최근 모바일 기기를 위한 카메라 관련 기술이 발전하면서 취득할 수 있는 영상의 화질 또한 크게 향상되고 있다. 그러나, 일상 생활에서 빈번히 발생하는 다양한 실내외 불규칙한 조명 조건 및 저조도 환경은 여전히 영상 화질 저하를 야기한다. 본 고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 널리 연구되고 있는 심층신경망 기반 영상 화질 개선 연구의 최신 동향을 소개하고자 한다. 먼저, 다양한 최적화 기법을 바탕으로 영상 내 조명 성분을 추정하고, 이를 개선하는 방법들에 대해 간략히 설명한다. 또한, 영상 인식, 객체 검출 등에서 뛰어난 성능을 입증한 합성곱 신경망 구조를 기반으로 영상의 잠재적 특징을 효과적으로 검출한 후 이를 바탕으로 개선된 영상을 생성하는 방법에 대해 설명한다. 다양한 데이터셋에 대한 실험 결과를 통해 인공지능 기반 영상 화질 개선의 우수성을 보인다.
본 논문에서는 잡음이 있는 저조도 동영상의 고속 시인성 개선 기법을 제안한다. 먼저, 영상에서 고속 추출한 광도를 기반으로 입력 영상을 저조도 영역과 고조도 영역으로 구분한 뒤, 각 영역의 특징을 반영한 전달 함수의 독립적인 생성 및 적용을 통해 영상의 밝기를 개선한다. 다음으로 동영상의 풍부한 시공간적 정보 활용 극대화를통해 효율적으로 영상의 잡음을 제거한다. 마지막으로 영상의 색상 분포 분석을 통해 매핑 함수를 생성하고, 이를 적용하여 색상 치우침 문제가 있는 저조도 영상의 색상을 효과적으로 복원한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법 대비 우수한 시인성 개선 및 속도 개선 결과를 보임을 확인한다.
본 논문에서는 광원 노출도를 이용한 저조도 영상 시인성 개선 기법을 제안한다. 제안 기법은 저조도 영상의 저주파 성분과 고주파 성분을 각각 개선한 뒤 병합하여 시인성이 개선된 영상을 얻는다. 먼저, 영상에서 추출한 광원 노출도를 기반으로 저주파 성분을 저조도 영역과 고조도 영역으로 구분하고, 각 영역의 특징을 반영한 전달 함수의 독립적인 생성 및 적용을 통해 개선된 저주파 성분을 얻는다. 다음으로 저주파 성분의 개선 결과로부터 저주파 성분의 개선 정도와 텍스처 정도를 얻고, 이들 값을 이용하여 고주파 성분을 효과적으로 개선한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법에 비하여 우수한 시인성 개선 결과를 보임을 확인한다.
본 논문에서는 unsharp masking를 이용한 영상 개선 기법을 제안한다. 이 기법은 기존의 unsharp mask을 이용한 영상 개선을 어렵게 만드는 요인 중 하나인 인자를 자동으로 설정하여 이미지를 선명하게 만드는 기법이다. 기존의 세 인자인 Threshold, Amount, Radius를 자동으로 최적화하기 위해, 영상의 각 픽셀을 세 가지 그룹으로 분류하고, 그에 따라 unsharp mask의 적용 정도를 달리한다. 사람이 직접 인자를 입력하여 개선된 영상과 제안된 기법으로 개선된 영상의 비교를 통해 영상 개선 정도를 실험, 분석하였다.
본 논문에서는 콘크리트 표면 균열 영상에서 균열의 특징들을 추출하기 위하여, 영상 처리 기법을 개선하여 균열의 특징(길이,폭,방향)들을 자동으로 추출 및 분석 할 수 있는 기법을 제안한다. 기존의 영상 처리 기법에서는 비교적 잡음이 적고 균열이 적은 영상을 대상으로 균열을 추출하는 알고리즘을 제시하였기 때문에 많은 잡음과 균열을 가지는 영상에 대해서는 균열 검출 성능이 떨어지는 경향이 있다. 따라서, 본 논문에서 제안한 균열 추출 및 분석 알고리즘은 컬러 영상에서 Histogram Stretching 기법을 적용하여 영상의 콘트라스트 특성을 향상 시킨 후, Robert 연산자를 다시 적용해 균열을 강조하고, 강조된 균열을 Multiple 연산을 이용하여 밝기 차이를 크게 한 후, 개선된 적응 이진화기법을 이용하여 균열의 후보 영역을 추출한다. 추출된 균열 후보 영역을 형상 분석과 위치 및 방향분석을 이용하여 잡음을 제거하고 균열의 특징을 분석한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 균열 검출 성능이 기존의 방법보다 본 논문에서 제안한 방법이 더 우수함을 확인하였다.
