본 논문은 웨이브릿을 기반으로 하는 EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 복호기의 설계와 구현에 대하여 소개한다. EZW 부호화는 zerotree를 이용하는 부호화 방법으로서 웨이브릿 변환된 영상이 지니고 있는 계수의 특징을 잘 활용한 부호화 방법이다. EZW 복호화는 EZW 부호화와 대칭 관계를 갖는 구조로 구성되어 있다. EZW 복호기는 부호화의 결과로 생성된 파일의 bit stream을 입력으로 받아서 dominant와 subordinate pass로 구성된 2-pass의 EZW 복호화 과정을 수행하여 부호화 이전의 웨이브릿 변환된 입력 영상의 계수값을 복원한다. 복원된 웨이브릿 변환된 영상의 계수 값은 IDWT(Inverse Discrete Wavelet Transform)를 수행하여 부호화 되기 이전의 원래의 영상으로 재구성된다.
본 논문에서는 스테레오 항공 영상으로부터 영상에 포함된 건물의 3차원 복원을 위해 건물 형태에 대한 모델을 생성하고 건물 모델을 구성하는 선소를 찾아 건물을 복원하는 알고리듬에 대해 다루고 있다. 건물을 검출하기 위해 일반적으로 필요한 에지 검출, 에지의 직선화, 선소의 연결 등의 복잡한 과정을 거치지 않고 복원하는 건물을 몇 개의 파라미터값으로 표현하고 건물 모델을 이용하여 원영상에서 건물의 선소들을 직접 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. 선소 검출시 건물을 구성하는 각각의 선소에 대해 선소 측정 함수를 동시에 적용하여 독립적인 선소 검출 방법보다 건물 검출의 정확도를 높였다. 제안한 알고리듬을 스테레오 항공 영상에 적용한 결과, 건물의 정확한 검출 및 복원 결과를 얻을 수 있었다.
에러가 존재하는 전송 환경에서 압축된 영상을 전송하는 경우, 일정한 화질을 유지하기 위해서는 에러 은닉 기법이 필요하다. 본 논문에서는 블록 기반의 영상 압축에 있어서 공간적 에러 은닉 기법을 제안한다. 제안된 기법은 공간 영역에서 슬라이스 단위의 에러가 발생했을 경우, 에러가 발생한 블록에 이웃하는 상 하 블록의 경계 화소를 이용하여 손상된 블록의 상 하 외곽 영역의 세밀한 에지 방향성을 찾아 각각 부분 복원을 한다. 그리고 복원되지 않은 내부 영역은 이웃한 경계 화소를 이용하여 블록 내의 전체적인 에지 방향성을 찾아 적응적으로 최종 복원 영상을 만들어 내는 2단계의 경계 정합 기법이다. 이 기법은 기존의 에러 은닉 방식보다 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 에지를 흐름을 잘 복원하여 객관적 주관적으로 우수한 복원 영상을 얻게 해준다.
본 논문에서는 텍스쳐 추출시 제한된 수의 참여 영상을 이용한 multi-view 영상으로부터 가장 좋은 텍스쳐를 추출하는 효과적인 알고리듬을 제안하였다. 기존의 알고리듬이 정규화된 물체 공간에서 X-Y 평면을 삼각패치로 나누고 아휜 변환에 기반한 변이 보상 모델을 이용하여 삼각패치의 텍스쳐를 추출하였다. 본 논문에서는 기존의 방법과 달리 텍스쳐 추출시 참여 영상의 수를 제한하여 multi-view 영상으로부터 가장 좋은 텍스쳐를 추출하였다. Dragon, santa, city 그리고 kid의 multi-view 영상세트에 대해 실험한 결과 제안된 알고리듬으로 텍스쳐를 추출한후 이로부터 복원된 영상의 신호 대 잡음비(SNR)는 기존의 알고리듬으로 처리된 후 복원된 영상의 신호 대 잡음비보다 평균 0.2dB 정도 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 방법으로 부호화된 데이터로부터 복원된 영상은 기존의 방법으로 부호화된 데이터로부터 복원된 영상보다 영상의 화질이 개선됨을 관찰할 수 있었다.
일반적으로 외부에서 획득되는 영상은 대기 중에 존재하는 먼지, 물방울, 연무, 안개, 연기 등에 의해 화질이 감쇠되고 결과적으로 대비도 감소와 색상의 왜곡 현상이 발생한다. 그리나 안개와 배경 사이에 내재된 모호성 때문에 배경으로부터 안개를 제거하는 작업은 결코 간단한 문제가 아니다. 본 논문에서는 단일 영상에서 비용함수로서 에지의 기울기를 이용한 그래프 기반 영역 분할 방법을 이용하여 안개 제거를 위한 새로운 방법을 제안한다. 우리는 장면을 깊이 관련 정보에 따라 여러 영역으로 분리하고 전역적인 안개값을 추정한다. 매체의 전달량은 그래프 기반 영역 분할 알고리즘의 임계 함수에 의해서 직접적으로 계산된다. 매체 전달량과 안개값이 계산되면 안개 모델식에 의해서 쉽게 안개가 제거된 영상을 복원할 수 있다. 그리고 안개 영상과 복원된 영상간의 에지의 기울기 비율을 계산함으로써 기존의 연구 방법과 제안된 연구 방법의 가시성 복원 정도를 비교 평가하였다. 다양한 안개 영상에 대한 실험 결과 제안된 방법의 우수한 안개 제거 및 화질 복원 능력이 입증되었다.
