본 논문은 그레이 스케일 인쇄 영상의 저작권을 보호할 수 있는 워터마킹 기법에 관한 연구이다. 기존의 인쇄영상 워터마크 기법은 순서 디더링(ordered dithering)을 이용하는 까닭에 인쇄 영상의 화질 감소가 발생한다. 본 연구에서는 영상 하프토닝 기법중 오류 확산(error diffusion) 알고리즘을 이용하여 화질을 개선한 영상내에 워터마크를 삽입한다. 제안된 알고리즘은 Hagit이 제안한 순서 디더링 셀 집합을 사용한 워터마크를 오류확산 하프토닝 이미지에 삽입함으로 영상의 시각적인 화질 감소가 없을 뿐만 아니라, 프린터와 스캐너에 의한 영상의 변형에도 워터마크의 삽입과 추출이 가능하다. 제안된 알고리즘으로 워터마킹하는 경우 스캐너와 프린터의 기기적인 특성에서 나타나는 잡음과 회전에도 강한 워터마크를 삽입하고 추출할 수 있다.
야간에 비디오카메라로 촬영시 열악한 주위 환경과 영상 전송에 기인하여 다양한 잡음에 의하여 왜곡되거나 흐린 저대비(low contrast)영상을 가질 수 있다. 본 논문에서는 획득한 저대비 영상을 대비 향상시켜주는 기법을 제안한다. 동영상 압축표준인 MPEG-2는 인간의 시각 특성상 색차(chrominance)신호보다 밝기(luminance)신호에 더 민감하기 때문에 밝기신호와 색차 신호를 분리하여 압축한다. 밝기신호만을 추출한 후 K-means 알고리듬을 사용하여 교차점을 자동으로 선정하는 방법을 사용하는데, 이 최적의 교차점을 선정하는 과정은 획득한 영상을 물체와 배경으로 분리하는 두 개의 클래스 문제로 보고 K-means 알고리듬을 적용하였고 구한 교차점을 사용하여 영상을 양분하여 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다 븐 논문에서는 퍼지성 지수(index of fuzziness)를 사용하여 향상의 정도를 측정하였다. 제안된 기법을 저대비 영상에 적용하였으며 그 결과를 히스토그램 평활화 기법의 결과와 비교하였다.
본 논문에서는 의료초음파 영상에서 진단 파라미터 데이터를 가시화 하는 방법론으로서 연속적인 픽셀 값을 갖는 전이시간 데이터의 표현과, 4가지 유형의 값으로 분류되는 병변 진단 파라미터 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 또한 생성된 파라미터 영상에서 노이즈를 제거하기 위한 방법론으로서 MRF 모델을 이용한 영상개선 기법을 제안한다. 이러한 파라미터 영상 생성기법은 초음파 진단 데이터에서 조영증강 패턴의 동적인 변화에 대한 육안 판별의 한계를 극복할 수 있게 한다. MRF 기반 영상개선 과정에서 연속적인 픽셀 값에 대한 에너지함수를 정의하고 이를 최적화 하는 기법을 개발하였으며 실제 의료영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 유용성을 평가하였다.
단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 본 논문은 단일 영상 초해상도 성능을 개선하기 위해 웨이블릿 예측 네트워크를 효율적으로 적용하는 방법에 대해 연구하였으며, 저해상도 입력 영상의 특징을 잘 추출해내기 위해 네트워크 내부에 RDB를 적용하여 기존 방식보다 효율적으로 고해상도 영상 복원하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 화질은 약 PSNR 0.18dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 확인하였다.
조영증강 초음파 동영상은 측정 부위의 혈류의 형태와 특성 정보를 포함하지만, 이를 육안으로 판별하는 것은 매우 어려운 일이다. 이에 본 연구에서는 초음파 영상으로부터 간 질환과 연관한 병변을 추출하고 그 특성을 분석하기 위한 기반 기술로서 영상 처리 및 분석 기법을 제안한다. 마이크로버블(microbubble) 형태의 노이즈와 빠른 속도로 변화하는 각 프레임의 영상으로부터 근사화된 원형 또는 타원 형태로 나타나는 병변을 추출하기 위하여 허프 변환(Hough transform)을 이용한 병변 추출 기법을 제시하며, 추출한 병변의 특성을 분석하기 위하여 TIC(time intensity curve)의 특성과 조영 효과의 전이 시간(transit time) 등의 정보를 영상의 형태로 가시화하는 방법과 MRF(Markov random field) 모델을 이용한 영상개선 기법을 소개한다. 제안된 이론은 실제 간 질환 진단 초음파 영상에 적용하여 그 유용성을 평가한다.
