부화소 기반 영상 축소기법은 각각의 부화소를 조절함으로써 픽셀 기반 영상 축소기법보다 해상도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 그러나 부화소에 의한 해상도의 증가는 종종 색상정보의 왜곡을 발생시킨다. 부화소 랜더링의 주요과제는 선명도를 유지함과 동시에 색조왜곡현상을 억제하는 것이다. 선행연구들은 부화소랜더링을 위해 1 차원 혹은 2 차원 필터를 최적화 하였지만, 지역적인 특성을 고려하지 않았기 때문에 출력영상의 화질이 저하되는 현상이 발생한다. 본 논문은 위와 같은 문제를 해결하기 위해 내용적응형 2D FIR 필터를 제작방법을 제안한다. 제안필터는 충분한 수의 저해상도 패치와 고해상도 패치 쌍을 이용하여 임의의 고해상도 패치로부터 고화질의 저해상도 패치를 만들기 위한 최적의 내용적응형 2D FIR 필터를 학습한다. 학습된 필터에 의한 실험결과 제안하는 필터가 종례기법들 보다 색조왜곡현상이 현저히 줄어들고, 출력영상의 선명도를 유지함을 보여준다.
본 논문에서는 제한적인 자원이 할당된 모바일 환경에서 블록기반의 압축방식을 사용하여 영상을 복원할 때에 나타나는 블록화 연상을 제거하기 위해 효율적인 실시간 후처리 기법을 제안한다. 제안하는 후처리 기법은 영상에 존재하는 블록화 현상으로 인해 나타나는 다양한 인공물에 대해 디블록킹 필터링와 방향성 필터링를 적용하여 효율적으로 블록화 현상을 제거한다. 후처리 과정 중 영상에 존재하는 고유의 고주파 성분과 인공물로 인한 고주파 성분을 구분하여, 필더링 과정으로 고유의 고주파 성분이 함께 제거되지 않도록 보호해준다. 다양한 영상을 통해 본 논문에서 제안한 후처리 기법과 기존에 알려진 후처리 기법들을 비교하는 실험을 하였고, 도출된 실험 결과를 객관적인 지표로 제시하여 제안하는 기법의 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 디지털 영화 제작 환경에서 흔히 발생하는 얼라이싱 현상을 최소화하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 영상의 얼라이싱 현상을 웨이블릿-푸리에 분석 (Wavelet-Fourier Analysis)으로 분석하고, 노치 리젝트 필터(Notch Reject Filter)를 이용하여 얼라이싱 현상을 최소화 시켜 영상 화질을 개선한다. 실험결과에서 보듯이 제안된 알고리듬은 디지털 시네마 영상에서 얼라어싱을 효과적으로 제거하여 개선된 화질의 영상으로 관객의 몰입감을 높여줄 수 있다.
본 논문에서는 hybrid MC/DCT 기법을 이용한 압축 영상의 블록화 및 링 현상을 동시에 제거하는 기법이 제안된다. 압축 영상의 블록화 링 현상은 블록간, 블록 내에서 다른 특성이 있고, 수평. 수직 방향의 상관 관계에 따라 다를 수 있으며, 영상 사이의 일정 상관 관계에 따라 다르게 형성된다. 본 논문에서는 이러한 블록간, 블록 내부, 수평수직 방향성, 그리고 시간 영역의 정보를 이용하여 새로운 부가 완화 함수를 정의하며, 최적 해를 구하기 위해 gradient와 양자화 과정으로부터 설정할 수 있는 비선형 연산을 이용한 projection을 결합시킨 hybrid 형태의 기법이 제안된다. 또한, 정규화 계수들은 부호화단에서 이용 가능한 정보로부터 예측하여 기존 방식이 있던 계산량이 이득을 얻을 수 있다. 실험 결과로부터 제안된 방식의 주관적, 객관적 성능 향상을 확인할 수 있었다.
기상레이더 영상은 시각적인 측면에서 가시성이 높아 다양한 활용이 가능하다. 즉 기상레이더 원시자료뿐 아니라 영상의 변화 특성만으로도 기상 현상의 흐름을 파악할 수 있는 장점을 가지고 있다. 특히 영상처리기법이 기상 연구 분야에서도 점차 확대되고 있고 기상레이더 영상과 같이 높은 해상도를 가지는 영상자료의 경우 영상처리기법이라는 새로운 접근을 통해 유용한 정보 생산을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 영상처리기법 중 하나인 광학 흐름(Optical Flow) 기법으로 일정 시간 간격에 따른 기상레이더 이미지의 변화에서 기상 현상 흐름을 벡터로 산출하였다. 기상 현상 규모에 적합한 벡터 분석 해상도, 기상레이더 영상이 존재하지 않는 영역의 벡터보간, 특정 기상 현상의 흐름과 대기 전체 흐름 구분을 위한 상대 흐름 벡터 제거 등을 통해 분석하고자 하는 기상 현상의 특성을 도출하였다. 본 연구를 통해 기상레이더의 원시 자료 활용뿐 아니라 영상자료 고유의 특성 활용이라는 기상레이더 활용 영역 확대와 영상처리기법의 향후 기상학 분야에서의 활발한 활용을 기대해 본다.
