• 방송과미디어
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• 제25권1호
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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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.465-468
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• 2000

얼굴 영상은 똑같은 표정의 같은 사람이라도 조명에 따라 매우 다른 얼굴 영상으로 나타난다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오프라인 훈련(off-line training)과 온라인 인식(on-line recognition)의 두 부분으로 이루어져 있다. 오프라인 훈련은 PCA(principal component analysis)를 기반으로 한다. 온라인 인식에서는 조명 변화에 대한 보상, 얼굴 특징의 추출, 그리고 인식을 위한 분류 과정의 3 단계로 구성되어 있다. 오프라인 훈련에서는 전체 훈련 얼굴 영상 데이터에 PCA를 적용하여 조명 변화가 최대한 제외된 특징 벡터 공간을 생성한다. 실제 인식 단계에서는 첫 번째로 입력 영상으로 들어온 얼굴 영상에서 조명의 영향을 보상하기 위해 준동형 필터링(homomorphic filtering) 후 밝기 정규화(normalization)를 취한다. 두 번째 단계에서는 입력 데이터의 차원을 줄이고 얼굴 특징 벡터를 구하기 위해 PCA를 수행한다. 마지막 과정으로서 입력 영상의 특징 벡터들과 오프라인에서 미리 구하여진 특징 벡터들의 유사도를 측정하여 얼굴을 인식하게 된다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 Eigenface 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권7B호
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• pp.983-988
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• 2001

컬러를 이용한 내용기반 영상검색의 대표적 방법에 해당하는 히스토그램 인터섹션은 영상에서 컬러가 가지는 값의 빈도 수를 이용하여 간단하면서도 효율적으로 영상을 검색하면서 영상 내에서의 물체의 이동, 회전에 대해 대처하는 장점을 가지는 방법이다. 그러나 영상에서의 위치 정보가 누락되어 다른 영상을 동일 영상으로 인지하기 쉽고, 동일 영상에 대해 조명 변화가 있을 때 히스토그램이 영향을 많이 받아 검색이 어렵다는 단점을 지닌 방법이다. 본 논문에서는 조명 변화가 있을 경우에도 검색이 가능한 방법을 제안한 것으로, 영상에 1차원 투영 기법을 적용해 투영 값이 큰 벡터들 간의 상대 거리를 이용하여 검색에 이용하였다. 검색 성능의 확인을 위하여 5가지 조명에서 얻은 영상 데이터베이스를 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 기존의 방법에 비해 적은 색인 데이터 량으로 검색이 가능하면서 조명 변화에도 대응할 수 있는 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.685-687
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• 2004

최근 생체 인식에 대한 관심이 고조됨에 따라. 다양한 환경 변화에 강인한 얼굴 인식 방법들이 연구되고 있다. 특히, 조명 변화를 처리하기 위한 연구들이 세계적으로 발표되고 있다. 그러나 기존 방법들은 다수의 등록영상이나 조명에 대한 사전 지식이 필요하다는 제약조건을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 방법의 한계점을 해결하기 위해 조명 대표영상의 선형 분석을 이용한 새로운 방법론을 제안하였다. 또한 제안 방법의 효율성을 입증하기 위하여 공인된 얼굴 데이터베이스를 이용하여 다양한 실험을 시도하였으며, 이를 통해 제안된 방법 이 기존의 다른 방법에 비하여 안정적인 인식 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제22권3호
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• pp.46-52
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• 2008

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.80-82
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• 2010

본 논문에서는 깊이 정보를 이용하여 영상을 색상 분포가 각각 다른 객체 영상으로 분리하고 개별적으로 히스토그램 매칭 기법을 적용하는 조명 보상 기법을 제안한다. 서로 위치가 다른 다시점 카메라의 경우, 다시점 비디오 부호화(multi-view video coding)의 성능을 저하시키는 인접 시점 영상 간 조명 불일치 현상이 발생한다. 이러한 조명 불일치를 보상하기 위한 히스토그램 매칭(histogram matching)을 이용한 전처리 기법이 제안되었다. 모든 시점의 다시점 영상 히스토그램은 정해진 참조 시점 영상의 히스토그램으로 매칭되어 조명 불일치와 다시점 비디오 부호화의 성능을 개선할 수 있다. 하지만 일반적인 영상은 색상 분포와 깊이 정보가 상호 독립적인 객체들로 구성되어 있다. 또한 다시점 비디오는 시점에 따라 획득된 영상 간에 동일 객체의 위치와 깊이가 서로 달라 정해진 참조 시점의 히스토그램으로 매칭하는 기존의 방법은 적합하지 않다. 본 논문에서는 주어진 영상 내에서 깊이 정보를 이용하여 객체를 먼저 분리하고, 객체 영상별로 히스토그램 매칭 기법을 적용하여 색상 보상을 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 객체 단위의 조명 보상 기법이 향상된 다시점 비디오 부호화 효율을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권1호
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• pp.84-94
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• 2006

