매개하향변환과정에서 발생한 광자쌍과 Hong-Ou-Mandel 간섭계를 이용한 4차 간섭실험에서 비고전적인 간섭효과를 관측하였다. 편광방향이 서로 수직인 두 광의 4차 간섭에서 간섭무늬의 선명도가 고전적인 한계인 50%를 넘는 최대 85%의 간섭무늬를 관측하였다. 또한 두 빔의 세기 비율이 증가할수록 간섭무늬의 선명도가 감소하는 고전적인 간섭현상과 달리 두 광의 세기 비율이 1:10인 경우에도 83%의 선명도를 갖는 간섭효과를 측정하였다.
현재 산업현장의 가스 안전관리는 접촉식은 LDAR(Leak Detection and Repair), 비접촉식은 레이저 메탄검지기와 IR 카메라를 사용하고 있다. LDAR 방식은 전체 관리를 하는데 많은 인력과 소요시간이 들고, 관리자가 측정을 위해 가까이 접근해야 하므로 안전의 위협을 받을 수 있어 비접촉식이 더 효율적이다. 비접촉식에서 IR(infrared)을 이용한 가스 측정 방안에 대한 연구가 주목받고 있다. 산업 가스 중 메탄가스를 활용하여 측정 거리에 따라 가스 분출량을 변화시켜 OGI(optical gas image)를 촬영하였다. 본 논문은 가스의 배경온도차이가 OGI 의 선명도에 미치는 영향을 확인하기 위한 실험이다. OGI를 통해 가스의 구름모형을 정확하고, 선명하게 보기 위하여 배경온도 조절판을 제작하였다. 배경온도 조절판을 통해 배경온도와 대기온도 차이가 ${\Delta}T0^{\circ}C$일 때 보다 ${\Delta}T-6^{\circ}C$ 차이의 낮은 온도 조건으로 OGI 촬영을 한 결과가 육안을 확인하였을 때 더 선명한 차이가 나타났다. 선명도 차이의 객관성을 부여하기 위하여 추가로 MATLAB 의 RGB 분석법으로 확인한 결과, ${\Delta}T$가 $-6^{\circ}C$ 일 경우 RGB 값의 수치가 약 20% 낮게 나왔다. 배경온도가 대기온도보다 $-6^{\circ}C$ 낮을 때 더 선명하게 보이는 것은 총 복사법칙으로 설명이 가능하다. 가스의 배경온도가 대기온도에 비해 낮게 될 때 OGI 렌즈로 들어오는 가스의 복사에너지가 증가되어 가스가 더 선명하게 보이게 된다.
세계 주요 국가들은 HDTV 이후의 방송 서비스를 위한 준비 작업들을 진행하고 있으며, 그 중 하나가 UHDTV이다. UHDTV는 가정에서 70 mm 영화 수준의 화질(화면 해상도 $7680{\times}4320$, HD 화면 16배 크기에 해당)을 갖는 초고선명 비디오 서비스 제공을 목표로 한다. 본 고에서는 초고선명 비디오 서비스의 핵심 기술 중 하나인 초고선명 비디오 부호화 기술에 대한 기술 동향을 소개한다.
본 논문에서는 DTV 수상기에서 전송 받은 영상을 원하는 크기로 디스플레이 하기 위해 필요한 포맷 변환에 관한 알고리즘을 제시한다. 포맷 변환을 할 때에 영상을 보간하면 영상의 품질이 떨어지는 것을 볼 수 있는데 특히 에지 부분이 눈에 민감한 특성을 생각한다면 에지 부분에서의 무뎌짐은 상당한 문제점이 된다. 이를 해결하기 위해 고역 통과 필터링을 해주어 영상의 선명도를 올려줄 수 있는데 영상 전체에 고역 통과 필터링을 해주게 되면 영상의 에지뿐만 아니라 잡음 신호까지도 같이 증폭되는 문제점이 나타난다. 따라서 이를 해결하기 위해 에지 부분만을 적응적으로 고역 통과 필터에 통과시켜 잡음 성분은 줄이면서 에지 부분의 선명도는 올려주는 알고리즘을 제시하였다. 이를 검증하기 위해 다양한 영상에 대하여 컴퓨터 모의 실험을 하였고, 결과를 기존의 방법들과 비교하여 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
부화소 기반 영상 축소기법은 각각의 부화소를 조절함으로써 픽셀 기반 영상 축소기법보다 해상도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 그러나 부화소에 의한 해상도의 증가는 종종 색상정보의 왜곡을 발생시킨다. 부화소 랜더링의 주요과제는 선명도를 유지함과 동시에 색조왜곡현상을 억제하는 것이다. 선행연구들은 부화소랜더링을 위해 1 차원 혹은 2 차원 필터를 최적화 하였지만, 지역적인 특성을 고려하지 않았기 때문에 출력영상의 화질이 저하되는 현상이 발생한다. 본 논문은 위와 같은 문제를 해결하기 위해 내용적응형 2D FIR 필터를 제작방법을 제안한다. 제안필터는 충분한 수의 저해상도 패치와 고해상도 패치 쌍을 이용하여 임의의 고해상도 패치로부터 고화질의 저해상도 패치를 만들기 위한 최적의 내용적응형 2D FIR 필터를 학습한다. 학습된 필터에 의한 실험결과 제안하는 필터가 종례기법들 보다 색조왜곡현상이 현저히 줄어들고, 출력영상의 선명도를 유지함을 보여준다.
