본 논문에서는 Markov random field (MRF) 프레임워크와 영상의 기울기(gradient) 정보를 이용한 필드영상의 공간적 디인터레이싱(deinterlacing) 알고리즘을 제안한다. 기존의 디인터레이싱 결과를 보면 때때로 에지 부분의 연결이 정밀하지 못하여 눈에 거슬리는 재깅(jagging) 현상 등의 결함이 나타나기도 하는데, 제안하는 알고리즘은 이러한 현상을 줄이고자 영상의 기울기 도메인(gradient domain)에서 디인터레이싱을 수행한다. 즉, 제안하는 방식은 필드 영상으로부터 기울기 영상을 얻고 이를 보간한 후 필드영상과 복원된 기울기 영상을 토대로 원본 영상을 복원한다. 이 과정에서 각각의 픽셀마다 기울기 영상의 보간을 위한 에지 방향의 추정이 필요한데, 이 과정에서는 MRF 모델을 기반으로 에너지 함수를 설계하고 최적화시킴으로써 보다 강건한 추정결과를 얻도록 하였다. 프레임 영상 복원은 기울기 영상과 필드 영상 정보를 사전 정보로 하여 선형 방정식을 세우고 푸는 과정으로 이루어진다. 실험한 결과, 제안된 방법의 결과가 기존 방법에 비하여 눈에 띄는 결함을 줄이고 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.
부산직할시 강서구 대저동지역의 항공사진을 축척 1,200 항공측량지도를 이용하여 수치영상접합을 하였다. 공간보간은 2차 affine변환을 하며 TM좌표계로 변환하였고, 강도보간은 양선형보간을 하여 밝기값을 변환하였다. 이를 통하여 항공사전과 인공위성영상을 동일한 좌표계에 배치할 수 있으며 인공위성영상과 항공사진영상을 상호 비교하였다. 초기단계에 분류갯수 결정, 분류값획득, 여과후 검정과정를 용이하게 할 수 있었고 결과추적 및 추론이 가능하였다.
자연 영상은 일반적으로 에지와 평탄 영역으로 구분된다. 에지 영역 또한 길고 강한 에지, 텍스처 등과 같이 다양한 형태를 가진다. 기존의 deinterlacing 기법들은 주로 하나의 보간 알고리즘을 전체 영상에 적용하기 때문에 영상의 다양한 형태를 반영하기에는 어려움을 가지고 있다. 본 논문은 영상의 영역별 특징을 주출하여 영상의 특성을 반영할 수 있늘 deinterlacing 기법을 제안한다. 제안 방법은 영상을 평탄 영역, 복잡한 에지, 긴 에지로 구분하여 각 영역에 대하여 그 특징에 맞는 보간 알고리즘을 적용한다. 즉, 긴 에지에 대해서는 긴 에지를 잘 보간하는 $NEDI(New Edge Directed Interpolation)^{[1]}$ 방법을 개선하여 적용하고, 복잡한 에지에는 고주파를 강조하는 선형 $필터^{[2]}$를 사용하고, 평탄 영역에는 쌍선형 보간(bilinear interpolation)을 적용하는 방법을 사용한다. 모의 실험에서 제안된 방법은 영상의 영역에 따른 특성을 반영하지 않은 기존 알고리즘들보다 PSNR과 주관적 화질에서 개선된 성능을 보였다.
특정곡선을 고려한 ELM을 이송-확산방정식에 적용하여 그 결과를 Eulerian 기법(Stone-Brian, QUICKEST)과 비교하였다. 이송항의 계산을 위해서는 Lagrangian 보간법과 Cubic spline 보간법을 이용하였고 확산항의 계산에 있어서는 Crank-Nicholson 방법을 이용하였다. 수치모형의 적용결과는 다음과 같다. (1) Gaussian hill에의 적용:Lagrangian 보간법을 사용하여 계산한 경우가 가장 정확한 결과를 보였다. Cubic spline 보간법을 사용한 경우와 QUICKEST 방법의 경우에는 Peclet수가 50인 경우에 감쇠현상을 보였다. Stone-Brian방법은 Peclet수 10,50에서 위상오차가 발생하였다. (2) Advanced front에의 적용: 모든 방법이 Peclet수 1,4에서 정확한 결과를 얻었다. Peclet수가 50인 경우에 Lagrangian 보간법을 사용하여 계산한 경우와 Stone-Brian 방법은 증폭오차가 발생하였고 Cubic spline 보간법을 사용한 경우와 QUICKEST 방법의 경우는 수치진동 현상을 보였다.
