인터레이스 영상은 지난 수 십 년간 방송 및 비디오 레코딩 등에 광범위하게 사용되고 있으며 디인터레이스의 성능을 향상 시키기 위한 많은 연구가 이루어졌다. 이를 위한 것으로써 본 논문에서는 컨볼루션 신경망을 이용한 비디오 디인터레이스 기법을 제안한다. 제안한 방법은 SKIP 연결을 사용하여 낮은 수준 특징 정보를 뒷 단의 레이어까지 전달함으로써 성능 향상을 달성하였다. 실험 결과는 FFMPEG 에서 제공하는 디인터레이스 기법에 비해 전 영상에 걸쳐 우수한 성능을 제공하며, 특히 복잡한 영상에서 기존 알고리즘 대비 큰 폭의 성능향상을 보인다.
본 논문은 초해상도 영상 생성을 위한 CNN 구조를 제안한다. 제안하는 Cross-CNN 은 2 차원 필터의 분리성과 활성화 함수의 비선형성을 바탕으로 VDSR 구조의 시작과 마지막 층을 제외한 중간 층들에 교차하는 1 차원 필터를 적용한다. 제안하는 방법은 기존의 방법보다 적은 가중치를 사용하여 실행 시간을 단축하였다. 실험은 VDSR 실험에 사용된 291 개의 영상과 B100 영상을 이용하였다. 제안하는 방법은 네트워크 중간층에서 기존 방법 대비 약 1/3 의 가중치를 사용하여 20%의 속도 향상을 보였다.
한정된 네트워크 대역폭을 가진 현재의 인터넷에서 영상의 품질을 향상시키기 위해 영상의 비트율을 높이는 것은 비용 등 여러 가지 문제로 인해 현실적으로 많은 어려움이 있다. 따라서 비록 충분하지 못한 비트율의 영상을 전송받더라도 전송받은 영상의 화질을 높이는 연구가 다양한 방법으로 진행되고 있다. 영상의 화질을 향상시키는 많은 방법 중 후처리 기법은 이러한 잡음을 효과적으로 제거 할 수 있으면서 동영상 압축 표준 복호기를 수정할 필요가 없기 때문에 좋은 해결책이 된다. 동영상의 압축 과정에서 낮은 비트율로 인해 발생하는 화질 열화 현상 중에 쉽게 완화 할 수 있고, 영상의 질이 비용 대비 높은 효율로 좋아지는 대표적인 현상이 블록화 현상이다. 일반적으로 블록화 현상은 영상의 고주파대역에서 나타나므로 본 논문에서 영상의 고주파 성분과 블록화 현상을 구분하기 위해 Sobel 마스크를 사용한다. 구분된 블록화 현상이 발생한 매크로블록의 양쪽 경계면에 4-tap 저주파 통과 필터를 사용하여 블록화 현상을 효과적으로 완화할 수 있다. 개선된 영상의 화질 평가 기법으로 신호처리 분야에서 많이 사용되는 객관적인 지표인 PSNR에 의한 평가와 함께 실제 인간의 시각을 기준으로 주관적이고 감성적인 관찰에 의한 평가를 함께 수행한다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 Haar 변환을 기반으로 적응적 문턱치와 가중치를 이용하여 의료영상의 화질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 첫째, 화질이 저하된 의료영상에 대해 웨이블릿 변환을 수행하고 분해된 고주파 밴드에 대해 Haar 변환을 수행한다. 둘째, 고주파 각 밴드에 대해 적응적 문턱치를 이용하여 잡음을 제거한다. 셋째, 잡음이 제거된 고주파 밴드에 대해 적응적인 가중치를 이용하여 계수를 향상한 후, Haar 역변환 및 웨이블릿 역변환을 수행하여 복원영상을 얻는다. 마지막 단계에서는 복원된 영상의 화소 값의 범위가 좁아졌으므로 비선형 히스토그램 평활을 이용하여 화소 값의 범위를 조절하고 명암 대비가 좋은 향상된 영상을 얻는다.
본 논문에서는 실시간 고화질 360 영상 전송을 위해 사용자 시점에 기반한 타일 분할 기법을 적용하고 360 영상을 가상현실 기기 화면에 표현하여 주관적 화질 평가를 위한 플랫폼을 구현한다. 사용자 시점에 기반한 고화질 360 영상 전송을 위한 방안으로, 분할된 영상에서 전송되지 않은 영상으로의 움직임 참조 문제를 해결하기 위해 적용된 MCTS (motion constrained tile sets) 기술과 실시간으로 사용자 시점에 위치한 타일들만 추출할 수 있도록 미리 구성된 타일 정보들을 포함하는 EIS (extraction information sets) SEI, 사용자 시점에 위치한 타일 정보만 추출해내고 영상을 분할 및 추출해주는 Extractor, 실제 추출된 영상 정보를 이용해 가상현실 기기 화면에 표현하는 방법에 대한 구현 내용을 설명한다. 따라서 제안된 구현물을 기반으로 고화질 360 영상 전송을 수행하면, 사용자 시점 영역의 영상만 전송하여 불필요한 영상 전송을 하지 않게 되어 화질 대비 낮은 대역폭의 향상된 실시간 전송 영상을 얻을 수 있다.
