• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1392-1400
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• 2011

최근 대부분의 디지털 이미지 응용분야에서는 영상 처리 및 분석을 위해 고해상도 이미지나 비디오가 요구되고 있다. 한편, 일반적인 영상획득시스템으로부터 획득한 영상신호는 획득하는 과정에서 물리적 영향, 제조 기술의 한계 및 환경적인 영향 등으로 인하여 영상의 화질 저하를 가져온다. 이러한 문제를 해결하기위해 연구되고 있는 방법 중 하나인 초해상도 복원 기술은 동일한 물체를 촬영한 다수의 저해상도 영상으로 고해상도 영상을 만들어내는 영상복원기술이다. 본 논문에서는 S&A (Shift & Add) 방법에 POCS (Projection onto Convex Sets) 이론을 적용하여 기존의 방법보다 개선된 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘은 잡음에 약하다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안한 방법에서는 복원단계에 사용되는 참조영상을 POCS이론에 적용하여 기존의 S&A방법과 결합하였다. 또한 광학적 왜곡에 해당하는 카메라 블러(blur) 연산자로 주파수 영역에서 BLPF (Butterworth Low-pass Filter)를 사용하여 기존방법의 문제점인 링잉현상을 해결하였다. 실험결과를 통해 잡음에 강하고 영상의 고주파영역을 향상시킨 제안한 초해상도 방법의 우수성을 확인하였고, 객관적 평가를 위해 기존의 방법과 PSNR (peak signal to noise ratio)을 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권8B호
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• pp.1558-1566
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• 1999

센서의 물리적인 한계에 의해서 저해상도의 영상밖에 얻을 수 없는 경우에도 고해상도의 영상이 필요할 때가 있다. 본 논문에서는 이러한 경우에 다중채널의 디컨벌루션 방법을 기반으로 다수의 저해상도 영상들로부터 하나의 고해상도 영상을 얻을 수 있는 영상 복원 알고리즘을 제안하고자 한다. 엘리어싱은 주파수 영역에서 해석하기 쉽기 때문에 DFT를 기반으로 한 방법이 일반적으로 사용되어졌다. 그러나 복원에 필요한 저해상도 영상이 충분하지 않거나, 저해상도 영상들이 가지는 정보가 적절하지 않을 경우에 대해서는 원하는 고해상도의 영상을 얻을 수 없었다. 그래서 이를 극복하기 위해 공간 영역으로 재해석하면 확장된 다중채널의 정규화를 사용할 수 있었으며, DFT대신에 DCT를 사용하여 연산량을 줄일 수 있었다. 이론적인 고찰과 실험을 통하여 우리가 제안한 알고리즘에 대한 유용성을 알아보았으며, 저해상도 영상의 움직임 정보가 올바르지 않을 경우에도 정규화를 사용하여 이를 극복할 수 있음을 실험을 통해서 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.493-502
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• 2007

본 논문에서는 물체의 3차원 모델을 복원하기 위하여 거리영상 카메라에서 획득한 다시점 3차원 거리영상을 온라인으로 정합(registration)하는 기술을 제안한다. 3차원 모델 복원을 위하여 거리영상 카메라를 복원하고자하는 물체 주위로 이동하여 연속된 다시점 거리영상과 사진영상을 획득하고 물체와 배경을 분리한다. 분리된 다시점 거리영상의 정합을 위하여 이미 등록된 거리영상의 변환정보 그리고 두 거리영상 사이의 기하정보를 이용하여 정합을 초기화한다. 위 과정을 통해 서로 인접한 거리영상에서 영상 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반(projection-based) 정합을 실시한다. 기하정합이 완료되면 사진영상 간의 대응점을 추적하여 정합을 정제(refinement)하는 과정을 거치는데 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 대응점 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 영상 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상을 정제하였다. 정합과 정제의 결과를 통해 추정된 변환 행렬과 정합된 대응점들 사이의 거리를 계산하여 정합 결과를 검증하고 거리영상의 사용 여부를 결정한다. 만약 정합이 실패하더라도 경우에도 거리영상을 실시간으로 계속 획득하고 정합을 다시 시도한다. 위와 같은 과정을 반복하여 충분한 거리 영상을 획득하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 실험 결과들을 통해 제안한 방법이 3차원 모델을 성공적으로 복원할 수 있음을 확인 할 수 있었고 오차 분석을 통해 모델 복원의 정확도를 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제37권5호
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• pp.16-22
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• 2000