Cho 등의 균일 모션 블러 제거 알고리듬은 영상 내 외곽선 영역을 선명하게 복원하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 한 장의 정지 영상에서 발생하는 블러 (Blur)현상을 블러된 계단형 신호를 뚜렷한 외곽선으로 복원해주는 쇼크 필터 (Shock filter)와 영상에서 특징을 추출하여 학습하는 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network: CNN)을 이용하여 선명한 영상을 복원하고 이 영상으로부터 균일 모션 (Uniform motion) 블러를 측정하여 영상 내 블러 현상을 제거하는 효과적인 알고리듬을 제안하고자 한다. 제안된 알고리듬은 쇼크 필터와 합성곱 신경망을 이용하여 선명한 영상을 복원함으로써 기존 알고리듬의 단점을 개선하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존 알고리듬에 비해 객관적 및 주관적인 평가에서 우수한 복원 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문은 실내공간의 다시점 정지 영상을 서로 다른 방식으로 획득하고, 이 데이터로부터 해당 3차원 공간에 대한 기하학적인 형상정보를 담은 두 종류의 복원 결과를 비교분석 한다. 공간 내 한 평면 복원을 목표로, 첫 번째 데이터 군 확보에는 정규격자경로를 따라 정지 영상을 얻는 수동형 영상 획득 방식을 활용하였다. 두 번째 데이터 군 확보에는 한 평면의 제한된 각도 내 3차원 정보를 얻는 레이저 스캐너의 스캐닝 방식을 정지 영상 획득 방식에 응용하였다. SIFT알고리즘을 이용해 획득된 정지 영상 데이터 간의 특징점을 검출하였고 이를 기반으로 3차원 포인트 클라우드 데이터를 생성하였다. 복원된 3차원 공간정보는 생성된 포인트 클라우드의 이미지와 개수 및 평균 밀집도, 수행 시간을 통해 표현했으며 보다 정확한 실내공간의 3차원 복원에는 카메라로 획득하는 정지 영상 데이터만이 아닌 추가적인 센서를 사용한 데이터의 확보가 필요하다는 점을 확인하였다.
본 논문은 스테레오 영상에 기반한 3차원 주름 데이터 복원 시스템을 제안한다. 일반적으로, 3차원 데이터 복원 연구는 스테레오 영상 또는 비디오 영상을 통해, 문화유산과 같은 건물이나 주변 환경에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 3차원 데이터 복원에서 사물 측정의 목적은 각 영상간의 깊이 정보 계산을 통해 3차원 데이터를 획득하는 것이다. 본 연구를 진행하기 위해선 몇 가지 고려해야할 사항이 있다. 첫째로, 카메라 성능과 비 균일한 구성의 피부, 그리고 조명의 영향 때문에 촬영 시 주름의 완전한 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정보를 최대한 완전하게 얻기 위해, 근접 촬영이 가능한 접사렌즈를 사용하였다. 둘째로, 피부 영상은 영상 분할이나 특징점을 추출하는데 부정확한 문제점이 있어, 스테레오 영상의 밀집 정보를 얻기가 힘들다. 따라서 본 논문은 주름의 정확한 깊이 정보 계산을 위해 반 밀집에 기반한 스테레오 정합 알고리즘을 사용한다. 본 시스템은 기존의 3차원 스캐너와 비교해 비용 절감의 효과가 있으며, 실험 결과 일반적인 모델링 방법보다 고성능의 결과를 보여주며 이를 통해 활용방안이 많을 것으로 예상된다.
본 논문에서는 스펙클 잡음으로 열화 된 영상을 복원하기 위하여 에지 영역을 고려한 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터를 제안한다. 제안된 방법에서는 스펙클 잡음이 섞인 영상을 로그 영역으로 변환한 다음 호모모르픽 방향성 MMSE 필터로 복원된 영상에 DIP 연산자를 적용하여 각 화소를 평탄 영역과 에지 영역으로 분류한다. 평탄 영역에서는 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터링을 수행하고 에지 영역에서는 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터링의 결과와 호모모르픽 방향성 MMSE 필터링의 결과를 가중하여 합하는 가중 평균 필터링을 수행한다. 그런 다음 지수 함수를 이용하여 공간 영역으로 역 변환하여 복원된 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 방법으로 복원된 영상은 기존의 호모모르픽 평균 필터와 메디안 필터에 의하여 복원된 영상에 비하여 3.3-4.0 ㏈의 ISNR 성능 향상을 보였다. 또한 0.0103-0.0126의 에지 보존도 측정 파라미터 $\beta$ 성능 향상을 보이고, 에지가 잘 보존되면서 잡음이 잘 제거된 우수한 주관적 화질을 보였다.
본 논문에서는 시차의 신뢰도를 기반으로 플렌옵틱 영상의 초고해상도 복원 알고리즘을 제안한다. 그리고 플렌옵틱 카메라 영상으로부터 생성한 서브어퍼처(sub-aperture) 이미지는 TV_L1알고리즘에 기반한 시차 추정과 초고해상도 영상 복원에 활용된다. 특히 제안된 알고리즘은 시차가 부정확하게 나타날 수 있는 경계 역역에서 향상된 성능을 보인다. 시차 벡터의 신뢰도는 서브어퍼처 이미지의 상하좌우 각 위치별 영역에 따른 분산을 고려하여 판단한다. 신뢰도가 낮은 시차벡터는 초고해상도 영상 복원시 제외된다. 제안된 방법은 바이큐빅 보간 방법과 기존의 시차기반방법 그리고 사전기반 방법과 비교하여 평가되었다. 성능 평가에서 초고해상도 영상복원의 결과는 PSNR, SSIM 관점에서 성능을 비교하여 최상의 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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