• 제목/요약/키워드: 영상 품질 개선

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시점 간 일관성을 고려한 다시점 깊이 영상의 해상도 개선 (Multi-view Depth Image Resolution Enhancement based on View Coherence)

  • 최진욱;손광훈
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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    • pp.373-375
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    • 2011
  • 최근 들어, Time-of-Flight (TOF) 방식의 깊이 센서가 컴퓨터 비전이나 영상처리분야 등의 연구에서 다양하게 활용되고 있다. TOF 방식의 깊이 센서는 실시간으로 정확한 깊이 정보를 획득할 수 있는 장점이 있는 반면, 해상도가 낮고 센서의 광학적 특성으로 인해 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 깊이 센서의 단점을 극복하고 고품질의 다시점 영상 합성을 위해 기존 깊이 센서에 여러 대의 Charge-coupled Device (CCD) 카메라를 결합하여 시점 간 일관성 있는 고해상도의 깊이 영상을 획득하는 기술을 제안한다. 한정되어 있는 시점의 영상을 이용하여 다시점 영상을 합성할 때, 각 시점에 해당하는 깊이 영상의 정확도에 따라 합성되는 영상의 품질이 결정된다. 따라서 보유 시점에 해당하는 깊이 영상 간의 일관성이 유지되고 객체의 경계가 정확히 보존되어야만 생성되는 임의 시점 영상의 품질이 보장될 수 있다. 이에, 본 논문에서는 Joint Bilateral Upsampling (JBU)을 기반으로 시점 간 일관성을 고려한 깊이 영상의 해상도 개선 기술을 제안하고 이를 통해 다시점 영상 합성 결과의 품질을 향상시킨다.

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지문영상의 품질특성에 따른 적응적 영상개선 (Adaptive Image Enhancement with Fingerprint Image Quality Characteristics)

  • 윤은경;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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    • pp.529-531
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    • 2003
  • 지문영상으로부터 특징점을 정확하게 추출하는 것은 효과적인 지문인식 시스템 구축에 매우 중요하다. 하지만 입력영상의 품질에 따라 특징점 추출의 정확도가 좌우되기 때문에 영상 전처리 과정이 필요하다. 대부분의 품질평가 연구들이 매우 낮은 품질의 영상 제거나 제안하는 방법의 성능평가를 위해 진행되었다. 본 논문에서는 입력영상으로부터 명암값의 평균 및 분산, 블록방향성차, 방향성 변화도, 융선과 골 두께 비율 등 5가지 특징을 추출하여 계층적 클러스터링 알고리즘을 이용하여 영상특성을 분석 후, oily/neutral/dry 특성에 적합하게 영상을 개선하는 방법을 제안한다. NIST DB 4와 인하대학교 데이터를 이용하여 실험한 결과, 클러스터링을 통해 영상의 특성을 제대로 구분함을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 적응적 전처리 방법이 성능평가를 위해 측정한 quality index와 블록방향성차를 향상시킴을 확인할 수 있었다.

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ESRGAN 기반의 복안영상 품질 향상 알고리즘 개발 (Development of compound eye image quality improvement based on ESRGAN)

  • 임태윤;조용진;허석행;유재관
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제30권2호
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    • pp.11-19
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    • 2024
  • 최근 방위 산업에서는 전시상황에서 병사의 전투력 및 생존성 증대를 위하여 지하 공간, 좁은 통로등에서 적에게 노출되지 않으며 정찰임무를 수행할 수 있는 소형 생체 모방 로봇의 수요가 늘어나고 있다. 특히 소형생체 모방 로봇에 사용 가능한 생체모방 영상 센서에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 그중 복안영상센서는 작은 크기, 적은 수차, 넓은 화각 등의 장점을 갖으며, 복안영상센서를 통해 출력된 복안 영상을 이용해 깊이 추정, HDR 등을 구현 하여 다양한 임무에서 활용 가능하다. 다만 복안영상은 작은 렌즈 크기와 렌즈의 구조로 인하여 영상의 품질이 저하되는 현상이 발생한다. 특히 복안영상으로 출력된 각 Sub-Aperture 이미지를 융합 시 이미지 품질이 많이 저하된다. 본 논문은 이미지 융합 시 이미지의 품질이 저하되는 문제를 극복하기 위하여 여러 이미지 개선 기능과 생성 신경망의 한 종류인 ESRGAN를 사용하여 복안영상 품질 향상 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 이미지 전처리부, 이미지 융합부, 이미지 개선 부로 구성된다. 제안한 알고리즘을 복안 영상에 적용하면 영상 품질을 높힐 수 있어, 복안 영상을 이용한 다양한 연구에 활용될 수 있다.

