본 논문은 영상의 isophote정보를 constraint로 사용만 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithms) 기반의 컬러 영상 복원방법을 제안한다. 제안만 방법은 오염된 관측 영상으로부터 원 영상으로 복원하기 위해. 영상 복원 문제인 illposed 문제를 유전자 알고리즘을 이용하여 비용함수(cost funcition)가 최소가 되도록 하는 최적화 문제로 모델링 한다. 본 논문에서 제안만 방법은 영상에서 같은 밝기 값을 가진 영역의 경계선을 나타내는 isophole 를 비용함수의 정칙화(regularization) 연산자로 사용하여 영상을 복원한다. 사용자가 복원할 영역을 지정만 후, 유전자 알고리즘을 사용하여 복원될 영역치 isophote 를 자연스럽게 유지하도록 복원한다. 제안한 방법은 디지털 비디오에서 상업적인 광고나, 자막 측은 로고등을 제거하는데 사용될 수 있으며, 실험 결과, 일반적으로 영상 복원에 많이 사용하는 Constraint 로 라플라시안(Laplaoian) 연산자보다 isophote를 정칙화 연산자로 사용함으로써 효율적으로 영상이 복원됨을 알 수 있다.
정보화 사회가 진행되어감에 따라 카메라 센서, 디지털 카메라, 휴대폰, 영상 관련디지털 기기들이 증가하고 이로 인하여 영상정보 서비스 기술의 중요성이 크게 부각되었다. 특히 멀티미디어 응용서비스 기술에서는 영상 정보가 필수적인데, 그 영상 정보의 양이 너무 방대하여 압축 부호화를 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 정지영상압축 방법 중 JPEG표준에서 제시한 4가지 동작 모드 중 베이스라인을 기반으로 하는 JPEG 알고리즘을 연구하여 허프만코팅 기반의 엔트로피 디코더의 불규칙적인 데이터 입출력타이밍의 효과적인 제어를 통해 Motion JPEG에서 동작 가능한 디코더를 C언어를 통해 시뮬레이션하고 최적화된 결과를 VHDL로 구현하였다.
정보화 사회가 진행되어감에 따라 카메라 센서, 디지털 카메라, 휴대폰, 영상 관련디지털 기기들이 증가하고 이로 인하여 영상정보 서비스 기술의 중요성이 크게 부각되었다. 특히 멀티미디어 응용서비스 기술에서는 영상 정보가 필수적인데, 그 영상 정보의 양이 너무 방대하여 압축 부호화를 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 정지영상압축 방법 중 JPEG표준에서 제시한 4가지 동작 모드 중 베이스라인을 기반으로 하는 JPEG 알고리즘을 연구하여 Motion JPEG에서 동작 가능한 디코더를 C언어를 통해 시뮬레이션하고 최적화된 결과를 VHDL로 구현하였다. Motion JPEG의 무선전송 환경에 적용 가능한 불규칙한 스트리밍 방식의 입력데이터의 처리가 가능한 파이프라인 구조로 설계하였다. 설계결과 Xilinx XC3S1000 FG676-4 환경에서 66.130MHz의 동작속도를 나타내었고 최초 223클록의 딜레이 이후 매 클록마다 화소데이터를 얻을 수 있었다 Motion JPEG 디코더를 설계하는데 사용된 게이트는 총 54,143개이다.
정보화 사회가 진행되어감에 따라 카메라 센서, 디지털 카메라, 휴대폰, 영상 관련디지털 기기들이 증가하고 이로 인하여 영상정보 서비스 기술의 중요성이 크게 부각되었다. 특히 멀티미디어 응용서비스 기술에서는 영상 정보가 필수적인데, 그 영상 정보의 양이 너무 방대하여 압축 부호화를 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 정지영상압축 방법 중 JPEG표준에서 제시한 4가지 동작 모드 중 베이스라인을 기반으로 하는 JPEG압축 알고리즘을 연구하여 허프만 인코더의 메모리 사이즈를 줄인 엔트로피 인코더를 C언어를 통해 시뮬레이션하고 최적화된 결과를 VHDL로 구현하여 향후 디코더나 Motion JPEG연구에 응용 가능하도록 연구 및 분석, 평가 하였다. 설계결과 11-bit 한 입력 데이터가 처리되는데 5-clock이 소요 되었고 Xilinx xc3s1000 환경에서 21,962개의 게이트 수와 74.212MHz의 동작 속도를 나타내었다.
