본 논문에서는 대칭 변환을 지원하는 윤곽선 이미지 매칭 문제를 다룬다. 이미지 매칭에서 이미지의 대칭 변환을 지원하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위해 매우 중요한 요소이다. 그러나, 기존 이미지 매칭에서는 이미지 회전-불변만 고려하였을 뿐 대칭 변환은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 기존 회전-불변 윤곽선 이미지 매칭과 함께 대칭 변환을 지원하는 새로운 윤곽선 이미지 매칭을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 대칭 변환 매칭은 회전-불변만을 지원하는 기존 윤곽선 이미지 매칭에 비해 보다 정확하고 직관적인 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 대칭 변환 윤곽선 이미지 매칭이 이미지의 대칭 변환 문제를 시계열 도메인에서 해결한 우수한 해결책임을 의미한다.
본 논문에서는 무선선로상의 제약과 무선 단말기의 제한된 자원을 이용하여 무선 인터넷 서비스를 좀 더 효율적으로 제공하기 위한 WBMP(Wireless BitMaP) 변환기와 해석기의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. WBMP 변환기는 기존의 이미지를 단색의 압축되지 않은 형태인 WBMP 이미지로 변환하고, 단말기 내의 WBMP 해석기는 WBMP 이미지를 해석하여 브라우저를 통해 나타낸다. WBMP 이미지는 헤더의 구조가 간단하고, 이미지 표현에 사용되는 데이터의 양이 적으므로 무선 환경에 적합한 형태이다. 그러나 컬러 이미지를 변환하면 이미지 정보가 손실되거나 왜곡될 수 있고, 표현된 컬러의 수가 많을수록 손실률은 높아진다. 따라서 향후 그레이-레벨 이미지 또는 컬러 이미지로의 변환 및 해석 기능을 확대 적용할 필요가 있다.
이미지-이미지 변환은 입력 이미지를 통해서 목적 이미지를 만들어내는 기술로 최근 비지도 학습 구조인 GAN을 활용하여 더 실제와 같은 이미지를 만들어내는 높은 성과를 보였다. 이에 따라 GAN을 활용한 이미지-이미지 변환 연구는 다양하게 진행되고 있다. 이때 일반적으로 이미지-이미지 변환은 하나의 속성 변환을 목표한다. 그러나 실제 생활에서 사용되고 얻을 수 있는 자료들은 한 가지 특징으로 설명하기 힘든 다양한 특징으로 이루어진다. 그래서 다양한 속성을 활용하기 위하여 속성별로 이미지 생성 과정을 나누어 학습할 수 있도록 하는 다중 속성 변화를 목표로 한다면 더 이미지-이미지 변환의 역할을 잘 수행할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 GAN을 활용한 이미지-이미지 변환 구조 중 높은 성과를 보인 CycleGAN을 활용해 이중 속성 변환 구조인 Multi CycleGAN을 제안한다. 이 구조는 입력 도메인을 두 가지의 속성에 대하여 학습하기 위하여 3개의 도메인이 양방향 학습을 진행하는 이중 변환 구조를 구현하였다. 새로운 구조를 통해 생성된 이미지와 기존 이미지-이미지 변환 구조들을 통해 생성된 이미지를 비교할 수 있도록 실험을 진행하였다. 실험 결과 새로운 구조를 통한 이미지는 입력 도메인의 속성을 유지하며 목표한 속성이 적용되는 높은 성능을 보였다. 이 구조를 활용한다면 앞으로 더 다양한 이미지를 생성하는 일이 가능지기 때문에 더 다양한 분야에서의 이미지 생성의 활용을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 이동단말에 최적화된 서비스를 제공하기 위한 이동단말의 정보 이용방법과 무선선로상의 제약 및 무선 단말기의 제한된 자원으로 좀더 효율적인 무선 인터넷 서비스를 제공하기 위한 WBMP(Wireless BitMaP) 변환기의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 이동단말의 정보는 CC/PP(Composite Capabilities/Preferences Profiles) 또는 WSP(Wireless Session Protocol) 헤더로부터 알아낼 수 있으며 이 정보를 이용하여 WBMP 변환기는 기존의 이미지를 이동단말에 가장 적절한 WBMP 이미지로 변환한다. 그러나 컬러 이미지를 변환하는 경우 이동단말이 가지는 제약에 의해 이미지 정보가 손실되거나 왜곡될 수 있으며, 현재 무선환경에서 지원되는 0/1 형식의 WBMP 이미지로는 각 단말의 자원을 최대한 활용할 수 없다. 따라서 향후 그레이-레벨 또는 컬러 이미지로의 변환 기능이 추가 구현되어야 한다.
의료영상 이미지에서 이상유무 등 진단능력을 향상시키기 위해 2D 웨이블릿 변환을 이용하여 그레이 이미지를 의사컬러로 향상하기 위한 연구이다. 웨이블릿 필터설계는 변환된 영상데이터의 블록킹을 줄이기 위해 차수가 높은 다우비치 8차 웨이블렛 함수을 사용하여 필터함수를 구성하였고, 저주파 성분과 고주파 성덕, 대역통과 성분으로 각각 분리하여 R, G, B 이미지의 성분으로 매핑하여 의사 컬러 이미지로 향상하였다. 의사컬러로 향상된 이미지는 그레이 이미지에 비해 결함 유무를 빠르게 구분할 수 있어 신속한 진단이 가능하고,. 웨이블릿 변환을 이용함으로서 기존의 주파수변환 기법에 비하여 변환과정을 간소화 할 수 있다.
