본 논문에서는 디인터레이싱을 위해 제한된 탐색영역을 갖는 확장된 에지기반 라인 평균 방법을 제안한다. 기존의 에지기반 라인 평균 방법들은 화소단위의 상관도를 이용하기 때문에 잡음과 계조도의 변화에 매우 취약하다는 단점이 있다. 그리고 방향성 에지를 탐색할 때, 탐색영역 내에 동일 방향을 갖는 에지들이 다수 존재할 경우 잘못된 에지 방향을 찾게 되고 보간된 영상에 점과 같은 잡음이 발생한다. 이러한 단점을 해결하기 위해 에지 방향 탐색시 탐색영역을 제한하는 블록단위의 에지 기반 라인 평균 방법을 제안한다. 실험 결과 제한하는 방법은 기존의 화소 단위의 에지기반 라인 평균 방법들보다 PSNR 측면에서 약 1 dB 이상 우수한 결과를 나타내었다.
하이퍼그래프는 노드와 여러 노드를 연결할 수 있는 하이퍼에지로 구성된다. 하이퍼그래프 분석을 위해 그래프 기본 연산 중 그래프 탐색을 사용할 수 있다. 일반 그래프에 사용되는 DFS, BFS 탐색방법을 하이퍼그래프에 그대로 적용하였을 시 여러 노드를 연결하는 하이퍼에지의 특성을 고려하지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 하이퍼그래프를 위한 DBMS인 hypergraphDB에 저장 된 그래프 탐색 시 에지 단위로 탐색 여부를 판단하는 방법을 제안하고, 제안 탐색 방법을 응용한 하이퍼그래프 분석 실험을 수행하였다. 실험을 통해 일반 그래프의 탐색 기법을 적용한 경우 보다 빠른 속도와 보다 적은 DB 접근 횟수로 그래프 분석 작업을 수행함을 보인다.
본 논문에서는 근접 에지라는 새로운 에너지 항을 추가한 개선된 스네이크 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 스네이크 셀 주위에 근접하는 에지가 있을 경우 이 에지와 스네이크 셀 간의 거리를 에너지로 나타내고, 이 에너지를 전체 에너지 함수에 포함시킴으로써 물체의 윤곽선 탐색을 보다 효과적으로 수행한다. 근접 에지 기반의 스네이크 알고리즘은 셀이 물체의 오목한 경계 부분으로 탐색하는 것을 가능하게 하며, 에너지 항 사이에 실험적인 가중치 조정을 거치지 않고도 복잡한 물체의 윤곽선을 강인하게 검출할 수 있다. 제안된 방법의 성능 평가를 위한 실험에서는 개선된 스네이크 알고리즘이 속도를 크게 저하시키지 않으면서 윤곽선 추출의 정확도를 보다 개선하였음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 에지 추출을 위하여 다양한 영상에 탄력적으로 적용되는 자동 임계치에 의한 에지 추출 방법을 제안한다. 자동 임계치는 Prewitt 연산자를 이용하여 얻어진 영상을 사용하여 구한다. 에지 추출(Edge Detection)은 영상처리에 있어 데이터의 양을 크게 줄일 수 있는 장점과 함께 각종 영상처리의 전처리로 이용되어지고 있는데 정확한 에지 추출은 영상을 이해하고 분석하는데 있어서 대단히 중요한 요소로 영상처리의 다양한 분야와 결합하여 이용되어 지고 있다. 본 논문에서 제안한 자동 임계치 알고리즘에 의한 에지 추출은 영상의 세세한 부분의 에지를 탐색하는데 효과적임을 알 수가 있었다.
본 논문에서는 복원 영상의 화질을 최대한 유지시키면서 신속한 부호화가 가능하도록 에지 추출법 및 부영상 분할 방법을 도입하여 탐색 영역을 줄이는 방법을 제안하였다. 즉 원영상을 부영상으로 분할하므로써 탐색영역인 Domain영역을 1/64까지 줄였으며 에지 추출법으로 에지인 부분과 아닌 부분으로 나누어 같은 클레스에 있는 영역에서만 탐색하도록 하고 그외의 경우는 탐색 영역에서 제외시킴으로서 계산량을 줄였다. 분할된 부영상중 화질이 저하되는 부분은 부영상에 포함된 에지의 임계치에 따라 검색 방법을 달리함으로써 화질 개선을 시도하였다. 또한 부호화시 Range 블록의 크기를 $4{\times}4$와 $8{\times}8$로 했을 때의 압축율과 화질을 비교하여 보았다.
