많은 칼라 장치에서 동일한 영상을 출력했을때, 재현된 색들은 장치 사이의 색역 차로 인해 많은 차이를 나타내므로 이를 개선하기 위한 많은 색역 사상 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 장치 의존적 색역 사상의 단점인 압축 사상에서의 불필요한 왜곡을 줄이고 절단 사상에 의한 색 분별력 저하를 최소화시키기 위해 색 분포 재배열을 이용한 색 분별력 향상 색역 사상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상의 색을 색 분포라는 3차원 배열로 구성한다. 색 분포의 최대치가 출력 장치 색역의 경계치보다 작다면 같은 색으로 사상을 한다. 반대로 크다면 색역 내부에 색역 외부의 색을 재배열하여 사상을 한다. 결과적으로 모니터에 나타난 영상을 색과 비슷하고 채도가 높은 색이 선형적으로 변하는 영역에서 색의 분별력이 높은 영상을 프린터로 재현할 수 있었다.
3D 디스플레이, 진동, 서라운드 음향 등 다양한 감각자극을 활용한 영상실감 기술이 상용화되었으나, 후각을 사용한 영상의 실감향상에 대해서는 아직 뚜렷한 진전이 없다. 후각은 인간의 정서와 강하게 연합되어 있기 때문에, 이를 잘 활용한다면 높은 수준의 실감향상이 가능할 것으로 기대할 수 있다. 본 연구는 영상에 냄새를 암시하는 뚜렷한 대상(커피, 꽃 등)이 존재하지 않을 때, 영상의 색온도와 관련이 높은 향의 제시가 영상의 실감향상에 미치는 효과를 검증하였다. 이를 위해 먼저 48가지 향을 수집하여 1,500K (따뜻한) ~ 15,000K (차가운)의 색온도 척도를 통해 향과 색온도의 매칭을 실시하여, 따뜻한 혹은 차가운 색온도와 뚜렷한 매칭을 보인 향 8개 (따뜻한 향 4개, 차가운 향 4개)를 선정하였다 (실험 1). 이를 토대로 이미지와 영상에 따뜻한 (3,000K), 중립적인 (6,500K) 혹은 차가운 (14,000K) 색온도를 적용한 후, 따뜻한 혹은 차가운 향을 제시하여 향과 색온도의 일치도 (일치, 불일치, 중립)에 따라 실감이 얼마나 향상되는지 참가자들에게 7점 척도로 평정하게 하였다 (실험 2-3). 그 결과 향과 색온도가 일치할 때 참가자들은 불일치하거나 중립적일 때 보다 이미지와 영상의 실감을 더 높게 평가하였다. 본 연구는 영상에 후각 정보를 가진 구체적 대상이 없을 때에도 색온도 감성과 일치하는 향을 제공함으로써 영상실감 향상이 가능하다는 것을 보여준다는 점에서 중요한 실용적 가치가 있다.
본 논문에서는 기존의 중간조 처리 방법들의 단점을 개선하고 원영상의 색을 충실히 재현하기 위해 도트 패턴 데이터베이스를 사용한 모델 기반의 중간조처리 방법을 제안한다. 제안한 방법은 우수한 화질의 풀력 영상을 얻기 위해 BNM을 기반으로 도트 패턴을 생성한 후 원형 도트 중첩 모델과 하드웨어의 점이득을 적용하여 도트 패턴 데이터베이스를 생성한다. 도트 패턴 데이터베이스는 하나의 밝기값에 도트 패턴각각 하나씩 구성되므로 출력 영상에서 원영상 화소의 색을 충실히 재현할 수 있다. 이 과정에서 인간 시각특성을 적용하여 현재 화소의 색에 대해 국부적으로 인간 시각에 적합한 도트 패턴을 선택한다.
