화질향상에 큰 영향을 주는 요소 중의 하나는 명암대비 향상이다. 영상의 명암대비를 향상시키는 대표적인 방법으로 히스토그램 평활화(Histogram Equalization) 방법이 있으며, 히스토그램 평활화의 변형된 방법에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 방법들은 평균 밝기의 급격한 변화로 인하여 부자연스러운 결과영상을 얻거나, 대비 향상 효과가 낮은 결과를 얻는 단점이 종종 발생한다. 본 논문에서는 히스토그램 압축방법을 통해서 개선된 명암대비 향상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 과도한 명암대비 증가로 인한 과포화 현상을 억제하기 위하여 히스토그램의 빈도수에 따라 히스토그램을 차등 압축시키도록 설계되어 있다. 실험결과 제안방법은 기존 방법에 비해 과포화 현상 없이 좋은 명암대비 향상 효과를 보였다.
본 논문에서는 라플라시안 피라미드를 이용하여 컬러 영상의 밝기 및 색상을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상을 라플라시안 피라미드로 구성한 후 저해상도 근사 영상을 이용하여 영상의 전체적인 밝기를 개선하고 대역 통과 영상들을 이용하여 대비를 개선한 후 입력 영상의 밝기 값에 따라 적응적으로 색상을 재현함으로써 최종적으로 컬러 영상의 화질을 개선한다. 실험 결과 제안하는 방법은 영상 조명 특성에 강인한 화질 개선 성능을 보여주었으며 동영상에 적응시에도 자연스러운 화질 개선 결과를 얻을 수 있었고 실시간 처리가 가능한 수행 속도를 보여주었다.
본 논문에서는, 밝기 변화가 존재하는 영상에서의 부호화 효율을 향상하기 위해 새로운 가중치 예측 기술이 제안된다. 종래의 가중치 예측 기술은 참조 영상 단위로 지원되고 하나의 가중치 예측 계수 세트만을 사용하기 때문에 전체적 밝기 변화가 존재하는 영상에서만 효율적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안하는 알고리즘은 상황에 따라 세 가지 종류의 가중치 예측을 사용한다. 제안한 방법의 실험 결과는 기존 기술 대비 BD-rate 기준으로 최대 -10.2%의 성능 향상을 가져오며 인코더의 복잡도는 163%, 디코더의 복잡도는 약 101% 변화가 존재한다.
최근에 많이 사용되는 휴대용 기기의 표시장치인 액정표시장치(LCD)에는 반사형이 많이 사용되고 있다. 반사형 LCD는 전력소모의 많은 부분을 차지하는 backlight를 주변광원으로 대체하여 전력소모를 줄일 수 있는 표시장치로 많이 연구되고 있다. 특히, 반사형 LCD는 밝기면에서 우수한 single-polarizer mode가 적합하다$^{1.3}$ . 그러나 single-polarizer mode는 two-polarizer mode와 비교해서 dark 상태에서의 누설광이 많이 발생하여 대비비가 저하되는 단점이 있다. 이 점을 보완하기 위하여 전 파장 영역에서 편광판에 의해 반사광이 차단될 수 있도록 설계를 했다. (중략)
텔레비젼 카메라, 비디콘 카메라(vidicon camera), 디지털 검지기, 스캐너 등 물리적 장치로 획득한 영상은 주위의 밝기로 인하여 어두운 영상을 얻거나 영상장치의 물리적 속성과 영상 전송에 기인하여 영상은 열악한 대비를 가질 수 있다. 본 논문에서는 획득한 저대비 영상을 대비 향상시켜주는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 K-means 알고리듬을 사용하여 교차점을 자동으로 선정하는 방법을 사용한다. 이 최적의 교차점을 선정하는 과정은 획득한 영상을 물체와 배경으로 분리하는 두 개의 클래스 문제로 보고 K-means 알고리듬을 적용하였다. 구한 교차점을 사용하여 영상을 양분하여 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 퍼지성 지수(index of fuzziness)를 사용하여 향상의 정도를 측정하였다. 제안된 기법을 저대비 영상에 적용하였으며 그 결과를 히스토그램 평활화 기법의 결과와 비교하였다.
디지털 맘모그램은 유방암의 초기 증상중 하나인 미세 석회화 발견에 장점을 가지고 있다. 디지털 맘모그램에서 미세석회화 병변의 정확한 진단과 효율적인 치료를 위하여 많은 영상처리 기술들이 연구되어 졌다. 특히 영상의 대비향상을 위하여 웨이블렛 기반 멀티스케일 방법이 주로 사용되었다. 본 논문은 웨이블렛 영역에서 밝기와 대비향상을 기반으로 한 디지털 맘모그램의 향상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상의 히스토그램을 이용하여 동적 범위를 정규화 한다. 영상의 밝기는 저주파수 성분의 계수들을 수정하여 향상시키고, 대비는 대비척도를 기반으로 고주파수 성분의 계수들을 수정하여 향상시킨다. 제안된 방법은 실험결과에서 기존 방법에 비해 우수한 향상 성능을 보였다.
