대부분의 디지털 카메라는 컬러 필터 배열(Color Filter Array)을 가진 하나의 영상 획득 센서를 사용한다. 따라서 영상획득 이후에 컬러 보간 알고리즘이 필수적으로 진행된다. 또 영상 획득 과정에서 센서의 열화나 암전류 등과 같은 잡음이 발생하여 영상 잡음 제거 알고리즘이 필요하다. 하지만 기존의 대부분의 영상 잡음 제거 알고리즘은 컬러 필터 배열 영상의 특징인 모자이크 데이터 기반이 아닌 컬러 보간 이후의 풀 컬러영상에(YCbCr) 적용되고 있다. 따라서 잡음이 포함된 영상으로 컬러 보간을 할 경우 잡음의 공간적 상관관계(spatial correlation)가 커짐에 의한 잡음 번짐 때문에 컬러 보간 이후의 잡음제거는 더욱 어렵게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컬러 필터 배열 영상에 대한 잡음제거 알고리즘이 연구되고 있으며, 본 논문에서도 CMOS/CCD의 이미지 센서에서 획득된 베이어 컬러 필터 배열 영상에서 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 베이어 컬러 필터 배열 영상 데이터에서 경계(edge)의 방향성을 고려한 LMMSE 방법을 기반으로 한 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 경계를 보존해주며 잡음제거 과정 다음에 진행되는 컬러 보간 과정에서의 잡음 번짐의 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과를 통해 향상된 잡음 제거 효과를 확인하였다.
최근들어 디지털 영상 처리에 대한 필용성이 날로 증가하고 있으며, 디지털 영상 압축은 영상 정보의 저장과 전송을 위해 반드시 필요하다. CCITT와 ISO에 의해 만들어진 JPEG에서는 그래이스케일과 칼라 정지 영상 압축을 위한 표준안을 제안하였으며 약 1/10에서 1/50정도의 압축률하에서 시각적인 저하 없이 다양한 응용 분야에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 영상의 고주파 부분을 감소시켜 영상에서의 공간 중복성을 높여 압축률을 높일 수 있는 방안을 제안하였다. 고주파 부분을 감소시키기 위한 방법으로는 저역 필터를 사용하였으며, 공간영역에서의 필터로 메디안 필터와 컨벌루션을 사용하였고 주파수 영역에서의 필터로는 FFT를 사용하였다. 실험결과 저역 필터를 사용하여 고주파 부분을 감소시킬 수 있어 부가적인 압축률 향상을 얻을 수 있었다.
기존에 사용되고 있는 노이즈 제거 필터인 평균값 필터, 중간값 필터 등의 필터를 이용하여 노이즈 포함 영상을 복원할 경우, 몽롱화 현상이 발생하게 되며 이러한 몽롱화 현상은 마스크의 크기가 달라짐에 따라서 심해지는 경향을 보인다. 본 논문은 노이즈가 포함된 입력 영상의 픽셀 주변 환경에 기반하여 점증적으로 노이즈를 제거하여 입력영상을 변환 시켜, 몽롱화의 현상을 줄이고, 정보의 추출이 용이하도록 영상을 복원하는 점증적 노이즈 제거 필터를 제안한다. 또한 노이즈에 의해서 훼손된 입력 영상의 복원을 통하여 제안된 노이즈 제거 필터의 효용성을 보인다.
