본 논문에서는 구역을 나눔으로써 상황에 따라 강조하고 싶은 부분을 부각시키는 방법을 활용하여 히스토그램을 처리하는 기법을 제안한다. 기존의 히스토그램 스케일링과 평활화 방법은 간단한 알고리듬으로 사용이 편하지만 쓸 수 없는 상황이 존재한다. 먼저 히스토그램 스케일링에서는 사진이 갖고 있는 명암 최댓값과 최솟값을 늘리는 방법이지만, 범위를 늘릴 수 없는 경우에는 이 방법이 제한된다. 히스토그램 평활화는 사진이 갖고 있는 명암의 히스토그램 누적분포함수 (CDF)가 일정한 기울기를 갖게 변환하는 방법이다. 이 방법에서는 밝기 변화가 거의 없었던 부분에서 품질이 낮아지는 단점이 있다. 제안하는 알고리듬은 영상에서 강조하고 싶은 부분을 설정한 뒤, 구역을 나눔으로써 기존의 히스토그램 스케일링과 히스토그램 평활화의 단점을 개선했다. 제안한 알고리듬을 평가하기 위해서 주관적인 지표로 20명을 대상으로 설문을 진행하였다. 블라인드 테스트로 원본과, 기존의 히스토그램 처리 기법을 이용한 영상, 제안된 히스토그램 처리 기법을 이용한 영상을 비교하였다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 영상의 화질을 개선했음을 확인했다.
본 논문에서는 다양한 영상 전처리 알고리즘들을 적용할 수 있고, 영상 인식과 같이 ISP 응용 프로그램을 병렬로 처리 가능한 SIMT(Single Instruction Multiple Threads) 기반 Image Signal Processor를 제안하였다. 기존의 ISP는 입력 영상의 품질 개선을 위하여 영상 개선 알고리즘이 하드웨어로 설계되어 처리 속도는 빠르지만 다양한 영상 처리 알고리즘에 따라 성능 최적화에 어려움이 있었다. 제안한 ISP는 명령어를 기반으로 한 프로세서로서 다양한 영상 처리 알고리즘을 수행하고 SIMT 구조를 적용하여 알고리즘을 병렬로 수행해 성능을 개선하였다. 제안하는 ISP를 검증하기 위해 Xilinx Virtex-7을 탑재한 VC707 Board를 사용하였으며 cell multicore processor와 비교했을 경우 수행시간이 약 71%, ARM Cortex-A9과 ARM Cortex-A15와 비교하였을 경우 각각 63%, 33% 성능을 개선하였다.
본 논문은 초해상도 결과의 품질을 향상시키기 위해 질감 특징을 세분화하여 각각을 대조하고, 그 결과를 가중치로 이용하는 초해상도 방법을 제안하였다. 초해상도에서 중요한 평가 기준인 품질의 향상을 위해서는 경계 영역과 같은 세부사항에서의 정확하고 명확한 복원 결과가 필요하며, 인공물과 같은 불필요한 잡음을 최소화하는 것이 중요하다. 제안하는 방법은 품질 향상을 위해 기존 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도 방법에서 특징 추정을 위해 다중 경로의 잔차 블록 구조와 skip-connection을 구성하였다. 추가적인 질감 분석을 위한 선명 및 흐림 이미지 결과를 추가로 학습하였다. 이를 활용하여 초해상도 수행 결과 또한 각각을 대조하여 가중치를 할당하는 방법을 이용해 영상의 세부사항 영역과 평활화 영역에 대해 개선된 품질을 얻을 수 있도록 하였다. 제안하는 방법의 실험 결과 평가 기준으로 활용되는 PSNR과 SSIM 값이 기존 알고리즘 대비 높은 결과 값을 얻어 품질이 개선됨을 확인할 수 있었다.
최근 위성방송 기술은 고선명/고음질을 실현하고, 다양한 부가서비스를 제공하는 고품질의 디지털 전송방식으로 변화하고 있다. 이러한 위성방송의 수요확대에 다채널 데이터 전송 및 HD급 고품질의 영상을 전송할 수 있는 DVB-S2 시스템 개발에 한창이다. 본 논문에서는 DVB-S2 전송방식을 적용하기 위한 Ku-Ka 대역의 강우감쇠 등을 효과적으로 보상하여 보다 나은 위성방송 수신 가용도를 높이기 위한 방안에 대해 논한다.
