• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1147-1154
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• 2011

Image Signal Processor(ISP)의 한 블록인 Auto Exposure(AE)는 입력 영상의 밝기가 전체적으로 어둡거나 밝으면 적정 밝기로 조절하여 적당한 평균 밝기를 유지하는 기능을 한다. 하지만 AE는 영상의 전체 평균 밝기만 조절하기 때문에 영상의 명암대비 향상까지 기대하기는 어렵다. 특히 물체 인식이 필요한 분야에서는 ISP의 AE 만으론 명암대비가 낮은 영상에서는 물체 인식이 어려워져 명암대비 향상 기술이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 ISP의 AE를 대체할 방법으로 Histogram Equalization(HE)를 제안한다. 또한 기존의 HE 문제점을 간단한 연산만으로 보완하고 하드웨어 구현에도 적합한 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.71-78
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• 2019

현재 상용화된 대부분의 3D 디스플레이는 왼쪽 눈과 오른쪽 눈의 입력영상을 다르게 만들어 입체감을 만드는 양안시차 방식을 적용하고 있다. 하지만 상용화된 3D 영상 출력 장치는 성능 부족에 의한 시청자의 불편 유발과 시청위치의 제약 등의 문제들이 있다. 본 논문에서는 기존 Dual-cell 구조 대비 시야각, Crosstalk 감소, 광투과도를 향상할 수 있는 Single-cell 구조의 편광안경식 입체영상 시스템을 개발하고, 투과도 실험과 시야각 평가를 통해 Single-cell 구조의 편광안경식 입체영상 시스템 특성분석과 Dual-cell 구조 대비 성능향상 효과 분석을 진행하였다. 분석 결과 Single-cell 구조가 Dual-cell 구조 대비 투과도 부분에서 약 25% 이상의 높은 성능을 보이며, 시야각 평가 중 입체 영상 특성품질의 주요지표인 3D crosstalk 지표는 약 37% 이상 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1-6
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• 2016

본 논문에서는 영상을 분할하고, 분할된 영상의 로컬 히스토그램을 이용하여 저조도 환경의 블랙박스 영상 향상 방법을 제안한다. 기존 블랙박스 영상은 저조도 환경에서 촬영되기 때문에 향상 기법을 적용 시 과도한 향상 효과가 발생하는 단점이 있다. 제안 알고리즘은 3단계 과정으로 구성된다. 1단계는 입력 영상을 ($N{\times}M$)개 조각으로 분할하고, 분할된 부분 영상과 인접한 부분 영상을 그룹 영상으로 묶어 구분한다. 2단계는 구분된 그룹 영상을 각각의 로컬 히스토그램을 이용하여 명암 향상 처리를 수행한다. 3단계는 명암 향상 처리된 각각의 그룹 영상의 특성을 반영한 전달 함수를 이용하여 전체 영상을 재구성한다. 알고리즘 검증을 위하여 지하 주차장과 야간 운행 영상을 저조도 환경 영상으로 사용하였다. 제안 알고리즘은 다양한 저조도 환경의 블랙박스 영상을 향상시켜 차량 운행 환경 정보 획득에 유리한 영상을 제공할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1082-1088
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• 2009

망막 질환의 진단에서 안저영상은 환자의 망막 상태에 대한 객관적인 평가와 기록에 중요하다. 특히 혈관의 분석은 당뇨병, 고혈압 등의 진단과 경과 관찰에 매우 중요하다. 혈관 영역을 검출하기 위해 톱-햇(Top-hat) 필터를 사용하여 균일하지 않은 배경 영상을 보상하고, 대비 제한의 적응적 히스토그램 보정(contrast limited adaptive histogram equalization) 방법을 적용하여 대비를 향상시켰다. 영상에 전처리를 한 후 헤이지안 행렬(hessian matrix)을 적용하여 혈관 성분을 검출한 결과 제안된 방법이 기존의 정합 필터(matched filter) 방법보다 약 1.3% 더 정확하였다. 결론으로 제안한 알고리즘은 안저 영상에서 혈관 영역을 검출하는데 있어서 기존 방법에 비해서 향상되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.2398-2405
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• 2007

본 논문은 디지털 카메라로 촬영된 영상의 화질을 향상시키기 위해 영상의 명도 표면을 생성하여 이를 스트레칭 하는 대비 개선 기법을 제안한다. 제안된 명도 표면 스트레칭 기법은 가우시안 함수에 의해 상부 명도 표면과 하부 명도 표면을 생성하여 출력 영상의 최대 명도 범위로 스트레칭함으로써 입력 영상의 대비를 개선하게 된다. 다양한 조명 환경에서 획득한 디지털 컬러 사진을 대상으로 기존의 화질 개선 알고리즘인 히스토그램 스트레칭, 명도 표면 스트레칭, 히스토그램 평활화, 감마 조정, 레티넥스 기법과 제안한 화질 개선 기법의 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과 제안한 영상 개선 기법은 다른 방법들에 비해 CPP 성능이 우수하였으며 인간 시각의 관점에서 자연스럽게 화질을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1991년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 전북대학교, 전주; 26-27 Apr. 1991
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• pp.205-217
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• 1991

