실제 인간의 눈이 가장 어두운 물체와 가장 밝은 물체 사이의 차이를 인식하는 동적 영역의 범위는 1014(cd/㎡)이다. 이를 디지털 영상으로 가능한 최대로 표현하기 위해 HDR 영상을 생성하는 다양한 기술이 개발되었다. 하지만, 기존 디스플레이 장치의 동적 영역은 103(cd/㎡)로 사람의 동적 영역에 비해 상대적으로 작은 동적 영역을 가진다. 따라서, HDR 영상을 LDR 디스플레이에 효과적으로 표현하기 위해서는 HDR 영상과 시각적으로 유사한 영상을 생성하는 방법인 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)이 필수적이다. 본 논문에서는 HDR 영상을 LDR 디스플레이에 표현하기 위해 개발된 톤 매핑 기법과 톤 매핑 기법의 품질을 평가하는 방법을 소개하고, 각각의 톤 매핑 기법의 품질 점수를 비교한다.
본 논문은 그레이 영상에 대해 모폴로지 기법과 스플라인 보간법을 적용하여 영상 모핑을 실현한 연구이다. 모핑기법은 모핑 할 그레이 영상을 모폴로지 기법의 팽창으로 작은 끊김을 연결하고, 홀을 제거시킴으로서 영상 경계를 부드럽게 하고, 큐빅 스플라인으로 보간하여 특징 점을 추출하는 방법을 적용하였다. 실험 결과 처리시간단축과 보다 세밀하고 자연스러운 모핑 영상의 변환이 이뤄졌다.
본 연구에서는 IDL(Interactive Data Language)의 여러가지 영상처리기법을 SOHO EIT 영상에 적용하여 세부적인 코로나 구조를 파악하고자 한다. 이를 위하여 우리는 히스토그램 평활화(Equalization), 2차 미분을 이용한 경계선 추출 방법인 라플라시안 필터링, 공간 주파수 영역의 웨이블릿 변환 등의 영상 처리 기법을 사용하였다. 히스토그램 평활화는 1차 처리과정으로 모든 영상에 동일하게 사용되었고, 나머지 방법은 2차 처리과정으로 사용하였다. 처리 결과 웨이블릿 변환 보다는 라플라시안 필터링 영상처리 방법이 더 구체적인 구조를 보여주는 것을 알 수 있었다. 다만 웨이블릿 변환의 경우 IDL에 내장된 노이즈 제거용 웨이블릿 변환 함수를 사용한 것으로, 다른 다양한 방법의 적용이 필요한 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 얻은 영상처리 기법이 태양 코로나 구조 연구에 유용하게 사용될 수 있기를 기대한다.
최근 HD급 및 UHD급 영상에 대한 코덱 및 영상 처리 기술이 개발되고 있다. 그리고 자연 영상 뿐만 아니라 스크린 컨텐츠에 대한 기술의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 스크린컨텐츠의 영역별 특성에 맞는 해상도 변환기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존의 bi-cubic의 방법을 SoC로 구현하기 위해서 변형하면서도, scaling된 영상의 화질 손실은 거의 없이 UHD급 영상으로 확대 하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 기술은 일반 영상에서도 성능이 좋지만 스크린컨텐츠 영상에서 더 좋은 성능을 보이고 있다. 구현이 간단하면서도 성능이 좋다고 알려져 있는 Polyphase와 비교실험을 했을 때, 논문에서 제안하는 기법이 화질과 구현 복잡도 측면에서 더 효율적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 단일영상들에 포함된 특징들을 효과적으로 추출하기 위하여 신경망 기반 독립성분분석기법의 이용을 제안하였다. 여기서 독립성분의 효과적인 분석을 위해 고정점 학습알고리즘의 신경망 기반 기법을 이용하였다. 이는 수치적 기법에 비해 신경망이 가지는 ?ㄱ습 등의 우수한 속성과 뉴우턴법의 고정점 알고리즘이 가지는 빠르고 간단한 계산속성을 동시에 살리기 위함이다. 제안된 기법을 512x412 픽셀의 L둠 영상과 480x225 픽셀의 지폐영상 각각에서 선택된 1,000개의 영상패치들을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 추출된 16x16 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터는 지문영상과 지폐영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.
영화를 제작하는 과정에 필수적으로 사용되고 있는 대본에는 필요한 부분마다 영상기법이 명시되어 있어서 실제 장면을 구현하는 과정에 원작자가 의도하는 상황을 비교적 정확하게 재현하는 것이 가능하다. 이에 비하여 교통사고 사건보고서나 동화 등을 기반으로 디지털 영상을 자동으로 제작하려는 경우 이러한 영상기법이 명시되어 있지 않다. 그러므로 자연언어로 기술된 자료로부터 디지털 영상을 자동으로 제작하기 위해서는 작가의 의도를 파악하여 적절한 영상기법을 추출하는 방안이 있어야 한다. 본 논문의 선행 연구에서는 동화를 대상으로 하는 애니메이션 자동 생성을 위해서 시간 관리, 참조 해결, 위치 설정, 세부 명령 결정 및 다수 캐릭터 제어 등의 요소 기술이 필요하다는 것을 보이고 특히 시간 관리 중에서 적절한 장면전환이 필요한 경우를 자동으로 파악하는 방안을 제시하였다. 본 논문에서는 결합범주문법을 사용하여 동화 문장에 나타나는 작가의 의도를 분석하고, 이에 부합하는 다양한 카메라 운용기법을 자동으로 파악하여 적용한 디지털 영상 제작 방안을 제시하고 구현한 시스템을 보인다.
