최근 지능형 차량에 대한 관심이 늘어나면서 차선검출에 대한 관심도 많이 늘어나고 있다. 그 중에서도 실시간 적용을 위하여 연산량이 적은 허프변환을 이용한 차선검출 방법이 많이 연구되고 있다. 하지만 허프변환은 안개와 같은 열악한 환경에서와 같이 에지성분이 두드러지게 나타나지 않은 경우에 대해서는 정확한 차선검출이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 열악한 환경의 영상에 차선의 에지를 강조하는 전처리를 수행하고 허프변환을 이용하여 차선검출을 수행하는 방식을 제시한다. 제안하는 전처리 방법은 처리 속도와 성능에서 기존의 전처리 기법과 비교하여 높은 처리속도와 차선 검출률을 보였다. 특히 안개와 같은 열악한 영상에서의 결과에서 기존의 전처리 방법보다 제안한 전처리 방법이 더 높은 검출률을 보였다.
본 논문은 SNR 이 매우 낮은 저조도 영상의 잡음 제거를 위한 새로운 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 입력 영상에서 파라미터를 자동/적응적 방식으로 추정하는 알고리즘을 특징으로 한다. 제안하는 기술의 효율성을 검증하기 위해 실질적인 환경에서 취득한 저조도 동영상들을 가지고 실험을 수행하였다. 실험을 통해 제안하는 기술을 활용하여 적응적으로 추정된 파라미터가 필터링(filtering) 성능을 잘 유지시킴을 검증하였다. 또한 기존 연구들과 비교할 때 저조도 동영상의 명암대비 향상과 잡음 제거에 우수한 결과를 보임을 검증하였다.
얼굴 외형은 조명의 영향을 크게 받기 때문에 조명 변화는 얼굴 인식 시스템의 성능을 저하시키는 요인 중 하나이다. 본 논문에서는 non-alpha Weberface(non-alpha WF)와 히스토그램 평활화를 결합하여 조명 변화에 강건한 얼굴 표현 방법을 제안한다. 먼저, 입력 얼굴 영상에 대해 명암 대비 조절 파라미터를 적용하지 않은 non-alpha WF를 생성한다. 이후, non-alpha WF의 히스토그램 분포를 전역적으로 균일하게 하고 명암 대비를 향상시키기 위해 히스토그램 평활화를 수행한다. 제안하는 방법을 통해 전처리된 얼굴 영상으로부터 저차원 판별 특징을 추출하기 위해 $(2D)^2PCA$를 적용한다. Extended Yale B 및 CMU PIE 얼굴 데이터베이스에 대해 실험한 결과, 제안하는 방법으로 각각 93.31%와 97.25%의 평균 인식률을 얻었다. 또한, 제안하는 방법은 기존 WF뿐만 아니라 여러 조명 처리 방법들과 비교하여 향상된 인식 성능을 보였다.
H.263 압축 방식은 실현하는데 여러 가지 문제가 있지만 그 중에서 그 대표적인 것은 인코딩 과정에서의 압축 시간이 오래 걸린다는 것이고 다른 한 가지는 과도한 압축률에 의한 복원된 이미지 화질 저하이다. 이 논문에서는 H.263에서의 압축 속도 향상과 복원 이미지의 화질 이미지의 화질 보상에 대한 두 가지 새로운 방법을 제안하였다. 압축 속도를 향상시키기 위해서 움직임 벡터를 찾는 알고리즘을 개선하여 새로운 4단계 탐색 알고리즘을 제안하였다. 또한 화질을 보상하기 위해 디코더에서 블록 아티팩을 제거하고 복원 이미지를 선명하게 하는 알고리즘을 제안하였다. 여기서 화질 보상은 원본 이미지와 동일하게 만드는 것이 아니라 인간이 더 좋은 영상으로 인식하도록 하는 걸 목적으로 한다. 우리가 제한한 알고리즘에 의해서 압축 속도는 초당 2.5에서 17 프레임으로 증가하였고 블록 아티팩을 제거하고 명암 대비를 높임으로써 보기 좋은 영상을 제공하였다.
본 논문은 치아 OCT영상에 웨이블릿 계수를 적용하여 영상을 향상한 연구이다. 처리 과정은 치아 OCT영상을 전처리하여 그래이 영상으로 만들고 웨이블릿 변환하여 상세계수들을 획득한 후 상세계수들로부터 고주파 성분을 추출하고 입력영상에 적용시켜 에지를 강조한다. 실험 결과 치아 OCT영상의 명암 대비가 강화되었으며, 화질이 개선되었다.