현재의 영상 입력 장치는 입력 영상의 해상도와 선명도 향상을 주된 목표로 하고 있다. 그러나 오히려 영상의 입력 정밀도가 높아질수록 원하지 않는 영상 신호까지 받아들이는 결과를 초래하곤 한다. 대표적인 스캐너 입력 장치의 경우 스캔 목적면 외에 이면 영상까지 깊게 스캔되어 원하지 않는 출력 결과가 나타나기도 한다. 사용자 입장에서 입력된 영상을 일일이 편집한다는 것은 매우 번거로운 일이 아닐 수 없다. 따라서 본 논문에서는 비교적 간단하고 효과적인 화질 개선 알고리즘을 구현하여 이면 영상의 제거뿐만 아니라 영상의 선명도를 높이기 위한 화질 개선에 주안점을 둔다. 또한 이와 같은 목적은 보다 질 높은 정보전달을 위한 프리젠테이션의 목적에 부합하며 나아가 다양한 발표 자료 및 문서 자료의 제작에도 효과적일 것이다.
레이저로 여기된 원자에서 방출하는 형광과 여기용 레이저 빛이 중첩 되었을 때 일어나는 4차 간섭현상을 조사하였다. 간섭무늬 선명도(visibility)가 50% 이상의 비고전적 효과가 나타나는 조건을 검토하였으며 2차 간섭무늬 선명도와 비교하였다. 여기레이저를 원자에 입사시킨 후 오랜 시간이 경과하면 $\Omega/\beta$>>1 일 때 2차 간섭현상을 소멸하는 데 반하여 4차 간섭은 존재함을 알 수 있다.
코로나 팬데믹으로 세계가 큰 피해를 보고 있다. 기존 얼굴인식 보안시스템이 마스크 사용자 인식이 어려워 마스크 사용자를 인식할 수 있는 방안이 필요하다. 얼굴인식을 위한 영상처리 기술이 딥러닝에 의해 크게 발전하고 있으며, 여전히 전처리 기술 또한 중요하다. 본 논문에서는 영상처리 기술의 선명도 평가 함수와 YOLOv5를 사용해 학습 재학습 이후 변화하는 성능을 확인하였고, 비마스크 사용 시 분류정확도가 1%, 학습 손실률에서 0.2% 정도의 성능 개선을 확인하였다.
본 논문에서는 상호 보완 관계에 있는 초고해상도 기법과 선명도 증강 기법을 통합하여 전체적인 화질을 향상시키는 새로운 초고해상도 기법을 제안한다. 먼저 학습 과정을 통해 선명도 증강의 세기에 따라 다중의 사전을 구성하고, 고 해상도 영상을 합성할 때 영상의 국부 영역 특성에 따라 서로 다른 사전을 적응적으로 참조하도록 한다. 또한, 추가적인 후처리 과정을 통하여 저해상도 영상에 내재되어 있는 아티팩트가 초고해상도 처리에 의해 증폭되는 현상을 감소시켜 화질을 극대화한다. 모의실험 결과에 따르면 제안한 알고리즘은 객관적 화질 측면에서 비교 대상이 되는 알고리즘들에 비하여 우수함을 보였다. 특히, 영상의 선명도를 나타내는 CPBD 측면에서 bi-cubic 대비 0.3, Song 기법과 Fan 기법 대비 0.1 높게 나타났다. 또한, 주관적 화질 측면에서 영상의 질감 영역 및 경계 영역의 화질이 향상된 결과를 보이는 것을 확인하였다. 제한된 방법은 기존 방법 대비 17% 정도의 메모리만을 필요로 하므로 구현 관점에서도 장점이 있음을 알 수 있다.
본 논문은 모바일 폰 카메라의 이미지 선명도 향상을 위한 윤곽선 강조 알고리즘 개발에 관한 것이다 자연스러운 윤곽선 강조를 위해 이미지 내부의 윤곽선의 특성을 파악하고 각각의 특성에 대하여 가장 적절한 강조 값을 적응적으로 적용할 수 있도록 하였다. 즉, 1차로 2D High Pass Filter를 윤곽선의 특성에 따라 독립적으로 적용하고 2차로 더욱 세분화된 윤곽선 판단 조건에 의해 윤곽선에 따라 적응적으로 윤곽선을 향상시킬 수 있는 과정을 추가하여 이미지의 선명도 향상 효과를 더욱 높일 수 있도록 하였다. 더불어 적응적 윤곽선 강조로 인하여 기존 알고리즘인 이미지 전체에 동일한 2D HPF를 적용해서 나타나는 ringing 현상 등의 부작용들을 상당히 개선할 수 있었다. 개발된 알고리즘의 하드웨어로의 설계 시 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 알고리즘을 최대한 간략하게 개발하였으며 제안된 알고리즘의 simulation을 통하여 기존의 알고리즘과 비교하여 개선된 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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