게 되고 이는 MPEG-4 알고리즘을 통해 최종적으로 압축되게 된다. 실험결과, 제안된 기법은 기존방식에 비해 영상 압축률은 그대로 유지하면서 프레임 당 압축시간이 214% 향상됨을 보임으로써 제안된 기법의 실제 응용 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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