본 논문에서는 병원에서의 PACS(Picture Archiving and Communications System)의 필요성을 갖고 있으나 경제적인 문제로 인하여 향후 PACS를 도입이 어려움이 있는 병원에서는 고가의 장비를 구입을 할 수 없으므로 가중치 메디안 필터를 이용하여 전처리 필터링을 거친 영상을 가지고 웨이브렛 분해와 웨이브렛 영역에서 처리된 영상을 역변환시켜 복원한 뒤에 명암의 개선을 위해 히스토그램 평활화(Histogram equalization)을 적용하여 영상 품질을 향상하여 이를 의료영상에 적용하여 특징 추출하였다. 이는 차후, 의료영상의 진단 및 관찰에 적용시 보다 더 효율적인 시스템 적용을 목적으로 하였다.
오늘날 개인용 컴퓨터의 성능 향상에 따른 고속 영상처리기용 VGA Card 의 고속화에 따라 영상신호 케이블을 통한 광대역 방사 전자파의 증가를 억제하고 , 전자파 내성시험 중 정전기 내성(IEC1000-4-2)을 갖는 영상 신호용 케이블 컨넥터의 개발에 있어 체계적인 대책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 픽셀수에 따른 영상신호의 주파수 대역폭을 측정하여 영상처리에 장해를 주지 않는 범위에서 차단하고져 하는 주파수 대역을 정한 후, 기존 케이블의 특성임피던스를 주파수별로 구함과 동시에 일반적으로 케이블에 취부시켜 사용하고 있는 경제적인 대책에 목적을 두었으며, 기존의 케이블의 특성을 개선하기 위해 삽입되었던 대형 페라이트 비드를 소형화시켜 설계, 제작하여 영상품질을 저하시키지 않는 케이블 커넥터의 성능 평가를 실험으로 입증했다.
본 논문에서는 레이더 플랫폼의 요동에 의해서 흐려진 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상의 위상 오차를 보상하기 위하여 GPS(Global Positioning System)/IMU(Inertial Measurement Unit) 데이터를 이용한 요동 보상 기법을 소개한다. 실제 비행 궤적의 경우 대기의 왜란(turbulence)에 의한 항공기의 pitch, roll 및 yaw 운동에 의해 레이더의 플랫폼은 속도 변화가 생기고, 또한, 이상적인 궤적에서 벗어나게 된다. 이로 인한 along-track 속도 오차와 펄스간 위상 오차로 인해 SAR 영상은 흐려지게 된다. 요동 보상을 수행할 경우, 이러한 오차를 줄여서 영상의 품질을 개선할 수 있다. 시뮬레이션 결과, 레이더 플랫폼에 요동이 있을 경우 이 논문에서 소개한 요동 보상기법은 흐려진 SAR 영상의 품질을 개선하는데 효율적임을 알 수 있다.
본 논문에서는 복부의 초음파 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상과 확대된 결과 영상 간의 명암도 차이와 보간 수행 시에 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상의 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시에 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 복부의 초음파 영상을 확대할 때 발생하는 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 가변블록에 대해 DCT와 VQ를 적용함으로써 복원시 영상의 품질을 원하는 수준으로 유지하면서 비트율을 감소시키는 방법을 제안한다. 각 블록에 대해 임계값 에 따라 블록의 크기를 세분화 시켜 최종적인 블록에 대해 DCT와 VQ를 적용한다. 제안된 방법에서 12개의 영상에 대한 PSNR과 비트율을 비교했을 때 기존의 방법보다 비트율이 크 게 감소함을 보여주고 있다.
본 논문에서는 최신 비디오 압축 표준인 HEVC 를 기반으로, 영상의 부호화 과정에서 블록 사이에 형성되는 잡음을 감소시키기 위하여 합성곱 신경망을 학습시켜 영상의 품질과 예측 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 실험 결과 본 제안 기법은 기존의 HEVC 대비 평균 0.06dB 의 PSNR 개선을 보였고, 원본 값과 예측 값의 오차는 0.5%만큼 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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