그림자는 자연 영상에서 관찰되는 물리적인 현상이지만 위성 영상 분석에 부정적인 영향을 미치는 요소로 컴퓨터 비전의 전처리 과정에서 그림자 검출 과정은 매우 중요하다. 본 논문에서는 싱글 영상 기반의 위성 영상에서 효과적인 영상 분석을 위해 그림자를 검출하는 방법으로 크로스 엔트로피와 밝기 영상을 이용해 그림자를 검출하는 방법을 제안하였다. 칼라 영상을 그레이 레벨 영상으로 변환한 후 크로스 엔트로피를 기반으로 최적의 임계값을 추정하여 첫 번째 그림자 후보 영역으로 판별하였고, 칼라 영상의 밝기 영상을 이용해 최종 그림자 영역을 검출하였다. 제안하는 방법의 타당성을 위해 위성 영상들을 대상으로 실험하였고, 실험 결과 제안하는 그림자를 검출 방법이 효과적으로 수행됨을 확인하였다.
다시점 동영상 부호화기는 서로 다른 카메라에 의해 영상을 획득하므로 카메라 내부 파라미터의 차이나 조명의 차이 및 변화 등에 의한 시점 간 명도 성분의 불균형을 가지고 있다. 이로 인해 잘못된 변이 추정이 이루어질 수 있으며, 따라서 전체적인 다시점 동영상 부호화의 성능을 크게 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 레지듀얼이 가지고 있는 밝기 차 정보를 이용하여 시점 간의 불균형을 해소하는 가중치 예측 알고리듬을 제안한다. 주변의 인과적인 블록의 레지듀얼 정보를 이용하여 현재 블록과 참조 블록의 밝기 차를 예측하고, 이 값을 이용해 시점 간 불균형을 보정 한 후 변이 추정을 수행한다. 변이 보상 후 계산된 현재 블록의 레지듀얼 평균값을 앞에서 예측된 밝기 차의 값에 누적하여 다음 블록의 밝기 차 예측에 사용한다. 제안된 방법을 실험 영상에 적용한 결과 평균적으로 약 0.2dB의 이득을 얻었다.
본 논문은 적응적 색 포화도 보상을 통한 HDR 영상 생성 기법을 제안한다. 기존의 HDR 기법은 밝기 변화에 초점이 맞추어져 있기 때문에 어두운 영역에서 밝기 향상에 따라 색이 옅어져 보이는 원인이 된다. 따라서 제안한 색 포화도 보상 기법은 HDR 영상 생성 시 밝기 변화에 따라 적응적으로 색 포화도를 보상함으로써 색 포화도가 옅어지는 문제를 해결하고 선명도를 향상할 수 있다. 다양한 형태의 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법에 비해 HDR 영상화의 성능에서 우수함을 확인하였다.
본 논문은 HDR(high dynamic range) 동영상을 기존의 LDR(low dynamic range) 디스플레이 단말에 표현하기 위해 톤 매핑을 수행할 때 발생할 수 있는 프레임간 깜박임 현상(flickering artifact)을 줄이는 방법에 관한 연구이다. HDR 동영상의 톤 매핑 문제에 있어 HDR 정지영상을 대상으로 개발된 많은 톤 매핑 방법을 그대로 적용하는 경우 시간 축 정보가 고려되지 않아서 깜박임 현상이 발생하여, 주관적 화질을 떨어뜨리는 결과를 초래한다. 이러한 프레임간 깜박임 현상을 줄이기 위해, 본 논문에서는 프레임의 평균 밝기 정보를 이용하여 HDR 동영상 통 매핑 과정에서 프레임간의 밝기 일관성이 유지하도록 하는 방법을 제안한다.
LDR (low dynamic range) 영상에 비해서 밝기 범위가 크게 늘어난 HDR (high dynamic range) 영상을 촬영할 수 있는 장비와 디스플레이할 수 있는 기기들이 개발되고 있고 영상의 밝기 범위를 효율적으로 변환하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 LDR 영상을 HDR 영상으로 효율적으로 변환하기 위해서 guided filter를 사용한 reverse tone mapping 기법을 제안한다. Guided filter를 사용하여 한 장의 LDR 영상으로부터 BEF(brightness enhancement function)을 구한 후에 LDR 영상에서 밝기가 포화된 부분을 효율적으로 복원하여 HDR 영상을 생성하는 기법을 제안한다. 또한 영상이 지나치게 밝거나 어두운 경우 영상 촬영시의 노출 값을 추정하여 보정한 후에 밝기 범위를 변환하는 방법을 이용하여 생성되는 HDR 영상의 화질을 극대화하는 방법을 연구하고 모의 실험 결과로부터 제안하는 기법은 기존의 방법에 비해서 우수한 화질의 HDR 영상을 생성하는 것을 입증한다.
