디지털 영상은 획득 및 전송과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되며, 이러한 잡음들 중, AWGN과 임펄스 잡음이 가장 대표적이다. 기존의 영상복원 알고리즘들은 대부분 단일 잡음환경하에서 처리되며, 상이한 잡음모델에 대해서는 우수하지 못한 처리결과를 나타내었다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음과 AWGN을 분리하여 제거하기 위한 영상복원 알고리즘을 제안하였다 이때, 공간영역에서 마스크 내의 중심화소와 인접한 화소들의 크기차와 공간거리를 파라미터로 사용하여 복합적인 잡음성분을 제거하였다. 시뮬레이션 결과로부터, 제안한 방법은 임펄스 잡음과 AWGN을 제거하는 동시에 에지와 같은 영상의 상세정보를 우수하게 보존하였다.
현재 정지 영상 압축의 표준인 JPEG은 DCT(discrete cosine transform)를 취한 후에 압축과정을 수행하기 때문에 고 압축을 할 경우 블록화 현상이 심하게 일어나며, 고 압축시에 복원된 영상에 나타나는 왜곡(aliasing)등으로 영상의 품질이 낮아지는 단점이 있다. 또한 변환 부호화 방법은 높은 압축률을 가질 수 있으나 변환과 역 변환에 의한 화질에 열화가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 웨이블렛 변환과 프렉탈 이론을 정지 영상에 적용한 결과 낮은 비트율에서 기존의 방법보다 압축 후 복원시 속도의 향상, 압축율의 향상, 블록현상을 제거하였다. 그리고 복원화질이 기존의 방법보다 우수함을 보였다.
Gabor 코사인과 사인 변환은 영상주파수 성분을 국부적으로 표현하므로 영상과 비디오 압축 알고리즘에 사용될 수 있다. 압축과 복원에 사용되는 순방향과 역방향 행렬 변환식의 계산 복잡도는 O($N^3$)이다. 이 논문에서는 기저함수들의 길이를 절단하여, 희소기저행렬을 생성하고, 영상압축과 복원에 적용하여 실시간 처리에 용이하게 변환 계산량을 감소시키고자 한다. 기저함수 길이가 감소함에 따라서, 기저함수 에너지에 미치는 절단의 영향을 조사하고 다른 여러 측정량의 변화를 살펴본다. 실험 결과로부터 약 1% 이하의 성능저하로 11배의 곱하기/더하기 수를 감소시킬 수 있음을 보았다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역의 4개의 서브밴드와 임계값 처리를 이용하는 계층적 블록 매칭 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 다분해능의 첫 번째 레벨에서 웨이브릿 변환 영역의 4개 서브밴드를 이용함으로써 복원된 영상의 PSNR 성능을 향상시켰고, 움직임 벡터에 대한 임계값 처리를 하여 계산량을 줄였다. Carphone 영상과 Mother and Daughter 영상에 대한 실험에서 기존의 계층적 움직임 추정 알고리즘과 비교하여 임계값을 0으로 하였을 경우에 계산량은 최대 16%까지 증가하였으나 복원된 영상의 PSNR 성능은 최대 0.16dB 정도 향상된 결과를 보였고, 임계값을 증가시킴에 따라서 계산량은 최대 8%정도 줄고 복원된 영상의 PSNR은 비슷한 성능을 보였다.
본 논문은 유색 디지털 영상을 위한 새로운 광원 추정 방법을 제안한다. 제안된 광원 추정 방법은 두 단계로 나누어진다. 첫째,유색 영상의 분광 반사율이 먼저 복원된다 이때 복원되는 표면 분광 분포는 수정된 그레이 월드 가정을 적용한 영상의 최대 휘도 영역에 제한된다 다음, 선택된 최대 휘도 영역에 대해 주성분 분석을 통하여 영상의 표면 분광 반사율을 얻는다. 둘째, 표면 분광 반사율을 구한 후 유색 영상의 최대 휘도 영역에 대한 반사광의 분광 분포를 구한다 즉 최대 휘도 영역에 해당하는 화소와, 먼셀 표색계와 대표 광원의 곱으로 만든 반사광의 분광 분포 사이에 색차 비교를 하여 최대 휘도 영역의 화소와 색차가 가장 적은 반사광의 분광 분포를 찾는다. 최종적으로 최대 휘도 영역의 반사광을 해당하는 표면 분광 반사율으로 나누어 줌으로써 영상에 포함된 유색 광원을 추정한다. 제안된 광원 추정 방법을 평가하기 위하여 인공 유색 영상과 다양한 유색 조명 아래에서 디지털 카메라로 촬영한 실영상에 대하여 광원 추정을 실험하였다. 결과 제안된 광원 추정 방법이 인공영상과 실 영상, 모두에 대하여 광원의 분광 분포의 추정에 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 2차원 DWT(Discrete Wavelet Transform)를 이용하여 디지털 영상을 압축 및 복원할 수 있는 시스템을 구현하였다. 제시한 DWT 기반 영상압축 시스템은 크게 영상을 압축하는 FPGA 보드와 영상을 복원하는 응용 소프트웨어로 구성된다. 먼저 영상을 압축하는 FPGA는 A/D 변환기로부터 영상을 받아들여서 웨이블릿 변환을 이용하여 영상을 압축하고 PCI 인터페이스를 이용하여 PC로 저장하며, PC에 저장된 압축된 영상정보는 응용 소프트웨어를 이용하여 복원된다. 영상압축 시스템은 A/D 변환기에 동기하여 NTSC YCbCr(4:2:2)의 640×240 영상을 초당 약 60 필드 압축한다. 구현된 하드웨어는 APEX20KC EP20K1000CB652-7의 FPGA에서 11,120개의 LAB(Logic Array Block)와 27,456개의 ESB(Embedded System Block)를 사용하여 하나의 FPGA내에 사상되었다. 전체적으로 33MHz의 클럭을 사용하고 메모리 제어부는 100MHz의 클럭을 사용하여 동작한다.
