본 논문은 동영상 프레임 간 선명도를 균일하게 유지하면서 블러를 제거하는 기법을 제안한다. 고정된 변수들을 이용하는 기존 기법들과 달리, 제안하는 동영상 디블러링 기법은 영상에 따라 디블러 변수들을 조절함으로써 선명도를 균일하게 만들어 준다. 먼저, 입력 프레임의 초기 블러 커널을 추정하고, 디컨볼루션을 수행한 뒤, 선명도를 측정한다. 그리고 균일한 선명도를 유지할 수 있도록 측정된 선명도에 기반하여 정규화 변수와 커널을 조절하고, 다시 디컨볼루션을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 상당히 균일한 선명도를 유지하면서 디블러링을 수행함을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 그라디언트(gradient) 공식을 사용하여 무인항공사진의 선명도 분석을 실시하고, 작업자가 간단하게 사용할 수 있도록 MATLAB GUI(Graphical User Interface) 기반 선명도 분석 tool 제작에 대하여 소개하였다. 본 연구에서 제시한 선명도 분석 방법의 신뢰도를 검증하기 위하여 상용 software인 Agisoft사의 Metashape로 무인항공영상의 선명도를 측정한 결과와 비교하였다. 총 10장의 영상을 대상으로 두 가지 tool로 선명도를 각각 측정한 결과 동일 영상에 대하여 선명도 수치의 값들은 서로 상이하였다. 하지만 두 결괏값 간에는 0.11 ~ 0.20 정도의 일정한 편이(bias)가 존재하여 이를 소거하면 동일한 선명도를 나타내어 본 연구에서 제시한 선명도 분석 방법의 신뢰도를 입증하였다. 또한, 제시한 선명도 분석 방법의 실용성을 검증하기 위하여 선명도가 낮은 무인항공사진을 저품질의 영상으로 분류한 후, 각각 이를 포함한 정사영상과 이를 제외하고 제작한 정사영상의 품질을 비교하였다. 실험결과, 저품질의 무인항공사진을 포함하고 있는 정사영상은 해상도 타겟 부분의 흐림 현상으로 품질 분석이 불가하였다. 하지만 저품질의 무인항공사진을 제외하고 제작한 정사영상의 GSD (Ground Sample Distance)는 해상도 타겟이 선명하게 관측 가능하여 bar target은 3.2cm, siemens star는 4.0cm이었다. 이 결과는 본 연구에서 제시한 선명도 분석 방법의 실용성을 입증하였다.
고역의 주파수 성분이 감쇠되어 선명도가 저하된 이미지나 선형 보간법에 의해 확대된 이미지의 계단모양 왜곡을 감소시킴으로써 경계선의 선명도가 저하된 이미지들을 위해 형태학적 처리(morphological processing)에 의한 이미지 윤곽선의 선명도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 블러링(blurring)된 이미지를 화소의 명암에 따라 다수개의 평판 이미지(slice image)로 나누고 각 평판 이미지에 대해 반복적인 최대/최소값 필터(min/max filter)의 적용으로 얻어진 윤곽선의 중심을 기준으로 하여 팽창(dilation)과 침식(erosion)을 수행함으로 이미지의 윤곽선에서의 명암 변화에 대한 경사도를 크게 만들고 이로써 이미지 윤곽선의 선명도를 향상시키는 방법을 사용하였으며 모의 시험결과를 통하여 고역 주파수 강조에 의한 방법에 비하여 인위적인 잡음(artifact)없이 효과적으로 선명도를 향상시킬 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 영상의 선명도를 영상의 주파수 도메인 정보를 이용하여 측정하는 새로운 무기준법 화질 평가 방법을 제안한다. 기존에, 영상에 대한 선명도는 일반적으로 영상의 픽셀 값을 이용하여 측정되었다. 제안된 방법은 기존 방법과 달리 영상에 대한 선명도를 주파수 도메인 정보를 이용하여 측정하였다. 주파수 도메인에서 선명도를 평가하기 위하여 주어진 영상은 가우시안 저주파 필터를 사용하여 열화 되고, 열화 영상과 주어진 영상의 주파수 영역 계수를 사용하여 새로운 선명도 평가 함수를 정의하였다. 제안된 방법의 성능 검증은 TID2008 화질 평가 데이터베이스를 사용하여 이루어졌다. 기존 무기준법 영상 선명도 평가 방법과 비교하였을 때, 제안된 선명도 평가 방법은 주관적 화질 점수와 보다 높은 상관도를 보였다.
HRTF 를 사용하여 가상적인 음향 효과를 내는 시스템에서의 음의 왜곡은 필수적이다. 하지만 음성과 같은 사람이 민감하게 느끼는 부분에서의 음의 선명도 저하는 다른 대역의 왜곡보다 더욱 크게 느껴진다. 그리고 모노 및 두 채널의 주파수 특성이 비슷한 스테레오에서는 음질을 보상할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 음의 선명도의 저하를 유발하게 하는 가상 음향 발생 필터의 특징을 분석하고, 간단한 필터 설계에 의해서 본래의 가상 음향을 그대로 유지하면서 선명도를 높일 수 있는 방법을 제시한다. 제시한 방법은 특히 모노 및 뉴스모드와 같이 음성이 많이 들어 있는 부분에서 뛰어난 성능을 보인다.
