본 논문은 MPEG-4 기반의 모바일 비디오 서비스 환경에서 발생하는 화질열화 현상의 하나인 블륵킹 현상을 제거하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 과정과 3가지 모드의 디블록킹 필터 및 후처리 과정으로 구성되어 있으며 각 모드는 블록경계의 특성에 따라 적용된다. 모드 1은 블록경계의 양쪽 모두가 평탄한 경우에 해당하며 가장 강한 필터를 적용한다. 모드 2는 블록경계의 한쪽만 평탄한 경우이고 이때는 비대칭 필터를 적용한다. 모드 3은 블록경계를 중심으로 양쪽 모두 복잡한 경우이고, 이 경우에는 블록경계의 주파수 특성을 고려하여 화소값을 보정한다. 전처리 과정에서는 각 필터의 모드를 올바르게 선택하도록 블록 내부의 불필요한 신호를 제거하고, 후처리 과정에서는 대각선 에지와 블록의 모서리가 만나는 경우 발생하는 corner outlier를 제거하여 주관적 화질을 향상시킨다. 실험결과에서 제안한 방법이 PSNR 관점에서 후처리 과정을 거치지 않는 비디오의 경우와 비교하여 약 0.7dB, MPEG-4 디블록킹 결과와 비교하여 약 0.4dB 향상됨을 보인다.
경계요소법에 기초한 음향 홀로그래피의 재구성 정확도 향상을 위해서는 근접 음장에서의 음압 측정을 수반한다. 이에 따라 비전파음 성분이 측정에 포함되어 전달행렬의 특이성에 의한 오차를 줄일 수 있다. 그러나, 전달행렬 구성을 위해서 사용되는 일반적인 경계요소법은 Kirchhoff-Helmholtz 방정식의 기본해가 갖는 특이성 때문에 근접음장에서 큰 수치 오차를 유발하는 문제가 있다. 특이성이 제거된 경계 적분방정식을 도입하여 음향 홀로그래피를 수행함으로써 근접 음장에서의 수치오차 문제를 극복하고 정확한 음장 예측 및 전달 행렬을 구성할 수 있다. 본 연구에서는 단순한 수치 해석 모델을 이용하여 음향 홀로그래피 계산을 수행하였고, 일반 경계요소법을 사용한 경우와 비교하여 향상된 결과를 얻을 수 있음을 밝혔다.
실제의 음성 인식 및 음성 통신 등의 음성 처리 시스템에서는 음성 신호를 손상시키는 배경 잡음 신호의 존재로 그 성능이 많이 저하된다. 특히 차량 내와 같은 잡음이 극심한 상황에서는 전처리 부분에서 이러한 잡음을 제거시켜 주어야한다. 본 연구는 자동차 내의 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성 정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 추정하는 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법 사용의 전제 조건은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재한다. 이러한 이유에서 본 연구는 잡은 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화하는 차감법을 제안한다. 이러한 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 정용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.
탄성파의 수치 모델링은 유한한 경계에서 발생하는 인공적인 반사파의 제거를 위한 경계조건을 필요로 한다. 이 연구에서는 주파수영역의 탄성파 수치 모델링에 CFS-PML (Complex Frequency Shifted-Perfectly Matched Layer) 경계조건을 적용하였다. 수치모델링 검증을 위해 Lamb's Problem의 해석해와 수치모델링 결과를 비교한 결과 일치하였다. 모형 내의 운동에너지, 최대크기오차, 그리고 스펙트럼오차를 통하여 CFS-PML경계조건이 기존의 흡수경계조건들 보다 유한경계에서 발생한 인공적인 반사파를 효과적으로 제거할 수 있음을 확인하였다. CFS-PML경계조건의 변수 ${\kappa}_{max}$와 ${\alpha}_{max}$의 최적값은 운동에너지를 이용하여 산정할 수 있었다. 또한, 주파수에 따른 함수로 정의된 ${\alpha}_{max}$를 변수로 갖는 변형된 CFS-PML경계조건을 제안하여 기존 PML경계조건, CFS-PML경계조건, 그리고 변형된 CFS-PML경계조건의 성능을 운동에너지, 최대크기오차, 스펙트럼 오차로 비교하였다. 기존 PML경계조건에서 나타난 스쳐가는 입사각에 대한 반사파 문제가 CFS-PML경계조건, 그리고 변형된 CFS-PML경계조건에서는 개선되었다.
화질의 개선을 위해 잡음을 제거하는 기술이 많이 개발되고 있으며 그 기술들 중에 효과적으로 사용되고 있는 것 하나가 양방향 필터이다. 양방향 필터는 거리에 대한 가중치와 화소 값에 대한 가중치를 모두 고려하기 때문에 경계 부분을 보존하면서 잡음을 제거하는 것이 가능하다. 필터를 적용함으로 잡음이 제거되지만 본 논문에서는 그보다 나은 결과를 위해서 경계 부분을 캐니 에지 검출기로 검출하고 강조함으로써 양방향 필터의 장점을 전보다 부각시켜 이전보다 효과적인 화질개선 방법을 제시하고자 하였다.
