디지털 카메라의 출현과 Mobile 장비에서의 카메라 적용으로 인하여 디지털화된 이미지의 화질개선이 지속적으로 연구되고 있다. 특히, 센서로부터 입력된 이미지는 영상으로 출려되기 전 ISP(Image Signal Process) 과정을 거치게 되는데, 이 단계에서 이미지는 고주파 성분의 Noise 제거를 위한 LPF(Low Pass Filter)에 의해 고역의 주파수 성분이 상쇄되는 결과를 가진다. 이에 본 논문에서는 LPF(Low Pass Filter)에 의해 고역의 주파수 성분이 상쇄되는 결과를 가진다. 이에 본 논문에서는 LPF에 의해 Blurring된 이미지를 윤곽선 검출 알고리즘을 사용하지 않고, 이미지 윤곽선이 가질 수 있는 다양한 상태를 고려하여 적절한 계수를 가지는 Adaptive-HPF(High Pass Filter)를 사용함으로써 더욱 선명한 영상을 출력하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 하드웨어 구현시 Total Gate Count는 8700여 개로 Mobile 장치에 적용될 수 있다는 것을 검증하였다.
오래된 필름이나 영상들은 물리적 또는 화학적으로 많은 손상을 받기 때문에 손상부분에 대한 특별한 처리가 요구된다. 영상 손상은 손상의 범위에 따라, 영상 전체에 걸쳐 나타나는 전역 손상과, 영상 일부분이 손상되어 나타나는 지역손상으로 구분할 수 있으며, 오래된 영상은 지역 손상 부분의 복구만으로도 상당한 화질 향상이 가능하다. 기존의 연구는 긁힘으로 인한 line scratch 검출 알고리즘의 연구와 얼룩, 긁힘, 또는 의도적인 손상으로 인해 손상된 영역을 복원하는 복원 알고리즘이 연구되고 있다. 오래된 영상 복원 연구의 대표적인 방법은 편미분방정식을 적용한 인페인팅 기법이며, 영상의 형태를 편미분방정식으로 모델링하기 때문에, 편미분 차수의 제한에 의해 복잡한 형태의 영상 복원 화질이 좋지 못하고, 계산복잡도가 높은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 오래된 영상에서 주로 나타나는 필름의 긁힘으로 인해 생기는 line scratch를 검출하고, 영상의 특성을 반영하는 에지검출연산자의 일종인 Sobel 연산자를 이용하는 인페인팅 기법을 제안한다. 실제 영상 복원실험을 위해 오래된 한국영화인 1945년 작 "자유만세" 와 1976년 작 "로보트 태권V" 영상을 사용하였으며, 기존의 연구결과와 비교하여 화질개선 뿐만이 아니라, 개선된 복원 속도를 얻을 수 있었다.
보간 기법이 영상 확대에 널리 사용되고 있다. 보간 기법을 사용하여 확대한 영상은 입력 영상의 픽셀들과 입력 영상의 픽셀들을 사용하여 보간 된 픽셀들로 구성된다. 선형적인 값을 갖는 보간 픽셀 값들은 실제 영상의 특성인 지역성을 갖지 못하는 한계가 있다. 따라서 실제영상에 존재하는 지역성을 갖도록보간 픽셀들을 추정하면 확대 영상은 실제 영상에더욱 가깝게 된다. 입력영상에 존재하는 인접 픽셀들의 특성을 이용하여 보간을 수행함으로 보간픽셀들이 지역성을 갖도록 하여 확대 영상의 화질을 개선하는 효율적인 보간 기법이 본 논문에서 제안되었고 제안된 기법을 사용하여 확대한 영상의 화질이 향상되었다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위한 실험에서 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용하였다. 제안된 기법을 적용하여 확대한 여러 영상들의 PSNR 값들이 기존의 보간 기법들을 사용하여 확대한 영상들의 PSNR 값들보다 큰 것을 확인하였다.
본 연구에서는 베이어패턴을 가지는 보간 알고리듬들을 조도에 따른 성능을 실험을 통해 평가하였다. 보간 알고리듬으로는 양선형 컬러 보간 기법과 적응형 퍼지 컬러 보간 기법을 사용하였는데, 실험 결과 저조도하에서는 양선형 컬러 보간기법에 미디언 필터를 적용한 보간 기법이, 고조도하에서는 적응형 퍼지 컬러 보간 기법이, 그리고 그 사이의 조도 하에서는 양선형 컬러 보간 기법이 우수한 영상을 생성함을 알 수 있었다. 이 결과를 응용하여 입력되는 영상의 조도에 따라서 각각 다른 보간 알고리듬을 적용하여 영상을 보간하면 다양한 조도 하에서도 향상된 화질을 얻을 수 있을 것이다.
2007년 현재 전 세계적으로 모바일 기기 사용 인구수는 약 30억 명으로 전 세계 PC사용자 수의 두 배에 달한다. 모바일 디스플레이는 작은 크기로 인해 휴대성이 높은 등 많은 장점을 갖고 있지만, 소형화와 전력 절감을 위해 얇은 디스플레이 패널과 저성능 이미지 센서를 채택하는 등 대형 디스플레이에 비해 색상표현력이 떨어질 수 밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 모바일 디스플레이 자체의 성능이 떨어지더라도 사람의 눈에 인식되기 용이하게 색채이론에 입각해 이미지 환경을 변경하는 방법을 제안한다. 사람의 눈은 망막상의 색신경이 어떤 색의 자극을 받게 되면 그 색의 보색에 대한 감수성이 높아지고, 명암차이가 분명한 색상들을 나열하면 반대 밝기에 대한 민감도가 높아진다. 사람의 시각신경에서 느끼는 색채에 대한 감성적인 색상처리(RGB의 채도를 증가 시키거나 다이나믹 레인지의 확장과 보색대비의 강조에 따른 변화)를 통하여 얻은 데이터를 비교 분석 한다. 그 결과 적용 전의 이미지보다 적용 후의 이미지의 인식률이 높아지고 화질이 향상됨을 알 수 있다.