본 연구에서는 초음파현미경의 동작주파수 변화에 따라서 획득한 영상의 조합을 통하여 얻어진 영상들에 관하여 연구하였다. 고체내부의 영상을 복원하는 경우, 얻어진 영상들은 표면이 상태가 중첩되어 나타나게 된다. 이 경우 위상체 영상들은 내부 영상의 콘트라스트 개선에 활용되어 질 수 있다. 실험에서는 두가지 종류의 시편이 사용되었다. 첫째는 NPP내부에서 스팀 발생장치의 주 파이프의 매질측면에 1/4T, 1/2T, 3/4T의 홀 결함을 갖는 기준 블록이고 다른 시편은 직경이 1-2mm인 반구형태의 시편이다. 실험결과 기본의 영상처리 방법에 비하여 결함 형태에 대한 콘트라스트가 2배 정도의 향상을 보였다. 실험을 위하여 반사신호의 진폭과 위상을 동시에 획득할 수 있는 쿼드러춰 검출기를 사용한 초음파현미경 시스템을 구성하였다. 앞으로는 진폭과 위상영상의 재구성 방법과 결함영상의 콘트라스트를 개선시키기 위한 방법이 계속 연구되어져야겠다.
Frame rate up-conversion (FRUC) 알고리즘은 동영상의 프레임율을 향상시키는 영상 보간 기술이다. 이는 고화질 디지털 비디오 시스템에서 저프레임율 동영상으로 인한 화면 떨림이나 흐릿한 움직임 등의 문제를 해소하고 시청자에게 보다 자유롭고 매끄러운 시각 경험을 제공한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 FRUC 알고리즘을 이용하여 동영상을 압축하는 기술을 제안한다. 제안 방법은 원시 동영상에서 일부 영상을 제외한 후 압축 및 전송하고, 복호화 과정에서 딥러닝 기반의 보간 방법을 이용하여 제외된 영상을 복원함으로써 고효율로 압축한다. 실험에서는 동영상을 1, 3장 단위로 건너뛰며 부호화한 후 복호된 영상과 FRUC 알고리즘에 의해 복원한 영상으로 압축 성능을 평가했다. 1장 및 3장씩 제외했을 때 실험결과는 평균 81.22%, 27.80% BD-rate 감소를 보였다. 3 장씩 제외하는 것이 1장의 제외에 비해 부호화 효율이 낮은 이유는 FRUC 방법으로 복원한 영상의 PSNR이 낮기 때문이다.
영상 보안 시스템에 사용되는 일반적인 CCTV 로 획득한 영상에서의 움직이는 피사체의 화질은 좋지 않다. 본 논문에서는 주변광을 정의하고 이를 통해 외부조명 조건하에 획득한 영상의 모션 디블러링을 위한 PSF 패턴을 최적화하여 영상의 화질을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 외부조명 동작 패턴에 주변광을 분석한 패턴을 더하여 영상복원을 수행하기 위한 PSF 패턴을 생성한다. 제안한 방법으로 최적화된 PSF 패턴을 사용하여 영상을 복원한 결과 기존에 사용된 방법에 비해 주관적 화질이 향상됨을 확인할 수 있다.
가상광고는 실제 영상에 존재하지 않는 정보를 추가함으로써 영상의 정보 제시 능력을 향상시키는 것으로 폭넓고 다양한 정보가 영상에 더해질 수 있다. 이러한 가상광고를 보다 현실감 있게 구현하기 위해서는 여러 가지 환경이 갖추어져야 하는데, 그 중 하나가 사물에 대한 조명 효과이다. 본 논문에서는 가상광고 영상으로부터 조명을 고려한 그래픽 정보를 삽입함으로서 좀 더 현실감 있는 증강현실을 구현하고자 한다. 제안된 방법은 카메라로 촬영한 영상으로부터 3차원적인 위치정보를 알고 있는 고정된 4개 이상의 특징점 추출 및 추적을 통하여 카메라의 프로젝션(Projection) 행렬을 복원하고, 이를 이용하여 범용적인 크로마키(Chroma-Key) 기법으로 영상합성을 하였다. 행렬복원 과정에서는 카메라의 프로젝션 행렬로부터 QR-Decomposition 을 통해 카메라의 회전과 이동 성분을 분리해 내어 가상 물체가 카메라에 의해 움직임 보정을 받을 수 있도록 하였다. 그리고 인의의 위치에 조명을 주었을 때 생기는 변화를 그래픽에 반영하여 실사와 합성하는 실시간 시스템을 구축하고 실험으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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