• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제18권10호
• /
• pp.110-116
• /
• 2017

본 논문에서는 단일 센서 기기를 통해 획득된 CFA (color filter array) 영상의 효과적인 디모자이킹(demosaicking)을 위하여 방향성 기반 보간법과 영상의 비지역 특성을 이용하는 방법을 제안한다. G 채널을 복원하기 위하여 수직 및 수평방향 뿐만 아니라 대각선 방향을 고려하고, 영상의 지역적 특성을 위하여 비교적 적은 수의 픽셀을 이용하여 보간한다. 이후, 영상의 비지역적 특성을 반영하여 에지 근처에서의 복원능력 및 색상오류 등에 의한 화질열화를 개선하기 위하여 보간된 픽셀에 NLM (nonlocal means) 필터링을 적용한다. R과 B 채널은 이미 복원된 G 채널의 정보를 이용하여 방향성 기반 보간법 및 NLM 필터링을 적용하여 복원한다. 채도가 높고 색상변화가 비교적 큰 McMaster 영상에 대해서 수행한 실험결과는 제안하는 디모자이킹 방법이 기존의 방법에 비해 PSNR 기반의 객관적 성능평가 결과가 우수하고, 주관적 화질 측면에서 에지 및 텍스처와 같은 영상의 구조를 잘 보존하고 색상오류 등과 같은 왜곡현상을 감소시켜 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.407-409
• /
• 2021

4차 산업혁명의 영향으로 산업현장에 인공지능 및 자동화와 같은 다양한 기술들이 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 디지털 영상은 다양한 원인으로 잡음이 발생할 수 있으며, 영상인식 및 분류, 객체추적과 같은 다양한 시스템에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 비잡음 화소의 패턴 정보에 기반한 영상복원 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크 내부의 비잡음 화소의 분포에 따라 보간법 적용이 가능한 패턴, 영역 분할에 기반한 패턴, 무작위로 배치된 화소 패턴으로 구분하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 디테일한 정보를 보존하며 영상을 복원한다. 제안한 알고리즘은 기존 임펄스 잡음 제거 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
• /
• pp.235-236
• /
• 2019

본 논문에서는 초해상도, 압축 열화 제거 등 영상 화질 복원 연구에서 영상의 다운샘플링에 딥러닝을 적용한 연구들에 대해 소개한다. 첫 번째 연구는 두 개의 컨볼루셔널 신경망과 영상 압축 코덱을 이용하여 압축 영상의 화질을 향상시켰다. 두 번째 연구는 초해상도 문제를 해결함에 있어 다운샘플링 역시 딥러닝을 통해 학습하여 복원 영상의 화질을 향상시켰다. 두 연구를 통해 영상 화질 개선 문제 해결에 있어 적절한 딥러닝 학습 방법을 영상 다운샘플링에 적용하여 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
• /
• pp.77-79
• /
• 2013

본 논문에서는 광원 정보를 사용하여 다양한 재생환경에서 효과적인 홀로그래픽 비디오 서비스를 제공하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 기법에서 부호화 과정에서는 가우시안 블러를 적용한 영상의 개수를 조절, 분리 하고 다운 샘플링 한 하나의 영상 압축을 한 뒤 전송한다. 이 영상을 다운 샘플링, 업 샘플링, 보간법, 양방향 필터 (Bi-lateral filter) 등의 기법을 이용하여 획득한 영상과 나머지 영상을 다운 샘플링과 업 샘플링 하여 더한 영상의 차를 압축하여 수신측으로 전송한다. 복호화 과정에서는 압축된 광원 정보를 복원한 후 기본계층 정보를 가진 영상을 업 샘플링과 보간법, 양방향 필터 (Bi-lateral filter) 등의 기법을 적용하고 수신자의 환경과 고려에 따라 차영상을 더 한 후 CGH를 통해 홀로그램을 획득하였다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 방법들 보다 우수한 홀로그램을 복원 할 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
• /
• pp.53-54
• /
• 2011

