몰입감을 향상시키는 초대형 화면을 생성하기 위하여 여러 개의 프로젝터에서 투사되는 영상을 연결하여 마치 하나의 프로젝터에서 투사되는 영상처럼 보이게 하는 기술에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 각 프로젝터의 밝기는 그 모델이나 램프의 사용기간에 따라서 달라진다. 이를 보정하기 위하여 여러 프로젝터에서 투사된 영상들의 밝기를 균일하게 맞추는 일이 중요하다. 기존의 방법들은 프로젝터의 밝기 값만을 고려한 방법으로 밝기 보정을 하면 디스플레이 되는 화면이 어두워지는 경향이 있다. 본 논문에서는 프로젝터의 밝기만을 고려하던 기존의 밝기 보정 방법들과는 달리 프로젝터의 입력 영상의 밝기를 고려한 프로젝터의 밝기 보정방법을 제안하였다. 그 결과 기존의 방법들에 비해 멀티 프로젝터를 사용하여 스크린에 투사된 영상들의 밝기를 개선하여 자연스러운 영상을 얻을 수 있다. 이상의 과정을 simulation하여 그 동작을 확인하였고, 실제 영상에 적용하여 그 성능의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 균일한 색 분포를 위한 밝기 사상과 최대 색도 재현을 위한 색역 사상 방법을 제안한다. 기존의 밝기 사상시 발생하는 두 색역에서의 평균 밝기의 차이의 증가 및 어두운 영역과 밝은 영역에서의 색 변화의 차이가 증가하는 문제를 해결하기 위하여 각 색상의 정점에서의 밝기 차이를 최소화하고 밝은 영역과 어두운 영역에서의 균일한 색 분포를 가지는 밝기 사상 방법을 제안하였다. 또한, 최대 채도 유지 및 균일 색 분포를 위한 가변 닻점과 고정 닻점을 혼합으로 사용하는 색역 사상 방법을 제안하였다. 따라서 저가의 칼라 출력장치에서 고화질의 칼라를 재현할 수 있게 한다.
본 논문은 밝기 변화가 심한 비디오 시퀀스에 대해 효율적인 움직임 보상 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘에서는 화면간의 밝기 변화 변수들을 추정하고 지역적인 움직임 보상을 수행한다. 밝기 변화가 심한 화면을 검출하기 위해 화면간의 히스토그램의 크로스 엔트로피를 계산하여 밝기 변화가 심한 화면을 그렇지 않은 화면과 나누어 불필요한 계산량을 줄였다. 밝기 변화가 심한 비디오 시퀀스에 대한 실험결과 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 적은 계산량으로 높은 PSNR (peak signal to noise ratio) 성능을 나타내었다.
비디오 데이터를 효율적으로 검색, 정렬, 탐색, 분류하기 위해서는 프레임 간의 샷 전환 탐지가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 디지털 비디오 데이터의 샷 전환 탐지를 위해 비디오 스트림을 구성하고 있는 각 프레임들 간의 화소 밝기 차이와 히스토그램의 변화를 이용하였다. 플래쉬 등과 같은 인위적이고 급격한 화소 밝기변화에 의한 오류를 최소화하기 위해 샷 전환 탐지 이전에 각 프레임 간의 밝기 보상을 적용하였다. 밝기 보정 된 프레임으로부터 프레임의 서브 블록 간의 지역적 화소 밝기 정보, 그리고 프레임의 화소 밝기 값 히스토그램을 비교하여 샷 전환을 탐지한다. 실험에서 제안된 알고리즘은 국가기록원 소장 비디오에 적용하여 효과가 있음을 보였다.
An, Sung-Ho;Bae, Hyun-Jin;Yu, Jinhee;Roh, Eunji;Chiang, Howoo;Kim, Jinhyub;Kim, Seongjoong;Park, Songyoun
천문학회보
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제40권1호
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pp.88.2-88.2
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2015
지난 2009-2010년 수행한 제 1차 수도권 밤하늘 밝기 측정에 이어, 우리는 2014년 12월부터 2015년 2월까지 제 2차 수도권 밤하늘 밝기 측정을 수행하였다. 이번 2차 측정에서는 지난 1차 측정과 가능한 한 동일한 장소와 조건에서 밤하늘 밝기를 측정함으로써, 지난 5년간 발생한 밤하늘 밝기 및 주변 환경의 변화와 이 둘 사이의 상관관계를 알아보고자 하였다. 밤하늘 밝기 측정에 사용된 기기는 1차 측정과 마찬가지로 'SQM(Sky Quality Meter)-L'을 사용하였다. SQM-L은 표면등급($mag/arcsec^2$) 단위로 밤하늘을 측정하며 측정 오차는 ${\pm}0.1$ 등급이다. 이번 측정 결과 밤하늘 밝기가 가장 어두운 지역은 경기도 가평군 청평면 고성리(20.6 등급)로, 1차 측정에서의 가장 어두운 지역과 동일했다. 반면 가장 밝은 지역은 서울 영등포구 윤중초교와 서울 중구 남산초교(16.5 등급)로 나타났으며, 가장 어두운 지역과 밝은 지역 사이의 밤하늘 밝기 차이는 약 40배(~4 등급)로 나타났다. 이번에 측정한 밤하늘 밝기는 지난 1차 관측에 비해 전 지역에서 평균 0.5 등급 어두워진 것으로 나타났다. 특히 서울 은평구 갈현초교는 5년 사이에 1.5 등급 어두지면서 가장 큰 차이를 보였다(1차: 16.0 등급, 2차: 17.5 등급). 본 포스터에서는 이번 측정 결과와 진행 과정을 소개하고 두 관측 기간 사이에 발생한 밤하늘 밝기 변화의 원인에 대하여 토론하고자 한다.
