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.
고해상도 위성영상융합은 다중분광영상의 공간해상도를 향상시키기 위한 영상처리과정으로서 원격탐사 영상분석에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. 고해상도 위성영상의 융합과정은 크게 다중분광영상의 크기 조절을 위한 업샘플링 과정과 흑백영상을 이용한 고주파 정보 주입과정으로 나눌 수 있다. 하지만 다중분광영상의 공간해상도를 강제적으로 키우는 업샘플링 과정에서 영상열화 현상이 수반되고 이는 이후 융합과정에서 분광정보를 왜곡시키는 하나의 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 최적화 기법에 근간을 둔 영상복원기법들을 위성영상 융합과정에 도입하여 이들의 효용성과 활용가능성을 평가하고자 하였다. 영상복원 기법들이 미치는 영향을 평가하기 위해 기존에 위성영상융합에 많이 사용된 공삼차 보간법을 이용한 방법과의 시각적/정량적 비교평가를 수행하였다. 정량적 비교평가 방법으로는 동일한 조건하에서 생성된 융합영상에 대한 분광왜곡 측정치를 이용하였다.
본 논문은 Charge-Coupled Device (CCD) 카메라를 이용한 열화상의 실시간 추정과 화재경보에 대하여 논한 것으로 각도 및 위치에 따른 특징점 분석과 동일 형상의 벡터 성분 좌표점 설정에 따른 이미지 융합이 잘 되었다. 영상을 Display하는 픽셀의 데이터 값은 0~255, 센서 출력값은 0~5,000로 하여 정확성이 높았다. 시험결과 시험체로부터 500 m, 1000 m, 1500 m 거리에서 화염에 의한 시험체의 작동시간은 각각 7초, 26초, 62초 소요 되었고 화면이미지 생성이 효과적으로 이루어졌다. 화재 발생 진단은 주의/경보/화재의 3단계로 프로그램하여 Alarm의 순차적 동작과 SNS 전송이 이루어졌다. 비화재보시험을 위해 백열등, 형광등에 대해 시험하였으나 모두 비화재보를 발생하지 않았다. 시간대별 화염의 변화영상과 진행방향 및 확산속도의 분석은 화재진행상황 예측이나 열화상 실시간 추정과 경보로 비화재보 감소가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서 우리는 열화상에서 전력선 유무를 검출하는 영상처리 기법과 딥러닝 기반의 하이브리드 방법을 제안한다. 딥러닝은 다수의 데이터로부터 목적에 부합하는 특징 벡터를 학습할 수 있는 장점 덕분에 영상 인식, 객체 검출 등 다양한 분야에서 기존의 직접 설계한 특징 벡터를 사용하는 방법들보다 높은 성능을 달성할 수 있는 장점이 있고, 영상처리 기법은 사람의 직관을 그대로 적용할 수 있다는 장점이 있다. 두 장점을 모두 이용하여 열화상에서 전력선 유무를 검출하는 방법을 제안한다. 전력선 유무 검출에 가장 적합한 영상처리 기법을 찾기 위해 총 5가지 방법을 적용 및 비교하였고, 그 결과로 제안하는 방법은 기존의 영상처리 기반 방법과 딥러닝 기반의 방법 두 가지 모두에 비해 더 높은 99.48%의 정확도로 전력선 유무를 검출할 수 있다.
본 연구에서는 최근에 민수용으로 활용 빈도가 높은 $320{\times}240$ 어레이를 갖는 비냉각 검출기에 적합하도록 F/1.0. 이중배율 광학계를 설계제작하여 열영상을 획득하고 광학성능을 확인하기 위하여 최소분해가능온도차(MRTD; Minimum Resolvable Temperature Difference) 값을 측정하고 사람과 차량의 탐지를 추정하였다.
H.264 기술은 차세대 동영상 코덱 표준의 핵심으로 간주되고 있다. 유럽을 포함하여 많은 나라에서는 HD 방송을 위한 동영상 코덱 표준으로 H.264 기술을 사실상 지정해 놓고 있는 실정이다. 하지만 복잡한 알고리즘 사용으로 인해 HD급 영상의 경우에는 아직도 데스크탑 컴퓨터에서조차 실시간 복호화가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 실시간으로 동작이 보장되는 H.264 소프트웨어 동영상 복호기를 구현하기 위해서 복호화 과정의 일부를 제한하고, 이에 따른 화질열화가 최소가 되는 알고리즘들을 적응적으로 선택하는 H.264 복호기를 제안한다. 제안하는 H.264 복호기는 PC 환경에서 모의실험을 통해 성능을 비교 및 검증하였다. 그 결과 실시간 복호화가 어려운 환경에서 제안하는 복호기를 사용하였을 경우 대부분 최소한의 화질 열화와 함께 실시간 복호화를 만족하는 결과를 보였다.
이미지 분할은 영상의 해석과 이미지 인식 분야에서 다양한 방법으로 연구되고 있으며, 특정한 목적에 따른 이미지의 특성을 분리하기 위해 사용된다. 본 논문에서는 열화상 이미지의 특징점인 고온을 검출하여 이미지를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 또한 연산속도의 향상을 위해 제안하는 알고리즘을 Zynq-7000 Evaluation Board 환경에서 FPGA Hardware Block Design을 진행하였다. 고온 검출 알고리즘은 16ms에서 0.001ms의 속도 향상을 보였으며 전체 블록은 50ms에서 0.322ms로 속도 향상을 보이는 것을 확인하였다. 또한 영상 테스트벤치를 사용하여 소프트웨어와 하드웨어 이미지에 대해 유사한 PSNR 결과를 입증하였다.
본 논문에서는 인터넷 스트리밍 및 모바일 응용 등에서 요구되는 저 비트율 비디오를 위한 효과적인 후처리 기법을 제안한다. 블록기반 압축영상의 특성상 낮은 비트율에서는 블록킹 현상과 같은 화질열화가 불가피하다. 이러한 블록기반 압축영상의 블록킹 현상에 대하여 본 논문에서 제안한 디블록킹 기법은 블록 경계 주변의 특성에 따라 필터링 모드를 달리 적용하여 효율적으로 블록킹 현상을 제거함으로서 주관적, 객관적 화질을 향상시킨다. 제안한 알고리즘에서는 모드 선택의 정확성을 높이기 위하여 저역통과필터를 이용한 간단한 전처리 과정을 거치도록 하고, 또한 영상의 실제 에지와 블록킹 현상을 구분하기 위하여 3가지 모드를 도입하며, 이를 통해 필터링에 의한 실제 에지 부분의 화질열화를 방지하도록 한다. 마지막으로 corner outlier와 같은 특수한 artifact의 제거를 위해 별도의 모드를 추가한다. 실험에서는 MPEG-4로 복호된 영상에 대하여 제안한 필터를 적용하고, 최근 표준화가 완료된 H.264의 루프필터 및 최근 발표된 저 비트율 비디오에 대한 후처리 기법과의 비교실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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