본 논문에서는 fMRI를 사용하여 뇌신경 반응을 측정한 후, 자극으로 주어진 $10{\times}10$ 크기의 이진 영상을 사전 정보 없이 복원하기 위해 비음수 행렬 분해를 이용한 자동화된 영상 기저 추출 방법을 제안한다. 영상 기저란 영상을 표현하는 기본 단위로, 기존 연구에서는 사전에 정의된 $1{\times}1$, $2{\times}1$, $1{\times}2$, $2{\times}2$의 크기를 갖는 총 361개의 영상 기저에 반응하는 뇌 신호를 분석하여 기저 영상으로 복원하고, 모든 기저에 대한 복원 결과를 선형 결합하여 최종복원 영상을 획득하였다. 사람이 사전에 정의한 영상 기저를 필요로 하는 기존 연구와는 달리, 본 연구에서는 비음수 행렬 분해를 기반으로 학습 데이터로 주어진 이진 영상을 가장 잘 표현하는 영상 기저를 자동 추출하였다. 자동으로 추출된 영상 기저를 사용하여 이진 영상을 복원한 결과, 기존 연구 방법보다 개선된 복원 정확도를 보였다.
본 논문에서는 번짐 영상의 외곽선 복원을 위한 1/4 선택 필터를 제안한다. 일반적인 열화 제거 방법들은 연산량이 많아 수행시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. 따라서 속도 향상을 위해서 1/4 선택 필터를 새롭게 제안하고, 1/4 선택 필터를 이용한 번짐 영상의 외곽선 복원 방법을 제안한다. 1/4 선택 필터는 영상의 외곽선을 복원하는 기능이 있으나 세밀한 부분을 잃어버리는 단점이 있다. 이를 보완하기 위하여 영상의 주요 외곽선은 1/4 선택 필터로 복원하고 영상의 세밀한 정보는 DOG(Difference of Gaussian) 필터를 이용하여 복원하는 번짐 현상 제거 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 번짐 영상에서 외곽선을 빠르고 효과적으로 복원함을 확인하였다.
오래된 필름이나 영상들은 물리적 또는 화학적으로 많은 손상을 받기 때문에 손상부분에 대한 특별한 처리가 요구된다. 영상 손상은 손상의 범위에 따라, 영상 전체에 걸쳐 나타나는 전역 손상과, 영상 일부분이 손상되어 나타나는 지역손상으로 구분할 수 있으며, 오래된 영상은 지역 손상 부분의 복구만으로도 상당한 화질 향상이 가능하다. 기존의 연구는 긁힘으로 인한 line scratch 검출 알고리즘의 연구와 얼룩, 긁힘, 또는 의도적인 손상으로 인해 손상된 영역을 복원하는 복원 알고리즘이 연구되고 있다. 오래된 영상 복원 연구의 대표적인 방법은 편미분방정식을 적용한 인페인팅 기법이며, 영상의 형태를 편미분방정식으로 모델링하기 때문에, 편미분 차수의 제한에 의해 복잡한 형태의 영상 복원 화질이 좋지 못하고, 계산복잡도가 높은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 오래된 영상에서 주로 나타나는 필름의 긁힘으로 인해 생기는 line scratch를 검출하고, 영상의 특성을 반영하는 에지검출연산자의 일종인 Sobel 연산자를 이용하는 인페인팅 기법을 제안한다. 실제 영상 복원실험을 위해 오래된 한국영화인 1945년 작 "자유만세" 와 1976년 작 "로보트 태권V" 영상을 사용하였으며, 기존의 연구결과와 비교하여 화질개선 뿐만이 아니라, 개선된 복원 속도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 절단된 제약적 최소 제곱 필터를 이용하여 방향 적응적으로 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안하는 영상복원 필터는 공간영역에서 이론적으로 영상 전체의 크기를 갖는 제약적 최소 제곱(constrained least squares; CLS) 필터를 Maxwell-Boltzmann 커널을 사용하여 절단한 유한 임펄스 응답(finite impulse response; FIR) 필터의 구조로 실시간 영상복원을 가능하게 한다. 또한 화소 단위로 공분산 행렬을 분석하여 방향성을 추정하여, 화소마다 필터의 계수를 적응적으로 생성하여 방향 적응적으로 영상을 복원한다. 실험결과를 통해 기존의 알고리듬에 비해 제안된 방법이 선명하고 부작용(artifacts)이 적은 결과를 얻는 것을 검증하였다.
카메라의 렌즈 등 광학장비의 성능 제한으로 인하여 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는데 일반적으로 반복복원방법이 사용된다. 이 경우에 가속변수는 훼손영상에 관계없이 영상전체에 일률적으로 적용되기 때문에 흐려짐 훼손이 심한 윤곽부분도 훼손이 작은 평면영역이 같이 일정하게 처리되어 수렴속도가 느려지고 시각적으로 중요한 윤곽부분의 복원에는 효율적이지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 흐려짐 훼손이 작은 평면영역은 가속변수를 작게하고 훼손이 큰 윤곽영역은 가속변수를 크게 하여 영상의 국부적인 특성에 따라 적응적으로 반복 복원하는 방법을 제안하였다. 제안한 복원방법은 기존의 방법과 비교하여 수렴속도가 빨라지고 시각적으로 중요한 윤곽정보의 복원에도 효율적임을 실험결과를 통해 할 수 있었으며, MSE면에서도 우수하였다.
