• 한국통신학회논문지
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• 제32권10C호
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• pp.975-981
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• 2007

본 논문에서는 공간 영역의 국부 정보 및 반복 영상으로부터 예측된 노이즈를 이용한 적응 영상 복원 방식을 제안한다. 공간 영역의 국부 제약 정보 설정을 위해 서로 다른 윈도우를 갖는 국부 영역의 평균, 분산 및 최대 값의 비를 이용하였으며, 반복 기법을 이용하여 매 반복 해에서 얻어진 복원 영상으로부터 상기 제약 정보를 설정하게 된다. 더불어 반복 영상으로부터 예측된 노이즈와 국부 제약 정보를 이용하여 국부 완화도 정도를 결정하는 매개 변수를 적응적으로 산출한다. 제안된 방식을 이용하여 복원 영상을 얻기 위해 비 적응 복원 방식보다 빠른 수렴속도를 갖게 됨을 알 수 있으며, 노이즈 특성에 대한 사전 정보 없이 국부적으로 제어된 완화 정도를 지닌 복원 영상을 얻을 수 있었다. 기존 방식과 비교하여 제안방식은 수렴하기 유사한 반복 횟수를 필요로 하며 0.2 dB 이상의 SNR 향상이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.196-199
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• 2020

밝기 차이가 발생할 때마다 비동기적으로 영상을 획득하는 이벤트 카메라는 기존의 프레임 기반 카메라가 가지고 있는 한계점을 보완하기 위해 사용된다. 이벤트는 비동기적으로 획득되고 프레임보다 훨씬 빠르게 작동할 수 있기 때문에, 이를 활용하는 방안은 다양하다. 본 논문에서는 기존의 프레임 기반 카메라를 대체하여 사용하기 위해 이벤트만 활용하여 프레임 형태의 영상을 복원한 선행연구를 기반으로 한다. 복원한 영상의 노이즈를 제거하는 방법을 제시하고, 기존의 노이즈 제거 방법들과 비교하여 성능을 평가한다. 또한 기존에 있는 대표적인 특징점 추출방법을 노이즈를 제거한 영상에 적용해보고, 복원된 영상에서의 특징점 추출에 적합한 추출방법을 확인한다. 이 결과는 프레임 기반의 특징점을 추출하여 추적하는 다양한 분야에서 기존의 카메라를 체제할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.327-330
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• 2021

본 논문은 RGB 영상 데이터셋의 일부만을 지도학습하여(Sparsely-supervised learning) Annotation 되지 않은 영상에 대해 손-객체의 3D 포즈를 복원하기 위한 방법을 제안한다. 기존의 연구에서는 손-객체의 포즈에 해당하는 6DoF 만을 학습 데이터로 활용한다. 이와 달리, 본 논문에서는 정확도 향상을 위해 복원된 결과를 동일한 입력 영상 내에서 비교 가능하도록 3D 모델로 복원한 결과를 입력 영상의 마스크로 만들어 학습에 반영하였다. 구체적으로 추정된 포즈로 만들어낸 마스크를 입력 영상에 적용한 결과와 Ground-truth 포즈를 적용한 영상을 학습 시에 손실 함수에 반영하였다. 비교 실험을 통해 제안된 방법이 해당 방법을 적용하지 않은 경우 보다 3D 매쉬 오차가 적었음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.712-717
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• 2013

본 논문에서는 향상된 물체 인식을 위한 픽셀 복원 기반의 비선형 3D 상관기를 제안한다. 제안한 방법은 부분적으로 가려진 물체로부터 요소영상을 픽업하고 서브영상으로 변환하고 영역 매칭 알고리즘 방법을 이용하여 서브영상으로부터 장애물로 가려진 영역을 검출하고 제거한다. 그 다음 픽셀 복원 방법으로 각 서브영상에서 제거된 물체의 픽셀을 복원한다. 마지막으로, 재생된 참조영상과 재생된 영상 사이의 비선형 상호상관을 통하여 3D 물체의 인식 성능을 향상 시킨다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.49-52
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• 2006

