• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.65-68
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• 2006

카메라로 촬영한 문서 영상의 분석 및 인식을 위한 적응적 이진화 방법을 제안한다. 먼저 카메라 영상의 화질을 분석하여 정량화하는 방법을 제안한다. 그 후 다양한 화질의 카메라 영상에 대하여 제안한 방법으로 측정한 화질과 그 화질에 적합한 이진화 파라미터간의 상관 관계를 통계적으로 분석한다. 그 후 그들간의 상관 관계를 이용하여 입력 영상의 화질에 적합한 이진화 파라미터를 자동으로 추정하도록 함으로써 화질 변화에 대한 적응력을 강화하였다. 실험을 통해 초점 및 잡영의 상태에 따라 적절한 파라미터를 추정함으로써 화질 변화에 적응하는 결과를 확인하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.27 no.3
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• pp.83-91
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• 2012

디지털 영상은 캡처 디바이스를 통해 획득된 후, 처리, 압축, 저장, 전송, 재생산 등의 과정을 거치면서 반드시 왜곡이 수반된다. 이렇게 왜곡된 영상은 인간 지각이 허용할 수 있는 범위 내에서 정확히 재생되어야 한다. 따라서, 영상이 재생되기 전 영상의 화질을 평가할 필요가 있다. 실제 응용에 있어서, 인간의 견해로 영상 화질의 점수를 정하는 주관적 화질평가는 일반적으로 불편하고 시간도 많이 소요되며, 비용이 많이 든다. 예를 들어, 사진, 동영상 등의 영상 콘텐츠를 대규모로 저장하고 있는 클라우드 서비스의 경우, 영상 콘텐츠가 상용으로 서비스되기 전 모든 영상의 화질을 인간이 직접 평가하는 것은 불가능하다. 영상 화질평가(visual quality assessment)에 대한 연구목적은 지각된 영상의 화질을 자동으로 예측하는 측도를 개발하는 것이다. 본고에서는 기존에 제안된 영상 화질평가 기술들을 설명하고, 앞으로의 연구에서 해결해야 할 이슈들을 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.67-70
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• 2006

디스플레이 장치와 영상 기술의 발전으로 3D 입체 영상에 대한 관심과 기술적 접근이 어느 때 보다 활발하다. 입체 영상의 경우 통상 복수의 평면 영상을 이용하여 합성하게 되는데 이 과정에서 각 영상의 객관적 화질을 서로 달리 함으로써 주관적 화질을 향상시킬 수 있다는 연구가 진행되어 왔다. 그러나 객관적 화질을 지나치게 달리 하거나 전반적으로 낮은 화질의 영상에서는 경계선이 제대로 재현되지 않아 입체감을 떨어뜨리는 문제가 발생한다. 또한 기존의 연구는 스테레오 영상에 한해서만 위의 가설을 검증하였으나 최근의 입체 영상에 관한 연구는 스테레오 영상뿐만 아니라 다시점 영상에서도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스테레오 영상과 9시점 영상에서의 비대칭 영상 부호화가 주관적 화질에 미치는 영향을 검증하고 구체적으로 어느 정도의 객관적 화질 차이를 유지하는 것이 비대칭 부호화에서 가장 효율적인지를 밝힌다. 또한 기존의 비대칭 영상 부호화와 비교하여 주관적 화질을 개선할 수 있는 더욱 효율적인 알고리듬을 제안한다. 제안되는 알고리듬은 경계선의 강도를 기준으로 매크로블록의 양자화 파라미터를 달리 하여 영상의 경계선을 보호하는 방법으로써 기존의 비대칭 영상 부호화보다 더욱 향상된 주관적 화질을 얻을 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.3
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• pp.233-238
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• 2010

In this paper, we propose a multiple classifier combination method based on image degradation modeling to improve recognition performance on low-quality images. Using an image degradation model, it generates a set of classifiers each of which is specialized for a specific image quality. In recognition, it combines the results of the recognizers by weighted averaging to decide the final result. At this time, the weight of each recognizer is dynamically decided from the estimated quality of the input image. It assigns large weight to the recognizer specialized to the estimated quality of the input image, but small weight to other recognizers. As the result, it can effectively adapt to image quality variation. Moreover, being a multiple-classifier system, it shows more reliable performance then the single-classifier system on low-quality images. In the experiment, the proposed multiple-classifier combination method achieved higher recognition rate than multiple-classifier combination systems not considering the image quality or single classifier systems considering the image quality.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.8
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• pp.934-942
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• 2013

