사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 영상복원 등 디지털 영상처리 기술분야에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하는데 대표적인 방법은 SM(Standard Median) 필터가 있지만, SM 필터는 에지영역에서 오류를 나타내어 영상의 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 임펄스 잡음환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해 화소를 중심으로 하여 이중 마스크를 취하는 변형된 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 이중 마스크를 취함에 따라 제안한 방법은 우수한 잡음제거 및 에지보존 특성을 나타내었고 영상의 화질을 개선하였다.
오늘날 현대 사회에서 첨단 과학의 눈부신 발전은 전 세계 인류에게 다양한 정보를 손쉽고 빠르게 획득할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 이러한 첨단 과학의 비약적인 발전 중에 디지털 영상매체 분야는 여러 산업 분야와 일상생활에 적용되어 멀티미디어 정보사회를 대체 할 수 있는 수단으로 등장하게 되었다. 특히 최근 문화재의 복원에 대한 관심과 열의가 높아지고 있다. 따라서 문화재의 보존이나 복원 및 이들의 학문적 가치를 판정하고 기록에 남길만한 정보의 수집 등을 위한 효율적인 방법이 필요해졌으며, 이의 한 방안으로써 컴퓨터를 이용한 영상처리 기술이 문화재 복원에 도입되었다. 이러한 기법의 문화재 복원은 원본을 손상시키지 않고 문화재의 파괴된 부분을 복원시킬 수 있다는 장점으로 인해 선진 각 국에서 활발한 연구가 진행중이다 그러나, 유구한 역사 속에 무수한 문화유산을 갖고 있는 우리나라로서는, 이와 관련된 연구가 부족한 상황이다 따라서 본 연구에서는 먼저 가상현실에 대하여 고찰하고 이 기술을 문화재 복원에 적용하는 방법에 대하여 살펴 본 후, 실제 디지털 기술을 적용한 사례를 국외 국내로 나눠 소개하고 결론적으로 가상현실 기술을 통한 디지털 문화재 복원에 대한 의의를 제안해 보고자 한다.
본 논문은 유색 디지털 영상을 위한 새로운 광원 추정 방법을 제안한다. 제안된 광원 추정 방법은 두 단계로 나누어진다. 첫째,유색 영상의 분광 반사율이 먼저 복원된다 이때 복원되는 표면 분광 분포는 수정된 그레이 월드 가정을 적용한 영상의 최대 휘도 영역에 제한된다 다음, 선택된 최대 휘도 영역에 대해 주성분 분석을 통하여 영상의 표면 분광 반사율을 얻는다. 둘째, 표면 분광 반사율을 구한 후 유색 영상의 최대 휘도 영역에 대한 반사광의 분광 분포를 구한다 즉 최대 휘도 영역에 해당하는 화소와, 먼셀 표색계와 대표 광원의 곱으로 만든 반사광의 분광 분포 사이에 색차 비교를 하여 최대 휘도 영역의 화소와 색차가 가장 적은 반사광의 분광 분포를 찾는다. 최종적으로 최대 휘도 영역의 반사광을 해당하는 표면 분광 반사율으로 나누어 줌으로써 영상에 포함된 유색 광원을 추정한다. 제안된 광원 추정 방법을 평가하기 위하여 인공 유색 영상과 다양한 유색 조명 아래에서 디지털 카메라로 촬영한 실영상에 대하여 광원 추정을 실험하였다. 결과 제안된 광원 추정 방법이 인공영상과 실 영상, 모두에 대하여 광원의 분광 분포의 추정에 효과적임을 확인하였다.
영상처리는 디지털 시대를 맞이하여 영상복원 기술의 수요가 급증함에 따라 여러 분야에서 대중화되고 있다. 그러나 영상 데이터를 획득, 전송, 처리하는 과정에서 salt and pepper 잡음에 의해 영상이 훼손된다. 기존의 영상을 복원하는 대표적인 방법들은 SMF(standard median filter), CWMF(center weighted median filter), SWMF(switching weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 필터들은 잡음 제거 및 에지 보존 특성이 다소 미흡하다. 따라서 제안한 알고리즘은 훼손된 영상을 복원하기 위해 변형된 메디안 필터를 제안하였다.