오늘날 컴퓨터의 발달과 인터넷의 확산으로 멀티미디어 컨텐츠의 보급이 급격히 확대되고 있으며, 이들 컨텐츠에는 원거리 화상회의, 감시시스템, 주문형 비디오(VOD), 주문형 뉴스(NOD), 디지털 편집 시스템 등 동영상이 포함되어 있다. 이처럼 동영상은 정보교환과 정보표현의 매개물로서 중요한 역할을 한다. 그러나 이와 같은 동영상은 노이즈나 전송과정 중 발생하는 문제 등으로 인해 항상 좋은 품질을 보장되지 않는다. 이런 훼손된 영상을 원영상으로 복원하거나 사용자가 제거 혹은 복원하고자 하는 영역을 지정 처리함으로서 다양한 정보를 획득할 수 있다. 일반적으로 pc에서 사용되어지는 대부분의 동영상은 $15fps{\sim}30fps$이다. 대부분의 동영상 편집 기술은 각각의 frame을 추출하여 수동적으로 처리하므로 비용과 시간이 많이 든다. 이런 단점을 해결하기 위해 여러 방법이 기존에 시도되고 있다. 제거 혹은 복원하고자 하는 영역을 전 frame에서 처리하기 위해 움직임 검출 및 추적기법이 사용되며, 제거 혹은 복원하기 위해 median filtering, image inpainting 처리 방법들이 있다. 본 연구에서는 사용자에 의해 미리 정의된 바운딩 박스내의 객체를 추적하여 객체의 중심값을 찾는 mean-shift algorithm을 이용하여 움직이는 객체를 추적하였고 image Inpainting algorithm을 이용하여 훼손된 영역을 복원하거나 제거하고자 하는 객체를 제거하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1171-1176
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• 2011

본 논문에서는 주기적으로 배치된 렌즈 배열을 이용한 광학 픽업과 평면기반 컴퓨터 집적 영상 복원 (CIIR) 기술에서 요소 영상 크기와 3차원 물체의 복원 깊이 위치에 따른 복원 성능에 대한 분석을 제시한다. 주기적으로 배치된 렌즈 배열에서는 3차원 물체를 픽업할 때 주기성으로 인한 희박 표본화가 발생함이 보고된다. 또한 희박 표본화가 발생하는 3차원 물체의 위치는 요소 영상의 크기와 관계식을 제시한다. 희박 표본화를 회피하는 방안을 제시하고, 이론의 평가를 위해서 컴퓨터 실험을 진행했고 그 결과는 이론을 잘 뒷받침함을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.205-212
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• 2010

최근 놀라울 정도로 변화하고 있는 정보통신기술의 발달은 증강현실의 활용을 다양하게 하고 있고, 전 세계적으로 폭발적인 증가를 보여주고 있는 스마트폰의 사용은 생활을 보다 편리하게 변화시키고 있다. 이런 변화들은 교육변화의 필요성을 제기하고 있는데, 이런 변화들로 교실이 아닌 곳에서의 체험교육을 통한 학습이 가능해지고 있다. 최첨단 미래는 결국 과거에서부터 나온 것이기 때문에, 역사교육은 등한시해서는 안 되는 분야이다. 이에 과거의 생활, 문화, 역사 등을 배울 수 있는 박물관에 최첨단 기술을 활용한 교육콘텐츠를 접목시키면 학습효과가 증대될 수 있을 것이라는 가정을 먼저 하였다. 그리고 증강현실 기반의 복원영상을 이용하여 스마트폰으로 게임이나 해설을 들으며 박물관을 관람하면 학습흥미도와 학습성취도가 높아질 것이라는 제안을 하면서 국내 박물관에서 활용할 수 있는 게임 설계를 제시하였다. 증강현실 기반의 복원영상을 이용한 스마트폰의 어플리케이션은 박물관 문화재 교육뿐만 아니라 지역축제나 유적답사 등에도 활용가능하다. 스마트폰 이용자를 위한 증강현실 기반의 복원영상을 활용한 어플리케이션의 유의미한 활용분야와 활용 방법 등을 제안하였지만, 구체적인 실현을 위해서는 구체적인 프로그램 설계와 게임디자인, 매뉴얼 구성 등과 같은 분야에서의 전진적인 연구가 계속 되어져야 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.105-111
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• 2009

