이미지 크기 조절기는 영상을 화면에 표시하기 위한 디스플레이 장치나 원하는 크기의 영상을 처리할 필요가 있는 영상처리블록 등에서 사용하게 되는 IP이다. 제안한 이미지 크기 조절기는 기존의 이미지 크기 조절기에서 사용하는 프레임 메모리가 아닌 라인 메모리를 사용하고 기본 유닛에 대한 기존 연산 과정에 $2^m$배를 확대해주고 다시 시프트하여 $2^m$배를 축소시키는 방법을 추가함으로써, 하드웨어 구현이 용이하고 적은 자원을 소모하며 뛰어난 정밀도를 가진 이미지 크기 조절기를 보인다. 또한 기존의 이미지 크기 조절기들과 다르게 크기 조절을 위한 내부 파라미터를 자동으로 자체 계산하는 직렬 제산기를 내장하여 IP의 효율성을 증가시켰다. 본 논문에서는 이미지 크기 조절기를 Verilog HDL로 설계하였고 검증을 하기 위하여 이미지 센서와 LCD를 이용하는 어플리케이션 IC에 적용되어 Xilinx Vertex-4 XC4LX80 FPGA로 기능 및 타이밍 검증을 마쳤다. 또한 TSMC 0.18um 공정을 이용하여 ASIC으로도 구현하였다.
본 논문에서는 기밀데이터를 암호화한 후, 암호화된 기밀데이터를 공간적으로 암호화하여 커버 이미지에 은닉하여 기밀데이터의 보안성을 크게 강화한 가역 데이터 은닉기법을 제안하였다. 암호화된 기밀데이터를 공간적인 암호화 기법으로 커버 이미지에 은닉하여 결과 이미지를 생성하면, 결과 이미지의 화질이 매우 우수하여 원본 커버 이미지와 결과 이미지를 시각적으로 구분할 수 없다. 암호화된 기밀데이터가 공간적으로 암호화되어 은닉되었기 때문에, 결과 영상의 어느 위치에 암호화된 기밀데이터가 은닉되어 있는지를 알 수 없어 결과 영상으로부터 암호화된 기밀데이터를 추출할 수 없다. 암호화된 기밀데이터를 추출하여도 기밀데이터가 암호화되어 있어서 원본 기밀데이터를 알 수 없게 된다. 따라서 제안기법을 사용하여 기밀데이터를 영상에 은닉하면 기밀데이터의 보안성이 크게 향상된다. 제안된 기법은 의료, 군사 등의 응용 분야에 효과적으로 사용될 수 있다.
얼굴 인식 및 얼굴 생성이 다양한 분야에서 큰 주목을 받고 있지만, 얼굴 이미지를 모델 학습에 사용하는데 따른 개인 정보 문제는 최근 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 소수의 실제 얼굴 이미지와 안면 마스크 정보로부터 다양한 속성을 가진 얼굴 이미지를 생성함으로써 개인 정보 침해 이슈를 줄일 수 있는 얼굴 편집 네트워크를 제안한다. 다수의 실제 얼굴 영상을 이용하여 얼굴 속성을 학습하는 기존의 방법과 달리 제안하는 방법은 얼굴 분할 마스크와 얼굴 부분 텍스처 영상을 스타일 정보로 사용하여 새로운 얼굴 이미지를 생성한다. 이후 해당 이미지는 각 참조 이미지의 스타일과 위치를 학습하기 위한 훈련에 사용된다. 제안하는 네트워크가 학습되면 소수의 실제 얼굴 영상과 얼굴 분할 정보만을 사용하여 다양한 얼굴 이미지를 생성할 수 있다. 실험에서 제안 기법이 실제 얼굴 이미지를 매우 적게 사용함에도 불구하고 새로운 얼굴을 생성할 뿐만 아니라 얼굴 속성 편집을 지역화하여 수행할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 직접행렬 대역확산 방식을 사용하여 Hadamard-Walsh 행렬을 워터마크 영상에 첨가한 후, 주파수 영역에서 원 영상에 삽입하고 복원하는 새로운 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크 영상은 시각적으로 인식 가능한 패턴(마크, 로고, 심볼, 인장 또는 서명)을 사용한다. 워터마크가 삽입된 영상의 화질저하를 추정하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 계산하고, 복원된 워터마크의 복원률(reconstructive rate)을 구하여 외부공격에 대한 워터마크의 강인성을 확인한다. 표준영상에 적용해 본 결과, 워터마크가 삽입된 영상의 PSNR은 93.2dB로 우수한 화질을 얻을 수 있었으며 JPEG 손실 압축에서는 78.1% 이상의 워터마크 복원률을 얻을 수 있었고 영상변형 및 임펄스 잡음하에서도 효과적인 워터마크 복원 능력을 보였다.
