영상의 세세한 부분에 대한 표현 정확도를 나타내는 엔트로피와 전체 영상에 있어서의 밝기의 변화를 나타내는 평균밝기 오차의 절대값은 영상의 질을 측정하기 위하여 일반적으로 사용되어지는 두 종류의 양적 측도이다. 본 논문에서는 이러한 엔트로피와 평균밝기오차의 절대값에 기반하여 주어진 영상을 이진화하는 영상 임계화 기법을 제안하고, 9개의 시험 영상에 대한 실험과 기존의 오츠 방법 및 엔트로피 기반의 임계값 결정법과의 비교 및 검토를 통해 제안된 기법의 효용성을 보인다.
본 논문에서는 조명 보정과 지역적인 밝기 정보를 이용한 유해 영상에서의 피부색 검출 방법을 제안한다. 첫번째, 조명의 영향을 줄이기 위하여 입력 영상을 히스토그램 평활화하여 명암 값의 분포가 한쪽으로 치우치거나 균일하지 못한 영상의 명암 값 분포를 균일화 시켜 영상을 향상될 수 있도록 한다. 그 다음, 평활화 시킨 영상을 25 개의 블록으로 분할한 후, 각 블록에서의 밝기 값에 대한 통해 평균과 왜도를 구한다. 구해진 값들을 영상의 임계값으로 설정하여 이진화 시킨다. 그리고, 평활화시킨 영상의 RGB 값을 Lab 컬러 공간으로 변환한다. 변환된 컬러 공간내의 조명 성분 값인 L(Luminance)값을 추출하여 이를 역변환 한다. 역변환한 L 값은 비정규 조명을 갖는 유해 영상의 조명에 민감한 영향을 제거하기 위하여 평활화 영상에 합한다. 마지막으로, 밝기 임계값을 통해서 얻어진 이진영상내의 객체 영역과 RGB 피부색 임계값을 통한 조명 보정된 평활화 영상내의 피부색 영역의 공통된 영역을 결과값으로 추출한다.
모바일 디바이스는 일반적으로 인위적인 디자인의 앱 영상으로 구성된다, 따라서, 본 논문에서는 주변 밝기에 따라 앱 영상별 최적의 밝기를 설정하여 재현함으로 모바일 디스플레이에서의 최적의 시인성을 나타내는 방법을 제안한다. 먼저 두 가지의 사전실험을 통하여 시인성에 영향을 주는 앱 영상의 특성요소를 찾고, 각 앱 영상별 만족하는 디바이스 밝기를 조사하였다. 다음으로, 앱 영상별로 이들 요소들과 디바이스 만족 밝기와의 관계를 비교 분석하였다. 그 결과, 평균 밝기와 진출색의 분포비율을 이용하여 앱 영상을 분류하고 각 분류별 가장 많은 빈도를 나타내는 만족 밝기를 최적 밝기로 설정하였다. 평가를 위한 실험에서 분류된 영상별 최적의 밝기에 대해 시인성 테스트를 수행한 결과 분류된 앱 영상에 따라 다양한 조도 환경에 대하여 높은 만족도를 나타냄을 확인하였다.
본 연구는 영상에서 이진영상을 얻기위하여 최적의 임계값 결정을 영상에 나타난 물체의 형상정보를 근거로한 비트평면 패턴을 이용한 최적 임계화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 원영상의 윤곽정보를 가장 많이 포함하는 최상위 비트평면을 사용하여 영상을 중복되지 않는 두 영역으로 구분한 뒤, 두영역의 화소 밝기값의 평균값을 각 각 구하고 두 평균값 사이에서 임계값을 설정하는 전역 임계화 알고리즘이다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 표준영상을 가지고 N 개의 비트평면으로 분할 한 후, 비트평면에서 전체영상을 중복되지 않는 물체의 영역과 배경영역으로 나누어 영상의 밝기를 비교한후, 두 영역의 영상 밝기의 중간 값을 추하여 임계값으로 결정한 결과 전체영상의 밝기값 분포만을 분석한 결과 보다 원영상의 윤곽을 더 충실히 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 동영상 부호화에 있어서의 영상 간 중복성을 제거하기 위한 수단으로 사용되는 움직임 추정 방식에 관련된 내용으로 특히 밝기가 변하는 영상에 대해 부호화 성능을 높여 주는 움직임 추정방식에 대해 부호화 제안하였다. 제안한 움직임 추정은 기존의 평균 절대 오차나 평균 제곱 오차를 기반으로 하는 기존의 움직임 추정에 의한 움직임 벡터와 매크로블록 간 오차의 최소 분산을 가지는 움직임 벡터 중 부호화 시 적은 비트를 필요로 하는 움직임 벡터를 이용함으로써 일반 영상에는 기존의 방법과 유사한 부호화 성능을 나타내고, 화면의 밝기가 급격하게 변하는 영상에서는 기존의 방법보다 우수한 부호화 성능을 나타내도록 하는 방법이다.
