본 논문은 저대비에 의한 영상 정보의 불확실성이 화소가 가지고 있는 명암도의 모호성과 애매성에 근거한다는 점에서 퍼지 변환 함수를 적용하여 영상 향상을 기하고자 한다. 명암도 분포가 한쪽으로 치우친 저대비 영상의 문제를 해결하고자 k-means 알고리즘을 사용하여 물체와 배경을 구분할 수 있는 자동 임계점을 찾고 이를 기준으로 영상의 밝은 부분과 어두운 부분의 대비 향상을 가져올 수 있도록 퍼지 변환 함수를 적용한다. 퍼지 변환 함수는 영상 향상을 위해 3단계-입력 영상을 퍼지 영역으로 변환시키는 퍼지화 단계와 대비를 향상시키는 대비 강화 단계 그리고 퍼지 영역을 다시 영상 영역으로 변환시키는 비퍼지화 단계로 제시된다. 향상된 영상의 성능을 평가하고자 퍼지성 지수와 엔트로피 지수를 제시하여 이를 히스토그램 균등화 기법과 비교하고 실험결과로 성능의 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 사다리꼴 형태의 소속 함수를 적용하여 스트레칭 하는 과정에서 상한과 하한을 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 동적으로 조정하는 퍼지 스트레칭 기법을 제안한다. 제안된 퍼지 스트레칭 기법은 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 각 클러스터를 생성하고 생성된 각 클러스터의 중심에 해당되는 명암도를 이용하여 사다리꼴 형태의 소속 함수의 구간을 설정한다. 그리고 설정한 구간 정보를 이용하여 스트레칭을 위한 상한과 하한을 구하여 영상을 스트레칭 한다. 제안된 FCM 양자화 기반 퍼지 스트레칭 기법의 성능을 분석하기 위해서 명암도 분포가 좁고 명암 대비가 낮은 결절종 초음파 영상과 컨테이너 영상을 대상으로 실험하였다. 실험 결과에서도 알 수 있듯이 기존의 히스토그램 스트레칭 기법과 삼각형 형태의 소속 함수를 적용한 퍼지 스트레칭 기법보다 명암 대비가 향상되었다. 결절종 초음파 영상에서는 결절종 영역과 그 외의 영역 간의 명암 대비가 뚜렷하게 나타나서 결절종 추출에 효과적인 것을 확인하였고 컨테이너 영상에서는 컨테이너 데미지를 추출하는데 필요한 컨테이너 굴곡선 등과 같은 특징이 다른 기법들에 비해 선명하게 나타났다.
본 논문에서는 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집 영역을 검출한다. 제안된 방법은 안경 렌즈 영상에서 명암 대비를 적용하여 렌즈의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 렌즈 밖의 배경 영역은 흠집 검출에 불필요하므로 개선된 평균 이진화 기법을 적용한 후에 렌즈의 윤곽선을 검출하여 렌즈 이외의 배경을 제거한다. 렌즈 이외의 배경이 제거된 렌즈 영상에서 렌즈 내부에 명암대비를 적용하여 렌즈 내부의 배경과 흠집의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 렌즈 내부 영역에서 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집과 잡음을 검출한다. 잡음은 중간값 필터를 적용하여 제거한 후에 흠집 영역을 추출한다. 추출된 흠집 영역을 렌즈의 중심으로부터의 거리와 흠집의 크기를 퍼지 추론 규칙을 적용하여 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 분석하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM과 같은 시력 보정용 렌즈 영상 6장을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존 렌즈 흠집 추출 방법보다 흠집 영역이 정확하게 추출되었고 눈에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 세라믹 영상에서 사람의 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 배경을 제거한 후에 지역 기반 오츠 이진화와 양방향 소벨 마스크를 적용하여 세라믹 영상의 윤곽선을 검출한다. 윤곽선이 검출된 영상을 수평으로 4등분하고, 각각의 영역에서 밝기 값이 변화는 지점을 탐색한다. 탐색된 좌표 중에서 최대 명암도 값을 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 결함 영역 검출의 효율성을 높이기 위한 전 단계로 배경을 제거하기 위해 ROI 영역과 최소값 필터가 적용된 ROI 영역 간의 명암도의 차이를 이용하여 배경을 제거한다. 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 ROI 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 ROI 영역의 명암 대비를 강조한다. 명암이 강조된 ROI 영역에서 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 영상의 결함 영역을 검출하기 위해 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역이 검출된 ROI 영역에서 미세 잡음을 제거하기 위해 중간값 필터와 침식과 팽창을 적용한 후에 최종적인 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 8mm, 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 mm 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.