유전자 프로그래밍은 프로그램 자동생성 도구이다. 문제를 해결하는 프로그램코드를 프로그래머가 직접 구현하는 것이 아니라, 적절한 초기값만을 입력하여 컴퓨터가 스스로 적합한 해를 찾아내도록 하는 방법이다. 유전자 프로그래밍은 생물의 진화개념에서 얻어진 여러 아이디어를 사용하여 최적화된 해를 찾아낸다. 본 논문에서는 세포영상인식 문제를 해결하기 위하여 유전자 프로그래밍을 사용하였다. 실험에 사용된 영상은 자궁경부세포진 영상이다. 여러 가지 종류와 상태의 세포들이 뒤섞여 있어 분석하기에 힘들다는 것이 이 영상의 특징이다. 주어진 문제는 샘플 영상이 암인가 아닌가를 판별하는 것이다. 유전자 프로그래밍을 적용하기 위하여 사용한 특징값들은 영상에서 찾을 수 있는 가장 단순한 대표값들과, 산술 및 논리연산자들이다. 실험결과 실제 인식기 제작에 바로 적용하기엔 무리가 있지만, 80%정도를 제대로 판별해 낼수 있었다. 인식률이 낮은 이유는 사용한 특징들이 영상의 정보를 잘 흡수하지 못했기 때문이라 여겨지고, 앞으로 지나치게 복잡하지 않으면서 여상의 특징을 잘 표현하는 특징값들을 찾는 것이 향후과제이다.
최신의 동영상 압축 표준인 H.264[1]는 기존의 동영상 압축 표준에 비해 압축 성능이 매우 높으며 4$\times$4 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행하는 특징이 있다. H.264 표준에서는 압축 효율을 높이기 위해 Intra 프레임 내의 이웃한 픽셀칸의 연관성을 이용한 프레임 내 창조(Intra Prediction)를 수행한다. 그러므로 기존의 동영상 압축 데이터를 H.264로 변환하기 위해서는 intra 프레임의 프레임 내 창조와 8$\times$8 DCT 블록의 4$\times$4 정수형 DCT 블록으로의 변환을 필수적으로 수행해야 한다. 또한, Intra 프레임은 GOP 내의 다른 프레임의 창조 대상이 되므로 변환 시 화질의 최적화가 필수적이다[2]. 본 논문에서는 Intra 프레임의 변환 시 화질의 최적화를 위해 DCT 도메인 상에서 프레임 내 창조를 수행하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 추가적인 계산없이 DCT 변환으로 인한 오류를 줄여 변환된 intra 프레임의 화질을 개선할 수 있다.