본 논문에서는 지역 특성에 기반한 주파수 영역에서의 비선형 외삽법을 통한 영상 복원 기법을 제안한다. 기존의 비선형 외삽법은 객체의 경계 부분에서 링잉(ringing) 현상이 발생한다는 단점이 있다. 제안된 영상 복원 기법은 기존의 단점을 보완하기 위해 영상의 지역적 특징을 고려하는 적응적 복원 기법을 도입하였다. 즉, 열화된 영상을 일정 크기의 블록으로 나누고, 각 블록의 특성을 파악하여 단순한 영상을 포함한 블록, 한 개의 경계를 포함한 블록, 그리고 복잡한 영상을 포함한 블록으로 구분한다. 각 블록의 특징에 따라 적응적인 비선형 외삽법을 적용하여 영상을 복원한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 방법보다 주관적, 객관적 관점에서 향상된 화질을 갖는 것을 알 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.331-332
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• 2011

본 논문에서는 Markov random field (MRF) 프레임워크와 영상의 기울기(gradient) 정보를 이용한 필드영상의 공간적 디인터레이싱(deinterlacing) 알고리즘을 제안한다. 기존의 디인터레이싱 결과를 보면 때때로 에지 부분의 연결이 정밀하지 못하여 눈에 거슬리는 재깅(jagging) 현상 등의 결함이 나타나기도 하는데, 제안하는 알고리즘은 이러한 현상을 줄이고자 영상의 기울기 도메인(gradient domain)에서 디인터레이싱을 수행한다. 즉, 제안하는 방식은 필드 영상으로부터 기울기 영상을 얻고 이를 보간한 후 필드영상과 복원된 기울기 영상을 토대로 원본 영상을 복원한다. 이 과정에서 각각의 픽셀마다 기울기 영상의 보간을 위한 에지 방향의 추정이 필요한데, 이 과정에서는 MRF 모델을 기반으로 에너지 함수를 설계하고 최적화시킴으로써 보다 강건한 추정결과를 얻도록 하였다. 프레임 영상 복원은 기울기 영상과 필드 영상 정보를 사전 정보로 하여 선형 방정식을 세우고 푸는 과정으로 이루어진다. 실험한 결과, 제안된 방법의 결과가 기존 방법에 비하여 눈에 띄는 결함을 줄이고 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.134-136
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• 2015

영상 역 하프토닝은 입력된 하프톤 영상으로부터 그레이 영상을 복원시키는 것으로, 하프톤 영상으로 처리하지 못하는 다양한 영상처리를 가능하게 해주는 방법이다. 기존의 참조표를 이용한 역 하프토닝 방법은 다양한 하프톤 영상과 원본 그레이 영상으로부터 추출한 정보를 이용해 입력 영상을 복원시키는데, 본 논문에서는 이를 바탕으로 하여 영상의 질을 전반적으로 향상시킬 수 있는 국부적인 이진 패턴 기반 참조표를 이용한 영상 역 하프토닝 방법을 제안한다. 먼저 참조표를 이용한 역하프토닝 방법을 이용해 영상을 복원한 후 각 픽셀에서의 국부 이진패턴을 계산하여 각 픽셀 값을 패턴에 따라 분류한다. 분류된 패턴 정보에 따라 국부 이진 패턴 기반 참조표를 생성하고 이를 통해 입력 하프톤 영상에 대한 역 하프토닝을 수행한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 오류 확산법에 의해 변환된 하프톤 이미지를 역 하프토닝 했을 때, 기존의 역 하프토닝 방법에 비해 더 나은 PSNR을 달성하는 것을 보인다.