대부분의 내용기반 이미지 검색 시스템은 이미지의 특징 벡터인 색상, 모양, 그리고 질감에 의해서 유사한 이미지를 검색하는 기법을 제공하고 있다. 최근 이러한 내용기반 이미지 검색 기술은 의료 영상 이미지와 같은 다양한 분야에 적용되고 있으며, 이에 따라서 의료 이미지를 분석하여 저장, 검색하기 위한 데이터베이스 시스템이 증가하고 있다. 그러나, 대량의 이미지로부터 원하는 이미지를 검색하기 위해서는 이미지의 메타데이타를 효율적으로 표현해야 하며, 의미성과 이미지의 특징 데이터를 통합적으로 저장 관리 할 수 있는 이미지 데이터베이스를 설계하고 구축해야만 한다. 본 논문에서는 기존의 내용기반 이미지 검색 기법을 살펴보고. 이미지를 내용기반으로 분류하고 저장할 수 있는 데이터베이스 시스템을 설계하여 효율적인 의미기반 검색을 지원말 수 있는 모델을 제시한다. 다계층 메타데이타 레이어 구조로 이미지에 대한 개념 지식 모델을 표현하고, 이미지내의 객체를 메타데이타로 표현하여 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 또한, 이미지 내용검색을 지원하기 위한 시스템 구조를 설계하고, 메타데이타가 저장되기 위한 관계형 모델을 스타 스키마의 형태로 제시한다. 제안된 방법은 의미적인 이미지 내용 검색 방법의 지원에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 원격탐사 이미지 데이터의 분석과정중의 하나인 이미지의 분류를 위해서 적용되는 다중분광 영상에서 특징 추출을 위한 효율적인 방법을 제안한다. 즉, 웨이브렛 변환을 이용하여 위성탐사 이미지 데이터의 특성을 분석하여 실제 이미지 분류에 기여도가 높은 특징을 추출하는 방법을 제안하였다. 효과적인 특징을 추출하기 위하여 이미지 데이터의 텍스쳐 특징을 이용하였다.
각각 다른 영상에서 추출된 배경이나 물체를 합성하고자 할 때 조명 조건의 이질감 때문에 자연스럽지 못한 영상이 얻어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 특히 전반사 성분의 위치와 모양이 사실적으로 처리되는 것이 중요하다. 기존의 많은 연구에서 정지된 물체에 대해 전반사 성분과 난반사 성분을 분리하여 다루는 방법이 제안되었는데 이러한 방법들을 토대로 본 논문에서는 동영상에 대한 적용 가능성을 확인한다. 정지한 물체에 대한 재조명을 위해서는 물체의 위치가 동일하고 조명 조건이 다른 두개이상의 이미지가 필요하므로 동영상의 연속된 필드들을 이용하여 이러한 조건을 유사하게 만족시키는 이미지 쌍을 만드는 방법을 먼저 제안한다. n번째 n+2번째 필드 간의 물체의 움직임을 추정하여 중간 위치의 합성 영상을 만들어 내면 n+1번째 필드의 물체와 동일한 위치와 모양의 영상을 얻을 수 있을 것이다. 이렇게 얻어진 합성 영상과 원래의 n+1번째 필드의 영상이 서로 다른 조명 조건을 가지고 있으면 정지된 물체에 행해졌던 영상 재조명 방법의 사용이 가능하며, 이 두 영상으로 전반사 성분과 난반사 성분을 분리하고 난반사 성분끼리의 선형 보간과, 전반사 성분끼리의 모핑(morphing) 과정을 통해 재조명된 영상을 생성한다. 이러한 과정을 거쳐 얻어진 결과 영상과 같은 조건의 정지 영상을 직접 재조명한 결과 영상을 비교하여 그 성능이 거의 차이가 없음을 확인할 수 있다.