고명암 대비 영상은 일반적인 영상가는 달리 장면의 휘도를 그대로 지니고 있기 때문에 많은 분야에 걸쳐 유용하게 사용되고 있다. 하지만 고명암 대비 영상은 영상 출력 장치가 표현 가능한 명암 대비의 범위를 벗어 나기 때문에 고명암 대비를 압축해야만 영상 출력 장치에 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 고명암 대비 영상을 점진적 영상으로 변환하여 명암 대비를 압축하는 방법을 제시한다. 점진적 영상은 점진적 메쉬에 기반한 영상 표현 방법으로 하나의 영상을 기반 영상과 정점 분할 및 세부 정보의 나열로 표현한다. 점진적 영상으로 표현된 고명암 대비 영상은 기반 영상과 세부 정보의 크기를 스케일링하여 명암 대비를 압축한다. 스케일링에 사용되는 가중치는 세부 정보의 크기에 대한 함수로 구할 수 있으며 세부 정보가 클수록 작은 가중치를 사용하여 그 크기를 많이 줄여 주고 세부 정보가 작을 수록 원래 세부 정보와 비슷하게 만든다. 이 알고리즘을 사용하면 영상의 무늬는 남기면서 명암 대비를 압축시킬 수 있다.
본 논문은 저대비 영상을 처리하여 보다 향상된 영상을 얻고자 펴지 함소와 개선된 IAFC 모델을 적용한 영상 대비 향상 기법을 제안한다. 저대비에 의한 영상 정보의 불확실성이 무작위성보다 명암도의 모호성과 퍼지성에 근거한다는 점에서 퍼지 집합이론을 영상 향상 기법을 개발하는데 적용한다. 영상 향상의 단계를 퍼지화, 대비 강화 연산, 비퍼지화 단계로 나눠볼 수 있으며, 퍼지화 및 비퍼지화 과정에서 적절한 교차점 선택이 요구되고 이때 개선된 IAFC 모델을 적용하여 최적의 교차점을 선택한다. 데이터 대한 정신없이 임계 파라미터를 조정함으로써 클러스터링을 할 수 있는 개선된 IAFC 모델로 두 클래스만을 형성하도록 하여 명암도의 애매성이 최대가 되는 교차점을 찾아 대비를 강화시킨다. 대비 향상의 정략적 측정을 위해 퍼지성 지수를 사용하며 히스토그램 균등화 기법을 사용한 대비 향상 결과와 비교한다. 저대비 영상에 대해 최적의 교차점의 위치를 정하는 제안한 기법의 결과가 많은 실험영상을 통해 우수함을 보여주고 있다.
