많은 시각적 정보를 포함한 비디오 데이터들의 자동화된 처리 기술 중, 비디오 데이터들의 시청자적인 정보를 보강시키고, 부가적인 정보를 첨가하기 위한 일환으로 자막을 삽입하는 경우가 많다. 이러한 자막은 때로 영상자료의 재사용성(reusability)을 저해하고, 원 영상을 훼손하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 영상의 재사용성을 높이고 원 영상 복원을 위해 Support Vector Machines(SVM)과 시공간적 영상복원 방법(spatiotemporal restoration)을 이용한 비디오 영상에서의 자동 문자 검출과 제거 방법을 제안한다. 연속적인 두 프레임 이상의 영상을 입력받아, 현재 프레임 영상에서 SVM을 이용하여 문자 영역을 검출한 다음, 검출된 문자 영역을 제거하고, 문자 영역에 의해 가려졌던 원 영상을 복원하기 위한 두 단계- 시간적 복원(temporal restoration)과 공간적 복원(spatial restoration)접근방법을 제안한다. 제안된 복원 방법은 글자 모션(text motion) 정보와 두 영상의 배경 차이(background difference)를 이용하여 영상을 그 특징에 따라 분류하고, 각 영상의 특징에 맞는 복원 방법을 적용한다. 제안된 방법은 다양한 종류의 영상에서 문자뿐만 아니라 관심의 대상이 되는 객체의 자동 검출 및 복원 등 다양한 응용분야를 포함한다.
프랙탈 축소변환 알고리즘을 이용하여 부호화된 영상의 복원은 일반적으로 임의의 초기영상에 대하여 축소변환을 반복적으로 수행하여 영상이 충분히 수렴할때 얻어지는 끌개영상을 구하는 과정을 거쳐 이루어 진다. 본 연구를 통하여 Monro 및 Dudbridge에 의하여 제안된 알고리즘 같이 부호화될 치역블럭에 대한 정의역블럭이 고정되어 있을 경우 복원과정에서 얻어지는 끌개영상은 해석적으로 유도됨을 보였고 이를 이용하여 반복과정없이 끌개영상을 얻을 수 있었다. 여러 테스트 영상들에 대하여 모의실험 결과 제안된 해석식을 이용하여 영상복원을 수행할 경우 기존의 방법보다 약 5배 정도 영상 복원 속도가 증가하였다. 유도된 해석식을 이용할 경우 QCIF 포맷의 동영상에 대한 실시간 복호화가 PC에서 소프트웨어적으로 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 이진 영상에서 일부 정보가 손실된 경우에 히스토그램을 분석하여 구간을 분할한 후, 오츠 이진화와 퍼지 이진화 기법을 적용하여 원 영상을 이진화 한 후에 홉필드 네트워크를 적용하여 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 그레이 영상에서 히스토그램을 분석하여 픽셀 값의 변화의 폭이 큰 부분들을 분석하여 구간들을 분할하고 변화의 폭이 큰 부분의 지점에 속하는 영역은 오츠 이진화 기법을 적용하여 이진화하고 그 외의 구간들은 퍼지 이진화 기법을 적용하여 영상을 이진화 한다. 그리고 이진화 된 영상을 홉필드 네트워크를 적용하여 학습한다. 실험 영상에 정보 손실이 발생한 영상을 대상으로 제안된 방법을 적용한 결과, 대부분의 정보 손실이 있는 영상에서 모두 복원되는 것을 확인하였다.
이 논문에서 우리는 텍스쳐 정보가 적은 영역이 존재하는 입력 영상들에 대해서도 안정적인 복원을 도출하는 새로운 다시 점 스테레오 방법을 제시한다. 제안된 방법에서는 입력 영상들을 인접한 픽셀간의 색 유사성을 이용하여 세그먼테이션한 후, 세그먼트 단위로 다시점 스테레오를 수행한다. 특히 그 과정에서 한 영상 내의 이웃한 세그먼트들의 깊이 값 유사성, 그리고 서로 다른 시점에서 상응하는 세그먼트 간의 깊이 값 일관성을 가정하여, 텍스쳐 정보가 적은 영역에 대해서도 안정적으로 3D 점들을 생성해준다. 생성된 3D 점들은 그래프 컷 기반의 복원 알고리즘을 통해 일관된 3D 표면으로 복원 되었고, 복원 결과는 제안된 방법이 실제로 기존의 다른 다시점 스테레오에 비해 보다 안정적으로 깊이 정보를 추출할 수 있음을 보여준다. 결과적으로 제안된 방법은 보다 일반적이고 실생활에 가까운 입력 영상들에 대해서도 3D 복원을 수행할 수 있는 방향을 제시한다.
본 논문에서는 데이터의존성과 벡터왜곡척도를 이용하여 개선된 칼라영상을 복호화하였다. 프랙탈 칼라영상의 복원방법은 Zhang과 Po의 벡터왜곡척도를 이용한 R, G, B 칼라 성분간의 상관관계를 고려하여 부호화한 압축파일을 사용하여 수렴될 복원영상을 독립적인 반복변환에 의해 수렴되는 영역과 데이터의존성을 갖는 영역으로 분류하여 데이터의존성 부분이 차지하는 만큼 복호화 과정에서 불필요한 계산량이 제거되었고, R 영역에서 검색한 데이터 의존영역을 G, B 영역에 그대로 사용하여 고속복호화가 가능하였다.
