본 연구는 이미지기술을 이용한 교과목과 과제물을 개발하여 강의 한 후 학생들을 평가한 사례연구이다. 이 결과 문헌정보학의 여러 과목에 기존의 시청각과목에서 가르치던 멀티미디어 기술과 새로운 이미지 정보기술 방법을 종합하여 강의하게 된다. 학생과 교수는 최고의 인간관계를 맺게 되고 문헌정보학의 과목은 재미있고 수강 학생수가 증가하면서 교수의 강의 평가점수가 많이 향상되었다.
본 논문에서는 넓은 동적 영역(High Dynamic Range: HDR) 이미지에 지역 엣지 보존 필터를 적용한 개선된 다중 스케일 톤 매핑 기법을 제안하고자 한다. 기존 알고리듬의 다중 스케일 분해 과정에서는 과도하게 많은 정보를 보존하여 결과 이미지가 비현실적으로 표현되고 일부 테스트 이미지에서는 화소 값 변화량이 큰 엣지 영역에서 후광 효과가 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 알고리듬의 다중 스케일 분해 과정을 개선하여 엣지를 적절히 보존함으로써 후광 효과를 제거함과 동시에 주관적 화질을 향상시켰다.
34년만에 본격적인 지방화 시대가 열린 이후 개성 있는 도시 이미지 만들기 작업이 전개되고 있다. 지방화시대의 개방으로 각각의 지역은 유니크한 특성과 자율성을 형성하여 그를 바탕으로 지역의 삶의 질을 향상시키는데 필요한 지역발전 전략을 수립하여 추진하고 있다. 즉 지역고유의 특성을 바탕으로 유니크한 아이덴티티를 창조하면서 미적인 경영을 지향하는 경영전략을 가지고 지방화 시대에 대응하는 것이다. 본 연구에서는 전라남도 순천시의 CI 연구 사례를 중심으로 자치단체 CI개발에 관해 다루었다. 순천시는 남도 관광의 보고인 송광사, 선암사, 낙안읍성, 순천만등 천혜의 관광자원을 가지고 있다. 시민들의 자긍심과 애향심을 고취시키고 외부 관광객들에게 순천시만의 개성 있는 이미지를 형성할 수 있도록 CI 프로그램을 연구 개발하였다. 이와 관련하여 노출 빈도가 높은 디자인 요소들을 중심으로 순천시의 이미지를 시각화하였다.
본 연구에서는 이미지 분석기법으로부터 측정된 표면섬유과 가와바타 측정법에 의해 측정된 직물의 표면특성과 주관적 거칠기, 따뜻함간의 관계를 고찰하였다. 시료로는 춘추용 수트직물로 사용되는 평직과 능직의 소모직물 32종을 사용하였다. 표면섬유의 분석을 위해서 이미지 분석장치로부터 촬영된 직물 표면 이미지로부터 단위길이의 직물안에 들어가는 표면섬유의 총길이(Fiber Aggregate Length)가 측정되었다. 직물의 주관적 평가를 위해 일관성 테스트와 평가능력 향상 훈련을 마친 20명 패널을 대상으로 기준직물을 제시한 9 의미미분척도를 사용하여 직물의 거칠기와 따뜻함에 대해 평가하였다. 직물의 표면섬유와 주관적인 거칠기, 따뜻함간의 상관성이 분석되었고, 직물의 표면 특성, 표면섬유로부터 직물의 감각을 판별하는 판별식을 도출하였다.
JPEG2000[1][2]은 DWT(Discrete Wavelet Transform)[3] 변환을 기반으로 하는 이미지의 새로운 표준으로 오류가 빈번히 발생하는 네트워크상의 전송을 위한 오류 제어 기법들을 제공한다. JPEG2000에서 제공하는 오류 제어 기법은 스트림 내에서 오류를 발견하고 오류 전파를 제어하지만, 손실된 웨이블릿 계수를 복원하지는 못한다. 본 논문에서는 DWT 변환 후 각 부대역 및 이웃의 상호 연관성을 이용하여 오류로 인해 손실된 웨이블릿 계수를 효과적으로 예측하여 이미지의 화질을 향상시키는 오류 은닉 기법을 제안한다. 제안된 기법의 성능을 무선네트워크 환경에서 모의 실험한 결과 기존의 오류 제어 기법보다 성능이 뛰어났고 특히 이미지 내의 변화가 적은 경우 부대역 및 이웃 웨이블릿 계수의 상호 연관성이 크므로 더욱 효과적인 성능을 보였다.