본 논문에서는 넓은 동적 영역 (High Dynamic Range: HDR) 영상의 실시간 처리 방법을 제안한다. HDR 영상은 사람의 눈으로 볼 수 있는 자연 영상과 가깝지만 대부분의 디스플레이 기기들은 좁은 동적 영역 (Standard Dynamic Range: SDR)의 영상 출력만을 지원한다. 이러한 동적 영역의 차이를 사람의 시각 특성을 고려하여 축소하기 위해서는 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 수행하여야 한다. 하지만 기존의 이미지 톤 매핑 기법을 실시간 영상에 적용할 경우 영상의 실시간 처리, 플리커링 현상을 해결하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링 기법을 사용하여 플리커 현상에 강인하고 실시간 비디오 톤 매핑이 가능한 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 동적 계획법 (Dynamic Programming)을 통해 빠른 전역 해를 찾는 것이 가능하고 세부영상 향상 (Detail Enhancement)의 실시간 처리가 가능함을 보였다.
일반적으로 비사실적인 렌더링(Non-Photorealistic Rendering, NPR)에 의해 렌더링된 흑백 동영상 프레임들은 재생도중에 플리커(Flicker, 깜빡거리는 현상)와 같은 부작용이 발생한다. 이것은 연속적인 프레임 영상들이 시간 일관성을 고려하지 않은 상태로 NPR 기법이 프레임 단위로 적용되기 때문이다. 그러므로 각 영상의 플리커를 완화하기 위해서는 각 프레임의 객체들이 다음 프레임에서 변형되는 정도를 측정한 후, 연속된 프레임 영상에서 객체 사이의 연관성을 설정해야 하기 때문에, NPR 기법이 적용된 연속된 영상의 디플리커는 많은 어려움을 내포하고 있다. 본 논문에서는 NPR 기법들 중, 일관성 있는 스트록을 렌더링하기 위한 NPR 기법인 Coherent Line Drawing을 적용한 이진 영상의 디플리커 방법을 제안한다.
본 논문에서는 360 도 VR 영상을 전송하는 기법의 일종인 타일 기반 전송을 MMT(MPEG Media Transport) 프로토콜 기반으로 구현하기 위하여 영상의 공간 분할 정보를 전달하는 방법을 소개한다. 360 도 VR 영상 전송은 대용량 미디어 전송인 동시에 사용자의 움직임에 따라 신속하게 적응적 영상을 전달해야 한다. 타일 기반 전송은 HEVC(High Efficiency Video Coding)의 MCTS(Motion Constrained Tile Sets) 기법을 이용하여 뷰포트에 해당하는 타일들을 고화질로 전달함으로써 이러한 요구사항을 해결한다. 반면, MMT 프로토콜은 초저지연 고화질 영상 전송에 유리한 기술로써 사용자의 시점 변화에 따라 기민하게 영상의 품질을 변환시킬 수 있다. 따라서 HEVC 의 SEI(Supplemental Enhancement Information) 메시지에 포함되는 타일들의 공간 분할 정보를 MMT 프로토콜에 적용하는 방식에 따라 적응적 타일 기반 전송 기법의 효율을 높일 수 있다.
본 논문에서는 영상 데이터베이스에서의 색인화를 위해 화소간의 엔트로피(inter-pixel entropy)측면에서 영상을 해석하여 특징을 추출하는 색인기법을 제안하였다. 엔트로피를 정량적으로 나타내기 위하여 PIM(picture information measure)에 기반한 특징을 각각의 영상들로부터 추출하여 색인으로 사용하였다. 엔트로피에 기반 하는 특징은 한 영상에 대하여 3가지를 추출하였다. 첫 번째 특징은 원 영상으로부터 직접 값들을 추출하였고 영상의 해상도와 그레이 레벨을 낮추어 가면서 얻어지는 영상들로부터 두 번째, 세번째 의 엔트로피 특징을 각각 추출하였다. 일반적으로 영상의 경우에 엔트로피가 높은 영역에 정보가 집중되는 경향이 있고 엔트로피가 낮은 영역에서는 배경 영역 등의 정보를 추출하게된다. 이러한 이유로 색채 특쟁은 엔트로피에 따라서 분리된 영역에서 추출하였다. 전역검색(global search)은 엔트로피 특징을 이용하였고 색채 특징을 이용하여 지역 검색(local search)을 시도하였다. 실험은 색채와 엔트로피로 식별이 유용한 꽃 영상을 사용하였는데 원치 않는 영상이 상위 단계에서 나타나는 빈도가 기존의 타 기법에 비해 줄어들었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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