본 논문은 점 확산 함수 데이터베이스를 이용한 실시간 디지털 자동초점 기법을 제안한다. 제안하는 방식은 영상 입력 장치의 광학계가 갖는 점 확산 함수 정보로 구성되어 있는 데이터베이스를 사용해서 입력영상의 원하는 영역에 영상복원을 수행한 뒤, 이에 대한 복원 성능을 평가함으로써, 해당 점확산함수의 신뢰성을 검증한다. 이러한 방식으로 얻어진 점확산함수 집합으로부터 최적의 점 확산 함수를 적용하여, 전체 입력영상에 대한 복원을 수행함으로써 기존의 자동초점 기능을 대신한다. 또한 복원 영상에서 발생하는 잡음 및 링잉 효과의 억제를 위하여 적응적 링잉제거 필터를 포함한다. 이러한 방식을 기본으로 본 논문에서는 소형 카메라 모듈에서 사용할 수 있는 연산 부하가 적은 디지털 자동초점 기술을 제안한다.
본 논문에서는 블록분류를 통하여 얻어진 블록별 특성에 따라 블록간 보간법과 신호적응필터를 이용한 새로운 후처리 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬에서는 모든 블록에 대해서 DCT 계수의 특성에 따라서 저주파와 고주파 블록으로 나눈다. 이웃한 네 개의 저주파 블록에 대해서는 보간법을 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 링잉현상이 발생할 가능성이 있는 고주파 블록에서는 에지맵에 따라 신호적응필터를 적용하여 영상의 에지들은 보호하면서 에지주위에 나타나는 링잉현상을 제거한다. 모의실험 결과 제안한 방법이 기존방법에 비하여 객관적 및 주관적 화질 측면에서도 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
영상 데이터는 방대하므로 한정된 대역폭을 통하여 영상을 전송하기 위해서는 압축을 필요로 한다. 그러나 압축으로 전송 비트율은 낮아지지만 고압축률에서는 여러 가지 화질 열화가 발생한다. 화질 열화에는 이산 여현 변환을 수행하는 압축 부호화 알고리듬에서 나타나는 블록킹 현상 또는 모기잡음이 있고 웨이브렛 기반 압축 영상에서는 에지 부근에 나타나는 링잉 현상이 있다. 이와 같은 화질 열화들은 후처리를 통해 제거되지만, 많은 처리 시간이 소요되지 않도록 해야 한다. 본 논문에서는 웨이브렛 기반 영상 압축에서 링잉 현상을 효율적으로 제거하는 후처리 방법을 제안한다. 제안한 방법에 대한 모의실험 결과 기존의 방법과 비교하여 처리 속도를 빠르게 하면서 유사한 주관적, 객관적 화질을 얻었다.
본 논문에서는 신호적응필터 및 블록간 선형조합을 이용하여 멀터미디어 시스템에서 발생하는 양자화잡음을 효율적으로 제거하는 알고리듬을 제안하였다. 제안 알고리듬에서는 모든 블록에 대해서 DCT 계수의 특성에 따라서 저주파, 고주파, 및 중간조 블록으로 블록 분류를 행한 후, 링잉 현상이 발생할 가능성이 있는 영상내의 고주파 블록에 대해서 Sobel 연산자를 이용하여 에지맵을 구한 다음, 에지들의 존재유무에 따른 신호적응필터를 수행함으로써 영상의 원래 에지들을 보호하면서 에지 주위에 나타나는 링잉 현상을 효율적으로 제거한다. 그리고 블록화 현상이 발생하지 않는 곳의 화소 밝기값 정보들을 이용하여 블록화 현상이 발생한곳의 화소 밝기값들을 개선시킴으로서 블록화 현상을 효율적으로 제거한다. 모의실험 결과 기존 방법에 비하여 PSNR 측면에서 0.2~0.4 dB 정도의 향상을 얻었을 뿐만 아니라 주관적 화질면에서도 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
블록기반의 이산여현변환 압축 표준을 사용하는 저 비트율 압축 영상과 동영상에서 발생하는 블록킹 현상과 링잉 현상은 화질 열화의 주된 원인으로 지적되고 있다. 블록킹 현상과 링잉 현상은 블록 경계와 에지 경계에서 원 영상에 없던 고주파 성분이 나타나는 현상이므로 저역통과 필터를 적용하면 제거할 수 있다. 그러나 단순히 저역통과 필터를 적용하면 원 영상에 존재하는 에지와 같은 고주파 성분도 제거되어 또 다른 화질 열화 및 번짐 현상을 야기하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주변 화소의 밝기 유사성에 기반한 가중치를 계산하고, 가우시안 저역 통과 필터의 계수에 이 가중치를 곱하여 필터링하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방법은 PSNR 측면에서 0.4~0.76dB 정도의 향상을 얻었을 뿐만 아니라, 주관적 화질면에서도 우수한 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.