본 논문에서는 영상신호를 필터링 하기 위해 필요한 현실적인 수학적 모델을 제시한다. 1차원 신호 뿐 아니라 2차원 또는 다차원 신호처리 및 분석에서 필터는 영상처리, 컴퓨터 비전, 패턴 인식 등의 다양한 분야에서 근본적이고 중요한 과정을 수행한다. 일반적인 신호처리에서 신호를 주파수 영역에서 해석할 경우 1차원 신호 영역에서의 이상적인 (저역통과) 필터는 직사각형 형태를 가지고 있듯이, 2차원 신호의 이상적인 필터는 원 형태를 가지고 있다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 활용할 수 있는 실용적이고 효율적인 다각형 형태의 영상 필터 모델을 제안한다. 본 논문은 2차원 영상을 필터링 하기 위해 원형 필터를 사용하는 대신 육각형 형태의 필터를 모델링하여 적용한다. 이것은 무선 통신 시스템에서의 주파수 재사용 개념을 도입함으로서, 영상 필터링에서도 주파수 대역을 효율적으로 사용하기 위함이다. 본 논문에서 제시한 육각형태의 필터를 활용한 영상 필터링의 시뮬레이션 결과를 제시하고, 성능을 PSNR로 계산한 결과 제안한 방법이 이상적인 필터의 대안으로서 가능함을 보인다.
본 논문에서는 동영상 화질을 최대한 유지하면서 압축 비트량 절감을 효율적으로 이루기 위해 복수개의 영상처리 필터를 영상의 블록에 따라 선택적으로 적용하고, 영상처리 필터의 선택을 위한 MSSIM 및 KL Divergence 기반의 영상 처리 평가 함수를 제안한다. 영상압축의 경우, 영상 내 특징에 따라 화질과 비트량 절감의 특성이 다르며, 이에 따라 단일 목적을 가진 영상처리 필터로서는 화질을 유지하면서, 비트량 절감이라는 목적을 동시에 만족 시키기 어렵다. 이에 따라, 주관적 화질을 최대한 유지하면서, 비트량을 절감시키기 위해 주관적 화질 측도로서 MSSSIM(Multi-scale Structural Similarity)를 사용하고 비트량 측도를 위하여 KL Divergence 를 사용함과 동시에 두 가지 척도를 하나의 척도로 결합시키기 위한 방법을 제안한다. 아울러 제안한 측도를 사용하여 서로 다른 특성을 가진 영상처리 필터를 전처리 필터로 사용할 경우, 주관적 화질을 최대한 유지하면서 비트량 절감을 유지할 수 있도록 동영상 압축이 가능함을 확인할 수 있었다.
최근 HD 방송의 실현과 함께 HDTV가 빠르게 상용화되면서 고화질 비디오를 더 효율적으로 압축하기 위한 기술 개발이 활발하게 진행되고 있다. 최신 표준 비디오 압축 방식인 H.264/AVC에서는 고정 6탭 필터를 사용하여 참조 영상을 보간하고 움직임 예측을 수행하는데, 이의 압축 효율을 향상시키기 위하여 고정 필터를 개선한 비분리 적응형 보간 필터가 개발되었다. 하지만 비분리 적응형 보간 필터는 압축률뿐만 아니라 계산량도 증가하는 단점이 있기 때문에 2차원 필터를 1차원 필터의 연결로 모델링 한 분리 적응형 보간 필터가 개발되었고, 그 결과 압축률은 비슷하게 유지하면서 계산량을 훨씬 줄일 수 있게 되었다. 분리 적응형 보간 필터는 1차원 필터 모델링을 할 때, 수평방향의 필터링 수행 후 수직방향 필터링을 하기 때문에 이를 통해 만들어진 보간 영상은 원 영상의 수평방향에 대한 특성을 더 많이 반영하게 된다. 따라서 수직방향으로 더 높은 주파수 특성을 갖는 영상의 경우에는 효율이 떨어지게 된다. 이를 고려하여 본 논문에서는 영상의 수직방향 주파수 특성을 더 많이 반영할 수 있는 보간 필터를 추가함으로써 영상의 주파수 특성에 따라 보간 필터를 적응적으로 선택하는 향상된 분리 적응형 보간 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘을 이용할 경우 기존의 분리 적응형 보간 필터에 비해 움직임 예측 및 보상이 더 정확하게 이뤄질 수 있으며, 부호화 효율이 향상됨을 확인할 수 있다.