수치표고모델, 정사영상과 같은 공간영상정보를 구축하기 위해서는 입체영상을 이동한 영상정합(image matching)의 과정이 필수적이며, 단영상 또는 스테레오 영상을 이용하여 대상물의 3차원 정보를 재구성하고 복원하는 기술은 사진측량 및 컴퓨터 비전 분야의 주요 연구 중의 하나이다. 본 연구에서는 화소값의 유사성과 상호관계성을 고려하는 MRF 모델을 이용하여 영상정합을 수행하였다. MRF 모델은 공간분석이나 물리적 현상의 전후관계(contextural dependencies)의 분석을 위한 확률이론의 한 분야로 다양한 공간정보를 통합할 수 있는 방법을 제공한다. 본 연구에서는 기준영상의 화소에 시차를 할당하는 접근 방법으로 확률모델의 일종인 마르코프 랜덤필드(MRF)모델에 기반한 영상정합기법을 제안하였고, 공간내 화소의 상호관계를 고려해주므로 대상물의 경계부분에서의 매칭 정확도를 향상시켰다. 영상정합문제에서의 MRF 기본가정은 영상 내 특정화소의 시차는 그 주위화소의 시차에 의한 부분정보에 따라 결정이 가능하다는 것이다. 깁스분포(gibbs distribution)를 사용하여 사후(posteriori) 확률값을 유도해내고, 이를 최대사후확률(MAP: Maximum a Posteriori)추정법을 이용하여 에너지함수를 생성하였다. 생성된 에너지함수의 최적화(Optimization)를 위하여 본 연구에서는 전역최적화기법인 multiway cut 기법을 사용하여 영상정합에 있어 에너지함수를 최소로 하는 이미지화소에 대한 시차레이블을 구하여 영상정합을 수행하였다.
표면정보 기반 영상정합기법은 대상기관에서 추출된 표면정보를 기반으로 변환을 추정하여 서로 다른 영상의 전체적 형태의 유사성 정도를 최대화함으로써 정합을 수행하는 방법이다. 정합 수행에 있어 전체 객체를 가장 잘 대표하는 특정 개수의 표면점을 추출하고, 이 대표점으로부터 변환 값을 계산하는 것이 영상정합의 합리적인 최적화 단계를 위해 필수적이다. 대표점 추출결과에 따라 전체 정합의 결과가 달라지게 되므로 정합의 변환요소 값을 정확하게 구해낼 수 있는 대표점을 추출하기 위해 적절한 샘플링 기법의 선택이 요구된다. 본 연구에서는 효율적인 표면정보 기반 다중 모달리티 영상정합을 위해 계통추출법 기반 샘플링 기법과 특징점 탐지 기법 기반 샘플링 기법의 성능을 비교 분석하였다.
채색화는 흑백 영상에 색 정보를 추가하거나 영상의 색을 변환하는 영상 개선 기법이다. 본 연구는 최소한의 사용자 개입을 통해 흑백 영상을 자연스러운 칼라 (color) 영상으로 전환하는 채색화 기법을 제안한다. 우리는 우선 자연스러운 채색 결과를 위한 채색화 함수를 정의한다. 제안하는 채색화 함수는 유사한 밝기 정보를 가지는 이웃 픽셀들은 비슷한 색 정보를 가질 확률이 높다는 간단한 가정 하에 MRF (Markov Random Field)에 기반하여 모델링한다. 채색화 함수에 의해 색이 전체적으로 자연스럽게 분포될 수 있도록, 확산 신뢰도를 정의한 후 신뢰도에 따라 채색 순서를 결정한다. 이후, 채색 순서에 따라 각 픽셀에 채색화 함수를 적용하여 자연스러운 채색 결과를 도출한다. 실험 결과에서 보듯이, 제안 기법은 적은 색상 정보의 입력을 통해 효과적으로 채색화 하며, 기존 기법에 비해 자연스러운 결과를 제시한다.
본 연구에서는 X-ray 영상에서 산란선의 영향을 보정하는 소프트웨어 기법을 제시한다. 영상에서 픽셀값과 에지 요소가 연관된 에너지함수를 정의하고 이를 최적화 하는 방법을 통하여 X-ray 영상을 개선한다. 영상개선 과정에서 추출하는 에지정보의 신뢰성은 응용의 특성과 연관하여 성능에 민감한 영향을 준다. 이에 본 연구에서는 기존의 에지 추출 기법을 통합한 에지 정보 개선 기법을 적용하였으며 실제 X-ray 영상을 사용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰하였다. 이는 X-ray를 사용한 의료진단에서 산란선 보정을 위한 하드웨어의 기능을 대치할 수 있는 방법으로서 의미를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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