본 논문에서 우리는 동영상에서 인접한 블러되지 않은 참조 프레임을 이용하여 모션 블러를 제거하는 기법을 제안한다. 기존의 디블러링 방법들은 주로 단일 영상을 이용한 방법들로 정확한 커널을 예측하는 것과 원본 영상에 준하는 영상을 복원하는 것에 한계가 존재한다. 하지만 동영상에서 부분적인 프레임에만 블러가 발생한 특수한 경우에는 인접한 위치에 존재하는 블러되지 않은 프레임을 활용하는 것이 가능하다. 제안하는 방법은 블러된 프레임과 인접한 위치에 존재하는 블러되지 않은 프레임 사이에 움직임을 추정하고, 움직임 보상된 영상을 이용하여 커널을 추정한다. 또한 움직임 오차에 따른 잔여 오차 성분에 대해서만 디컨벌루션을 적용하여 물결현상이 억제된 최종적인 결과 영상을 생성한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 디블러링 기법에 비해 에지 부분을 잘 복원시키면서 물결현상은 감소된 보다 우수한 디블러링 결과를 가져오는 것을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
• /
• pp.5-8
• /
• 2019

단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 본 논문은 단일 영상 초해상도 성능을 개선하기 위해 웨이블릿 예측 네트워크를 효율적으로 적용하는 방법에 대해 연구하였으며, 저해상도 입력 영상의 특징을 잘 추출해내기 위해 네트워크 내부에 RDB를 적용하여 기존 방식보다 효율적으로 고해상도 영상 복원하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 화질은 약 PSNR 0.18dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.31-40
• /
• 2017

최근 3차원 세포 배양이 가능해 지면서 세포의 부피, 3차원 형태 등을 보다 정확하게 확인할 수 있게 되었다. 일반적으로 세포의 3차원 단층 정보는 공초점 현미경 또는 전자 현미경과 같은 특수한 현미경을 이용하여 관찰 해야 한다. 그러나 공초점 현미경은 일반 현미경에 비해 비용이 비싸며, 촬영 시간이 오래 걸린다. 따라서 일반적으로 사용되는 광학 현미경으로 세포의 3차원 형태복원을 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 다초점 형광 영상을 기반으로 영상의 추정된 초점 값(focus estimator value)을 이용해 세포를 3차원으로 형태 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 3차원으로 배양된 세포를 광학 현미경으로 초점을 변경 하면서 다초점 영상들을 촬영한다. 이후 영상에서 circular Hough transform을 이용하여 세포 군집의 대략적인 위치를 ROI(Region Of Interest)로 정한다. 획득한 ROI에 MSBF(Modified Sliding Band Filter)를 적용하여 ROI 내에 세포 군집의 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선을 기준으로 추정 초점 값을 구한다. 계산된 초점 값과 현미경의 NA(Numerical Aperture)을 이용하여 깊이를 고려한 세포 군집의 외곽선을 추출하고 추출된 외곽선을 통해 세포들을 3차원으로 형태 복원한다. 복원 결과는 세포 영상의 in-focus가 된 부분들을 하나로 합친 영상과 비교하여 검증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
• /
• pp.231-234
• /
• 2016

본 논문에서는 전송하고자 하는 원영상 대신에 전혀 다른 영상을 전송하여 원영상 정보를 보호하는 스테가노그래피(steganography) 기법을 제안한다. 전송할 영상의 자연스러움을 잃어버리지 않으면서 원영상을 복구할 수 있는 차영상 정보를 LSB(Least Significant Bit)에 담고, 픽셀간의 위치 관계를 무작위로 섞어 줌으로써, 원영상을 보호하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 우선 원영상과 전송할 영상 (cover image)의 차영상을 생성하고, 각 픽셀의 차이값을 큰 범위로 양자화하여 차영상의 데이터 크기를 줄인다. 그리고, 각 픽셀의 차이값을 전송할 영상의 4 픽셀에 걸쳐서 하위 2bit 에 나누어 담는다. 8bit 영상에서 하위 2 bit 를 다루기 때문에, 각 채널 밝기값의 최대 차이값은 3 으로 설정되어 자연스럽게 영상을 생성할 수 있다. 끝으로 신호의 보호를 위하여 차영상의 픽셀과 전송할 영상의 픽셀간의 대응위치를 무작위 순열로 변환하여 외부에서 쉽게 복원할 수 없도록 한다. 이러한 스테가노그래피 제안 기법을 통하여 원영상 대신에 커버 영상을 전송함으로써, 자연스러운 정보전송이 가능하며, 외부의 감시와 복원에 안전한 정보보호 기능이 강화될 수 있다. 여러 영상에 대한 실험을 통한 제안 기법에 의하면, 전송되는 커버 영상이 자연스럽기 때문에 외부에서 정보가 숨겨진 사실을 느끼지 못하며, 송수신 장치에 내장된 무작위 순열을 통하여 외부에서는 원영상 정보를 복구하는 것도 매우 어렵게 되어 있음을 확인하였다. 본 제안 기법은 군사통신이나 중요한 정보를 다루는 기관에서의 정보 전달 및 정보보호 시스템에서 사용될 수 있다.