영상 개선은 영상처리의 전처리 단계로, 주로 영상필터를 사용하여 영상처리의 성능을 향상시킨다. 각종 목적에 맞는 다양한 영상 필터가 제안되고 있으며, 복수의 필터를 적응하여 보다 좋은 효과를 얻기도 한다. 다양한 영상 필터를 적절히 적용하면 하나의 필터를 사용하는 것보다 더 높은 품질을 얻을 수 있지만, 영상 필터가 다양할수록 우수한 필터 조합을 찾는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 문제에 적절한 필터 조합을 찾는 방법을 제안한다. 진화에 의해 성능이 좋은 필터 조합을 자동으로 찾기 때문에, 전문가의 지식이 필요하지 않고, 영상 개선의 여러 분야에 적용될 수 있다. 제안하는 방법을 임펄스 노이즈 제거를 위해 적용하였고, 기존의 영상 개선 방법보다 높은 성능을 획득하였다.
대사성 골 질환인 골다공증(Osteoporosis)의 조기 진단을 위해 X 선 영상에서 골 밀도를 측정하는 방법이 최근 연구되고 있다. 골 밀도는 X 선 영상에서 뼈가 분리되고, 분리된 영역에서의 픽셀에 의해 BMD가 측정되는데, 개선된 영상에서의 정밀한 뼈 추출이 주요한 요소이므로 X 선 영상의 개선은 골다공증의 조기 진단을 위해 필수적이다. 본 논문에서는 sparse 표현을 도입하여 다중(multiple) 잡음을 갖는 X 선 영상을 개선시키는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법의 결과가 기존의 방법인 웨이블릿 BayesShrink 잡음 제거 방법 및 일반적 sparse 표현 모델의 잡음 제거 방법의 결과에 비해 개선됨을 CNR(Contrast to Noise Ratio) 및 cut-view를 통해 확인하였다.
일반적인 히스토그램 기법은 용선과 골로 이뤄진 지문 영상을 개선하는 효과가 미미하다. 히스토그램 스트레칭 기법은 명암 분포를 확장하여 전체 영상의 명암을 확장시키며, 히스토그램 스트레칭은 국소적인 명암 개선 효과에 탁월하므로 지문 영상 개선에 적합하지 않다. 따라서, 이 논문에서는 지문 영상을 개선하기 위해 평균과 표준 편차를 이용한 방법을 제안한다.
영상 해상도 개선은 영상 복원이나 확대 같은 응용 분야에서 널리 사용되는 기술로서, 결과 영상에서의 블록 현상이나 인공물 발생과 같은 화질 열화를 제거하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 영상의 손실 정보를 이용하는 영상 해상도 개선 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 획득 저해상도를 하위 레벨 보간을 통해서 손실 정보를 계산 및 추정하고 이를 보간된 고해상도 영상에 적용함으로서 1차적인 보간을 수행하고 획득 저해상도 영상과의 에러를 계산한 후 다시 보간된 영상에 적용하는 과정을 반복하여 최종적인 보간 영상을 생성한다. 동일한 영상을 이용한 시험을 통해서 비교 방법들보다 평균 PSNR에서 3.2㏈ 이상 향상된 것을 확인하였고, 주관적 화질도 개선된 것을 알 수 있었다. 또한 계산복잡도를 85% 이상 감소시킬 수 있었다. 제안한 해상도 개선 방법은 영상 처리의 다양한 분야에서 기반 기술로 사용될 수 있다.
깊이데이터는 CG 또는 실사 영상에서 획득되는데 입체 영상 분야에서 활용도가 높다. 예를 들어 2D영상의 3D화질 개선, 입체영상의 입체감 개선 등의 활용이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞추어 홀로그램을 생성하는 입력 데이터의 전처리과정으로 통하여 CGH 홀로그램을 개선하는 영상처리 기술을 제안한다. 입력 데이터의 전처리를 통해 생성된 홀로그램 영상의 화질 개선을 제안하고, 실험을 통해 제안 방법의 우수성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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