디지털 영상에서 색을 표현하기 위해서는 최소 세 개 이상의 색 채널이 필요하다. 하지만 디지털 카메라에서 영상을 얻기 위해 사용되는 영상 센서는 빛의 밝기 정보만을 받아들일 뿐 색 정보를 분리해낼 수 없으므로 각 화소당 세 개의 영상 센서를 배치 한 뒤 색필터를 사용하여 색 영상을 얻어내게 된다. 대다수의 디지털 카메라는 제품의 크기를 최소화 하고 제조 단가를 절감하기 위하여 단일 영상 센서 배열을 사용한다. 이런 단일 영상 센서를 통해 얻어진 영상들은 각 화소당 하나의 색 정보만을 포함하고 있기 때문에, 사람이 본래의 색으로 영상을 보기 위해서는 각 화소당 나머지 두 개의 손실된 색 정보를 복원해야 하며 이 과정을 색 필터 보간(color filter array interpolation) 혹은 디모자이킹(demosaicking) 과정이라 부른다. 본 논문에서는 두 차례에 걸친 디모자이킹 단계를 통해 여러 가지 기법을 복합적으로 사용함으로써 더 정확한 색을 복원하는 기법을 제안하고 있으며, 에지 기반 보간법, 2차 미분값을 보정값으로 사용하는 기법, 색차를 이용하는 기법, 가중치 합을 이용한 기법 등이 사용되어서 화질을 개선하고 있다. 기존의 기법들과 객관적, 주관적 비교를 수행하여 제안하는 기법이 다른 기법들에 비해 더 좋은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 대역 제한된 색도 신호에 의해 발생하는 색 번짐 현상을 TV 수신단이나 MPEG 디코더에서 효과적으로 개서하는 색 버짐 개선 방법을 제안한다. 비디오 영상 신호는 영상의 밝기 정보를 가지고 있는 한 개의 휘도 신호와 색상 정보를 가지고 있는 두 개의 색도 신호로 구성되어 있으며 사람의 눈이 미세한 면적에 대해서는 색의 변화를 거의 인식하지 못하는 점을 이용하여 색도 신호의 고주파 정보를 제한하고 있다. 하지만 HDTV와 같은 고화질 화상 제품이 생산됨에 따라 색 번짐 현상이 화질 저하의 요인으로 인식되기 시작하였다. 본 논문에서는 영상 융합 기술을 이용하여 색도 신호보다 더 많은 고주파 정보를 가지고 있는 휘도 신호의 고주파 성분을 이용하여 손상된 색도 신호의 고주파 성분을 추정하는 방법을 제안한다. 휘도 신호로부터 추출된 고주파 성분은 추정된 색도 신호와 원본 색도 신호 사이에 발생하는 에러의 ${\iota}_2-norm$이 최소화 되도록 설계된 공간 적응적 가중치에 의해서 적절히 조절된 후에 입력 색도 신호와 결합되어 색 번짐이 개선된 색도 신호를 얻을 수 있게 하다. 제안하는 색 번짐 개선 방법은 색도 신호의 해상도를 휘도 신호의 해상도만큼 향상시키기 때문에 자연스러운 결과를 출력하며 또한 기존의 방법에서는 개선하기 힘들었던 좁은 경계에서의 색 번짐 현상도 효과적으로 개선한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 시각적 및 수치적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.
최근 UCC를 중심으로 동영상 데이터에 대해 사람들의 관심이 증가하고 있다. 따라서 동영상 데이터의 내용-기반 검색을 지원하는 효율적인 색인 기법이 요구된다. 그러나 Hybrid Spill-Tree를 제외한 대부분의 색인 기법들은 대용량의 고차원 데이터를 다루는데 비효율적이다. 본 논문에서는 동영상 데이터의 내용-기반 검색을 지원하기 위한 효율적인 고차원 색인 기법을 제안한다. 제안하는 고차원 색인 기법은 기존 Hybrid Spill-Tree을 기반으로 새롭게 제안하는 클러스터링 방법과 시그니쳐를 이용한 데이터 저장 방법을 결합하여 확장된 색인 기법이다. 또한 제안하는 시그니쳐-기반 고차원 색인 기법이 기존 M-Tree 및 Hybrid Spill-Tree에 비해 성능이 우수함을 보인다.