본 논문에서는 3차원 웨이블릿 부호화 방식으로 압축된 영상 시퀸스를 정칙화 기반 영상복원 방법으로 후처리하는 알고리듬을 제안한다. 우선, 웨이블릿 압축 시스템을 적절한 영상 열화 시스템으로 모델화한다. 그리고, 시간축에 관하여 프레임 간의 같은 위치에 있는 각 픽셀에 대하여 복원을 수행한다. 그 다음으로 2차원 영상 신호에 대하여 복원을 수행하는데. 즉 웨이블릿 변환 계수 정보를 이용하여 영상 및 시간 정보를 여러 스케일의 에지로 분류한 다음, 에지의 방향에 따른 적응적인 제약조건을 사용한다. 이는 각각의 에지 방향에 적합한 고주파 성분을 유지하고, 신호의 각 특성에 적합한 적응적인 정칙화 매개변수를 적용한다. 마지막으로 시간 축에서의 복원과 그것에 이어지는 적응적인 공간 복원에 대한 실험 결과를 보여준다.
비디오 복원(video completion)은 비디오 영상에서 색상값에 대한 정보가 없는 픽셀에 적절한 색을 채워 영상을 복원하는 기술이다. 본 논문에서는 움직이는 두 물체가 교차하는 입력영상으로부터 하나의 물체를 제거함으로 발생하는 홀(hole)을 채우는 비디오 복원 기술을 제안한다. 입력 영상에서의 두 물체 중 카메라와 가까운 물체를 제거함으로써 영상의 홀이 발생하게 되고, 이 홀을 다른 프레임들의 정보를 이용하여 채움으로써 가려진 물체를 복원한다. 모든 프레임에 대해 각 물체의 중심을 추정하여 물체의 중심을 기준으로 시-공간 볼륨(spatio-temporal volume)을 생성하고, 복셀 매칭(voxel matching)을 통한 시간적 탐색을 수행한 후 두 물체를 분리한다. 가리는 물체 영역으로 판단 된 부분을 삭제하고 공간적 탐색 방법을 이용하여 홀을 채워 가려짐이 있는 물체를 복원하는 과정을 소개한다. 실험 결과를 통해 제안한 기술이 비교적 자연스러운 결과를 얻을 수 있다는 것을 보여준다.
Landsat 위성영상은 재난 피해 지역에 대해 주기적이며 광역적인 관측이 가능하여 재난 피해분석, 재난 모니터링 등 활용도가 증가하고 있다. 하지만 광학위성영상 특성상 구름으로 인한 결측된 영역으로 인해 주기적인 재난 모니터링에는 한계가 있어 결측된 영역의 복원 연구가 필요하다. 본 연구에서는 Landsat 8호 영상 취득 시 제공되는 QA밴드를 이용하여 구름 및 구름그림자를 탐지 및 제거하고, STARFM 알고리즘을 통해 제거된 영역의 영상 복원을 수행하였다. 복원된 영상은 기존의 영상 복원 방법으로 복원된 영상과 MLC 기법을 통해 정확도를 비교하였다. 그 결과, STARFM으로 인한 복원방법이 전체정확도 89.40%로, 기존의 영상 복원 방법보다 효율적인 복원방법임을 확인하였다. 따라서 본 연구결과를 통해 향후 Landsat 위성영상을 이용한 재난분석 수행 시 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
점진적 움직임 기반 구조(Incremental Structure from Motion)는 다양한 시점에서 촬영한 영상들을 하나 씩 점진적으로 추가하여 3차원 장면을 복원하는 방법이다. 3차원 구조 복원에 사용되는 영상 켤레들 중에는 불필요한 켤레들도 충분히 포함되어 있으므로 복원된 구조의 불안정성과 불필요한 영상 켤레 처리로 인한 성능 손실이 발생할 수 있다. 이 논문은 상대적으로 불필요한 영상 켤레를 입력 영상 집합에 맞게 적응적으로 제거하는 방법을 제안한다. 대응점 탐색 단계에서 기하학적 검증작업 전후로 총 두 번의 영상 켤레 제거가 실행되며, 통계적인 방법 및 기하학적으로 검증된 대응점 비율을 이용하여 문턱치를 결정한다. 실험 결과 3차원 복원 결과에 지장을 주지 않으면서 복원에 필요한 영상 켤레 개수를 효과적으로 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 영상 시퀀스의 이전 프레임과 현재 프레임 사이의 차분 데이터로 이루어진 차분 프레임에 대하여 제안한 FDVQ(프레임 차분 체적양자화기)를 적용했을 때, 복원된 영상의 원 영상에 대한 해상도(PSNR)를 분석하였다. 시험 동영상(moving image)으로 실험한 결과, 저주파 성분을 많이 포함하는 차분 영상 데이터에 대하여 높은 압축률에서 제안된 FDVQ 방법으로 얻은 복원 해상도는 2D-DCT와 VQ를 이용한 방법보다 개선된 결과를 나타내었다. PSNR 결과에 대한 영상 특성의 분석 결과에서 FDVQ를 이용한 방법은 VQ 방법보다 압축률은 비슷하였으나 해상도는 평균 0.39㏈ 정도 향상되었다. 또한, 평균압축률 약 0.05bpp에서 2D-DCT 방법에 비해 고주파 성분을 많이 포함하는 경우는 0.8㏈ 이상 향상되었으며, 저주파 성분을 많이 포함하는 경우는 평균 0.4㏈ 정도 향상된 복원영상(reconstructed image)을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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