X-ray 영상의 경우 검은 배경으로 인해 기존의 히스토그램 평활화를 사용하여 대비비를 향상 시킬 경우 문제가 발생한다. 전역 히스토그램 평활화의 경우 영상의 특징을 고려하지 않은 채 전체적으로 히스토그램 평활화가 이루어지기 때문에 부분적인 명암값을 개선시키기 어렵다. BBHE(Bright Preserving Bi-Histogram Equalization)과 DSIHE(Dualistic Sub-Image Histogram Equalization)과 같은 영역별 히스토그램 평활화의 경우 X-ray 사진특성상 검은 배경으로 인하여 히스토그램 평활화를 적용해도 원하는 대비비를 얻기 힘들며 부분적으로 왜곡이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 히스토그램을 통해 배경 정보를 파악하여 밝기 영역을 나눈 후 히스토그램 평활화를 진행함으로써 X-ray 사진의 대비비를 효율적으로 향상시킨다.
Retinex 기법은 영상의 어두운 영역의 가시성 향상을 통해 영상의 명암대비를 향상시킨다. 그러나 기존 Retinex 방식들은 RGB 색공간에서 수행되기 때문에 색상의 왜곡과 과다한 채도향상으로 인한 색신호 재현의 오류가 발생한다. 본 논문에서는 YCbCr 색공간에서 휘도신호에 대한 Retinex 처리를 통해 명암을 향상시키고, 휘도신호와 색상에 따른 최대 색차신호 테이블을 이용하여 휘도신호의 밝기 변화에 따라 변화된 채도를 밝기에 적응적으로 보정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 과채도 현상을 막기 위해 휘도와 색상에 따른 채도의 상관관계를 고려하여 색차신호가 올바른 색역에 사상될 수 있도록 한다. 실험을 통해 제안된 방식은 기존 방식에 비해 다양한 특성을 갖는 영상에서 우수한 컬러 향상이 이루어짐을 확인하였다.
고선명 영상에 대한 수요가 증가하면서 다양한 방면에서 좀 더 선명하고 큰 영상을 보고 촬영하려는 요구가 늘어나고 있다. 특히 디스플레이 장치의 크기가 커지고 이에 따라 영상의 해상도가 커지면서 영상에서 나타나는 잡음이나 화질 저하가 이전에 비하여 더욱 더 눈에 띄게 나타나게 되었다. 본 논문에서 고선명 영상과 같이 해상도가 큰 영상의 색상과 명암 대비를 효과적이고 빠르게 개선하기 위한 방법을 제안한다. 고해상도 영상에서 처리 속도를 높이면서 효과적으로 화질 향상 방법을 적용하기 위해 고해상도 영상을 축소시킨 영상에서 화질 향상 방법에 필요한 변수를 추출해낸다. 영상의 색상을 향상시키기 위해 기존의 색채 항상성 방법을 개선시킨 방법을 적용하였고 명암 대비를 향상시키기 위해 경계 영역을 활용한 변형 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다. 마지막으로 고해상도 영상을 촬영할 수 있는 디지털 캠코더를 이용하여 촬영한 실험 영상으로 제안하는 방법의 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에 제안한 알고리듬으로 여러 공격에 강인한 워터마크를 삽입하였다. 추출된 워터마크는 정칙화 영상복원에 활용하는 Tikhonov-Miller 처리를 함으로써 워터마크의 유사성 판별을 쉽게 하였다. 제안한 방법의 강인성과 유사성 향상을 실험하기 위해 명암, 크기 변화, 필터링, 잘라내기, 히스토그램 평활화, 손실압축(JPEG, gif)과 같은 영상처리를 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 비가시성을 고려한 강인한 워터마크를 삽입할 수 있고 여러 공격에 대해서 더욱 높은 상관 계수로 추출할 수가 있었다.
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.