360 VR 기반 파노라마 영상을 제작하는 과정에서 인접한 장면을 촬영한 영상들일 지라도 촬영 각도 및 조명의 위치에 따라 영상들 간에 밝기 변화가 크고 색상값에서도 큰 차이가 발생한다. 이런 영상들을 스티칭하여 360 VR 영상을 만들면, 제작된 파노라마 영상의 품질이 저하되기 때문에 밝기 보상 기법을 전처리 과정으로 사용해야 한다. 기존의 밝기 보상 기법들은 밝기 차이가 적은 경우 또는 적은 장수의 영상들을 스티칭하는 경우에 적용되도록 설계되었기 때문에, 360 VR 서비스용 스티칭 기법에서처럼 스티칭되는 영상의 개수가 많고, 영상들 간의 밝기 차이가 클 경우에는 성능 저하가 발생하는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 기존의 밝기 보상 기법이 급격한 밝기 차이가 발생하는 360 VR 서비스에서도 효과적으로 이용될 수 있도록 추가의 '색상 보정' 및 '밝기 보정' 단계를 전처리 과정으로 사용함으로써, 복잡도 증가는 최소화하면서 360 VR 영상 합성의 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 다양한 환경에서 촬영된 실험 영상들을 이용해서, 제안하는 기술이 기존 기술들의 성능을 향상시킬 수 있음을 보이고 있다.
자동차에 탑재된 부하 특히, 여름의 에어컨 사용과 같이 큰 부하가 걸릴 경우와 같이 차량내 전기적 부하의 변동이 발생하게 된다. 이러한 부하의 변동이 할로켄 램프를 사용하고 있는 전조등의 밝기를 변화시킨다. 이러한 밝기의 변동은 운전자가 인식할 수 있는 정도가 되며, 그로인해 운전자는 심리적으로 불쾌함을 느낄 것이다. 그러므로 차량 전조등의 밝기변화 패턴에 영향을 미치는 전조등의 전압과 시간을 변수로 하여, 순간적으로 밝기변동이 발생하였을 경우, 연령대별(20/60대)로 운전자가 느끼는 심리적인 반응(불쾌감)이 어떠한 경향을 갖는지를 파악하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 밝기변동 요소가 되는 전압변동 범위 ${\Delta}V$와 전압변동 시간 ${\Delta}t$로 순간적으로 전조등의 밝기가 변동하였을 때, 이러한 현상이 운전자의 심리적인 반응에 어떠한 영향을 미치는가를 20대와 60대를 대상으로 평가하였다. 이 결과 각각의 전압패턴에 따라 불쾌감이 다르게 나타났으며, 또한 20대와 60대가 전압패턴에 대해 경향을 유사하였으나, 평가치에 대해서는 상당한 차이를 보였다.
디스플레이의 대비는 일반적으로 디스플레이 최대 밝기와 최소 밝기의 비율을 이용하여 나타낸다. 그러나 이와 같은 명암비는 인간 시각의 인지 특성을 고려하지 않고 디스플레이의 물리적 특성만을 고려했기 때문에 인지 대비와 일치 하지 않는다. 본 논문에서는 디스플레이 밝기 범위 내에서 인지적으로 구별 가능한 밝기를 고려한 대비 측정 방법을 제안한다. 먼저, 디스플레이의 인지 밝기 범위를 측정하기 위해 CIECAM02 색 공간에서 최대 밝기와 최소 밝기 사이의 길이를 계산한다. 다음으로, Weber-Fechner 법칙을 기반으로 하여 각 밝기에서 인지적으로 동일한 밝기 범위를 결정하고, 각 범위 내에 존재하는 색의 수를 계산한다. 마지막으로, 각각의 동일하게 인지되는 밝기 범위내의 색의 수와 인지적 대비 길이의 비율로 인지적으로 구별 가능한 밝기를 계산한다. 주관적 실험에서 제안한 방법은 이전의 인지 대비 측정법에 비해 주관적 인지 대비 실험 결과와 일치하는 결과를 보였다.
VR영상은 하나의 카메라가 아닌 여러 대의 카메라로 촬영한 영상을 이어 붙여 만든다. 각각의 카메라로 촬영된 영상은 FOV에서 광원이 서로 다르기 때문에 각 영상의 밝기는 서로 일치하지 않는다. 이러한 밝기 차이는 각 영상을 하나의 VR 영상으로 스티칭 하였을 때 더욱 이질적으로 느껴진다. 본 논문에서는 각각의 카메라 영상이 서로 다른 광원에 의하여 밝기 차이가 발생하였을 때 이를 보상하기 위한 알고리즘을 제안한다.
모바일 디바이스는 일반적으로 인위적인 디자인의 앱 영상으로 구성된다, 따라서, 본 논문에서는 주변 밝기에 따라 앱 영상별 최적의 밝기를 설정하여 재현함으로 모바일 디스플레이에서의 최적의 시인성을 나타내는 방법을 제안한다. 먼저 두 가지의 사전실험을 통하여 시인성에 영향을 주는 앱 영상의 특성요소를 찾고, 각 앱 영상별 만족하는 디바이스 밝기를 조사하였다. 다음으로, 앱 영상별로 이들 요소들과 디바이스 만족 밝기와의 관계를 비교 분석하였다. 그 결과, 평균 밝기와 진출색의 분포비율을 이용하여 앱 영상을 분류하고 각 분류별 가장 많은 빈도를 나타내는 만족 밝기를 최적 밝기로 설정하였다. 평가를 위한 실험에서 분류된 영상별 최적의 밝기에 대해 시인성 테스트를 수행한 결과 분류된 앱 영상에 따라 다양한 조도 환경에 대하여 높은 만족도를 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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