본 논문에서는 효과적인 마커기반의 증강현실 구현을 위하여 영상 내 객체의 분포에 대한 분석과 반복 패턴을 포함하는 영상의 분류를 통한 마커영상의 평가 방법을 제안한다. 객체의 분포는 영상의 부분적 가림 현상에 따라 객체추적성능에 영향을 미치기 때문에 특징점 좌표의 분산을 이용하여 가림 현상에 취약한 마커영상을 구분할 수 있도록 하였고, 일반 영상과 반복 패턴을 포함하는 영상의 특징점 기술자 벡터의 분포가 현저하게 다르다는 사실에 기반하여 객체의 인식 및 추적에 적합한 영상을 구분할 수 있는 방법을 제안한다. 다양한 실험 결과 제안하는 마커 평가 방법이 가림 현상에 취약한 영상 및 반복 패턴 영상을 구분하는데 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 또한 마커영상에 대한 객체 추적 등의 안정성 측면에서 SURF보다 SIFT 기법이 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 이용하여 다양한 종류의 마커영상에 대한 적합성 정보를 사용자에게 제공함으로써 효과적인 증강현실 시스템을 구현할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 Brain CT검사 시 영상에서 발생하는 선속경화현상의 원인과 감소방법을 알아보기 위하여 선속경화현상에 영향을 미치는 관전압, 관전류, 단면두께, 갠트리 각도, 기준선에 변화를 주었다. 사용한 장비로는 Somatom Sensation 16장비로 Bone opaque head phantom을 이용 영상영향인자에 변화를 주어 스캔하였고 획득한 영상 데이터를 이용하여, CT값 분석을 이용한 정량적 분석과 CT영상평가표를 이용한 정성적 평가를 시행하였다. 정량적 분석결과 관전압은 140kVp일 때 $31.56{\pm}2.89HU$로 측정되었고, 관전류의 경우 150mA에서 $-3.87{\pm}0.12HU$, 절편두께는 3mm에서 $2.29{\pm}0.78HU$로 측정되었으며 갠트리 각도에서 IOML이 $13.31{\pm}1.03HU$로 선속경화현상이 가장 적었다. 정성적 분석결과 대부분의 평가자들이 140kVp, 150mA, 3mm, IOML 또는 OML에서 스캔한 영상을 선속경화현상이 적게 발생한 영상으로 평가하였으며 모든 조건에서 변화 인자와 비교 시 통계학적으로 유의한 차이가 있었다.(P<0.05) 따라서, 임상적용 시 허용선량한도 범위 내에서 관전압은 높여주고 관전류는 영상 화질 저하에 영향을 미치지 않는 범위 내에서 낮게 설정하며, 절편두께는 해상도 저하를 고려하여 얇은 절편두께를 사용하고, 갠트리 각도는 IOML 또는 OML을 이용한다면 선속경화현상에 의해 발생되어지는 인공물을 최소화시켜 영상 판독자와 환자에게 보다 정확한 양질의 영상을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 키넥트(Kinect)에서 획득한 깊이 영상의 품질을 향상시키는 기법을 제안한다. 키넥트는 마이크로소프트사에서 출시한 카메라로 깊이 영상과 컬러 영상을 획득 할 수 있다. 하지만 적외선 패턴을 이용한 깊이 영상의 획득 방법의 한계로 인해 객체의 경계 주변으로 홀 및 잡음이 생긴다. 따라서 정확한 깊이 영상을 얻기 위해서는 깊이 영상의 품질 향상이 필수적이다. 일반적으로 깊이 영상의 홀을 채울 때, 인페인팅(inpainting) 또는 결합형 양방향 필터(joint bilateral filter) 등의 기법을 사용한다. 그러나 이러한 기법들의 경우 한 장의 영상만을 이용하기 때문에 객체 경계 주변의 흔들림 현상을 보정할 수 없다. 제안하는 기법에서는 먼저 수행속도가 빠른 가우시안 필터를 이용하여 경계 주변의 홀을 채운다. 이전 프레임의 컬러 영상을 그레이 영상으로 변환한 다음에 그레이 영상과 깊이 영상의 값의 변화를 분석하여 흔들림 화소를 찾아 이전 깊이 영상들 중 최대 화소 값으로 변환함으로써 깊이 영상의 경계 흔들림 현상을 줄일 수 있다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 방법들 보다 우수하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 블록기반 변환 부호화 영상에서의 블록화 현상을 반복적으로 제거하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 블록화 현상이 수직, 수평 방향의 블록 경계를 따라 수직, 수평으로만 나타나는 점에 착안하여, 블록화 현상이 있는 영상 신호를 수직, 수평 방향의 분리적인 1차원 신호의 집합으로 간주하고 Gaussian 형태 함수의 1차 도함수를 모 웨이브렛으로 하는 1차원 웨이브렛 영역에서의 평균 자승 오차를 최소화시키는 필터로써 첫 번째 스케일 웨이브렛 영역의 블록 경계 위치에서의 분산이 다른 위치에 비하여 유달리 크게 나타나도록 하는 블록화 현상에 의한 신호 성분을 제거하는 과정과 양자화에 관한 블록 집합으로 투영하는 과정을 반복적으로 수행하여 블록화 현상이 제거된 영상을 얻는다. 실험결과, 제안된 방법은 0.56 - 1.07dB의 PSNR 성능 향상뿐만 아니라 에지 몽롱화가 없이 블록화 현상이 거의 제거된 주관적 화질 개선을 보였다.
이 논문은 디지털 영상에 대한 에지를 보존하는 새로운 영상 보간 방법을 제안한다. 일반적인 보간 기법은 선형 연산자를 이용한 저역필터를 사용함으로써 원 영상의 고조파 성분에 대한 정보를 손실하는바 high contrast 에지 부분에서 희뿌옇게 되는 현상과 톱니현상이 일어나 영상 선명도가 떨어지는 경향이 있었다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 새로운 보간 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 보간 알고리즘은 퍼지 연산자를 이용하여 입력 영상 데이터의 성질에 따라 고주파 성분과 저주파 성분을 달리 조절함으로써 원래 영상에 가까운 해상도를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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