3D 컴퓨터 그래픽스 분야에서 사용되는 표면모델은 일반적으로 매우 복잡하고 방대한 양의 다각형 조각들로 구성된다. 이러한 표면 모델들은 사실감을 높일 수 있지만 지나치게 많은 데이터 양으로 인해 많은 문제들을 야기시킬 수 있다. 따라서 모델의 원래 모양을 가능하면 유지하면서 방대한 양의 데이터를 효과적으로 감소시킬 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 지역표면의 기하학적 특성을 잘 보존할 수 있는 에지 비용함수를 제안한다. 또한 병합에 기반 한 반복적인 에지 축약을 기본 연산으로 하는 표면 간략화 알고리즘을 구현한다. 병합에 기반 한 축약방법은 메모리를 효율적으로 사용할 수 있게 하여 실시간 데이터 전송을 요하는 응용 시스템에 매우 효과적으로 적용될 수 있다. 제안하는 알고리즘을 표면모델에 적용시켜 간략화를 수행 한 결과 기존의 알고리즘에 비해 높은 품질의 근사모델을 얻을 수 있었으며 원래 모델의 세부적인 모양을 잘 보존할 수 있었다.
영상 신호를 처리하는 과정에서 열화가 발생하며, 열화는 영상 내의 화소 값을 변화시켜 원래의 정보를 훼손시킨다. 특히, AWGN(additive white Gaussian noise)이 대표적이다. AWGN을 제거하기 위한 대표적인 필터에는 MF(mean filter), WF(wiener filter), AWMF(adaptive weighted mean filter) 등이 있다. 그러나 기존의 평균 필터에 의해 처리한 영상은 에지 영역에서 보존 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 국부 마스크의 표준편차에 임계값을 적용하여 처리하며, 표준편차가 임계값 보다 작은 경우 필터링하지 않고 임계값 보다 큰 경우 표준편차를 이용한 가중치를 사용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.
복잡한 영상처리 알고리즘을 사용할 때 계산량을 줄이기 위해 슈퍼픽셀을 사용한다. 슈퍼픽셀은 특성이 유사한 픽셀들을 군집화하여 하나의 그룹으로 만드는 방법이다. 슈퍼픽셀은 영상처리의 전단계로 사용되기 때문에 빠르게 생성할 수 있어야 하고 영상의 에지 성분들을 잘 보존하여야 한다. 본 논문에서는 에지 성분을 잘 보존하면서도 계산량이 많지 않은 슈퍼픽셀 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 기존의 k-mean 방법을 이용하여 영상의 슈퍼픽셀을 충분히 생성하고, 생성된 슈퍼픽셀들을 분석하여 유사한 슈퍼픽셀을 병합하는 방식으로 최종 슈퍼픽셀을 생성한다. 슈퍼픽셀을 병합할 때는 슈퍼픽셀에 대해서만 유사도를 측정하기 때문에 추가되는 계산량은 많지 않다. 실험 결과는 제안하는 방법으로 생성된 슈퍼픽셀이 기존 방법에 의해 생성된 슈퍼픽셀에 비해 보다 정확하게 에지 성분들을 보존하는 것을 보여준다.
본 논문에서는 가이디드 이미지 필터를 이용한 다중 스케일 넓은 동적 영역 톤 매핑 알고리듬을 제안한다. 가이디드 이미지 필터는 이미지를 베이스 레이어와 디테일 레이어로 나누기 위해 사용된다. 이때 디테일 레이어의 동적 영역을 줄이기 위해 압축 함수가 사용된다. 하지만 대부분의 경우의 이미지는 다양한 스케일의 디테일과 에지 정보를 포함하고있다. 즉, 특정 스케일로 디테일 특성을 표현하는 것은 불가능하며 단일 스케일 이미지 분할 방법은 에지 주변에서 열화 현상을 야기시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다중 스케일 이미지 분할 방법을 제안한다. 다중 스케일의 디테일 레이어들을 이용하여 에지 보존 정도를 조절한다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 에지 보존의 정도가 더 우수함을 보인다.
본 논문에서는 제한적인 자원이 할당되는 모바일 단말에서 블록기반의 DCT를 사용하여 디코딩된 영상에서 발생되는 블록화현상을 효율적으로 제거하기 위한 실시간 후처리 기법을 제안한다. 영상의 에지를 최대한 보존하면서도 블록 현상을 효과적으로 제거하기 위하여 제안하는 알고리즘은 각 픽셀의 에지 검출을 통해 디블록킹 필터링 또는 방향성 필터링을 적용한다. 디블록킹 필터링을 적용할 픽셀이 다시 평탄한 영역에 속하는 지를 판별하고, 평탄한 영역에 속한 픽셀에 대해서 블록현상을 없애기 위하여 적응적 마스크를 이용한 가중치 평균 필터를 사용한다. 한편, 방향성 필터링이 적용되는 픽셀에는 계단 잡음을 없애고 원 영상의 에지를 보존하기 위하여 에지의 방향성을 고려한 적응적 방향성 필터가 사용된다. 본 논문의 실험결과를 통해 기존의 방법들보다 PSNR 뿐만 아니라 주관적인 화질에서도 제안하는 방법이 우수한 결과를 나타냄을 입증한다.