자연에 존재하는 연속량의 데이터는 디지털화 될 때 숫자로 변환된다. 이때 부딪치는 일반적인 문제는 완전히 통합되지 않았거나 잘못 통합된 표본 추출의 결과로 정보를 잃어버리는 앨리어싱(Aliasing) 현상이 일어나게 된다. 현재 일반 사용자가 사용하는 PC기반의 모니터 해상도는 96PPI(Pixel ZPer Inch)밖에 제공하지 못한다. 이러한 저해상도에서 컴퓨터 그래픽 이미지 객체를 디스플레이 할 때 앨리어싱 현상이 자주 발생한다. 현재 PC 기반의 그래픽 하드웨어 구조의 변형없이 저해상도 모니터상에서 앨리어싱 현상이 발생하는 이미지를 기존의 계산 방법을 감소시키면서 앨리어싱 현상을 제거하는 기법이 필요하다. 본 연구에서는 이와 같이 앨리어싱 현상을 감소시켜 이미지 데이터의 품질을 향상시킬 수 있는 개선된 Anti-Aliasing 알고리즘을 제안한다.
웨이블릿 디노이징 기법은 웨이블릿 계수들의 thresholding 에 의해 부가적인 가우시안 노이즈들을 제가하는데 사용된다. 필터에 기반한 다른 많은 변환들처럼, 웨이블릿 scaling 방법들은 이미지의 경계선들의 근처에 블러링 현상이나 인공적인 잡음들이 나타나게 된다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웨이블릿 변환 필터의 구현 배경은 경계선 부분의 손실없이 이미지의 노이즈 제거를 위한 것이다. 많은 이미지 향상과 회복기법들은 이러한 붕괴처리의 효과들을 위한 보상으로 개발되었다. 또한 뉴럴 필터, 퍼지 필터, LMS L-filter, quadratic filter, sigma filter 등은 이러한 이미지의 질을 개선하기 위한 수학적인 도구들이라고 할 수 있다. [1]
기존의 무손실 컬러 이미지 압축 연구에는 하나의 색상 채널을 압축한 뒤에 이를 이용하여 나머지 색상 채널의 값을 예측하여 압축을 수행하는 방법이 많다. 또한, 각각의 채널을 독립적으로 압축하는 경우, 무손실 색상 변환(reversible color transform을 먼저 수행하는 것이 유리하다는 연구 결과도 있다. 본 논문에서는 무손실 컬러 이미지 압축을 위한 새로운 색상변환 방법을 제안한다. 새롭게 제안하는 색상 변환은 R, G, B 색공간에서 표현된 이미지를 YCuCv 색공간으로 변환하는데, 기존의 방법에 비해 채널 간 상관관계를 효과적으로 제거한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 무손실 색상 변환 방법에 비해 평균 2.6% 엔트로피를 감소시키는 성능 향상을 보인다.
본 논문에서는 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의를 분석하고 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 사용자가 선택함으로써 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 특징기반 검색의 질의 이미지가 되고 인덱싱 에이전트는 제안하는 다중 분할 칼라 히스토그램 기법을 통해 질의 이미지와 데이터베이스의 키 프레임들을 비교한 후 가장 유사한 키 프레임 이미지를 검색하여 사용자에게 디스플레이한다. 제안하여 구현된 시스템은 현저히 향상된 성능을 보였다.
영상 신호에서 Dynamic Range는 이미지가 포함하고 있는 휘도의 최소 레벨과 최대 레벨의 비이다. 이미지 촬상 장치가 표현할 수 있는 Dynamic Range는 한정되어 있기 때문에 한정된 범위를 벗어나는 영역에 대해서는 이미지의 왜곡 혹은 손실이 발생한다. 본 논문에서는 Line별로 다른 Integration Time을 적용하는 방법으로 영상의 계조 표현 범위를 넓게 향상시켜 Wide Dynamic Range를 갖는 영상을 얻는 방법을 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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