고분자 분산형 액정 표시 소자(PDLC)에 사용되는 pre-polymer인 PN393에 다량으로 함유된 반응성 모노머 2-ethylhexyl acrylate(EHA)를 비닐에테르 계열의 모노머인 butanediol vinyl ether(BDVE)로 대체하여 제작된 PDLC 셀의 전기 광학적 특성 변화를 알아보았다. BDVE 함량 30 wt%까지는 액정방울의 크기가 작아졌으나, 그 이상의 조성(40 wt%)인 경우, 더 이상의 액정방울크기 변화는 관찰되지 않았다. 명암비, 응답속도는 상용화된 PN393를 적용한 경우보다 각각 490%, 15%로 성능이 향상되었으나, 동작전압은 약 60% 증가하는 것으로 확인되었다. 전기광학적 특성 변화를 $0{\sim}60^{\circ}C$ 온도범위에서 관찰한 결과, 응답속도와 동작전압의 온도안정성은 향상되었으나, 명암비 성능은 온도증가에 따라 열화되는 것으로 확인되었다.
히스토그램 평활화는 가장 잘 알려진 명암비 향상기법이지만 밝기 값이 크게 변화해서 색의 왜곡과 노이즈가 두드러지고 색번짐 현상 같은 부작용이 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 기존의 기법들은 유저가 영상마다 일일이 파라미터를 수정해야 하거나 다양한 영상에 대해 결과를 보장하지 못했다. 제안된 기법은 영상의 median값을 바탕으로 보정계수를 계산하고 히스토그램에서 가장 큰 빈도수를 기준으로 보정계수에 비례하여 나머지 히스토그램들을 보정한 뒤 평활화 한다. 제안한 방법의 결과영상은 각기 다른 특성을 가진 여러 가지 영상들에 대해 안정적으로 HE의 부작용들을 해결하였음을 알 수 있게 한다. 뿐만 아니라 연산이 복잡하지 않고, 보정계수가 자동적으로 계산되기 때문에 FPD에 직접 적용할 수 있다.
LED 백라이트는 그 효율, 활용도 및 환경친화성으로 인해CCFL 백라이트를 대처 할 수 있는 좋은 대안이다. 현재 다양한 LED 백라이트 구성방식이 사용되고 있으며, 전력 절감과 명암대비 향상을 위한 다분할 제어방법(local-dimming)도 다양하게 제안되고 있다. 하지만 다분할 된 LED 백라이트의 제어 해상력은 LCD 패널의 해상력에 비해 상대적으로 매우 낮다. 이런 차이는 백라이트 제어 시 사람에게 인지되는 심각한 왜곡을 발생 시키며, 왜곡을 보상하여 극복하기 위해서는 많은 고려사항들을 파악해야 한다. 본 연구는 백라이트의 정확한 제어를 위해 주변 밝기를 고려하는 Cooperative Dimming방법을 제안하고 있으며, 본 제안 기술을 이용하여 요구 밝기를 최대한 만족하는 정확한 제어를 하며, 동시에 전력 소비를 최소화 하는 제어방법을 제안한다.
유기발광소자는 빠른 응답속도, 높은 색재현성 및 높은 명암비의 장점을 가지며 차세대 디스플레이로서 소형 및 대형 디스플레이로 각광 받고 있다. 저전압구동 유기발광소자를 제작하기 위해 p-i-n 유기발광소자에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 p형 물질에 대한 연구는 많이 진행 되었으나 n형 유기물질에 대한 연구는 아직까지 진행되고 있지 않다. n형 무기물질로 알칼리 금속을 많이 사용하고 있지만, 공기 중에 쉽게 산화되고 금속 이온의 확산에 의한 발광층 여기자 소멸 효과에 의한 효율 감소문제가 있다. 또한, 무기물질의 높은 증착온도에 따른 유기층의 손상 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 유기물 n형 물질에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 n형 유기물 도펀트인 bis (ethylenedithio)-tetrahiafulene (BEDT-TTF)를 4,7-diphenyl-1,10-phenanthroline (BPhen) 전자수송층에 도핑하여 유기발광소자의 전자 수송 능력을 향상하였다. BEDT-TTF의 낮은 증착온도와 공기 중에 산화가 되지 않으며, 유기물을 사용하기 때문에 발광층 여기자 소멸을 방지할 수 있다. 전자수송층에 도핑된 BEDT-TTF 분자는 산화 반응에 의한 전자 증가에 따른 에너지 장벽을 감소시켜 전자의 주입을 향상하였다. BEDT-TTF의 농도에 따른 유기발광소자의 광학적 및 전기적 특성을 각각 관찰하여 BEDT-TTF의 농도에 따른 전자 수송 향상에 따른 저전압 유기발광소자 구동을 관측하였다.
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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