본 논문에서는 이진화기반 영역분할을 이용한 3D입체영상의 밝기 보정방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 좌우 3D입체영상 중 우 영상을 이진화를 통한 영역분할을 하고 크기가 작은 영역들은 제거한다. 다음 우 영상의 각 영역들에 대해 대응되는 좌 영상내의 영역을 상관계수(correlation coefficient)를 이용한 정합을 통해 추출한다. 영역단위의 매칭을 할 때 영역들 간의 겹침을 방지하기 위하여 모폴로지 필터로 영역경계에 인접한 일정부분을 제거한다. 그리고 좌우 영상의 영역 간 히스토그램 명세화를 수행함으로써 우 영상의 밝기 보정을 한다. 실험에서 좌 영상으로부터 블록단위 움직임보상으로 우 영상을 생성했을 때 제안한 방법이 블록평균 정합오차가 가장 작은 것을 확인 할 수 있었다.
악천후로 인하여 화질이 저하된 영상은 사물의 경계에 해당하는 에지 부분이 흐려진다. 본 논문에서는 에지를 최대한으로 선명하게 하여 영상의 시인성을 향상 시키는 화질 개선 방법을 제안한다. 우선 영상의 밝기 필드에서 극점들을 찾아 에지 후보 영역으로 선택하고, 선택된 에지의 측면에 있는 화소들의 밝기로 히스토그램을 형성한다. 형성된 히스토그램의 극소점을 기반으로 히스토그램을 다수의 모드로 분해한다. 모드가 구해지면, 영상 필드에서 에지에 의하여 연결된 모드들을 구하고, 연결된 모드들의 연결 고리를 구한다. 최종적으로 가장 긴 연결 고리를 형성하는 모드간의 간격을 최대한으로 벌린다. 이 때 최소 밝기 모드와 최대 밝기 모드는 화소 밝기 범위 이내에 있어야 한다. 이와 같이 모드의 간격을 벌림으로써 에지를 선명하게 하고 영상의 시인성을 향상한다. 본 논문에서 제안한 방법은 적은 연산량으로 기존의 방법만큼 좋은 성능으로 화질을 개선함을 보여준다.
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.
차량번호인식 개선을 위해서는 무엇보다 양질의 차량이미지를 획득하는 것이 무엇보다 먼저 선행되어야 하는 필수적인 요소이다. 일반적인 도로영상들은 시간, 햇빛, 날씨 등 다양한 환경의 영향을 받아 번호판 밝기가 일률적이지 않고 다양한 형태로 나타나기 때문에 여러 가지 이미지 보정 기능을 거치게 되고 이로 인하여 인식속도 저하, 인식률 저하 등이 나타난다. 따라서, 본 논문에서는 실시간 영상 촬영 시 번호판 주위의 밝기를 측정하여 카메라의 shutter, bright, gain등 이미지 밝기와 품질에 영향을 주는 각 요소를 실시간으로 제어하여 빠르고 선명한 고품질의 차량 이미지 촬영하기 위해 실시간 도로 영상을 통하여 제안된 방법을 테스트 하였다.
본 연구는 간 초음파영상에서 통계적 속성 기반의 밝기 히스토그램에 기초한 픽셀 질감분석 파라미터(평균밝기, 왜곡도, 균일도, 엔트로피)와 간과 콩팥실질의 밝기 차를 이용한 영상분석을 통해 미만성 간질환의 컴퓨터보조진단 적용 가능성을 알아보고자 하였다. 실험은 간 초음파영상(정상, 지방간, 간경화)에서 관심영역($50{\times}50$픽셀)을 설정하고 4가지의 픽셀 질감분석 파라미터와 간과 콩팥의 실질 밝기의 차를 이용하여 질환인식률을 평가하였다. 그 결과 평균밝기, 균일도, 엔트로피의 질환인식률은 100%, 왜곡도 96%로 높게 나타났으며, 간과 콩팥의 실질 밝기 차는 정상 $-1.129{\pm}12.410$, 지방간 $33.182{\pm}11.826$으로 뚜렷한 차이를 나타내었으나, 간경화의 경우 $-1.668{\pm}10.081$로 정상과는 다소 작은 차이를 나타내었다. 이러한 결과를 바탕으로 높은 질환인식률을 보인 픽셀 질감분석 파라미터와 실질 밝기 차를 이용한 컴퓨터보조진단은 미만성 간질환의 감별에 유용한 도구로써 임상적인 활용 가능성이 있으며, 판독 오류를 최소화하고 정확한 진단과 치료방향 제시에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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