고명암 대비(High Dynamic Range)영상을 일반 디스플레이 장치로 표현하기 위한 톤 매핑 기법을 제안한다. 제안하는 방식은 주성분분석(Principle Component Analysis)을 통해 구한 휘도채널을 양방향필터를 이용하여 기본 영상과 디테일 영상으로 분리한다. 기본영상은 동적영역분할과 재분배를 수행하고, 기본영상의 밝기값과 향상된 밝기값을 이용하여 후광현상을 제거한다. 실험 결과에서 제안하는 기법은 저명암대비 영상에서 명암비 향상과 동시에 디테일이 보존되는 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 먼지, 물방울, 안개 등과 같이 빛의 산란 및 감쇄를 발생시키는 외부요인에 의해 열화된 영상의 화질을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제시한다. 기존의 안개제거 방법들은 전역대기 산란광의 오추정 및 매개체 전달량 오류로 인하여 영상을 복원하였을 때 명암대비가 낮거나 일부 영역에서 색이 왜곡되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 강인한 전역대기 산란광 추정방법과 국부영역 색포화 평가방법을 통한 매개체 전달량 추정방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전역대기 산란광 오추정에 기인하여 발생하는 매개체 전달량 오류와 색포화 문제를 개선하였으며, 이를 통해 복원영상의 화질을 향상시켰다. 제안하는 방법과 기존 방법과의 비교 실험결과는 전역대기 산란광 추정의 정확성과 복원된 영상의 객관적, 주관성 성능 향상을 보여준다.
영상 강조 기법은 영상의 낮은 명암 대비(contrast)를 노이즈나 블러링(blurring)의 제거, 명암 대비의 증가, 세밀함의 확장 등을 통해 시각적으로 향상시키는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기존에 제안되어 온 여러 영상 강조 기법들의 장점을 기반으로 한 Adaptive dynamic range linear stretching(ADRLS) 영상 강조 기법을 제안한다. ADRLS 기법은 입력 영상의 히스토그램 분할과 동시에 adaptive scale factor를 적용하여 다수의 서브 히스토그램을 생성하는 것에 초점을 맞추고 있으며, 생성된 서브 히스토그램은 최종적으로 선형 강조(Linear Stretching, LS) 기법이 적용되어 영상 강조를 수행하게 된다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 기존의 히스토그램 선형 강조 기법, 히스토그램 평활화(Histogram Equalization, HE) 기법과 비교 평가하였으며, 그 결과 기존의 기법들에 비해 영상의 과도한 밝기 변화를 억제함으로써 영상의 시각적인 특성을 유지하고, 입력 영상이 갖고 있는 히스토그램의 특성을 보존하는 효과를 보였다.
초음파 의료용 변형률 영상에서 화질을 향상시키기 위해서는 정확한 변위를 계산하여야 한다. 본 논문에서는 2차원 방향의 움직임에 의한 변위를 구할 때 1차원 변위 계산법을 적용하기 위하여 초음파 신호의 축방향 변위와 측방향 변위를 분리하여 계산하였다. 측방향 변위를 계산하기 위하여, 측방향으로 정렬된 1차원 신호를 해석 신호 (analytic signal)로 변환한 뒤 상호상관방법을 이용하였다. 제안한 측방향 변위계산 알고리즘을 이용하여 구한 측방향 변위로 측방향 움직임을 보상한 뒤에, 다시 축방향 변위를 구하여 변형률 영상을 얻었다. 제안한 방법으로 얻은 변형률 영상은, 기존의 축방향 변위만 계산하여 얻은 변형률 영상에 비해 신호 대 잡음비와 명암대비 대 잡음비에서 향상됨을 팬텀과 인체 데이터를 이용한 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 Haar 변환을 기반으로 적응적 문턱치와 가중치를 이용하여 의료영상의 화질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 첫째, 화질이 저하된 의료영상에 대해 웨이블릿 변환을 수행하고 분해된 고주파 밴드에 대해 Haar 변환을 수행한다. 둘째, 고주파 각 밴드에 대해 적응적 문턱치를 이용하여 잡음을 제거한다. 셋째, 잡음이 제거된 고주파 밴드에 대해 적응적인 가중치를 이용하여 계수를 향상한 후, Haar 역변환 및 웨이블릿 역변환을 수행하여 복원영상을 얻는다. 마지막 단계에서는 복원된 영상의 화소 값의 범위가 좁아졌으므로 비선형 히스토그램 평활을 이용하여 화소 값의 범위를 조절하고 명암 대비가 좋은 향상된 영상을 얻는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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