본 논문에서는 영상 블록내의 에지 맵을 이용한 새로운 인트라 필드 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 기존의 방향성 기반 라인 평균 방식들은 화소단위 상관도를 이용하기 때문에 화소값의 변화에 민감하다는 단점을 가지고 있다. 또 방향성 에지를 탐색할 때 탐색 영역 내에 에지들이 다수 존재할 경우 부적절한 에지 방향을 찾게 되고 이는 화질의 열화를 가져온다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문은 에지 맵에 의해 계산되는 에지 방향 벡터와 이 벡터가 이용된 보간방식을 제안한다. 먼저 소벨 마스크를 이용하여 에지 방향 벡터를 구한 후, 구해진 에지방향 벡터를 이용해 다섯 개의 에지 방향 벡터의 가중치 값을 구한다. 구해진 값들은 이후에 여러 에지방향으로부터 구해지는 보간값들과 중해짐으로써 최종 보간값을 예측하게 된다. 본 논문의 핵심 아이디어는 에지 검출기를 통해 구해진 하나의 에지 방향 정보만으로 보간작업을 수행하지 않고 사용 가능한 모든 에지방향의 정보로부터 구해지는 결과값들에 가중치를 곱하여 보간작업을 수행하는 방식이다.
일반적인 공장환경에서 적용할 수 있는 비젼 검사시스템의 개발을 위해서는 안정적이면서도 고속 패턴정합을 수행하는 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 전탐색 회피기법을 이용하는 자동화용 패턴검사를 위한 에지 기반의 점상관 고속 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 탐색할 영상의 에지특성을 분석함에 의해 전탐색을 회피함으로써 탐색복잡도를 크게 개선한다. 농담정규화정합(NGC)법을 사용하는 통상적인 검사 알고리즘은 공장환경에 적용할 매 몇가지 문제점을 극복해야 한다. 첫 번째는 과도한 계산량으로 고속동작을 가능하게 하기 위해 특별한 알고리즘의 설계가 필요하며 고속 하드웨어의 사용을 요구한다 두 번째는 불안정한 조명조건 하에서도 신뢰성 있는 검사결과를 주어야 한다는 것이다. 전통적인 NGC 알고리즘은 조명의 불안정에 따라 검사결과가 크게 변동하는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 에지 기반의 점상관 알고리즘을 제안한다. 계산량을 개선하기 위해 전탐색 회피 알고리즘을 개발하여 적용하고, 에지 피라미드 구조를 탐색에 T입하여 실시간에 근접하는 시간 복잡도를 달성한다. 제안된 방법들은 실제 영상에 적용하여 신뢰성을 검증한다
본 논문은 전탐색 블럭매칭 움직임추정 VLSI 구조에서 클럭당 두연산(하나는 클럭의 상향에지, 하나는 하향에지에서 동작)을 수행하는 PE(Processing Element)를 교번적으로 결선, 클럭의 상향에지는 물론 하향에지에서도 동작하도록 하는 방식으로 클럭 사이클수를 줄이는 VLSI 구조를 제안한다 기존 구조에 그대로 적용되는 본 방법은 공급 데이타폭이 2 배, PE 의 HW 복잡도가 1.5 배 절대차 합 연산의 복잡도가 2 배로 늘어나 전체 하드웨어가 복잡해지나, PE수를 2배로 하여 클럭사이클수를 줄이는 방법에 비해서는 매우 효율적이다. 본 제안 구조는 계층적 움직임 추정 알고리듬을 사용한 MPEG-2 움직임 추정기 개발의 설계에 적용하여 기능과 HW 복잡도를 확인하였다.
본 논문에서는 이동에지와 휴리스틱 탐색을 이용하여 움직이는 물체의 경계를 추출하는 간단한 방법을 제안한다. 실제 연속 영상에서 효율적으로 이동에지를 검출하는 방법을 제안하였으며, 그 결과 나타난 이동에지를 따라 간단한 휴리스틱 탐색을 수행하게 된다. 이상의 과정에서 나타나지 않은 움직이는 물체의 경계를 앞서 찾아간 신들의 끝점들로부터 휴리스틱하게 추출한다. 세 종류의 실제 연속영상에 제안한 방법을 적용하여 본 결과 적은 계산량으로 움직이는 물체의 경계검출이 가능함을 보였다.
디인터레이싱 방법은 크게 화면 간(Inter - Field) 디인터레이싱과 화면 내(Intra - Field) 디인터레이싱이 있고 화면 내 디인터레이싱 방법 중에는 대표적으로 라인카피와 라인별 평균값을 취하는 선형적인 방법, ELA 그리고 E-ELA 알고리즘 등이 있다. 기존 방식 중 선형적 보간법은 에지 블러링이나 계단현상이 발생하고 ELA, E-ELA알고리즘을 이용한 방법은 특정방향에지 정보가 없어 이미지에서 다양한 형태의 에지 부분의 디인터레이싱에 있어 성능이 좋지 못한 단점이 있다. 본 논문은 한 개의 필드를 사용하는 화면 내(Intra - Field) 디인터레이싱 방법을 사용하고 7방향의 에지 방향 보간법과 수평방향의 에지 라인을 고려하여 기존 방식에서 나타나던 오브젝트의 계단현상을 최대한 줄여줌으로써 향상된 화질을 보이는 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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