본 논문에서는 적외선 영상에서 밝기변화를 예측하기 어려운 일정한 크기의 관심 물체를 검출하기 위하여, 밝기순위 특징과 이론 이용한 물체식별기법을 제안한다. 제안하는 밝기순위 특징은 밝기값의 분포가 균일하도록 영상을 정규화하여 나타낸 것으로, 적외선 영상과 같이 검출대상 물체의 밝기분포를 쉽게 예측하기 어려운 경우에 적합한 특징이다. 제안하는 식별기법은 주어진 후보영역이 검출대상 물체의 학습영상들에 대해 밝기순위가 부합하는 정도를 수치화하여 각각의 후보영역을 물체와 비물체로 식별한다 제안하는 기법을 통하여 별도의 후보영역 선정과정 없이도 일정한 크기의 관심 물체에 대해 화소단위의 검출결과를 획득할 수 있다. 실험에서는 적외선 자동차 영상을 이용하여 밝기순위특징이 적외선 영상 내 물체식별에 적합함을 보이고, 잡음 및 물체의 크기변화, 기울어짐이 존재하는 상황에서의 검출결과를 보인다.
간 기능 진단에 초음파 영상이 가장 많이 이용되고 있다. 간이 나빠지면 간 표면의 입자가 굵어지고 이것이 영상에서는 밝기(intensity)와 입자의 거칠기(Coarseness)가 높아지는 등의 특성이 나타난다. 진단에 사용되는 인자는 표면의 거칠기와 밝기 외에도 소엽의 크기와 모양 그리고 문맥 혈관의 크기 등도 고려가 된다. 초음파상으로 이러한 크기와 모양의 구분은 그렇게 어렵지 않다. 그러나, 영상의 밝기와 거칠기의 미세한 변화는 구분하기가 어렵다. 본 연구는 밝기와 거칠기를 나타내는 변수를 제시하고 이를 기준으로 간 질환을 분류하였다. 간 조직의 거칠기에 따라 크게 정상(Normal), 만성 간염(Chronic), 간경변증(Cirrhosis) 세단계로 질환의 상태를 진단하고 영상의 밝기에 따라 다른 간질환과 지방간(fat liver)을 구별해 낸다. 본 분석에 이용된 임상 영상은 주로 만성 간염과 간경변증을 갖고 있는 환자들의 것과 약간의 지방간 영상들이다.
본 논문에서는 컬러 영상에 대해 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 스트레칭의 상한과 하한을 동적으로 설정하고 영상을 스트레칭 하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 스트레칭 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 밝기의 조정율을 결정한 후, 최소 밝기 값 및 최대 밝기 값을 구하고 삼각형 타입 소속 함수의 구간에 적용한다. 영상의 픽셀 값들을 소속 함수에 적용하여 소속도를 구하고 cut를 적용하여 가장 낮은 픽셀 값을 스트레칭 하한으로 가장 높은 픽셀 값을 스트레칭 상한으로 설정하여 컬러 영상을 스트레칭 한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 스트레칭 방법보다 제안된 퍼지 스트레칭 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
대부분 영상검지기는 입력영상 전체영역의 밝기값에 기반하여 카메라가 받아들이는 광량을조절하는 자동 아이리스 방법을 채택하고 있다. 대형차량의 출현, 갑작스런 외부 일광의 변화가 있을 때 영상내 밝기값이 급격히 변할 수 있는데 기존 방법의 경우 기계적인 대응으로 인한 지연 때문에 차량을 미탐지하는 오류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자 제어 아이리스(UCI: User-Controlled Iris) 방법을 제안한다. 사용자 제어 아이리스를 사용할 경우 배경영상의 밝기값 변화에만 반응함으로써 움직이는 물체의 밝기값 또는 외부 일광이 급변하는 상황하에서도 양질의 입력영상을 얻을 수 있어 견고한 차량 탐지가 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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