패턴투사 방식의 3D스캐닝에서는 카메라 이미지센서의 해상도를 최대한 이용하기 위하여 Bayer pattern 등의 보간법을 사용하지 않고, 모노크롬 카메라 이미지센서의 최대 해상도에서 동기가 된 프로젝터의 주변광을 이용하여 복수 개의 영상을 얻은 다음 이를 합성하여 컬러 영상을 획득하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 경우 RGB필터의 분광특 성의 차이와 카메라에 따른 분광감도의 차이 등으로 색균형(color balancing)을 맞추기 어려워 정확한 색재현의 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 카메라 이미지센서의 분광감도, 카메라의 응답특성 그리고 프로젝터의 분광분포 등을 고려 하여 완전반사체에 대한 카메라의 응답특성이 표준백색의 삼자극치가 되도록 색균형을 조절하여 모노크롬 카메라에서 컬러영상을 획득하는 방법을 제안하였으며, 이를 패턴투사 방식의 3D 스캐너에 적용하여 육안비교 및 색차비교를 통해 성능을 평가하였다.

본 논문에서는 컬러정보와 깊이정보를 사용하여 얼굴을 검출하고 추적한 후 항해사의 졸음을 탐지하는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성된다. 얼굴검출 과정에서는 기존의 방법 중 가장 좋은 성능을 보이는 Adaboost 알고리즘을 사용하며, Adaboost로 입력되는 영상의 영역을 사람이 존재하는 영역으로만 제한하여 얼굴을 검출한다. 얼굴검출 과정에서 얼굴이 검출되면 그것을 템플릿으로 하여 얼굴추적 과정이 수행된다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 실험영상을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험결과 제안한 졸음탐지 방법은 기존의 방법에 비해 약 23 %의 수행시간을 보였으며, 또한 졸음탐지 방법은 추적시간과 추적 정확도에 있어서 상보적인 관계를 가지며, 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1 %의 낮은 추적오차율을 보였다.

본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색영역인 도메인 블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클라스와 분산에 의한 클라스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클라스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인 블럭 탐색시 1차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 퀴드트리 분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환(Wi)의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며, 이러한 영상기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 컬러 RGB영상에 같은 부호화 방법을 사용 하였을 때 그레이레벨 영상과 같은 압축률이나 화질 면에서 우수한 성능을 나타내었다.