디더링이란 두가지의 밝기 해상도만을 이용하여 더 많은 밝기 해상도를 가진 영상을 표현하는 기술이다. 본 논문에서는 인접 화소에 오차를 대칭적으로 확산시키는 새로운 디더링 알고리듬을 제안하였다. 본 방법은 그래픽 영상에 대해서 오차 확산 디더링에서 발생하는 아티펙트 문제와 순서 디더링에서 특정 밝기의 재생이 어려운 문제점을 개선하였다. 본 방법을 그래픽 영상에 적용한 결과 기존 디더링 방법의 취약점을 개선함을 볼 수 있었다.
확산문제는 기초방정식을 이산량으로 변환하여 수치적으로 구하는것이 일반적이지만 차분화에 따른 오차및 안정성의 문제가 있다. 그러므로 확산현상에 란덤 (random)성질을 이용하여 미분방정식을 사용하지 않고 확산현상을 추적하는 Monte Carlo 방법이 있다. 이 방법은 흐름의 크기와 시간, 입자수 등을 주어 난수를 발생시키면서 분산입자의 확산을 구하는 것이다.(중략)
시간 및 공간가중치를 고정하지 않는 Muskingum-Cunge 홍수추적방법에 대한 오차해석을 수행하였다. 오차해석 결과 시간가중치와 공간가중치의 합이 1.0이상인 경우에는 홍수파가 진행하면서 증폭되어 수치해가 발산하였다. 시간가중치와 공간가중치의 합이 작을수록 수치확산이 크게 발생하였다. 격자의 해상도가 낮을수록 수치확산 및 수치진동이 크게 발생하였다. 수치실험과 자연하천에 대한 적용 결과, 공간가중치를 고정하지 않는 경우에는 공간가중치를 0.5로 고정하는 전통적인 Muskingum-Cunge방법보다 첨두의 감쇄가 큰 홍수파 모의에 효과적임을 알 수 있었다.
신제품이나 서비스의 수요 예측을 Bass 확산 모형을 토대로 수행할 때의 가장 큰 문제점은모형의 파라미터 추정에 필요한 데이터가 충분치 않다는 것이다. 따라서 Bass 확산 모형의 핵심적인 두 파라미터인 혁신 계수(p)와 모방 계수(q)의 추정을 시도할 때, 어느 정도의 데이터 개수가 요구되는 지를 파악하는 것은 매우 현실적인 중요성을 갖는 문제이다. 이제까지의 연구는 주로 기존의 판매 데이터를 토대로 Bass 모형의 파라미터를 추정할 때, 생기는 다양한 문제점 파악에 집중되었다. 시뮬레이션의 경우는 Bass 모형에 랜덤 오차를 추가하여 실시하였다. 이 경우 데이터 개수가 계수추정에 미치는 영향은 도출되나 각 계수별 민감도 분석이 제대로 이루어지지 못하는 한계를 가지고 있다, 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션에서 예측치를 발생시킬 때 랜덤 오차 대신, 혁신 계수와 확산 계수의 변동을 주는 방법을 도입한다. 결과는 다음과 같다. 첫째, p 변동보다는 q 변동이 예측치의 오차에 대해 보다 중요하다. 둘째, 오차가 잠재수요의 30%이하로 떨어지기 위해서는 수요가 최대로 도달하는 시점이 $t^*$ 일 경우, $t^*\;+1$까지 데이터가 요구된다.
본 논문에서는 원영상의 주파수특성 성형에 의한 오차확산 영상이진화 기법을 제안하였다. 오차확산에 의한 영상이진화 처리에서 이진화영상에 내재하고 있는 에지정보의 열화를 감쇄하기 위한 방법으로 원영상의 주파수특성을 활용하는 기법을 도입하였다. 주파수특성은 원영상에서 수평방향과 수직방향으로 얻고, 이들 각각에 가중치를 부여하였다. 수평과 수직의 주파수특성을 성형한후, 영상이진화 기법에서 양자화처리 수행시 이를 활용하였다. 주파수특성 성형을 위한 필터는 2종을 제안하여 적용하였다. 제안한 필터를 적용한 오차확산 영상이진화 처리를 수행한 후, 실험결과를 고찰시 이진화영상의 평탄영역은 기본특성을 유지하면서 에지정보의 특성이 부각되는 주관적인 화질특성이 얻어짐을 확인할 수 있었다.
