주파수 영역에서의 엘리어싱 관계를 이용하여 고해상도 영상을 복원할 때, 기존의 주파수 영역에서의 방법은 복원에 필요한 저해상도 영상이 충분하지 않거나, 저해상도 영상들이 가지는 정보가 적절하지 않을 경우에 대해서 원하는 고해상도의 영상을 얻을 수 없었다. 이를 극복하기 위해 공간 영역으로 재해석하면 확장된 다중채널의 정규화를 사용할 수 있었으며, DFT대신에 DCT를 사용하여 연산량을 줄일 수 있었다. 또한 정규화를 사용하였기 때문에 저해상도 영상의 움직임 정보가 올바르지 않을 경우에도 이를 보상해 줄 수 있었다.
영상 복원의 목적은 훼손 요인을 제거하여 원 영상에 가장 근접하게 만드는 것이다. 이는 정칙화 반복 복원 방법을 통해 이루어 질 수 있다. 영상 복원 방법에서 좋은 종료 규칙은 보다 우수한 화질의 복원 영상과 보다 적은 계산량이라는 두가지 목적을 모두 만족시킬 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 반복 복원 방법의 다항식적인 표현을 이용한 종료 규칙을 제안한다. 이 규칙에서는 각 반복 복원 단계에서의 복원 영상과 원 영상의 추정 오차를 구해낸 뒤, 이를 선호에 의한 오차와 잡음에 의한 오차로 구분하여, 이 들간의 비율을 달리 작용한다. 이로써 보다 우수한 복원 영상을 보다 적은 계산량에 의해 얻을 수 있다. 이를 위해 잡음 억제 변수(Noise Suppression Parameter)라는 새로운 변수를 정의 하며, 또한 임의의 잡음 정도에 대하여 적정 지점에서 반복을 중지시킬 수 있도록 하는 잡음 억제 변수의 추정식을 제안한다. 제안한 종료 규칙으로 실험한 결과 잡음이 상대적으로 많은 경우에는 최소의 mse를 갖는 지점에서, 잡음이 상대적으로 적은 경우에는 적당히 제한된 반복 횟수를 갖는 지점에서 반복을 멈추었으며 기존의 종료 규칙에 비하여 뛰어난 성능을 나타내었다.
의료영상 시스템을 통해 볼 수 있는 모든 X-선 영상은 피사체 본래의 특성만이 표현된 영상이 아닌 그 영상시스템 고유의 특성이 반영된 영상이라 할 수 있다. 영상화질에서 시스템에 의한 열화는 시스템응답함수인 변조전달 함수(modulation transfer function; MTF)로 설명되며 잡음력 스펙트럼(noise power spectrum; NPS)으로 설명할 수 있다. 이 때, 열화된 영상은 영상시스템의 MTF와 NPS를 정확하게 측정함으로써 그 시스템의 특성에 따라 설계된 필터에 의해 원영상에 가깝게 복원(restoration)될 수 있다. 본 논문에서는, 영상복원 시뮬레이션을 통해 기존의 직접 역필터링(direct-inverse filtering), 제한된 역필터링(limited-inverse filtering), 위너 필터링(Wiener filtering) 기법을 바탕으로 열화된 영상을 원 영상에 가깝도록 복원하고 복원영상의 화질을 정량적으로 평가하였다.
본 논문에서는 하향식 기계 학습 및 반복적 오차 역투영음 이용하여 한 장의 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 얼굴 영상을 독립된 형태 기저와 질감 기저의 선형 중첩으로 표현하고, 주어진 저해상도 얼굴 영상을 형태 기저와 질감 기저의 선형 중첩으 로 최대한 근사하게 표현할 수 있는 계수를 추정한다. 이 추정된 계수를 고해상도 얼굴 영상의 형태 기저 와 질감 기저의 선형 중첩 계수로 사용함으로써 고해상도 얼굴 영상을 복원한다. 또한, 복원된 고해상도 얼굴 영상의 정확도를 개선하기 위하여 학습 기반 오차 역투영 과정을 반복적으로 적용한다. 다양한 실험을 통하여, 제안된 방법이 저해상도 얼굴 영상으로부터 고해상도 얼굴 영상을 효과적으로 복원함을 입증하였으며, 이 방법을 사용하여 원거리 감시 시스템에서 획득된 저해상도 얼굴 영상을 고해상도 얼굴 영상으로 합성함으로써, 얼굴 인식 시스템의 성능을 높일 수 있음을 확인하였다.
우리가 살아가고 있는 현실공간에서 사라진 과거의 지형공간을 복원한다는 것은 매우 의미가 있는 실험연구이다. 본 연구는 20여 년 전에 다목적 대형 댐의 건설로 대부분 물속으로 사라진 청풍호수 주변의 마을을 대상으로 원격탐사기법으로 3차원 지형을 복원하기 위한 연구이다. 수몰 이전의 비교적 해상도가 높은 인공위성 사진과 영상 및 지도를 이용하여 과거의 새로운 영상을 복원하는 실험을 실시하였다. 이로써 영상과 영상의 좌표변환, 영상과 지도와의 정밀기하보정, 과거지도와 참조지도 및 좌표변환을 통하여 DEM과의 중첩오차를 최소화시키고, 영상 복원 시에 손실정보를 최소화하는 최적채널 선정을 통하여 수몰이전을 가장 잘 보여주는 퓨젼영상을 복원할 수 있었다.