전기 저항 단층촬영법(ERT)은 대상체 내부 단면의 저항률 분포를 추정하고 이를 영상화하는 기술이다. ERT의 영상복원은 매우 비정치성이 강한 역문제의 일종으로 의미있는 영상을 얻기 위해서는 조정기법이 사용된다. 대표적으로 l2-norm 조정기법, l1-norm 조정기법, Total Variation 조정기법이 사용되며, 조정기법에 따라 ERT의 영상복원 성능이 달라진다. 즉, 상황에 맞는 적절한 조정기법의 사용은 ERT 영상 복원을 개선할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 모의실험을 통하여 상황에 따른 세 가지 조정기법의 영상복원 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 비교정 상태의 스테레오 입력영상에 영상보정 알고리즘을 적용한 새로운 중간시점 영상합성 기법을 제시하고 그 성능을 분석하였다. 제시된 방법에서는 먼저, 좌, 우 스테레오 영상의 각 화소 간들에 대한 유사도 및 모서리 검출을 통해 특징점을 추출한 다음, 이들 특징점을 이용하여 스테레오 영상간의 움직임 벡터와 에피폴라 선을 검출하였다. 그리고 스테레오 영상간의 수평선을 일치시킴으로써 좌, 우 스테레오 영상을 보정하고 최적으로 적응적 변위추정 기법을 이용하여 최적화된 중간시점 영상을 합성하였다. CCETT의 'Man' 영상과 스테레오 카메라를 사용하여 촬영한 '사람' 및 '자동차' 영상을 사용한 중간영상 합성 실험결과 본 논문에서 제안된 보정기법으로 교정된 스테레오 영상의 경우가 비교정 상태에 비해 'Man' 영상은 3.6㏈, '사람' 및 '자동차' 영상은 2.59㏈, 1.47㏈의 PSNR이 각각 개선됨이 분석됨으로써 본 논문에서 새로이 제시한 스테레오 영상 보정 알고리즘 기반의 중간시점 영상합성 기법의 실질적 응용 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 이미지 데이터의 저작권 보호를 위해 영상변형, JPEG 손실 압축 및 임펄스 잡음에 효과적인 새로운 DM/SS (Direct Matrix/Spread Spectrum) 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 워터마크 영상을 저작권자의 개인 ID (IDentification)로 확산시킨 다음, 원 영상에 삽입하고 역확산시켜 복원하는 방법이다. 원터마크 영상은 2진 영상을 사용하고, 워터마크 시스템에서 요구되는 비가시성과 외부 공격에 대한 워터마크의 강인성을 확인하기 위하여 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)과 워터마크 영상의 복원율 (reconstructive rate)을 구한다. 실험 결과, 워터마크가 삽입된 영상의 PSNR은 93.75 dB로 화질저하가 거의 없었고, 확산 이득으로 인하여 32$\times$32 워터마크 영상이 삽입된 영상에서 우수한 워터마크 영상의 복원율을 얻는다는 것을 보인다. 영상변형 및 JPEG 손실 압축 하에서도 우수한 워터마크 복원 결과를 보였고, 임펄스 잡음이 첨가된 영상의 PSNR이 5.54 dB인 경우에도 효과적으로 워터마크 영상을 복원할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상 픽셀과 확대된 결과 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 최종적으로 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 영상 확대시, 발생하는 문제점인 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 무감독 영상분류를 위하여 특성이 다른 센서로 수집된 영상들에 대한 의사결정 수준의 영상 융합기법을 제안하였다. 제안된 기법은 공간 확장 분할에 근거한 무감독 계층군집 영상분류기법을 개개의 센서에서 수집된 영상에 독립적으로 적용한 후 그 결과로 생성되는 분할지역의 퍼지 클래스 벡터(fuzzy class vector)를 이용하여 각 센서의 분류 결과를 융합한다. 퍼지 클래스벡터는 분할지역이 각 클래스에 속할 확률을 표시하는 지시(indicator) 벡터로 간주되며 기대 최대화 (EM: Expected Maximization) 추정 법에 의해 관련 변수의 최대 우도 추정치가 반복적으로 계산되어진다. 본 연구에서는 같은 특성의 센서 혹은 밴드 별로 분할과 분류를 수행한 후 분할지역의 분류결과를 퍼지 클래스 벡터를 이용하여 합성하는 접근법을 사용하고 있으므로 일반적으로 다중센서의 영상의 분류기법에 사용하는 화소수준의 영상융합기법에서처럼 서로 다른 센서로부터 수집된 영상의 화소간의 공간적 일치에 대한 높은 정확도를 요구하지 않는다. 본 연구는 한반도 전라북도 북서지역에서 관측된 다중분광 SPOT 영상자료와 AIRSAR 영상자료에 적용한 결과 제안된 영상 융합기법에 의한 피복 분류는 확장 벡터의 접근법에 의한 영상 융합보다 서로 다른 센서로부터 얻어지는 정보를 더욱 적합하게 융합한다는 것을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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