기존 정지 이미지를 활용한 화질 연구는 '자연스러움'에 초점을 맞추고 있으며 이는 기억색과 깊은 관련을 맺고 있다. 기억색은 주로 선경험이 있는 친숙한 대상에 대해 형성되며 이러한 기억색을 충실히 반영할수록 화면에 재현된 화질의 자연스러움이 증가한다. 특히 기억색의 밝기와 채도는 '자연스러움'뿐만 아니라 화질의 선호도를 증가시키는데 중요한 역할을 갖는다. 이에 기존의 화질 연구의 경우 기억색이 있는 자연물과 인물 중심으로 화질 특성을 연구한 바 있다. 본 연구에서는 TV 컨텐츠를 장르별로 분류하여 각 장르별 화질 특성을 도출하였다. 이를 위해 각 장르(스포츠, 다큐멘터리, 뉴스, 오락 및 음악, 영화)의 대표 이미지를 추출하고 각 이미지의 밝기, 대비, 채도를 조절한 후 인지된 화질을 평가하는 실험을 진행하였다. 실험 결과, TV 컨텐츠 장르를 상황적 맥락에 따라 근접 경험과 간접 경험의 두 가지 범주로 분류할 수 있었다. 근접 경험은 야외 스포츠, 드라마, 자연 다큐멘터리 컨텐츠를 포함하며 근접 경험 컨텐츠의 화질은 밝기와 대비와 밀접한 관련이 있었다. 간접 경험은 뉴스, 음악 쇼, SF/액션 영화 컨텐츠를 포함하며 해당 컨텐츠의 화질은 대조와 채도와 밀접하게 연관되었다. 이러한 결과에 따라 근접 경험으로 분류되는 컨텐츠의 경우 밝기와 대비 조절에 따라 최적 화질을 구현할 수 있으며, 간접 경험으로 분류되는 컨텐츠의 경우 대조와 채도 조절에 따라 최적 화질을 구현할 수 있다.
본 논문에서는 디지털 영상의 색상을 유지하면서 영상의 명암대비 향상과 함께 채도를 향상시키는 방법을 제시한다. 제안방법은 명암대비 향상 후 밝기 변화에 따른 시각적인 채도 변화를 보정하기 위해 최대색차신호 테이블을 이용한다. 최대색차신호 테이블로부터 휘도변화에 따른 가중치를 구하고, 입력 색차신호에 가중치를 곱하여 채도를 밝기에 적응적으로 보정한다. 또한 사용자가 입력한 만큼의 채도를 향상시키는 과정에서 과도한 채도 향상으로 인한 왜곡을 막기 위해 휘도와 색상에 따른 채도의 상관관계를 고려하여 색차신호가 올바른 색역에 사상될 수 있도록 한다. 다양한 특성을 갖는 영상에 대한 실험을 통해 제안방법은 기존방식과 비교하여 효과적으로 컬러 영상의 선명도를 향상시킴을 확인하였다.
본 논문은 어두운 영상의 낮은 인지적인 대비를 향상하기 위해 비선형 마스킹 기법을 이용한 영상의 인지적 대비 향상 방법을 제안한다. 영상의 주요 속성인 색도의 변화를 최소화 하면서 어두운 영역의 밝기를 향상시키기 위해, 비선형 마스킹 기법 기반으로 영상에 적응적인 파라미터를 이용한 대비 향상방법을 제안하 였다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 테스트 영상에 대해 SSR(Single-Scale Retinex), MSR(Multi-Scale Retinex), 기존의 비선형 마스킹 기법의 결과와 색도 및 채도에 대한 정량적인 평가와, z-score를 이용한 정성적 평가를 수행하였다. 결과 제안한 방법이 낮은 색도 변화와 향상된 인지적 대비를 보임을 확인하였다.
360 VR 영상을 구성하는 과정에서 합성되는 영상들 사이의 경계(seam)를 정확하고 효율적으로 추출하는 것은 스티칭된 영상의 화질에 매우 중요한 영향을 끼친다. 기존의 seam finding 기술들인 보로노이(Voronoi) 알고리즘, dynamic programming, graph cut 방법들은 시차(view disparity)가 존재하거나 이동하는 물체가 존재하는 상황에서는 ghost와 같은 왜곡을 발생시킨다. 본 논문에서는 기존 알고리즘들과 달리 물체를 가로지르지 않고, 물체를 피해 배경을 가로질러 접합선을 추출하는 '밝기 대비를 이용한 마스크 추출 방법'을 제안하였다. 이때, 배경과 물체와의 밝기차이를 이용하여, 물체의 형상을 따라 이어지는 접합선을 추출했다. 본 논문의 실험 결과를 통해, 제안하는 기술을 사용하면 왜곡을 감소시키는 위치에서 접합선이 생성되고, 스티칭된 영상의 화질이 개선되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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