본 논문은 보정 이미지에서 최 근접 좌표를 이용한 방사 왜곡 보정 하드웨어 구조를 제안한다. 기존 보간법과는 달리 보정 이미지에서 최근접한 좌표의 거리를 이용하기 때문에 이미지 전체 영역의 화질 향상과 함께 외각영역에서 발생하는 계단 현상을 해결할 수 있다. 그러나 양 선형 보간법을 적용한 기존 구조에서 추가되는 연산으로 인해 하드웨어 크기가 증가한다. 이를 해결하기 위해 룩 업 테이블 구조를 제안하고, 코르딕 알고리즘을 적용한다. Design compiler를 이용하여 합성한 결과 보간법의 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조는 기존 구조에 비해 처리량이 높고, 차량용 후방 카메라의 경우 룩 업 테이블과 하드웨어를 함께 사용한 구조는 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조보다 하드웨어 크기를 10% 줄일 수 있다.
본 논문에서는 투명한 스플랫을 사용한 깊이 기반의 3차원 이미지(Depth image based 3D rendered image) 렌더링에서의 가시성 기법을 제시한다. 이는 기존의 두 개의 패스로 이루어지는 가시성 기법을 z-버퍼 알고리즘과 변화된 McMillan's 알고리즘을 사용하여 하나의 패스로 구성함으로써 성능을 향상시켰다. 또한 스플랫의 순서에 따라 올바르지 않은 기준설정으로 인해 발생하는 화질의 문제점을 McMillan's 알고리즘을 수정함으로써 해결하였다.
본 논문에서는 인간 두뇌와 같이 패턴을 인식할 수 있는 능력을 가진 신경 회로망 모델을 구현하고, 이를 바탕으로 시중의 저렴한 화상 카메라를 이용하여 미 달러화를 인식할 수 있는 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템은 저화질 영상에서 캡쳐된 이미지를 이진영상처리 과정을 거치게 함으로써 패턴인식의 정확성 향상을 가져올 수 있었으며, 인공지능의 대표적 알고리즘인 신경회로망을 이용하여 종류별 미 달러화의 세부적인 차이를 감지하고 화폐를 정확하게 인식할 수 있도록 하였다. 각 화폐로부터 추출해 낸 특징을 신경회로망을 통해 학습시키고, 이를 통해 미 달러화의 패턴인식 능력을 실험을 통해 확인해본 결과 90%에 가까운 높은 성공률로 정확하게 인식함을 확인할 수 있었다.
LCD backlight boosting and the integration of boosting and dimming are proposed based on image analysis to maximize perceptual image qualities and to reduce display system power. Based on the histogram of the image data, methods for selecting an image suitable for boosting and for adjusting the optimum backlight brightness are proposed. A comprehensive combined optimization method of LCD backlight boosting, dimming and bypass based on image characteristics is also described. Perceptual image quality enhancement and power consumption are evaluated based on well known image databases. Average subjective image quality is improved by 24.8%, RMS contrast is improved more than 20%, and average power consumption is reduced by 15.94% compared to conventional uniform boosting.
영상의 히스토그램을 시프트 시켜 영상에 기밀 데이터를 은닉하는 가역 데이터 은닉기법들이 개발되었다. 이러한 기법들은 은닉된 기밀 데이터의 보안이 취약한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 픽셀값 정보를 사용하여 기밀 데이터를 삼중으로 암호화한 후 커버 이미지에 은닉하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여 기밀 데이터를 삼중으로 암호화하여 커버 이미지에 은닉하여 스테고 이미지를 생성하면, 픽셀 정보에 기반한 암호화가 삼중으로 수행되었으므로 삼중으로 암호화되어 은닉된 기밀 데이터의 보안성이 크게 향상된다. 제안된 기법의 성능을 측정하기 위한 실험에서, 스테고 이미지로부터 삼중으로 암호화된 기밀 데이터를 추출하여도 암호화 키 없이는 원본 기밀 데이터를 추출할 수 없었다. 그리고 스테고 이미지(stego-image)의 화질이 48.39dB 이상인 매우 우수한 영상이기 때문에 스테고 이미지에 기밀데이터가 은닉되어있는지 인지할 수 없었으며, 스테고 이미지에 30,487비트 이상의 기밀 데이터가 은닉되었다. 제안된 기법은 스테고 이미지에 은닉되어있는 삼중으로 암호화된 기밀 데이터로부터 원본 기밀 데이터를 손실 없이 추출할 수 있으며, 스테고 이미지로부터 원본 커버 이미지를 왜곡 없이 복원할 수 있다. 따라서 제안된 기법은 보안이 중요하고 원본 커버 이미지를 완벽하게 복원하는 것이 필요한 군사, 의료, 디지털 라이브러리 등의 응용 분야에 효과적으로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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