Image scaling is used for a variety of real-life applications. In order to evaluate the performance of transform functions, the image quality are compared together before and after processing. For the objective evaluation of the transform functions, the exact criterion of image quality is required, and various aspects approaches are practically performed. However, few researches have been conducted on image quality measurement considering the position of pixels that are skipped or newly generated in the process of the image scaling. Therefore this paper focuses on the objective image quality measurement for positions of skipped or estimated pixels in the image scaling. The proposed method generated new image quality measure considering the positional changes using a conventional measure and evaluated sensitivity about positional changes. Through this experiments, it is observed that conventional image quality measurement is definitely affected by positional changes of a skipped and estimated pixels. It is also confirmed that the proposed method is an objective criterion to represent image quality for positional changes of skipped or estimated pixels. The proposed method can be used as a criterion to evaluate the performance of image restoration or enhancement functions.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.36-37
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• 2011

깊이 영상은 가상 시점 영상을 합성할 때 사용되는 3차원 거리 정보로 깊이 영상 기반 렌더링에서 가상 시점을 합성할 때 사용한다. 따라서, 깊이 영상 부호화에서는 부호화 효율 못지않게 합성 영상의 화질이 중요하다. 깊이 영상의 화질은 합성된 가상 시점 영상의 화질에 큰 영향을 미친다. 따라서 고화질 깊이 영상이 필요한 경우, 부호화 손실이 적은 무손실 부호화를 사용한다. 하지만, 이와 같은 무손실 부호화 방법은 복호를 통해 원래의 깊이 영상을 그대로 복원할 수 있지만, 압축률이 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 복호된 영상의 화질과 부호화 비트의 균형을 모두 고려하기 위해 근접 무손실 HEVC(high efficiency video coding)와 향상된 CABAC(context-based adaptive bnary arithmetic coding)을 이용한 새로운 깊이 영상 부호화 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법이 합성된 가상 시점 영상의 화질 손실 없이, 기존의 무손실 및 근접 무손실 방법보다 더 나은 부호화 성능을 제공함을 알 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.9
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• pp.797-803
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• 2007

Adaptive binarization is very important for the camera-based document recognition. This paper proposes a binarization method which can effectively adapt to the variation of image Qualify. Firstly, it analyzes the effect of binarization parameters to the result and proposes a method to measure the image quality. Then, it statistically analyzes the relationship between the image quality and the binarization parameter. Finally, it proposes a binarization method that automatically adapts to the quality of the input image, using the analysis result. The experiment results show that there is a meaningful relationship between the image quality and the binarization parameter, and therefore, the proposed method can effectively adapt to the variation of image quality.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.963-965
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• 2021

본 논문에서는 위성 영상과 같은 원격 센싱 영상 등의 저 대비 영상의 화질을 개선하기 위하여 SVD (singular value decomposition)를 이용한 적응적 히스토그램 평활화 기법을 제안한다. 저 대비 영상의 특이값과 히스토그램 평활화 영상의 특이값을 결합하되, 사용자 파라미터를 통해 영상의 화질을 조절할 수 있도록 적응적 화질 개선 기법을 제안한다. 위성 영상을 비롯한 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과 제안하는 방법이 기존의 히스토그램 평활화 기법 및 이를 개선한 방법에 비해 GSD (global standard deviation)으로 측정한 객관적 수치 측면에서 우수한 성능을 나타내고, 주관적 화질 측면에서 자연스럽고 영상의 어두운 영역 및 밝은 영역에서의 디테일 보존 성능이 우수함을 확인할 수 있다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.1
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• pp.20-27
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• 2020

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.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.2
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• pp.319-330
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• 2011

For objective assessment of stereoscopic 3D image quality, we measure quality of left and right image with 2D image quality measurement method. However, this method is inconvenient because that we have to measure quality of left and right image individually. Therefore we propose a method of stereoscopic 3D image quality assessment using one overlaid image with left and right image. Using this method, One can measure quality of stereoscopic 3D image more easily and quickly.