최근 스마트폰, 카메라, 휴대용 기기 등의 확산으로 다양한 분야에서 영상의 화질 향상의 필요성이 증가하고 있다. 영상의 화질 향상에 큰 영향을 주는 방법이 명암대비 향상이며 명암대비를 향상시키는 대표적인 방법으로는 히스토그램 평활화 방법이 있으며 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 일반적인 히스토그램 평활화 방법은 밝기만을 재조정하는 방법으로써 히스토그램이 한 쪽으로 치우친 영상의 경우 과도한 밝기 변화로 인하여 블록현상과 같은 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 히스토그램 분포의 평균 밝기를 균형 있게 재 분포 및 압축을 통해서 명암대비 향상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 과도한 명암대비 증가로 인한 과포화 현상을 억제하기 위하여 히스토그램 빈도수에 따라 히스토그램을 차등 압축 시키며, 한 쪽으로 치우친 히스토그램을 균형 있게 재배열함으로써 영상의 밝기를 균형 있게 한다. 실험결과 제안방법은 기존 방법에 비해 영상의 밝기가 균형적이며 기존 방법에 비해 과포화 현상 없이 좋은 명암대비 향상 효과를 보였다.
본 논문에서는 세라믹 비파괴 검사를 이용하여 획득한 소재 영상에서 기존의 결함 검출 방법보다 결함 검출의 정확도를 개선하기 위한 개선된 결함 검출 방법을 제안한다. 제안된 결함 검출 방법은 명암 대비를 강조하기 위해 최소 명암도와 최대 명암도를 이용한 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 비파괴 영상의 명암 대비를 강조한다. Stretching 기법이 적용된 영상에 $7{\times}7$ Sobel 마스크를 적용하여 비파괴 영상의 경계 영역을 추출하고, 영상의 잡음을 제거하기 위해 비등방성 필터링을 적용하여 영상을 보정한다. 보정된 영상에서 임계치 이진화 기법을 적용하여 경계 영역의 기울기를 계산하고, 계산된 기울기를 이용하여 비파괴 영상의 영역을 세분화한다. 세분화된 영역을 구분하기 위해 Grassfire Labeling 기법을 적용한다. Grassfire Labeling 기법이 적용된 영상을 Ends-in Search Stretching 기법이 적용된 비파괴 영상에 적용한 후에 대각선 이진화 기법을 적용한다. 이진화된 영상에서 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거하고 결함을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 획득한 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 더 효과적으로 소재의 결함을 추출할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 뉴스 비디오의 정지 영상에서 뉴스 자막과 배경 문자를 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 일차적으로 입력 컬러 영상을 그레이 영상으로 변환한 후 입력 영상의 명암 대비를 강화시키기 위해 명암 대비 스트레칭을 적용한다. 이후 명암 대비 스트레칭된 영상의 분할을 위해 적응적 임계값을 적용하고 다음 단계에서 문자와 유사한 영역들을 적당한 크기 의 structuring element를 이용하여 제거하는 1차 하부 단계와 모폴로지 녹임(erosion)을 적용한 영상과 모폴로지(열림닫힘[OpenClose]+닫힘열림[CloseOpen])/2가 적용된 영상 사이의 차이 영상을 구하는 2차 하부 단계를 적용시킨다. 마지막 단계에서 각 후보 영역들 중 실제 자막 영역을 추출해내기 위해, 후보 문자 영역의 화소수 비율과 외곽선의 화소수의 비율, 그리고 장축과 단축간의 비율 등에 대해 필터링을 적용한다. 본 논문에서는 임의의 300개의 뉴스영상을 입력 값으로 실험한 결과 93.6%의 우수한 인식률을 얻을 수 있었다. 또한 본 논문에서 제안한 방법은 structuring element의 크기 조절을 통해 크기가 다른 다양한 이미지에서도 좋은 성능을 거둘 수 있다.
빛이 액정셀을 지날 때의 편광상태의 변화를 뽀앙카레공에서의 회전변환으로 나타내면 액정표시소자의 화면의 밝기와 명암대비는 이 회전변환의 특성(회전각과 회전축의 방향)의 함수로 나타낼 수 있다. 이로부터 액정 화면의 밝기와 명암대비를 동시에 극대화 하기위한 필요조건은 액정셀에 걸린 전압이 비선택전압에서 선택전압으로 바뀔 때의 회전변환의 회전각이 $180^{\circ}$임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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