현대 영상 매체에서는 현란한 색채들이 사용되고 있다. 이러한, 영상에서 색채이미지의 홍수는 색채에 대한 반전적 현상인 모노톤 이미지의 대두와 모노톤 이미지에 부분적 색상 삽입을 가져오게 된다. 영상을 컴퓨터 그래픽으로 색을 쉽게 보정할 수 있게 까지 되었고, 오히려 과도한 색채의 사용은 시각적 충격이 둔감해지는 경향을 보인다. 영상광고와 뮤직비디오에서 시작된 이러한 시도는 영화에 이르기까지 다양하게 활용되고 있다. 특히, <쉰들러리스트>(1993), (2005)등의 영화에서는 모노톤 영상에 부분적 컬러를 삽입함으로써 우리에게 신선한 충격과 영상의 깊이를 더해 주고 있다. 본 연구를 통하여 영상에서 색이 원리와 속성을 통해 우리에게 어떠한 영향을 주었는지 알 수 있고, 그러한 면을 비추어 볼 때, 모노톤의 활용이 현대 영상에서 어떠한 효과를 나타났는지 그 사례들을 분석함으로써 미래의 복합적 영상 활용에 대한 진보적 가치를 알아볼 수 있을 것으로 기대한다.
최근 2D 영상을 3D로 변환하는 2D-to-3D 변환기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 지금까지는 영화나 애니메이션 등의 자연영상을 3D변환하는 것에 초점이 맞추어져 있었다. 그러나 텍스트, 이미지, 로고, 아이콘등이 혼재 되어 있는 윈도우영상의 경우, 이러한 3D변환기술을 적용하는데 어려움이 있다. 특히 텍스트는 동일한 깊이를 얻지 못하면 깨짐, 흔들림 등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 먼저 자연영상과 윈도우영상의 분류를 수행하고 윈도우영상일 경우에 텍스트나 배경을 제외하고 이미지 영역만을 검출하는 방법을 제안한다. 검출된 영역에 대해서 3D변환을 각자 수행하고 나머지 영역은 변환하지 않음으로써 상기 문제점을 해결할 수 있다. 실험에서는 10,000장 이상의 실험영상을 테스트하였다. 실험결과로는 윈도우영상의 검출률이 97%을 얻었고, 윈도우영상의 영상영역의 검출률은 87%이다.
본 연구에서는 키와 로고 방식을 혼합한 이미지 워터마킹의 강인성을 평가하였다. 저작권자의 개인 ID(IDentification)는 키가 되고 워터마크는 로고영상을 선택하였다. 원 영상으로 사용한 실험영상은 Baboon, Cameraman과 Lena 표준영상을 사용하였고, 워터마크 영상은 32$\times$32와 64$\times$64 크기의‘Park’이라는 2진 영상을 사용하였다. 워터마크의 강인성 평가를 위하여 영상변형 및 JPEG 손실 압축이 가해진 워터마크가 삽입된 영상으로부터 워터마크 복원율을 구하였다. 실험 결과, 표준 영상들에 대하여 64$\times$64 크기의 워터마크를 삽입한 경우에 비하여 32$\times$32 크기의 워터마크 영상을 삽입한 경우에 영상축소에서는 평균 5.9%, 회전에서는 평균 13.9%, 잡음에서는 평균 6.5%, JPEG 손실 압축에서는 평균 4.2%로 더 우수한 복원율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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