Wibro 기술의 개발 및 보급으로 인하여, 디지털 기술이 여러 분야에서 활용되고 있다. 디지털 영상은 전송 및 저장하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되며, 영상복원은 영상에 첨가되는 잡음을 제거하여 잡음이 영상에 미치는 영향을 줄이는 것이다. 영상복원을 위해, 여러 가지 방법들이 제안되었으나 기존의 방법들은 잡음제거 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 효과적으로 잡음을 제거하기 위해 잡음판단을 거쳐, 잡음일 경우, 마스크 크기를 확대시키는 적응 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하여 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 컴퓨터 집적 영상 복원(CIIR) 기법 기반의 3D 패턴 인식 응용을 위해서 평 면 3D 복원 영상의 해상도를 향상시키는 새로운 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 ClIR에서 각각의 요소 영상에 대해서 원형 매핑 모델과 보간법을 복합사용하여 확대 중첩을 통해 향상된 3D 영상을 복원한다. 제안하는 방식에 대해서 정확한 CIIR 방식의 객관적인 해석을 위해서 Gaussian 영상을 이용한 테스트 모델을 설명하고 제안하는 방식에 대해서 성능평가를 수행한다. 그리고 3차원 물체에 대한 컴퓨터 복원 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
OSL 알고리즘은 복잡한 초월함수 형태의 페널티 함수가 주어지더라도 쉽게 반복 알고리즘이 유도되는 장점을 갖지만, 평활상수의 수렴영역이 제한적인 단점이 있다. 우리는 이 문제를 해결하기 위해서 MPEMG 알고리즘을 제안한 바 있다. 그러나 이 알고리즘은 평활상수의 수렴영역은 확장되었지만 페널티 로그 우도를 증가시키는 수렴속도가 OSL 알고리즘보다 느리다는 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 평활상수의 수렴영역의 확장뿐만 아니라 수렴의 속도도 빠른 SMOSLG 디지털 영상복원 알고리즘을 제안하였고, 영상실험의 결과 제안된 알고리즘이 평활상수의 수렴영역 확장 및 수렴속도가 향상됨을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 컴퓨터 집적영상(integral imaging(II))에서 분산 추정을 이용하여 심하게 은폐된 물체의 복원 시 은폐물(occluding object)의 블러링 효과를 제거하는 방법을 제안하였다. 하나의 요소영상(elemental image) 군으로부터 은폐 효과를 제거하여 복원된 영상의 선명도를 향상시키는 정보를 추출하는 방법을 분석하였다. 이를 실행하기 위해 픽업되는 요소영상들이 높은 해상도, 낮은 초점오차(focus error), 큰 깊이감을 가질 필요가 있다. 요소 영상을 픽업할 때 디지털 컴퓨터를 이용한 synthetic aperture integral imaging(SAII)이 채택되었다. 컴퓨터(Computational) II에서는 복원 면의 위치에 따라 복원되는 영상의 촛첨이 맺히는 영역이 달라진다. 심하게 은폐된 물체 영상의 복원은 은폐 물체의 블러링(bluring) 효과가 복원 면에 전체적으로 크게 나타나기 때문에 선명한 복원을 할 수가 없다. 이러한 은폐물의 블러링 효과가 제거된 복원 영상을 얻기 위해 분산 추정이라는 통계적인 방법이 채택되었다.
오늘날 컴퓨터의 발달과 인터넷의 확산으로 멀티미디어 컨텐츠의 보급이 급격히 확대되고 있으며, 이들 컨텐츠에는 원거리 화상회의, 감시시스템, 주문형 비디오(VOD), 주문형 뉴스(NOD), 디지털 편집 시스템 등 동영상이 포함되어 있다. 이처럼 동영상은 정보교환과 정보표현의 매개물로서 중요한 역할을 한다. 그러나 이와 같은 동영상은 노이즈나 전송과정 중 발생하는 문제 등으로 인해 항상 좋은 품질을 보장되지 않는다. 이런 훼손된 영상을 원영상으로 복원하거나 사용자가 제거 혹은 복원하고자 하는 영역을 지정 처리함으로서 다양한 정보를 획득할 수 있다. 일반적으로 pc에서 사용되어지는 대부분의 동영상은 $15fps{\sim}30fps$이다. 대부분의 동영상 편집 기술은 각각의 frame을 추출하여 수동적으로 처리하므로 비용과 시간이 많이 든다. 이런 단점을 해결하기 위해 여러 방법이 기존에 시도되고 있다. 제거 혹은 복원하고자 하는 영역을 전 frame에서 처리하기 위해 움직임 검출 및 추적기법이 사용되며, 제거 혹은 복원하기 위해 median filtering, image inpainting 처리 방법들이 있다. 본 연구에서는 사용자에 의해 미리 정의된 바운딩 박스내의 객체를 추적하여 객체의 중심값을 찾는 mean-shift algorithm을 이용하여 움직이는 객체를 추적하였고 image Inpainting algorithm을 이용하여 훼손된 영역을 복원하거나 제거하고자 하는 객체를 제거하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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