최근 ToF(Time-of-Flight) 방식의 깊이 센서 카메라가 깊이 영상 획득에 많이 사용되고 있다. 그러나 ToF 깊이 카메라가 제공하는 깊이 영상은 센서의 물리적 한계로 인해 잡음이 존재한다. 따라서 고품질의 깊이 영상을 얻기 위해서는 깊이 영상의 잡음을 제거해 주는 것이 필수적이다. 일반적으로 깊이 영상의 잡음 제거에는 joint bilateral filter 를 사용한다. Joint bilateral filter 는 기준 화소와 그 주변 화소의 색상 영상의 밝기 차이값과 화소간 거리값에 각각 가우시안 함수를 적용하여 joint histogram 을 생성하고 그 평균값을 기준 화소의 깊이값으로 채운다. 하지만 이 과정에서 깊이 영상의 경계 영역에서 흐려짐 현상이 발생한다. 경계영역에 발생한 흐려짐 현상은 최종적인 3D 입체 콘텐츠의 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 joint histogram 의 최고점을 찾아 기준 화소의 깊이값을 채우는 기법을 제안한다. 최고점 탐색을 통해 기존 기법의 평균값을 통해 생기는 흐려짐 현상을 줄이고 깊이 영상의 경계를 보존하면서 잡음을 제거하였다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 이산 여현변환에 기반으로 한 고압축의 복원된 영상으로 발생하는 블록화 현상을 제거하기 위한 개선된 후처리 기법을 제안한다. 먼저 압축으로부터 복원된 영상에 대하여, 변환 블록단위로 계산된 블록 경계 불연속값을 이용하여 블록화현상 블록과 에지블록을 구별한다. 블록화현상 블록은 다시 블록 경계면의 격차 정도에 따라 적응적으로 블록경계에서 필터링되는 화소 범위를 다르게 하여 필터링하며, 에지 블록은 다시 화소단위로 에지화소 여부를 조사하여, 에지가 아닌 화소만 필터링을 취하여 좀 더 세밀하게 블록화 현상을 제거하는 새로운 방법을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 기존 방법에 비해 시각적으로 향상된 영상을 얻을 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 3D 워핑(warping) 기법을 이용하여 가상시점 영상생성 시 화질 개선을 위하여 경계 잡음(boundary noise)을 제거하고 홀(hole) 채움을 하는 새로운 기법을 제안한다. 경계 잡음은 가상시점 영상 합성 시기준 시점 영상과 깊이 영상 내 객체의 경계 불일치로 발생되며 홀은 기준시점 영상에서 보상할 수 없는 가려짐 영역(occlusion)으로 정의된다. 제안하는 기법에서는 경계 잡음 제거를 위해 먼저 배경 화소들의 평균과 절대 값 비교를 통해 경계 잡음에 해당되는 화소를 검출하고 검출된 화소를 홀 영역으로 확장한다. 경계 잡음 영역이 포함된 확장된 홀 영역은 나선형 가중 평균(spiral weighted average) 기법과 기울기 탐색(gradient searching) 기법을 혼용하여 채우게 된다. 나선형 가중 평균 기법은 깊이 정보를 사용함으로 객체 정보를 최소로 사용하지만 결과 영상이 번지는 단점이 있다. 기울기 탐색 기법은 영상의 기울기를 이용하여 세밀한 부분을 보존할 수 있는 장점이 있다. 따라서 각각의 결과를 ${\alpha}$ 가중치로 조합하여 생성된 가상 시점은 두 기법의 장점을 동시에 적용하기 때문에 좋은 화질을 얻을 수 있다. 실험을 통해 제안하는 기법의 성능이 기존의 다른 기법보다 우수하다는 것을 확인하였다.
본 논문은 실명(loss of eyesight)의 원인 중 하나인 녹내장의 진행과 진단 등의 의료 정보제공을 목적으로 양방향 곡선 전개 방식을 이용하여 망막 영상에서 시신경 원판(optic disk)의 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 정확한 경계 검출을 위하여 PDE 기반의 Image inpainting 방법으로 시신경 원판 위를 지나는 혈관을 제거하고 전처리 과정에서 발생하는 잡음제거와 경계의 보존을 위해 비등방성 필터링(anisotropic filtering)을 행한다. 혈관이 제거된 망막 영상에서 시신경 원판의 경계 검출은 초기 곡선에 강인한 양방향 곡선 방식으로 검출한다. 실험결과, 제안한 방법이 전체영상의 블러링 현상뿐만 아니라 시신경 원판 경계의 블러링 현상을 줄일 수 있었고, 기존의 방법에 비하여 정확한 경계를 검출할 수 있었다.
본 논문에서는 동적 객체의 3 차원 정보를 표현하는 깊이 영상의 노이즈 필터링 방법을 제안한다. 실제 객체의 동적인 3 차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 이용하여 실시간으로 획득되며, 일련의 깊이 영상, 즉 깊이 비디오(depth video)로 표현될 수 있다. 하지만 측정환경의 조명조건, 객체의 반사속성, 카메라의 시스템 오차 등으로 인해 깊이 영상에는 고주파 성분의 노이즈가 발생하게 된다. 이를 효과적으로 제거하기 위해 깊이 영상기반의 모델링 기법(depth image-based modeling)을 이용한 3 차원 메쉬 모델링을 수행한다. 생성된 3 차원 메쉬 모델은 깊이 영상의 노이즈로 인해 경계 영역과 형상 내부 영역에 심각한 형상 오차를 가진다. 경계 영역의 오차를 제거하기 위해 깊이 영상으로부터 경계 영역을 추출하고, 가까운 순서로 정렬한 후 angular deviation 을 이용하여 불필요하게 중복된 점들을 제거한다. 그리고 나서 2 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 부드러운 경계영역을 생성한다. 형상 내부에 대해서는 경계영역에 제약조건을 주고 3 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 전체적으로 부드러운 형상을 생성한다. 최종적으로 스무딩된 3 차원 메쉬모델을 렌더링할 때, 깊이 버퍼에 있는 정규화된 깊이 값들을 추출하여 원래 깊이 영상과 동일한 깊이 영역을 가지도록 저장함으로서 전역적으로 연속적이면서 부드러운 깊이 영상을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 의해 노이즈가 제거된 깊이 영상을 이용하여 고품질의 영상기반 렌더링이나 깊이 비디오 기반의 햅틱 렌더링에 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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