암호 통신의 한 방법으로 표면상의 의미 있는 형태를 유지하지만 실은 그 속에 중요한 기밀 정보를 숨겨놓은 심층암호(steganography)가 주목되고 있으며, 특히 디지털 화상을 이용하는 화상 심층암호는 저작권 보호 수단으로 활용되고 있다. 본 논문은 농담화상을 오차 확산법을 이용하여 흑·백의 2치로 의사적으로 표시하면서 기밀 정보를 합성하는 새로운 방식을 제안한다.
본 논문에서는 영상의 국부적인 특성을 고려한 임계값 변조치를 적용한다. 먼저 원영상과 해프토닝 영상의 선형이득을 이용해 평탄영역에 대한 오차를 최소화하는 임계값 변조치를 구한다. 그리고 이 값들에 경계정보에 따른 보정값을 주어 경계영역을 표현한다. 제안방법은 해프토닝시 발생하는 오차를 줄여 오차로 인해 발생하는 영상내의 뭉쳐짐 현상과 웜 현상 등을 최소화하여 기존의 방법에 비해 더 좋은 화질을 얻을 수 있다.
디지털 해프토닝 방법 중 오차 확산 해프토닝은 다른 해프토닝 방법에 비해 우수한 화질을 보이지만 에지가 흐려지는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 논문은 인간의 공간 지각 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인간의 눈이 한 화소의 명암 값이 아니라 국부 평균을 인식한다는 것과 공간적 변화량을 인간이 인식하는 정도를 이용하여 에지 강조 정보량(IEE : information of edge enhancement)을 구한다. 이 값을 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 이때 컬러 성분간의 상관관계를 고려하여 오차 확산 필터의 계수가 적응적으로 변화하는 방법을 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성함을 보여주며 에지를 자연스럽게 표현하고 컬러 임펄스나 거짓 등고선과 같은 단점도 줄여줌을 보여준다.
본 논문에서는 벡터오차 확산법을 이용한 색수정 방법으로 장치간 색재현시 필연적으로 발생하는 색차를 줄이는 칼라 하프토닝(halftoning)법을 제안하였다 각 장치의 출력색을 추정하기 위하여 신경망을 이용하였으며 장치 특성화 과정의 평균 추정 오차를 정의하여 이를 색수정의 임계치로 정의하였다 즉 화소 단위로 색차를 비교하여 최대 허용 색차(임계치)보다 클 경우 그 화소의 프린팅을 위한 이진 도트 집합은 벡터 오차 확산법을 이용해 재배열된다 제안된 방법은 선택적으로 벡터 오차 확산법을 적용함으로써 기존의 벡더 오차 확산법이 갖는 스미어 현상(smear effect)을 줄일 수 있으며 색수정을 통하여 필연적으로 발생하는 장치간 색차를 줄일 수 있었다.
디지털 영상 출력 장치를 위해 연속 계조 영상을 이진 영상으로 변환하는 오차확산 방법은 사람의 시각 특성에 적합한 고주파 성분의 이진 영상을 만들어 내지만 균일하지 못한 점의 분포로 인해 영상의 화질을 저하시키는 패턴이 발생하게 된다. 이러한 단점을 해결하기 위해 다양하게 개선된 오차확산 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 우선 오차확산 방법이 균일한 점의 분포를 발생시키지 못하는 원인을 분석하고 주기함수를 이용하여 이진 문턱값을 조절함으로서 이진 영상의 점의 분포를 균일하게 하여 화질을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이진 영상의 화질을 결정하는 소수 화소(minor pixels)가 주어진 계조에 따라 일정한 주거리(principal distance)를 갖도록 하여 이진 화소의 뭉침 현상이나 공백 현상을 최소화 하고 균일한 분포를 갖도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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