영상의 컬러 정보는 조명 환경에 따라 변한다. 이 경우 영상으로부터 조명 컬러를 추정하고 물체 본래의 컬러를 복원하는 것을 컬러 항상성이라 한다. 본 논문에서는 이색성 반사 모델에 기반한 새로운 컬러 항상성 복원 기법을 제안한다. 이색성 반사 모델에 기반하여 조명 컬러를 추정하기 위해서는 정확한 이색성 선을 추출하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 이색성 기울기와 이색성 선 공간을 제안하고, 이를 이용하여 이색성 선을 추정하는 기법을 제안한다. 또한 얻어진 이색성 선을 이용하여 단일 및 다중 컬러 영상에 대한 조명 추정 기법도 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.71-79
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• 2011

이미징 파이프라인(imaging pipeline)의 목적은 디스플레이 되는 영상을 원영상과 비슷하게 변환하는 것이다. 이를 위해 감마 조정 혹은 히스토그램기반 방법이 영상대비와 세부 영역을 개선하기 위해 제안되었다. 그러나 이러한 방법들은 조도성분과 색도성분이 위치에 따라 변화하므로 영상 개선에 한계가 있다. 따라서 MSR (Multi-Scale Retinex) 기법이 제안되었으며, 이는 영상에 따른 가우시안 필터의 크기에 의존하며, 독립적인 로그 신호를 기반으로 한다. 그러므로 영상 보정 후 후광효과(Halo), 색상변화(Color change or graying-out), 특정 색상의 두드러짐 등의 영상 왜곡(image distortion)이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 영상을 전역조명성분, 국부조명성분, 반사성분으로 나누는 새로운 색상 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 전역조명성분은 가우시안 필터를 작용하여 획득하며, 국부 조명성분은 JND(Just-noticeable difference)기반 적응적 필터를 적용하여 획득한다. 반사성분은 원 영상에 획득된 전역조명성분과 국부조명성분으로 나누어 줌으로써 획득된다. 개선된 영상은 멱함수(power function)를 수행한 후 이들의 곱으로 획득되며, sRGB로 표현된다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.49-55
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• 2010

조명 환경에 의해 발생하는 강한 그림자 영역은 반사 영상을 이용하는 얼굴인식시스템의 성능을 저하시키는 주요인으로써, 인식률을 향상시키기 위해서는 강한 그림자 영역과 얼굴의 특징 영역을 구분해 낼 필요가 있다. 한편 Bilateral 필터는 영상 화소 값의 비선형적인 조합을 사용하여 경계영역을 보존하면서도, 전체 영상을 평활화할 수 있는 특성을 갖는다. 따라서 Bilateral 필터의 특성은 레티넥스 기반 조명 정규화 방법에서의 조명을 추정하는 과정에 사용되는 평활화 필터에 적합하다. 이에 본 논문에서는 강한 그림자 영역을 효과적으로 제거하기 위한 Bilateral 필터 기반의 새로운 조명 정규화 방법을 제안한다. Bilateral 필터의 계수는 화소 간 근접성(proximity)과 불연속성(discontinuity)의 곱으로 설계하여, 추정된 조명 영상에서 강한 그림자 영역이 비교적 정확하게 보존되도록 한다. 제안된 방법의 성능은 PCA(Principle Component Analysis)를 이용하여 인식률을 측정하고, 두 가지 데이터베이스에 대해 기존의 조명 정규화 방법들과 비교하여 평가하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.1031-1036
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• 2007

최근 가상현실 기술의 주요 연구 동향으로 몰입감을 증가시키는 실감공간 구현구술이 주목 받고 있다. 실감공간 기술이란 서로 다른 공간에 떨어져 있는 사용자가 같은 공간에 있는 효과를 구현하는 기술이다. 본 논문에서는 특히 상호간의 주변 환경을 일치시키는 기술에 중점을 두고, 실시간으로 두 공간의 조명정보를 일치시키는 기술로서 2가지 핵심 내용을 소개한다. 첫째는 비주얼 헐 데이터를 기반으로 고속으로 노말벡터를 추출하는 방법이고, 둘째는 사용자 주변 조명 환경 정보를 반영하는 라이팅 방법이다. 본 논문에서 수행한 첫번째 방법은 비주얼 헐 데이터의 depth존재영역에서 노말맵을 계산하도록 하고, 노말맵을 계산할 때 주변 폴리곤들 기하학적 변화가 심할수록 노말맵 계산에 사용하는 주변 벡터의 선태을 늘리거나 줄이는 방식으로, 불필요한 계산량을 감소시켰다. 본 논문에서 수행한 두번째 방법에서는 주변 조명 정보에서 빛의 세기와 라이팅을 반영할 객체의 반사율의 특성을 고려하여 라이팅에 사용할 광원을 선택적으로 반영하여 불필요한 연산량을 감소시켰다. 종래의 영상기반 라이팅 기술이 사전에 촬영된 영상을 사용하거나 정지영상에 적용되는 연구를 한 반면에 본 논문은 실시간에서 라이팅을 구현하기 위한 시도로서 고속 라이팅 연산 기법을 제시하고 있다. 본 연구의 결과를 이용하면 영상기반 라이팅 연구의 실제적이고도 폭넓은 적용이 가능할 것으로 사료되며 고화질의 콘텐츠 양산에도 기여할 것으로 사료된다.