특이점 추출을 위한 유전자 알고리즘 기반 지문영상 개선 (Fingerprint Image Enhancement based on Genetic Algorithms for Singularity Extraction)

  • 조웅근;홍진혁;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.847-849
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    • 2005
  • 지문의 특이점은 인식이나 분류를 수행할 때 중요한 특징이다. 특이점 추출은 영상의 품질에 민감하기 때문에, 정확한 추출을 위해 영상의 품질을 향상시키는 것이 필요하다. 다양한 이미지 필터를 적절히 적용하면 개별필터를 적용하는 것에 비해 더 높은 품질을 얻을 수 있지만, 영상 필터가 다양할수록 성능이 좋은 필터 조합을 찾는 것이 어렵다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 특이점 추출율이 좋은 필터 조합을 찾는 방법을 제안한다. 진화에 의해 성능이 좋은 필터 조합을 자동으로 찾아주며, 전문가의 지식이 필요하지 않기 때문에 영상 개선의 여러 분야에 적용될 수 있다. 제안하는 방법을 NIST DB 4에 적용한 결과 기존의 영상 개선 방법보다 높은 성능을 획득하였다.

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선형댐퍼를 이용한 광학탑재체 영상품질개선에 대한 연구

  • 임재혁;김경원;김창호;김원석;황도순
    • 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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    • 한국우주과학회 2011년도 한국우주과학회보 제20권1호
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    • pp.33.1-33.1
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    • 2011
  • 이 논문에서는 비선형댐퍼를 이용한 광학탑재체 품질개선 방법에 대해 다루었다. 인공위성은 발사 시에 높은 진동하중에 견디어야 하며, 임무 수행 중에는 광학탑재체가 영상을 획득할 수 있도록 지지해주어야 한다. 그러나 인공위성은 자세제어, 데이터 송신, 탑재체 능동냉각을 위한 진동하중 가진 원을 보유하고 있어, 이를 광학탑재체 노출 시 영상품질이 저감되기 쉽다. 이 논문에서는 비선형 댐퍼를 이용해 발사 시에 높은 진동하중에 견디며, 발사 후에는 진동을 절연시켜 영상품질을 개선시키는 방법에 대한 연구를 수행하였다.

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영상 품질 향상을 위한 색 사상 기반 실시간 광역역광보정 알고리즘의 하드웨어 설계 (Hardware Design of Real-Time Wide Dynamic Range Algorithm Based on Tone Mapping Method for Image Quality Enhancement)

  • 김근준;강봉순
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.270-275
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    • 2018
  • 영상의 화질을 개선하는 방법은 색 사상 방법과 레티넥스 방법으로 나누어진다. 색 사상 방법의 대표적인 예는 히스토그램을 기반으로 영상의 화질을 개선하는 방법이다. 본 논문에서는, 영상 품질 향상을 위한 색 사상 기반 실시간 광역역광보정 알고리즘의 하드웨어 설계를 제안한다. 제안하는 방법은 영상을 밝기 영역과 색 영역으로 나눈 후, 밝기 영역의 변화량을 기초하여 색 영역을 개선한다. 또한, 고품질의 영상을 원하는 흐름에 맞추어, 12bit로 확장된 신호를 사용하며, 기존의 8bit 신호와도 호환이 가능하게 설계하였다. 시뮬레이션 결과로 영상의 화질의 개선됨을 확인 하였으며, 하드웨어 설계 결과 최대 138.26MHz로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.

