본 논문에서는 러닝 콘텐츠의 생산성을 높이기 위해 초보자도 쉽게 사용 할 수 있는 UCC동영상 저작도구의 개선방안을 제시한다. 분석 방법으로 첫째, 초보자들이 사용하는 UCC동영상 저작도구와 고급동영상 저작 도구를 사용자 인터페이스 측면, 기능적 측면으로 분석 요소를 한정하여 분석하고, 러닝콘텐츠의 특성인 학습활동을 목적으로 한 학습 관련자원의 활용 정도를 UCC동영상 저작도구와 러닝저작도구를 분석 대상으로 하여 비교 분석 하였다. 이 두 분석결과를 종합하여 인터페이스 측면, 기능적 측면에서 개선방안을 제시 하였다. 인터페이스 측면에서는 복합타임라인을 통해 타임라인, 스토리보드, 블록기능을 하나의 메뉴로 구성하여 러닝콘텐츠 제작 시 혼동을 줄여 주며 기능적 측면에서는 자동 스토리보드 블록, 기능 편집, 클릭제작 3가지의 개선사항을 도출하여 초보자도 쉽게 러닝 콘텐츠를 제작할 수 있도록 제안하였다. UCC동영상 저작도구의 사용성 개선을 바탕으로 향후 UCC동영상 중심의 러닝콘텐츠가 활성화 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 국가무형문화재 기록영상의 화질 개선에 관한 연구를 진행한다. 기록영상의 화질 개선을 위해 SRGAN 기반의 초해상화 복원영상 생성 프레임워크의 적용을 제안한다. Image aumentation과 median filter를 적용한 데이터셋과 적대적 신경망인 Generative Adversarial Network (GAN)을 기반으로 딥러닝 네트워크를 구축하여 입력된 Low-Resolution 이미지를 통해 High-Resolution의 복원 영상을 생성한다. 이 연구를 통해 국가무형문화재 기록영상 뿐만 아니라 문화재 전반의 사진 및 영상 기록 자료의 품질 개선 가능성을 제시하고, 영상 기록 자료의 아카이브 구축을 통해 지속적인 활용의 기초연구가 되는 것을 목표로 한다.
영상 해상도 개선은 저해상도 획득 영상의 해상도를 개선하여 고해상도 영상을 생성하는 기술이다. 영상 해상도 개선을 위해서는 저해상도 획득 영상의 열화 과정에서 발생하는 손실된 화소 정보를 정확하게 추정하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 영상 해상도 개선을 위한 다중 부족분 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 획득 영상의 부영상 집합에 알려진 열화 및 복원 과정을 수행하여 서로 다른 형태의 다중 부족분을 추정하고, 추정된 부족분과 획득 영상의 보간 영상의 결합을 통해서 결과 영상을 생성하고, 디블러링을 수행하여 최종 복원 영상을 생성한다. 객관적 화질 측정 지표인 PSNR, SSIM, FSIM으로 비교한 결과 제안한 방법이 보간만을 사용하는 방법들보다 높은 값을 가지는 것을 확인하였다. 또한 결과 영상의 시각적 비교 결과 주관적 관점의 화질도 가장 뛰어난 것을 알 수 있었고, 보간만을 사용하는 방법들보다 빠른 계산시간을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선을 위한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문에서는 도로 주행에서 취득한 영상을 개선하는 방법을 제안한다. 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인하여 선명하지 못한 영상이 취득되기도 한다. 특히 역광이나 야간에는 품질이 좋은 선명한 영상을 얻기가 더욱 어려우며, 이는 비전기반 지능형 자동차 기술의 응용에 많은 어려움을 준다. 인간의 시각 인지방법은 여러 가지조명 조건을 고려하여 색을 지각한다. 하지만 기존의 영상 개선 방법들은 광원의 위치와 광도, 기하학적 관계를 고려하지 않기 때문에 완벽한 결과를 얻기가 어려우며, 오히려 영상의 질이 떨어지는 경우도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 1) 주어진 입력 영상의 전처리 과정을 수행한 후, 2) 선명도를 추정하여 색채의 대비를 평가하고, 3) 과대 및 과소평가 결과를 전처리된 영상과 혼합하여 사람이 지각하는 색상과 같이 개선된 영상을 얻는 효과적인 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시각적으로 개선된 결과를 보여줄 뿐만 아니라 비전기반 지능형 자동차 기술의 한 응용분야인 교통표지판 검출의 전처리 과정으로 적용되어 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 화질 개선을 위해 일반적으로 사용되는 방법인 미디안 필터와 샤프닝 필터의 단점들을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 통계적 정보를 이용하여 평탄영역과 평탄하지 않은 영역을 구분하고 각 영역에 대해 저주파 통과 필터와 고주파 통과필터를 각기 다르게 적용하여 기존의 다른 화질 개선 필터 보다 향상된 개선 효과를 기대 할 수 있다. 또한 적용할 스케일 값의 크기만 결정하면 각 화소에서의 범주와 세기는 영상의 통계적 정보를 이용한 매핑 함수를 통해 자동으로 생성된다. 따라서 기존의 미디안 필터와 샤프닝 필터가 가지고 있던 복잡한 파라메터의 설정과정이 필요 없이 평탄영역에서의 잡음제거 및 블러링 효과와 활동성이 높은 영역에서의 선명화 효과를 동시에 얻을 수 있다.