본 논문에서는 깊이 영상을 개선하는 방법으로 깊이 영상 획득 시 손실된 영역을 복원하는 기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이는 검은 재질로 되어있을 경우, 획득된 깊이 영상에 손실이 발생한다. 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되는 심각한 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아낸다. 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.
손상된 영상의 복원은 디지털 영상 처리기술이 등장하기 이전부터 시도되었던 근원적 문제이다. 컴퓨터의 연산 능력과 다양한 기술의 발전에 따라 손상된 영상을 복원하는 다양한 연구가 소개되었으나 그 결과는 사람에 의한 수동적 결과물과 비교하여 낮은 복원 결과를 보여 왔다. 최근 심층 신경망 (DNN, Deep Neural Network)의 발전으로 이미지 복원에 이를 적용한 다양한 연구가 소개 되고 있지만, 광범위한 영역이 손상된 경우 근접한 화소를 활용하는 방법으로 해결이 어렵다. 이와 같은 경우는 주변의 영상의 문맥적 정보를 통해 손상된 영역을 추론을 통한 복원이 필요하다. 본 논문에서는 심층 신경망 기술 중 하나인 적대적 생성신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 이용한 이미지 복원 네트워크를 제안한다. 제안하는 시스템은 이미지 생성 네트워크, 생성 결과 판별 네트워크로 구성 된다. 본 논문에서는 제안하는 방안을 통해 다양한 종류의 이미지를 복원함에 있어서 훼손된 영역의 추론을 통하여 자연스러운 영상 복원뿐 아니라 원본 영상의 질감까지 복원이 가능함을 실험을 통해 확인 하였다.
본 논문에서는 스트랩다운 영상탐색기 개발을 위해 각속도계 정보를 이용한 실용적인 움직임 훼손영상 복원 필터링 기법을 제안한다. 각속도계 편향오차가 움직임 훼손을 기술하기 위한 점확산 함수 파라미터의 불확실성으로 작용한다는 점에 착안하여, 이를 놈 제한조건을 만족하는 파라미터 불확실성으로 가정한 후 움직임 훼손 영상을 불확정 선형 상태 공간 방정식으로 모델링한다. 각속도계 편향오차에 의한 파라미터 불확실성 행렬이 놈 제한 조건을 만족한다는 가정 하에, 순환 선형 강인 칼만필터에 기반한 움직임 훼손영상 복원필터가 설계된다. 실제 IR 영상을 이용하여 제안된 영상훼손 복원 필터가 각속도계 편향 오차가 존재하는 상황에서도 신뢰할만한 영상복원 성능을 제공함을 확인한다.
본 논문에서는 정규화 혼합 norm을 이용한 다중 채널 영상 복원 기법을 제안한다. 채널 영상 간 및 채널 영상내의 결정론적 정보를 이용한 다중 채널 영상 복원에 관한 문제를 고려한다. 제안 방식에서는 각 채널 영상에 대해 LMS (Least Mean Square) 및 LMF (Least Mean Fourth) 및 완화 함수를 결합시킨 부가 함수가 제안된다. 더불어, LMS 및 LMF의 상대적 기여도를 제한하기 위한 혼합 norm 매개 변수 및 완화 함수의 중요성을 제어하는 정규화 매개 변수는 반복 영상으로부터 예측된 각 채널의 노이즈 분포에 의해 결정되어 진다. 제안된 방식은 각 채널 영상의 첨부 노이즈 형태에 대한 사전 정보 없이 복원 과정이 가능하다는 점과 두 매개 변수를 반복 과정에서 부분적으로 복원된 영상으로부터 조절할 수 있는 특성을 갖고 있다.
예제기반 초해상도 영상 복원(EBSR)은 고해상도 영상과 저해상도 영상간의 패치간 대응관계를 학습함으로써 고해상도 영상을 복원하는 방법으로, 한 장의 저해상도 영상으로부터도 고해상도 영상을 복원할 수 있는 장점이 있다. 그러나, 폰트의 종류나 크기가 학습 영상과 다른 텍스트 영상을 적용할 경우 잡영을 많이 발생시킨다. 그 이유는 복원 과정 중 매칭 단계에서 입력 패치들이 사전 내의 고해상도 패치와 부적절하게 매칭될 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위한 새로운 패치 매칭 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 관찰 모델을 이용하여 입력 영상과 출력 영상간의 상관 관계를 보존함으로써 잘못 매칭된 패치로 인한 잡영을 효과적으로 억제한다. 이는 출력 영상의 화질을 개선할 뿐 아니라, 다양한 종류 및 크기의 폰트를 포함한 대용량 패치 사전을 적용할 수 있게 함으로써 폰트의 종류 및 크기의 변이에 대한 적응력을 크게 향상시킨다. 실험에서 제안하는 방법은 폰트와 크기가 다양한 영상에 대하여 기존의 방법보다 우수한 영상 복원 성능을 나타내었다. 뿐만 아니라, 인식 성능도 88.58%에서 93.54%로 개선되어 제안하는 방법이 인식 성능의 개선에도 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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