오늘날 멀티미디어의 응용이 크게 늘면서 영상 취득 장치의 수요가 증대되고 있다. 그중 필름 스캐너는 고해상도와 고화질의 디지털 영상을 취득할 수 있는 장치이다. 그러나 필름 스캐너에서는 광원 및 센서의 비선형적 특성으로 인해 원 필름 영상의 컬러와 스캔된 영상의 컬러가 정확히 일치하지 않는 문제가 발생한다. 따라서, 필름 스캐너에서는 스캔된 디지털 영상에 대한 색보정이 필수적이다. 본 논문에서는 스캔된 RGB 색공간의 데이터를 CIE L/sup */a/sup */b/sup */ 색공간으로 변환한 후 다항회귀를 이용하여 색보정한다. 또한, TMS320C32 DSP 칩과 고해상도 라인 센서를 사용하여 R, G, B 각각 12 비트의 색분해도와 2400 dpi 급의 해상도를 갖는 스캐너 하드웨어를 구현하였다. 제작한 스캐너의 색보정 성능을 평가하기 위한 실험 결과, 색보정 전에는 평균색차 (ΔE/sup *//sub ab/)가 13.48 이었던 것이 색보정 후에는 8.46으로 감소함을 확인하였다.
본 논문은 어두운 영상의 낮은 인지적인 대비를 향상하기 위해 비선형 마스킹 기법을 이용한 영상의 인지적 대비 향상 방법을 제안한다. 영상의 주요 속성인 색도의 변화를 최소화 하면서 어두운 영역의 밝기를 향상시키기 위해, 비선형 마스킹 기법 기반으로 영상에 적응적인 파라미터를 이용한 대비 향상방법을 제안하 였다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 테스트 영상에 대해 SSR(Single-Scale Retinex), MSR(Multi-Scale Retinex), 기존의 비선형 마스킹 기법의 결과와 색도 및 채도에 대한 정량적인 평가와, z-score를 이용한 정성적 평가를 수행하였다. 결과 제안한 방법이 낮은 색도 변화와 향상된 인지적 대비를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 영상의 색 항등성을 달성하기 위해 본질 영상의 핵심인 불변 방향을 K-means 클러스터링을 이용해 검출하는 개선된 알고리즘을 제안한다. 우선, RGB 영상을 K-means 클러스터링 기법에 의해 다수의 클러스터로 분할한다. 이 때, 클러스터 간의 거리 측정은 유클리드 거리이다. 그리고 분할된 클러스터 중 가장 많은 색을 가진 클러스터만을 x-색도 공간으로 도시하여 해당되는 후보 불변 방향을 계산한다. 검출된 후보 불변 방향은 방향별로 프로젝션된 히스토그램에서 3개 이상의 프로젝션된 데이터를 가진 bin들의 개수가 가장 적은 방향이다. 그 후, 분할된 다른 여러 클러스터에 해당되는 후 보 불변 방향을 계산하여 가장 많은 빈도로 나타나는 방향을 영상의 최종 불변 방향으로 결정한다. 실험에서 Ebner에 의해 제안된 데이터집합을 실험 영상으로 사용하였고, 색항등성 측도를 평가 척도로 사용하였다. 실험 결과, 제안한 기법은 형광성 표면을 가진 형광 데이터집합에 보다 적합하였으며, 엔트로피 기법보다 색항등성이 1.5배 이상 높았다.
본 논문에서는 스크린 컨텐츠 동영상의 효율적인 압축을 위한 부호화 기법을 제안한다. 제안 부호화 기법은 RGB 색 요소 간의 신호의 통계적 중복성을 줄이기 위한 적응적 색 변환 기법에 기반한다. 기존의 색 변환 기법들은 스크린 컨텐츠 동영상이 포함하는 신호의 급격히 변화하는 ?계적 특성에 적용하기 어려운 반면 제안 방식에서는 부호화 블록의 시간적/공간적 주위 픽셀의 정보를 이용한 성분 분석을 통해 색 공간 변환 행렬식을 유도하여 부호화에 사용한다. 주위 픽셀 정보는 부호화 블록의 예측 방식에 따라 결정하며 움직임 벡터를 이용한 시간/변위 예측 부호 방식에서는 참조 블록의 정보를 이용하고 공간적 예측 방식에서는 블록의 인접 픽셀를 이용한다. 부호기 측에서는 비트율-왜곡 최적화를 통하여 예측 후 잔여신호의 부호화를 원래의 RGB 공간에서 수행할지 또는 색 변환한 공간에서 수행할지를 결정하고 관련 정보를 표시하여 블록 단위로 전송함으로써 부호화 효율을 증대한다. 실험에 의하면 제안 기법은 기존 압축 방식 대비 탁월한 부호화 성능을 제공함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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