본 논문은 HPO 홀로그램의 산란패턴을 전송하는데 적용 가능한 데이터 압축 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 홀로그램 데이터를 decimation 하기 위해서 변조함수를 이용해서 홀로그램 패턴의 대역폭을 압축시킨 것으로 수신단에서 데이터 복원을 위해서 인터폴레이션 과정이 필요하다. 압축 알고리즘 및 압축률의 유도와 함께 수신단에서 영상이 복원될 때 복원영상의 해상도 및 고조파(harmonic) 간섭영상의 주기를 분석한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해서 undersampling된 홀로그램 패턴에 대해 직접 복원시킨 결과와 변조함수에 의한 decimation 및 인터폴레이션 과정을 거친 후 복원시킨 결과를 비교하여 제시된 방법의 타당성을 보인다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.77-83
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• 1998

일반적으로 동영상은 물체의 움직임에 의해 움직임 열화를 겪는다. 본 논문의 목적은 이러한 움직임 열화의 해석을 위한 모델을 제시하고 정칙화된 반복 기법을 이용하여 이를 제거하기위한 복원방식을 제안하는 것이다. 제안된 모델에서는 기존의 공간 불변적인 모델의 한계를 극복하기 위하여 움직이는 물체와 정지된 배경과의 경계에서 일어나는 현상을 수학적으로 해석하게 된다. 그리고 복원 과정에서의 객체기반적 처리를 위하여 움직임을 기반으로 하는 영상 분할 기법을 소개하는데, 이 기법은 기존의 연구를 바탕으로 본 연구에 맞도록 응용하여 사용한다. 제안된 모델을 근거로 한 영상복원 기법은 제약조건을 이용한 반복적 방법으로서 사전에 추정된 열화정보를 이용하여 움직임 열화를 제거하개 된다. 제안된 방법의 성능은 실험결과로서 확인할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.57-61
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• 2013

본 논문에서는 하이브리드 유전 알고리즘을 이용한 morphological 뉴럴 네트워크 (MNN)의 최적화 방법을 제안하였다. MNN은 max-plus 연산을 기반으로 하고 있으므로 경사 학습법에 의한 파라미터 학습이 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 하이브리드 유전 알고리즘을 이용하여 MNN의 파라미터들을 학습하였다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 SIDBA(standard image database) 표준영상에서 추출된 테스트 영상을 이용한 영상 압축/복원 실험을 수행하였고, 그 결과 제안된 방법에 의한 복원 영상이 합-곱 연산에 기반한 기존의 뉴럴 네트워크에 의한 복원영상보다 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.390-398
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• 1996

본 논문에서는 다층 신경회로망의 일반화 특성을 이용한 새로운 영상 압축 알 고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 벡터 양자화방식을 이용하여 영상을 몇 개의 클래스로 분류하고 이들을 다층 신경회로망으로 학습한다. 이렇게 학습된 다층신경회 로망은 일반화 특성에 의하여 무 학습의 영상에 대해서도 압축과 복원을 수행 한다. 아울러 벡터 양자화방식에 있어서 벡터 양자화 오차와 수신측에서의 메모리를 감소시 킨다. 본 논문에서는 Lena 영상을 학습 영상으로 하여 이를 16개의 클래스로 나누고 각 클래스를 1개의 다층 신경회로망으로 학습하였다. 그리고 학습에 사용된 Lean 영상 및 무 학습 영상들에 대하여 압축과 복원을 수행하여 우수한 화질의 영상이 복원 되어 짐이 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.75-77
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• 2015