일반 영상의 영상확대를 위한 다양한 알고리즘이 존재한다. 하지만 적외선 열화상 영상의 경우 일반영상과 다른 특성을 가지고 있기 때문에 적외선 영상을 위한 영상 확대 알고리즘이 필요하다. 따라서 적외선 영상이 일반영상에 비해 디테일이 없다는 특성을 고려하여 복잡한 알고리즘을 적용시키기 보다는 ADRC 와 같은 단순한 분류 기법을 활용하여 LR-HR 패치를 분류하고 학습된 데이터를 이용하여 영상확대 알고리즘에 적용하였다. 알고리즘의 성능 향상을 위해 학습과정에 전처리 과정을 추가하여 합성과정에서 추가적인 연산량의 증가 없이 확대 영상의 선명도를 향상시키고자 하였다. 또한 확대된 적외선 영상이 동일 해상도의 가시광영상에 비해 선명도가 떨어진다는 점을 고려하여 확대된 적외선 영상에 가시광영상의 고주파 정보를 합성시켜 이전보다 영상의 선명도를 더 향상시키고자 하였다. 이와 같은 방법으로 영상 확대 알고리즘만 수행하였을 때 통상적인 영상확대 기법인 bi-cubic interpolation 기법보다 JNB 수치가 평균 0.0727 만큼 높은 결과를 확인할 수 있었고 가시광영상과 융합하였을 때 이전보다 평균 0.0742 만큼 더 선명해진 영상을 얻었다.
이미지가 전경과 배경으로 이루어져 있을 경우, 이미지에서 중요한 대부분의 정보는 전경의 영역에 집중하게 된다. 만약 이미지를 전경과 배경으로 구분할 수 있다면 영상 인식, 영상 합성, 영상 압축 등 여러 분야에 유용하게 활용할 수 있게 된다. 본 논문에서는 선명도 차이를 이용하여 이미지를 전경과 배경으로 분할하는 방법을 소개하고, 그 실험 결과를 보인다.
본 논문에서는 선명도가 향상된 영상의 오버슈트와 계단현상을 줄이기 위해 에지 보존 스무딩 필터인 bilateral filter를 이용한 적응적 언샤프 마스킹 기법을 제안한다. Unsharp masking(UM)을 포함한 기존의 선명도 개선 기법들은 영상의 고주파정보를 강하게 강조하지만, 종종 오버슈트, 잡음증폭, 계단현상 등 여러 문제점들을 야기한다. 제안한 선명도 개선 방법은 bilateral filter를 활용하여 에지를 잘 보존하고, 에지의 방향성에 따라 가중치를 더 세밀하게 조절한다. 따라서 선명도는 향상시키고 오버슈트, 계단현상 문제를 효과적으로 줄일 수 있었다. 기존의 적응적 언샤프 마스킹 기법과 제안하는 방법의 결과영상을 비교하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 알고리즘이 적절하게 선명도를 개선함을 보여주었고 오버슈트와 계단현상도 많이 감소시킴을 알 수 있었다.
고선명 영상에 대한 수요가 증가하면서 다양한 방면에서 좀 더 선명하고 큰 영상을 보고 촬영하려는 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 고선명 동영상의 화질을 향상시키기 위한 적절한 화질 향상 방법이 필요하다. 본 논문에서는 고선명 동영상의 색상과 명암 대비를 개선하기 위한 방법을 제안한다. 고선명 동영상에서 처리 속도를 높이면서 효과적으로 화질 향상 방법을 적용하기 위해 고선명 동영상을 축소시킨 동영상에서 화질 향상 방법에 필요한 변수를 추출해낸다. 고선명 동영상의 색상을 향상시키기 위해 색채 항상성 방법을 사용하였는데 장면별로 동일한 변환값이 적용되도록 동영상을 컷 탐지 방법을 이용하여 분리한 후 장면마다 동일한 변환값을 계산하여 적용한다. 고선명 동영상의 명암대비를 향상시키기 위해 원본 영상과 히스토그램 평활화 영상의 조합을 사용하였고 가중치를 결정하기 위해 히스토그램 순위 기반 방식을 사용하였다. 마지막으로 고선명 동영상을 촬영할 수 있는 디지털 캠코더를 이용하여 촬영한 실험 영상으로 제안하는 방법의 성능을 분석하였다.
무인기 영상을 활용한 고해상도의 산출물을 생성하기 위해서 영상 분석을 통해 측정되는 영상자체의 선명도 분석이 필요하다. 무인기의 선명도가 명확하지 않는 영상을 현업에서 사용할 경우 무인기를 이용한 정확한 3차원 정보의 획득이나 매핑 등의 작업에 큰 영향을 미칠 수 있다. 영상 선명도를 설명할 수 있는 지표로 식별해상도(Ground Resolved Distance, GRD)가 사용되어 왔다. GRD는 영상에서 식별 가능한 두 물체간의 최소거리로 정의되며 공간적 샘플간격인 GSD(Ground Sampling Distance)와 대비되는 개념으로 사용된다. 본 연구에서는 GRD를 육안판독에 의하지 않고 영상에 촬영된 에지 타겟을 분석하여 추출하고자 한다. 특히 GRD대 GSD의 비율(GRD/GSD), 또는 픽셀단위로 표현된 GRD를 영상의 상대적 선명성을 평가할 수 있는 지표로 사용하고자 한다. 본 논문에서는 회전익을 사용하여 여러 촬영환경에서 고도별로 촬영된 에지타겟의 분석을 통해서 GRD를 산출하였다. GRD/GSD를 사용하여 선명도가 현저히 떨어지는 영상을 판별할 수 있었고 이를 통해서 영상의 선명도 지표로서의 적정성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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