영상은 획득, 저장 그리고 전송 등의 처리과정에서 다양한 원인에 의해 훼손되며, 이러한 영상을 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 AWGN(additive white gaussian noise)에 의해 훼손된 영상을 복원하는 방법으로 평균 필터와 위너 필터가 있으며, 특히 평탄한 영역에서의 노이즈 제거에 평균 필터가 우수하다. 그러나 평균 필터는 영상의 특징을 고려하지 않으므로 에지 성분이 왜곡되어 평활화되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 평균 필터와 함께 에지 성분을 보존하면서 대조도 개선에 강한 위너 필터를 사용하여 각각 필터링한 후, 처리된 영상에 가중치를 설정하여 병렬처리하는 영상 복원 방법을 제안하였다.
영상 시퀀스에 포함된 잡음은 화질을 열화시키고 중요한 영상의 미세 정보를 훼손시킨다. 또한 잡음은 영상의 복잡성을 증가시키므로 영상의 압축효율을 저하시킨다. 본 논문에서는 특성이 서로 다른 두개의 적응형 잡음제거 필터를 결합적으로 연결하여 잡음을 제거하는 공간결합필터와 시간결합필터를 제시하고, 이 결합필터들을 연결한 IIR필터 구조를 갖는 3차원 잡음제거 필터를 제시한다. 제시된 잡음제거 필터는 영상의 에지와 미세정보를 유지하면서도 평탄한 영상영역에 대해서는 강한 잡음제거를 수행하며 이웃한 프레임 사이에서도 잡음에 의한 시간적인 깜박임을 억제한다. 실험결과 제안된 잡음제거 필터는 기존 방식들에 비하여 객관적 화질뿐만 아니라 주관적인 화질을 크게 향상시킴을 알 수 있었다.
영상의 깊이 정보를 추출하는 것은 매우 어려운 연구이다. 다양한 유형의 영상 구조의 분석이 필요하지만 많은 경우에 주관적인 판단의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 로스 텍스처 필터를 기반으로 정지 영상의 깊이를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 로스 텍스처 필터는 단안 비전에서 3D 깊이를 얻기 위한 방법으로 활용되었는데, 실제 2D 영상에서 깊이를 예측하기 위해 텍스처 편차, 텍스처 기울기, 색상 등을 활용한다. 로스 필터는 $1{\times}5$ 벡터로부터 콘볼루션을 이용하여, 20여개의 $5{\times}5$ 콘볼루션 필터가 구해지는데, 영상에 필터를 적용하여 로스 에너지를 계산한다. 구해진 에너지를 깊이 맵으로 변환하고, 깊이 맵에서 특징 점을 구하고, 특징 점들로부터 델러노이 삼각화를 이용하여 삼각형 깊이 메쉬를 얻는다. 구해진 깊이 맵의 성능을 측정하기 위해 카메라 시점을 변경하면서 영상의 3D 구조를 분석하였으며, 입체영상을 생성하여 3D 입체 시청 결과를 분석하였다. 실험에서는 로스 텍스처 필터를 이용하는 깊이 생성 방법이 좋은 효과를 얻는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 절단된 제약적 최소 제곱 필터를 이용하여 방향 적응적으로 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안하는 영상복원 필터는 공간영역에서 이론적으로 영상 전체의 크기를 갖는 제약적 최소 제곱(constrained least squares; CLS) 필터를 Maxwell-Boltzmann 커널을 사용하여 절단한 유한 임펄스 응답(finite impulse response; FIR) 필터의 구조로 실시간 영상복원을 가능하게 한다. 또한 화소 단위로 공분산 행렬을 분석하여 방향성을 추정하여, 화소마다 필터의 계수를 적응적으로 생성하여 방향 적응적으로 영상을 복원한다. 실험결과를 통해 기존의 알고리듬에 비해 제안된 방법이 선명하고 부작용(artifacts)이 적은 결과를 얻는 것을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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