일반적으로 PDA, 모바일 폰 카메라, PC 카메라 등으로 촬영된 영상은 촬영 장비의 생동 폭의 한계로 인해 낮은 영상 대비를 갖는 영상들이 획득된다. 이러한 이유로 영상 개선 방법은 여러 가지의 영상 촬영 장비를 이용해 촬영된 영상들의 개선을 위해 필요하다. 영상 개선을 위한 몇 가지의 방법들이 제안되었으나, 후광효과(halo-artifact), 회색계의 왜곡(graying-out), 칼라 잡음(color noise) 등의 영상 왜곡이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 레티넥스 기반 영상 향상 방법을 제안하며, 회색계의 왜곡을 줄이기 위해 HSV 칼라 좌표계를 사용하며, 후광효과를 줄이기 위해 영상을 전역조명성분, 국부조명성분, 반사성분으로 나누는 개선된 영상 생성모델을 적용한다. 실험 결과는 제안한 방법이 다른 방법들 보다 성능이 우수함을 보여준다.
원영상과 목적영상 사이의 원근 변환(projective transform)에 의해서 생성되는 조강도 영상은 영상의 확대와 축소가 동시에 일어나는 특징을 가지고 있다. 조감도 영상을 구성하는 과정은 원영상의 위치에 따라서 원영상을 확대하거나 축소하여 목적영상을 만들어 내기 때문에, 원영상의 확대와 축소영역을 목적영상에 적합하게 나타내기 위한 보간법이 필요하다. 이중선형 보간법(bilinear interpolation)은 낮은 연산량 때문에 영상변환에 많이 사용되는 보간법이다. 하지만 영상의 확대와 축소 영역에서는 흐려지거나 에일리어싱(aliasing) 효과에 의한 아티팩트(artifact)가 일어나는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 고주파성분을 유지하는 에지(edge)정보 기반의 변형된 EWA를 사용 한다. 그리고 엔티 에일리어싱(anti-aliasing)을 수행하는 MIP-mapping을 이용한 보간법을 통해서 축소 영역에서 발생하는 에일리어싱 문제를 해결하여 조감도 영상의 화질을 개선한다.
라플라스 피라미드 영상 융합 기반의 대조비 강화기법은 각 자원 영상에서 바람직한 화소를 선택하여 융합할 수 있기 때문에 영상 정보를 충실하게 표현하는 장점이 있다. 하지만 정보 평가를 화소 단위로 수행하기 때문에 영상 잡음에 취약한 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상잡음을 억제하는 개선된 영상 융합기반의 대조비 개선 방법을 제안한다. 제안된 기법은 자원 영상에 대해 블록 기반의 지역적 노출 적절성과 지역적 동질성의 차를 측정하여 이를 기반으로 가중치 맵을 생성하고 라플라스 피라미드를 구축하여 영상을 결합한다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 종래의 기법에 비해 영상 잡음을 배제된 영상을 만들어 낼 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 플래시 영상을 기반으로 하면서 비-플래시 영상의 색상 정보를 이용하여 디지털 카메라의 사진 영상을 합성하는 알고리즘을 개선하였다. 장호석 등이 제안한 기존의 적응적 색상전달 알고리즘은 대부분의 경우에 만족스러운 결과를 나타냈지만, 두 영상 사이에 변이가 존재하는 경우에 적용하기 곤란한 한계와 함께 플래시로 인한 조도의 차이가 심한 경우에 배경 영역에서 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 플래시 및 비-플래시 영상 정렬과 배경 영역 개선 기법을 적용하였다. 이로서 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘 보다 현실적이고 자연스러운 영상을 보여준다.
본 논문에서는 최근 모바일 디스플레이로 각광 받고 있는 OLED 디스플레이를 위한 영상 화질 개선 기법을 제안한다. OLED 디스플레이는 영상의 화소값을 개별적으로 조정함으로써 전력 소모를 조정할 수 있다. 이러한 OLED의 특성과, 영상 화질 개선의 대표적인 기법인 히스토그램 수정 기법을 이용하여 전력소모를 최소화 하는 영상 화질 개선 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 OLED 디스플레이의 소모 전력을 추정하고, 입력 영상의 히스토그램 수정을 통하여 얻어지는 전달함수를 이용하여 영상을 변환한다. 모의실험을 통하여 영상을 표현하기 위한 소모 전력이 효과적으로 감소함을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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