본 연구는 컬러이미지에서 특정 사운드를 연상하는 인간의 공감각적 기능을 모방하는 지능로봇의 개발을 최종 목표로 하고 있으며, 이는 컬러이미지와 사운드의 상호변환에 기초하여 이루어질 수 있다. 최종 목표의 첫 번째 단계로서, 본 연구는 컬러 이미지에서 사운드로의 변환을 이용한 기본 시스템의 구축에 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 빛과 소리사이의 물리적 주파수 정보로부터 그 유사성에 기초하여 컬러이미지에서 사운드로 변환하는 방법을 제시한다. 컬러이미지에서 사운드로 변환하는 방법은 RGB-to-HSI 컬러모델 변환을 통한 HSI 히스토그램을 사용하고 Microsoft Visual C++을 이용하여 코딩함으로써 구현되었다. 두 가지 컬러이미지를 사용하여 시뮬레이션 실험을 하였고, 그 결과, 각각의 입력 컬러이미지의 색상(Hue), 채도 (Saturation) 및 명도 (Intensity)를 사운드의 기본주파수 (F0: Fundamental Frequency), 하모닉 (Harmonics) 및 옥타브 (Octave)로 각각 변환한다. 제안된 시스템을 통하여 변환된 사운드 요소들을 Csound를 이용, 합성함으로써 웨이브(wav) 파일 포맷 음원을 최종 생성하였다.
본 논문에서는 대칭 변환을 지원하는 윤곽선 이미지 매칭 문제를 다룬다. 이미지 매칭에서 이미지의 대칭 변환을 지원하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위한 매우 중요한 요소이다. 그러나 기존 이미지 매칭에서는 이미지의 회전 변환만 고려하였을 뿐 대칭 변환은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 기존 회전-불변 윤곽선 이미지 매칭에 대칭 변환까지 지원하는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭을 제안한다. 이를 위해, 먼저 이미지 대칭의 개념을 정의하고, 어떠한 대칭각을 사용하더라도 회전-불변 매칭의 결과는 동일함을 정형적으로 증명한다. 또한, 대칭 변환을 위해 이미지 윤곽선으로부터 대칭 시계열을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 그런 다음, 이미지를 대칭하여 생성한 대칭 시계열과 원본 이미지 시계열을 직접 대칭하여 생성한 대칭 시계열을 사용한 회전-불변 매칭 결과가 동일함을 정형적으로 증명한다. 실험 결과, 제안하는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭은 회전 변환만을 지원하는 기존 이미지 매칭에 비해 보다 정확하고 직관적인 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 이같은 결과는 대칭-불변 윤곽선 이미지 매칭이 이미지의 대칭 변환 문제를 시계열 도메인에서 해결한 우수한 해결책임을 의미한다.
본 논문은 그레이이미지를 컬러이미지로 변환하는 의사칼라이미지 향상에 관한 연구이다. 적용기법은 그레이이미지의 시간영역신호를 주파수영역으로 변환하고 LPF, BPF, HPF 2차원필터를 통과시켜 시간영역으로 역 변환한 후 각각에 대해 히스토그램 평활화하여 RGB 신호를 구하는 과정에서 의사 칼라를 얻는다. 실험 결과 필터주파수가 증가함에 따라 PSNR도 증가하고 낮게 설정하면 경계부분의 화질이 좋아진다. 2차원 주파수필터의 사용은 칼라 변환 시 강조하고자 하는 부분을 보다 자유롭게 변환할 수 있고 다양한 컬러 이미지로 향상되어 영상분석에 효과가 있다. 의사칼라의 변환에 의한 식별 인식능력은 9dB 정도 향상된다.
디지털 워터마킹은 이미지, 사운드와 같은 멀티미디어 데이터에 지각할 수 없도록 비밀 정보를 삽입하는 기법이다 일반적으로 주파수 영역 워터마킹 기법에서는 원 이미지에 대해 주파수 변환을 하고, 그 변환 면에 부호화된 워터마크 데이터를 삽입한다. 본 논문에서 우리는 Fresnel 변환을 이용한 새로운 컬러 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크 이미지를 Fresnel 변환시켜 얻은 패턴의 값들을 컬러 이미지에 삽입한다. 본 워터마킹 모델은, 컬러 이미지에 대한 워터마크 삽입을 위해 원 이미지를 RGB 성분에서 YCrCb 성분으로 분해를 한 후 Y 성분에 워터마크 이미지의 Fresnel 변환된 패턴의 실수와 허수 값을 삽입하는 기법이다. 제안된 기법의 유효성을 검증하기 위한 워터마크 삽입 추출 실험 결과 유효성을 입증 할 PSNR 값을 나타냈으며, 또한 JPEG와 같은 손실 압축 공격에 대해 내성을 지니고 있음을 보였다.
기존의 유선 HTML 컨텐츠를 무선 환경에서 서비스하기 위해서는 HTML로 작성된 컨텐츠를 WML. HDML, mHTML로 바꿔야만 하는 커다란 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것이 마크업 언어 자동 변환 엔진이다. 그러나 지금까지 연구된 대부분의 마크업 언어 자동 변환 엔진들은 텍스트만을 처리하며 화상 정보를 처리하는 기능이 충분치 않다. 본 논문에서는 이미지 정보를 처리하기 위해 인터넷상의 이미지 정보를 무선 단말기가 지원하는 파일 포맷으로 실시간 자동 변환하는 매커니즘과 무선 단말기의 화면크기를 고려한 이미지 출력을 최적화 시킬 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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