국부 반복 복원 처리는 영상 전체를 반복 복원하는 기존의 반복 복원과는 달리, 영상을 국부적으로 구분하여, 변화량이 큰 부분은 기존의 반복 복원으로 처리하고 변화량이 적은 부분은 LOG함수의 특성을 이용하여 신장 시킨 다음 처리하고, 다시 압축시키므로, 기존의 반복 복원 처리보다도 MSE(Mean Square Error)를 월등히 줄일 수 있을 뿐 아니라 변화량이 적은 부분도 처리가 잘되고, 또 기존의 반복처리 방법이 갖는, 적은 메모리 용량의 소요, 비선형 제약조건의 사용 가능, 약간의 변형으로 언제나 수렴성을 보장하는 등의 장점을 모두 가진다. 이 방법을 영상에 적용시킨 결과, MSE의 현저한 감소, 반복횟수 감소에 따른 반복시간 단축을 확인 할 수 있었다. 그러므로, 이 방법은 MSE를 줄이고 또한 처리 시간 단축을 목적으로 하는 영상의 복원에 적용될 수 있는 매우 우수한 방법임을 알 수 있다.
고해상도 항공 디지털 사진기와 고밀도 3차원 데이터를 획득할 수 있는 항공 레이저 스캐너의 보급은 사진측량 및 공간정보 분야에 큰 발전을 가져왔다. 본 연구는 패치기반의 정사영상을 생생하여 폐색지역을 탐색하고 정사영상에서 발생하는 폐색지역을 복원하여 정밀정사영상을 생성하는 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 정사영상에서 발생하는 폐색지역의 처리를 위하여 대상지역을 포함하고 있는 다중 영상들을 이용하여 상호 복원하는 방법을 개발하였다. 제시된 방법을 적용하면 폐색지역이 많이 발생하는 도심지역의 정밀정사영상을 효율적으로 생성할 수 있을 것으로 판단된다.
오늘날 공공기관이나 은행 등 각종 범죄 예방 및 보안을 요하는 곳에서는 손쉽게 감시카메라를 발견할 수 있다. 이런 감시용 카메라는 각종 범죄를 예방하고 범죄사건을 해결하는데 결정적인 단서를 제공해 주는 중요한 역할을 한다. 하지만 멀리 떨어져 있는 사람을 촬영하였을 경우, 그 사람이 누구인지 확인하기 위해서는 원영상을 확대하여야만 하는데 영상을 확대하는 기법은 단순히 영상을 키우는 것이 중요한 것이 아니라 원영상과 가깝게 양질로 확대복원하는 것이 중요하다. 이처럼 영상의 확대복원을 위해서 보간법을 사용하는데 지금까지 나와 있는 보간법으로는 확대 배율이 크면 클수록 식별이 불가능할 정도로 영상품질이 많이 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-4 SNHC FBA 그룹에서 표준화한 FDP(Face Definition Parameter)를 이용하여 얼굴영상의 얼굴윤곽을 벡터화하여 복원하므로써 기존의 보간법으로 복원된 영상보다도 더 좋은 품질로 복원할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다.
오늘날 공공기관이나 은행 등 각종 범죄 예방 및 보안을 요하는 곳에서는 손쉽게 CCTV와 같은 감시용 카메라를 발견할 수 있다. 이런 감시용 카메라는 각종 범죄를 예방하고 범죄사건을 해결하는데 결정적인 단서를 제공해 주는 중요한 역할을 한다. 하지만 덜리 떨어져 있는 사람을 촬영하였을 경우, 그 사람이 누구인지 확인하기 위해서는 원 영상을 확대하여야만 하는데 영상을 확대하는 기법은 단순히 영상을 키우는 것이 중요한 것이 아니라 원 영상과 가깝게 양질로 확대 복원하는 것이 중요하다. 이처럼 영상의 확대 복원을 위해서 보간법이라는 기법을 이용하는데 지금까지 알려진 보간법으로는 확대 배율이 크면 클수록 식별이 불가능할 정도로 영상품질이 많이 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-4 SNHC FBA그룹에서 표준화한 FDP(Facial Definition Parameter)를 이용하여 얼굴영상의 얼굴윤곽을 벡터화하여 복원함으로써 기존의 보간법으로 복원된 영상보다도 더 좋은 품질로 복원할 수 있는 새로운 방법을 제안한다.
본 논문은 고해상도 위성영상의 압축성능을 분석한 것이다. 위성영상처리에 있어 위성 영상은 고 해상도이고, 많은 픽셀정보를 보유하고 있어 영상처리는 많은 시간이 소요된다. 따라서 보다 효율적인 작업을 위해 영상압축과 복원이 필요하다. 위성영상의 압축과 복원에 있어 도로, 건물, 숲 둥에 관한 정보를 유지하여야 한다. 본 연구에서는 고해상도와 분광반사특성 유지하면서 영상데이터를 효율적으로 압축 및 복원할 수 있는 기법들인 PEG와 웨이브렛 변환(wavelet transform)을 이용한 지도영상의 압축성능을 비교분석 하였다. 이 결과 JPEG보다 WSQ압축 알고리즘이 지도영상 압축에 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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