본 연구의 목적은 포항제철소 스테인레스 냉연공장 가동계획에 의거 stainless소둔산세공장 H-CPL에서 냉연공장 정정 line까지의 material flow 및 설비운영상 제약상항을 simulation하므로서 생산성 향상에 필요한 조업대비 기준 및 문제점을 도출하여 정상조업도 조기 달성에 기여하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권1호
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• pp.28-35
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• 2014

국경 GOP(General Out Post)나 해안선 지역에 설치되어 운용되는 국방용 감시카메라는 급변하는 기상 및 조명환경에 의해 영상의 화질이 왜곡되고 열화되는 현상이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 기상 및 조명환경 변화에 적응적인 화질개선 알고리즘을 제안한다. 기존 화질개선 알고리즘은 급변하는 환경조건에서 영상에 따라 극심한 성능편차를 보이는 문제점이 있는데, 이를 해결하기 위해 레티넥스(Retinex) 모델을 근간으로 환경변화에 적응적인 보정곡선을 이용하여 안개 및 저조도 환경에서 영상의 가시성을 향상시켜 높은 대비와 색상을 자연스럽게 재현하였고 실시간 환경변화에 적응토록 하였다. 또한, HSV 색모델을 가중 혼합하여 색 항상성 (Color Constancy)을 유지시켰으며, 개선과정 중 잡음(Noise)을 제거하여 보다 선명한 영상을 출력토록 하였다. 제안 알고리즘은 실험을 통해 기존 알고리즘 대비 주관적 평가인 MOS 1단계 향상효과 및 객관적 평가인 PSNR 15% 성능향상의 우수성을 입증하였다. 향후 국방감시 카메라 및 시스템에 적용되어 GOP나 해안선 지역의 열악한 기상조건으로부터 열화된 영상을 개선하여 적 침투 및 경계감시 식별에 도움을 주어 시스템의 신뢰성 향상에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1491-1493
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• 2015

본 논문에서는 GPU를 이용하여 x-ray영상의 질을 개선시키기 위해 라플라시안 피라미드 방법을 제시한다. 의료영상에서 중요시하는 특징의 추출을 위해 원영상을 다중레벨의 부영상으로 신호를 분해하며, 각 레벨에서 가우시안 스무딩 함수를 사용하여 영상의 대비를 확장시킨다. 분해된 영상을 기반으로 전체영상을 재구성하여 영상의 질을 향상시키게 된다. 이러한 과정은 많은 계산을 필요로하며, 효과적이고 바른 처리를 위해 GPU를 사용한다., 결과에서 GPU를 이용한 cuda 프로그램이 효과적으로 동작하며, 영상의 질을 향상시킴을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.292-298
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• 2019

본 논문에서는 클라우드 서버와 영상 품질 향상 알고리즘을 이용하여 고화질의 영상을 서비스하는 방법을 소개한다. 즉, 논문에서 제안하는 ViVa (Video Value Addition)의 개념을 바탕으로 저화질 영상을 서비스하는데 필요한 전송 비트레이트와 계산량으로 고화질의 영상을 서비스함으로써 기존 스트리밍 서비스 대비 향상된 시스템을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.496-508
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• 2017

본 논문은 전역적 대비를 보존하는 동시에 경계 정보를 정확히 보존할 수 있는 혼합 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 제안한다. 우선, 넓은 동적 영역 (High Dynamic Rangae: HDR) 영상을 낮은 동적 영역 (Low Dynamic Range: LDR) 디스플레이에 적합하게 압축하기 위해 인간의 시각 시스템 (Human Visual System: HVS)에 기반한 임계 값 대 밝기 값 (Threshold vs. Intensity: TVI) 함수와 영상의 대비를 사용하였으며 이에 따라 영상의 전역적인 대비를 보존할 수 있었다. 또한, 가이디드 영상 필터링 (Guided Image Filtering: GIF)을 이용하여 검출된 경계 정보와 변화감지역 (Just Noticeable Difference: JND) 모델의 공간적 마스킹을 이용하여 검출된 경계 정보를 결합함으로써 영상의 경계를 보존하고 출력 영상의 인지적 화질을 향상시켰다. 기존에 TMO들은 크게 전역적 톤 매핑 (Global Tone Mapping: GTM)과 지역적 톤 매핑 (Local Tone Mapping: LTM)으로 분류되었다. GTM은 전역적인 대비를 보존하며 구현이 단순해 실행시간이 빠르다는 장점이 있지만 영상의 경계 정보가 손실되며 지역적 대비를 보존하지 못하는 단점이 있었다. 반면 LTM은 영상의 지역적 대비와 경계 정보를 잘 보존하였지만 경계 영역에서의 헤일로 열화 현상의 발생과 같이 일부 영역이 부자연스럽게 표현되는 경우가 발생하였으며 GTM과 비교하여 높은 계산 복잡도를 가졌다. 따라서 본 논문에서는 GTM과 LTM의 장점을 결합하여 전역적인 대비를 보존하는 동시에 영상의 경계 정보를 보존하는 TMO를 제안하였으며 실험결과를 통해 제안하는 톤 매핑 기법이 인지적 화질 측면에서 성능이 우수한 것으로 확인되었다.