본 연구에서는 GIS 기반 공간보간법을 적용하여 새만금 농업용지의 토양 염도를 분석하였다. 연구 대상지 공시토양은 하해혼성 충적층을 모재로 한 문포통 이었으며 토양 표토(0~20cm)와 심토(20~40cm)로 구분하여 토양 시료를 채취하였다. 먼저 142 지점의 샘플을 이용하여 공간보간에 따른 EC, ESP, SAR의 분포특성을 파악하였으며, 143 지점의 검증점에 대한 오차분석을 통해 EC와 SAR은 IDW 방법 그리고 ESP는 Kriging 보간법을 최적의 보간법으로 선정할 수 있었다. 최적의 보간법을 이용하여 EC, ESP, SAR 염분농도 항목별로 2014년에서 2016년 동안의 토양 염도 변화특성을 분석하였다. 분석 결과 EC, ESP, SAR는 강우발생에 따른 희석효과 등으로 각각 0.26mg/L, 5.97mg/L, 0.73mg/L 만큼 감소한 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 EBMF(Edge Based Median Filter)와 3-Step AMPDF(Adaptive Minimum Pixel Difference Filter) 기반의 움직임 적응 디인터레이싱 알고리즘을 제안 한다. 움직임 적응 방법에서 중요한 요소인 motion missing에 의한 에러를 방지하기 위해 입력 영상을 4 가지 유형으로 구분하여 각 영상에 따라 다른 임계 값을 사용하여 정확한 화소 값을 보간 하는 AMPDF를 사용하며 움직이는 대각선 에지의 효과적인 보간을 위하여 에지에 따라 가변적인 후보 픽셀을 선택하는 EBMF를 사용하여 성능을 향상시켰다. 또한 성능을 높이기 위해 입력되는 영상을 움직임 영역, 정지 영역, 경계 영역으로 나누어 적응적으로 보간 하였으며 모의 실험을 통해 기존의 방법들에 비해 성능이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 블록분류를 통하여 얻어진 블록별 특성에 따라 블록간 보간법과 신호적응필터를 이용한 새로운 후처리 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬에서는 모든 블록에 대해서 DCT 계수의 특성에 따라서 저주파와 고주파 블록으로 나눈다. 이웃한 네 개의 저주파 블록에 대해서는 보간법을 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 링잉현상이 발생할 가능성이 있는 고주파 블록에서는 에지맵에 따라 신호적응필터를 적용하여 영상의 에지들은 보호하면서 에지주위에 나타나는 링잉현상을 제거한다. 모의실험 결과 제안한 방법이 기존방법에 비하여 객관적 및 주관적 화질 측면에서도 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
최근에 디지털 이미지는 광고주나 이미지 편집자들에 의해 극단적으로 수정되는 경우가 많다. 또한 일반인들도 간단한 편집 프로그램을 통해 원본 이미지를 수정함으로써 사진을 조작하곤 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 수정된 이미지에 대한 식별 및 분석 방법을 제안하고자 한다. 수정 이미지 분석에는 크게 기하학적 변형(geometric changes)과 필터링 변형(filtering change)으로 나누었다. 이러한 변형에는 항상 보간법을 기반으로 한 알고리즘을 내포하고 있기 때문에 보간의 흔적을 분석할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 그 방법으로 minimum 필터와 laplacian 연산 그리고 maximum 필터를 이용한 보간 검출 맵을 구현하였으며, 실제로 수정된 이미지에 제안하는 알고리즘을 적용하여 변형된 흔적을 검출 맵을 통해 분석할 수 있었다.
본 논문은 공간보간을 이용한 공간평활을 수행하는 수정된 구조의 Duvall 빔형성기를 제안한다. 제안한 빔형성기는 이웃한 어레이 소자 사이의 신호를 보간하여 가상의 어레이 소자 신호를 생성하고 이를 이용하여 공간평활을 수행한다. 제안한 빔형성기는 보간된 신호를 이용하여 부어레이를 형성함으로써 기존 공간평활 기법의 자유도 손실 문제를 해결한다. 수학적 분석을 통하여 제안한 빔형성기는 입력 공분산 행렬의 감소된 랭크를 회복할 수 있음을 확인하였다. 또한 모의실헐 결과에서도 제안한 빔형성기는 기존의 빔형성기가 제거할 수 없는 코히어런트 간섭신호를 제거함을 보였다.
본 논문에서는 비젼을 이용한 영상처리 기술을 기반으로 비접촉식 미세 측정 광학기에 의해 측정된 이미지를 템플릿 매칭과 B-Spline 보간법에 의해 보다 빠르고, 정밀한 복원 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 각각의 이미지로부터 매칭 템플릿과 피 매칭 템플릿을 검출한다. 그런 다음 기준면으로부터 두 이미지의 중첩되는 부분의 롤, 피치, 요 오차를 보정하여 정합시킨다. 그리고 B-Spline 보간법에 의해 정합된 부분을 연속화한다. 마지막으로, 제안된 방법은 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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