영상에서 밝기 분포가 특정한 범위에 밀집되어 있는 경우 영상에 포함된 특징을 구분하기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 전역 히스토그램 평활화와 지역 히스토그램 평활화를 적용한다. 전역 히스토그램 평활화를 적용하는 경우 밝기 분포의 밀집 정도를 고려하지 않고 전체 히스토그램 정보를 사용하기 때문에 지나치게 밝아지거나 어두워질 수 있으며 부분적인 명암값을 개선시키는 것이 어렵다. 지역 히스토그램 평활화를 적용하는 경우 영상의 전체 밝기 분포를 고려하지 않고 지역적인 영상의 밝기 정보만을 사용하기 때문에 블록 간의 명암값의 차가 커져서 블록화 현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 히스토그램의 영역에 가우시안 혼합 모델을 적용하여 모델링을 한 후, EM 알고리즘을 반복적으로 적용하여 각 영역의 범위를 결정한다. 그리고 분할된 영역별로 히스토그램 평활화를 적용하여 유사한 밝기값을 갖는 영역이 과도하게 평활화 되는 것을 방지하며 명암대비를 향상시킨다.
중성자를 사용한 비파괴검사는 X선을 사용하는 것에 비해 상대적으로 뛰어난 투과력을 가지고 있다. 하지만 중성자와 원자핵의 반응에 의한 scattering 효과와 중성자 빔의 uniformity부족 등으로 인한 영상의 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 이런 중성자 영상의 왜곡을 보정하기 위한 영상처리 알고리즘을 연구하고 연구된 알고리즘을 토대로 영상처리 소프트웨어를 구현하였다. 먼저 히스토그램 연산을 이용하여 영상의 밝기와 대비를 조절하여 영상의 가시성을 높였고, 필터링 기법을 통하여 영상이 가지는 임펄스 잡음과 가우시안 잡음을 순차적으로 제거하였다. 마지막으로 가우시안 잡음 제거시 부가적으로 발생한 영상의 흐려짐을 보완하여 보다 향상된 질의 영상을 얻게 되었다. 또한 Visual C++을 사용하여 위의 알고리즘들을 GUI 환경의 프로그램으로 구현하였다.
본 논문은 영상처리용 SoC에서 외부 메모리 대역폭을 효과적으로 낮추기 위한 near-lossless 이미지 코더의 압축 성능을 향상시키는 새로운 예측 기법을 제안한다. 먼저, RGB 간 correlation을 고려하여 이미 복원된 G 성분을 기반으로 R과 B 성분을 효과적으로 예측하는 inter-color prediction을 수행한다. 다음으로 가변 블록 예측을 통해 예측 성능을 향상시킨다. 마지막으로 이전 프레임에서 sampling된 템플릿 dictionary를 이용해 G 성분 예측 시 최소한의 내부 메모리만을 사용하여 시간 축 예측 성능을 개선시키는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 자연 영상의 경우 기존 기법 대비 평균적으로 약 30%의 코딩 효율 향상을 보이고, CG 영상의 경우에는 평균 60% 정도의 성능 향상을 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 SHVC (Scalable High Efficiency Video Coding)의 계층적 부호화 구조를 기반으로 HDR (High Dynamic Range) 영상과 SDR (Standard Dynamic Range) 영상의 부호화 방법을 제안한다. 본 논문의 제안하는 방법은 SHVC 계층적 부호화 구조 중 기본 계층에서 SDR 영상을 부호화 및 복호화하여, 기존의 디스플레이 장치에 대한 하위 호환성을 제공하고, 향상 계층에서 HDR 영상에 대한 부호화 및 복호화를 수행한다. 또한, 기본 계층의 복원 영상에 전역 역 톤 맵핑 (Global inverse tone mapping)을 수행하여 향상 계층의 참조 영상으로 사용함으로써 HDR 영상의 부호화 효율을 향상시켰다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 기존의 SHVC 레퍼런스 소프트웨어인 SHM7.0 대비 약 향상 계층에서 평균 43%, 최대 76.3%의 BD-Bitrate 감소를 얻을 수 있었으며, 기본 계층과 향상 계층 전체에서 평균 15.7%, 최대 31%의 BD-Bitrate 감소를 보였다.
최신 동영상 표준 코덱인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 기존의 H.264/AVC 보다 동일 화질 대비 최대 약 2배의 압축 성능을 보여준다. 이러한 성능을 얻기 위해 HEVC에는 다양한 압축 기술이 적용되었다. 그 예로, H.264/AVC에서는 인트라 예측 모드에서 9가지 예측 모드만을 사용한 반면 HEVC에서는 35가지의 모드를 이용해 화면 내 예측을 시행한다. HEVC에 적용된 다양한 기술들에 의해 부호화 복잡도가 증가하였고 복잡도를 줄이기 위해 다양한 고속 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 영상 부호화에 적합한 고속 인트라 예측 알고리즘을 제안한다. 스크린 콘텐츠 영상이란 카메라를 이용해 촬영된 자연계 영상이 아닌 mobile phone, 방송 장비, 기타 전자 기기 등 컴퓨터 기술에 의해 생성되는 영상을 의미한다. 스크린 컨텐츠 영상은 자연계 영상과 달리 색의 변화가 전혀 없는 단순한 영역을 갖는 특성이 있다. 이러한 스크린 콘텐츠 영상의 특성을 반영하는 고속 알고리즘을 HEVC Test Model (HM) 16.6에 적용하였고, 스크린 컨텐츠 영상에서 25%의 속도 향상 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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