블록기반의 비디오 부호화 표준은 비디오 신호의 압축방식으로 가장 널리 쓰이는 구조이지만 무선 환경과 같은 저 비트율 응용에서는 양자화에 의한 고주파 성분의 손실로 인해 블록킹 현상 및 링잉 현상이 두드러져 화질열화의 주된 원인이 된다. 이러한 화질열화를 제거하기 위해서 디블록킹 필터와 디링잉 필터를 사용하지만, 영상에 따라 블륵 경계의 모서리 부분과 대각선 에지가 만나는 부분에서 나타나는 corner outlier 현상으로 인해 화질이 충분히 개선되지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 저 비트율 비디오에서 에지의 방향과 그 에지를 포함하는 블록의 평탄한 정도를 이용하여 corner outlier 현상을 검출하고, 이를 제거할 수 있는 비선형 필터를 제안한다. MPEG-4 호화 영상 및 MPEG-4 디블록킹 필터를 적용한 영상에 대해서 제안한 비선형 필터를 적용하여 주관적 화질이 개선됨을 실험을 통하여 보인다.
본 논문에서는 블록 이산 코사인 변환 (block discrete cosine transformation, BDCT) 부호화 영상에서 발생하는 구획화 결함 (blocking artifact)과 링잉 결함 (ringing artifact)을 제거하기 위하여 양방향 필터 (bilateral filter)를 이용한 새로운 후처리 방법을 제안하였다. 양방향 필터에서 파라미터 선택은 필터링 결과에 큰 영향을 주는 중요한 문제로 본 논문에서는 양방향 필터의 파라미터를 효과적으로 선택하는 방법을 제시하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 부호화 결함을 효과적으로 개선함을 PSNR, MSDS, SSIM의 수치로 보였다.
본 논문에서는 능동형 스너버를 사용한 비대칭 하프-브리지 컨버터를 제안한다. 비대칭 하프-브리지 컨버터는 홀드-업 시간을 고려하여 넓은 입력전압 범위에서 설계되면, 노미널 동작 시 작은 시비율로 동작하여 변압기에 큰 오프셋 전류가 발생한다. 또한 변압기가 작은 턴 비로 설계되어 1차측 전류 스트레스와 2차측 정류기의 전압 스트레스가 커지는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 제안하는 컨버터에서는 추가 스위치를 사용해 추가적인 전압이득을 얻음으로써, 홀드-업동작 시 낮아지는 입력 전압을 보상한다. 때문에 제안하는 컨버터는 홀드-업 상태를 고려하지 않고 설계될 수 있어, 노미널 시에 큰 시비율로 동작한다. 게다가 추가 스위치는 능동형 스너버로 사용되어 2차측 정류기 다이오드의 전압 링잉을 제거하여 전압 스트레스를 저감시킨다. 이와 같은 특징으로 인하여 제안하는 컨버터는 전 부하 영역에서 높은 효율을 갖는다. 제안하는 컨버터의 효용성을 검증하기 위해 320-410V 입력전압과 19.5V/200W 출력에서 실험이 진행되었다.
VVC(Versatile Video Coding)는 YUV 입력 영상에 대하여 Luma 성분과 Chroma 성분에 대하여 각각 다른 최적의 방법으로 블록분할 후 해당 블록에 대해서 화면 내 예측 또는 화면 간 예측을 수행하고, 예측영상과 원본영상의 차이를 변환, 양자화하여 압축한다. 이 과정에서 복원영상에는 블록화 노이즈, 링잉 노이즈, 블러링 노이즈 발생한다. 본 논문에서는 인코더에서 원본영상과 복원영상의 잔차신호에 대한 MAE(Mean Absolute Error)를 추가정보로 전송하여 이 추가정보와 복원영상을 이용하여 Deep Learning 기반의 신경망 네트워크로 영상의 품질을 높이는 방법을 제안한다. 복원영상의 노이즈를 감소시키기 위하여 영상을 $32{\times}32$블록의 임의로 분할하고, DenseNet기반의 UNet 구조로 네트워크를 구성하였다.
본 논문에서는 MPEG 복호 시스템에서 에지 신호에 적응적인 가변 필터를 이용하여 양자화 잡음(quantization noise)을 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 복호화된 영상에서 2D Mallat 웨이블릿 필터를 이용하여 에지맵 (Edge map) 및 국부 계수 최대치(Local Modulus Maxima, LMM)를 구한다. 그리고 에지맵에 따라 필터링 영역이 가변되는 가우시안 저역 통과 필터(Gaussian LPF)를 이용하여 블록간에서의 블록화 현상 (blocking artifact)을 제거한다. 그리고 국부 계수 최대치를 이용하여 2D SAF(signal adaptive filter)를 수행함으로써 블록 내에서의 링잉 현상(ringing artifact)을 제거한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 모의 실험 결과에서 기존의 방법에 비하여 PSNR이 0.04-0.20 dB 정도 향상되었으며, 또한 주관적으로 화질이 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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