대부분의 3차원 모델을 가시화해주기 위한 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. 이러한 시스템들은 복잡한 3차원 모델을 원격 엑세스할 때에는 모델을 가공하지 않으면 전송 및 랜더링시에 많은 제약이 따른다. 이러한 전송 시간과 랜더링 시간, 저장공간을 줄이기 위해 모델을 간략화하거나 압축하는 많은 기법들이 소개되어져 왔다. 본 논문에서는 메쉬 간략화를 위해 소개되어진 많은 다른 방법에서 사용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 에지 축약을 위한 우선순위와 축약 이후 새로운 정점의 위치는 원본 모델을 참조하지 않고 간략화 단계의 모델에서 삼각형의 연결성(connectivity)과 정점의 위치만을 이용하여 계산하였다. 실제 이 방법은 방대한 다각형 메쉬를 간략화할 경우 메모리를 효율적으로 이용할 수 있으며, 처리 속도를 개선할 수 있다. 또한, 간략화이후에도 원본 모델의 위상(topology)을 유지할 수 있는 기법을 제시하고 있다. 세가지 모델에 대한 실험 결과에서 기하학적 에러(geometric error)를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법(QSlim V2.0)과의 비교에서는 처리 속도가 개선되었다.
본 논문에서는 항공 영상에서 직선 성분을 강건하게 추출하기 위한 새로운 영상 필터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 지상 구조물의 추출에 유용한 직선 특징을 이루는 에지와 비직선 특징을 이루는 에지의 대비도를 증가시키기 위하여 비선형, 비등방 확산 기법 [2]을 영상에 적응적으로 적용한다. 이를 위하여 확산 매개변수를 제안하는 새로운 직선성 척도로 설정하고 영상의 각 점에서의 직선성 값에 따라 적응적으로 확산을 시킴으로써 확산 과정에서 직선 특징을 잘 보존하고 비직선 특징을 효과적으로 제거한다. 본 논문에서는 직선성 척도로서 에지 체인 위의 점들의 방향성 엔트로피를 제안하고 다양한 영상에 대한 실험을 통해서 엔트로피 척도가 영상에서의 직선 특징을 추출하는데 효율적임을 보인다.
실루엣 에지를 찾거나 디스플레이하는 것은 컴퓨터 비전에서부터 비사실적인 렌더링(nonphotorealistic rendering)에 이르기까지 여러 응용분야에서 중요한 의미를 가진다. NPR(nonphotorealistic rendering)에서 가장 초점을 두는 것은 컴퓨터로 렌더링된 결과가 사람이 그린듯한 효과를 줄 수 있느냐에 있다. 본 논문에서는 점진적 메쉬와 실루엣 에지 렌더링을 통해 사람이 임의의 객체를 점진적으로 스케치하는 효과를 보여 줄 수 있는 방법을 제시한다. 다단계 메쉬 생성은 대용량의 메쉬를 효율적으로 다루기 위한 것으로 점진적인 렌더링이나 전송, 상세도, 제어 등에 이용되는 기술이다. 메쉬 간략화에서는 볼륨과 정계를 보존 할 수 있는 간략화 기법을 이용하였다. 간략화 수행시 원본 메쉬에 대한 히스토리를 저장할 수 있는 점진적 메쉬(Progressive Mesh)구조를 구성한 뒤 기본메쉬를 점진적으로 상세하게 해 나감으로써 실루엣 렌더링을 수행하게 된다. 실루엣 에지에 대해 파라미터화된 브러쉬 함수(Parameterized Brush Functions)를 적용하여 다양한 스타일로 점진적인 스케칭 효과를 낼 수 있는 기법을 제시한다.
SAR영상의 가장 큰 문제점은 경계선 부근에서 스패클(Speckle)잡음을 어떻게 줄이느냐 하는 것이다. 본 논문에서는 제안한 방법을 이용하여 경계선을 보존할 수 있는 효과적인 필터를 개발하고자 한다. 스패클 잡음을 줄이면서 에지 영역에 대한 블러링 없는 영상을 추출하기 위하여 웨이브렛 기반의 sigma 필터를 적용하였다. 실험 결과 에지정보에 대한 블러링을 줄인 출력 영상을 구성하였다. 제안한 방법을 미디언 필터와 비교한 결과, 스패클 잡음을 효과적으로 제거한 우수한 영상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 콘트라스트를 개선시키는 언샵 마스킹 방법을 제안한다. 언샵 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 기반 업샵 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하여 각 블록에 대한 DCT를 수행한다. DCT 결과를 토대로 블록들의 방향성 타입을 결정하여 각 블록의 타입에 따라 적합한 언샵 마스킹을 취할 수 있는 유연함을 제공 한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스쳐, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 배경 및 평이한 표면에서는 결과물을 시각적으로 훼손시키지 않기 위해 언샵 마스킹을 적용하지 않는다. 텍스쳐와 에지 영역에 대해서는 고주파 성분을 보존하기 위해 블록 타입에 맞는 적합한 언샵 마스킹을 적용한다. 이에 사용되는 언샵 마스킹은 선명화의 기여도를 제어하는 적응적 필터를 사용하여 디테일이 많은 부분은 콘트라스트를 개선시키고 평탄 영역에 대해서는 선명화를 약하게 하여 최대의 영상 개선 효율을 유도한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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