지문 영상의 품질에 의한 지문 정합률의 비교 (Comparison of the matching rate by fingerprint quality)

  • 박상현;김동윤;정석재
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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    • pp.583-585
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    • 2003
  • 정합, 비교. 분류 지문의 처리에 있어 지문 영상의 품질은 처리 결과의 정확성에 직결되므로. 지문 영상의 품질을 측정하는 방법과 함께 좋지 않은 품질의 영상을 개선하기 위한 다양한 방법이 연구되었으며, 또한 지문 영상의 상태에 영향을 적게 받는 지문 처리 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 지문 영상의 상태를 통한 영상의 품질 측정 방법과, 그를 통한 지문 처리의 정확도의 변화를 측정하였다. 지문 품질 측정은 지문 영상에서 융선의 윤곽과 방향을 통해서 표준적인 지문 영상의 기준에 부합하는가를 검사함으로써 지문의 입력 상태를 측정하여 부적합한 지문 영상을 제외한다. 지문 정합은 특징점 분석을 통한 하우스도프 거리를 측정하였다. 실험 결과 나쁜 품질의 지문이 제외된 집합은 원 집합과 비교하여 일치 지문과 비일치 지문의 집합 사이에 약 1.7의 거리 증가가 있었다.

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다중해상도 영상정보를 이용한 가보필터 기반 지문영상 개선 (Fingerprint Image Enhancement Algorithm Based on Gabor Filter Using Multiresolution Image Information)

  • 오상근;박영섭;박철현;김범수;원종운;박길흠
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권11C호
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    • pp.1510-1517
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    • 2004
  • 본 논문은 영상의 다중 해상도 정보를 이용하여 지문영상을 개선하는 새로운 방법을 제안한다. 지문영상에서 융선 진행의 변화가 심한 특이영역에서는 화소단위의 필터링을 수행하고, 완만한 변화를 보이는 영역에서는 블록 단위의 필터링을 선택적으로 수행함에 따라, 개선영상의 품질은 향상되며, 연산 량은 감소한다. 실험에 따르면 화소단위의 필터링에 의한 개선 방법에 비하여 연산 속도는 매우 빨라졌으며, 결과영상으로부터의 특징점 인식율의 비교에 따라 개선영상의 품질이 향상됨을 확인할 수 있었다.

Homography 알고리즘에서 화소값 선정에 따른 영상 품질의 비교 (Comparison of Image Quality according to Choice of Pixel Values in Homography Algorithm)

  • 윤희돈;유영호;장시웅
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.503-506
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    • 2011
  • 최근 다양하게 등장하고 있는 운전자를 위한 보조 장치 중 운전자의 주차를 위해 사용되는 장치들 중 하나인 차량용 카메라는 주로 차량 후방의 번호판 위에 주로 위치하여 운전자의 주차에 도움을 주는 역할에 사용이 되고 있다. 최근에는 이러한 카메라를 이용하여 전 후방 및 좌 우측을 모두 보여주기 위한 AVM(Around View Monitor) 시스템이 개발되었다. 그러나 다수의 카메라를 사용하는 AVM시스템에서 운전자에게 통합된 영상을 제공하기 위해서는 카메라의 방사왜곡보정과 호모그래피(Homography) 알고리즘을 통해 정합하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 호모그래피 과정에서 결과 영상의 품질을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법을 구현하여 기존의 8DOF(Degree of Freedom)을 사용한 방법과 결과 영상의 품질을 비교함으로써 개선된 영상을 제공할 수 있음을 제시한다.

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지식기반 영상개선을 위한 지문영상의 품질분석 (Fingerprint Image Quality Analysis for Knowledge-based Image Enhancement)

  • 윤은경;조성배
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권7호
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    • pp.911-921
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    • 2004
  • 지문영상으로부터 특징점을 정확하게 추출하는 것은 효과적인 지문인식 시스템의 구축에 매우 중요하다. 하지만 지문영상의 품질에 따라 특징점 추출의 정확도가 달라지기 때문에 지문인식 시스템에서의 영상 전처리 과정은 시스템의 성능에 크게 영향을 미친다. 본 논문에서는 지문영상으로부터 명암값의 평균 및 분산, 블록 방향성 차, 방향성 변화도, 융선과 골의 두께 비율 등의 5가지 특징을 추출하고 계층적 클러스터링 알고리즘으로 클러스터링하여 영상의 품질 특성을 분석한 후 습성(oily), 보통(neutral), 건성(dry)의 특성에 적합하게 영상을 개선하는 지식기반 전처리 방법을 제안한다. NIST DB 4와 인하대학교 데이타를 이용하여 실험한 결과, 클러스터링 기법이 영상의 특성을 제대로 구분함을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 방법의 성능 평가를 위해 품질 지수와 블록 방향성 차이를 측정하여 일반적인 전처리 방법보다 지식기반 전처리 방법이 품질 지수와 블록 방향성 차이를 향상시킴을 확인할 수 있었다.