• Spatial Information Research
• /
• 제19권1호
• /
• pp.29-40
• /
• 2011

정지궤도 해색 센서(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager) 는 세계 최초의 정지궤도 위성으로 매일 1 시간마다 8 장의 영상을 획득 할 수 있어 육상파 해양 모두 활용성이 높은 위성이다. 그러나 500m의 GSD(Ground Sample Distance)를 지니는 서해성도 영상은 육성 활용에 한계가 있다. 최근, 컴퓨터 비전분야에서 활발히 진행 중인 기술인 Super Resolution(이하 SR)는 유사 시간대에 촬영한 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상의 취득이 가능하며, 또한 광학 위성 영상의 단점인 구름에 의해 손실된 지상 정보의 복원이 가능할 것이다. 본 연구에서는, GOCI 자료를 위한 효율적인 초해상도 영상 복원 알고리즘 개발을 위한 선행연구로써 위성 영상 취득과정과 유사한 환경의 시뮬레이션을 통해 시계열 자료를 제작하고, 제작된 자료를 제안한 알고리즘에 적용함으로서 0.1 단위의 픽셀 정합도를 확인하였고, 원본 영상과 RMSE 0.5763, PSNR 52.9183 db, SSIM Index 0.9486의 정확도를 나타낸 HR 영상을 복원하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제48권9호
• /
• pp.22-30
• /
• 2011

최근 카메라를 통해 입력된 영상정보로부터 실시간으로 상황을 인지하고 자율 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템의 수요가 증가함에 따라, 고성능의 얼굴 인식 시스템이 요구되고 있다. 기존의 얼굴 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 원거리에서 획득된 저해상도 얼굴 영상 처리를 위한 솔루션이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 감시가 요구되는 지능형 영상 보안 시스템의 얼굴 인식 성능 향상을 위한 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 저해상도 얼굴 영상 복원 방법으로는 학습 기반의 초해상도 알고리즘을 사용한다. 해당 알고리즘은 먼저 고해상도 영상으로 구성된 학습 집합에서 주성분 분석(PCA)을 활용하여 복원에 필요한 사전 정보들을 추출하고, 저해상도 영상과의 관계를 모델링하여 가장 적합한 고해상도 얼굴을 복원해내는 것이다. 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 임베디드 프로세서(S3C2440A)를 사용하여 구현하였을 때, 약 25 초의 긴 연산 시간이 소요되었다. 이는 실시간으로 사람을 판별 및 인식하기 위한 지능형 영상 보안 시스템의 구축에는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 얼굴 영역 초해상도의 연산을 하드웨어로 구현하고 Xilinx Virtex-4를 이용하여 검증하였다. 약 9MB의 학습 데이터를 사용하였으며, 100 MHz에서 약 30 fps의 속도로 연산이 가능하다. 이러한 학습 기반의 얼굴 영역 초해상도 알고리즘을 단일 하드웨어 IP로 설계함으로써 임베디드 환경에서의 실시간 처리가 가능할 뿐 만 아니라 기존의 다양한 얼굴 검출 시스템과의 통합이 용이하여 얼굴 인식 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.