디스플레이 해상도가 지속적으로 고해상화가 되면서, 기존 저해상도 영상을 고해상도 디스플레이 크기에 맞춰 해상도를 키우는 기법인 초해상화(super-resolution, SR) 기법에 많은 관심이 쏟아지고 있으며 이에 대한 많은 초해상화 논문들이 게재되었다. 이 중 현재 최상 품질의 고해상도 영상을 복원하는 한 초해상화 기법은, 입력 받은 저해상도 영상을 자가 예제(self-examples)로 사용하여 선형 매핑(linear mapping)을 통해 점진적으로 여러 레벨(level)를 거쳐 조금씩 키우는 방법이다. 이때 각 레벨마다 기존 저해상도 영상 크기로 반복적으로 줄여 오차를 줄이는 역투영법(back-projection)을 사용하는데, 이 방법은 처리된 영상에 시각적 품질을 낮추는 링 아티팩트(ringing artifacts)를 생산하며, 이는 매 레벨마다 계속 누적이 되어 고해상도 결과 이미지 품질에 악영향을 미치는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해, 본 논문에서는 저해상도 정지 영상을 고해상도 정지 영상으로 점진적으로 키울 때 일반적인 역투영법 대신 비국소적 평균법(non-local means, NLM) 기반 역투영법을 사용하는 초해상화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 매 레벨마다 생기는 링 아티팩트를 효과적으로 제거하여 높은 시각적 품질의 고해상도 영상을 복원할 수 있게 한다. 실험을 통해 제안된 초해상화 기법을 사용 시 기존 초해상화 기법보다 향상된 고품질 고해상도 영상 복원이 가능한 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권8호
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• pp.629-640
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• 2010

영상에서 일부분을 제거하거나 훼손된 영상에서 훼손된 부분을 복원하기위해 예제기반 인페인팅 방법이 주로 사용되고 있다. 예제 기반 인페인팅은 데이터 항 계산, 신뢰도 항 계산, 그리고 복사할 패치 선택 등 세가지 부분으로 구성되어 있는데 본 논문에서는 이들 각각 부분을 개선하여 기존의 예제기반 인페인팅 방법의 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 기존에는 데이터 항을 계산하는데 편미방을 이용해서 국부적인 기울기를 구하기 때문에 잡음에 민감한 문제가 있어 이를 16개의 방향성 마스크를 사용하여 전역적 기울기를 구하도록 하여 잡음에 강건하도록 개선하였다. 신뢰도 항을 계산하는 과정에서 복원할 영역 내부에서 신뢰도 값이 매우 작아지는 문제를 개선하기 복원할 영역의 내부에서 신뢰도 항이 천천히 감소하도록 하는 방법을 제안하였다. 또한 복원할 영역에서 가까운 패치에 가중치를 주도록 패치 선택 방법을 개선하였다. 여러 가지 영상에 대한 실험한 결과 제안된 방법을 통한 인페인팅이 기존의 예제 기반 인페인팅보다 자연스럽게 복원함을 알 수 있었으며 훼손된 영상을 복원하는 경우에도 제안된 방법이 기존 방법보다 오차가 줄어듦을 알 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.723-732
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• 2017

본 논문에서는 항공기 기반 FMCW-SAR(Frequency Modulated Continuous Wave - Synthetic Aperture Radar) 영상복원을 위해 적용된 기존 back-projection 알고리즘의 계산 효율을 높이고, 연산과정의 복잡도를 단순화시킨 분할연산기법을 제안하며, 이를 적용한 SAR 영상 복원 과정에 대해 설명한다. 제안된 분할연산기법은 상대적으로 좁은 주사폭과 긴 합성개구면을 갖는 항공기 기반 FMCW-SAR 시스템에 효과적으로 적용이 가능하며, back-projection 알고리즘의 영상합성과정에서 분할된 입력 원시자료와 출력 복원영상 간의 상호 기여도가 낮은 자료를 계산 과정에서 생략하여 계산 효율을 높인 연산법이다. 또한, 실제 항공기 기반 FMCW-SAR 원시자료 복원과정에 적용하여 계산 효율의 개선 정도를 비교분석하였다.