본 논문에서는 확대, 축소, 회전 등과 같은 선형, 비선형 왜곡이 포함된 이미지에 대해, 이미지의 외곽선을 찾아서 이미지를 보정하고 싱크 마크(Sync. Mark)를 사용하여 데이터를 샘플링하는 알고리즘을 제안한다. 외곽선을 찾기 위한 방법으로 허프 변환(Hough Transform)을 사용하였으며, 찾아낸 외곽선을 이용하여 이미지의 영역을 인식하고, 이미지의 왜곡을 줄이기 위하여 이미지 와핑(warping) 기법을 적용하였다. 이미지의 비선형 왜곡을 보상하기 위하여 이미지의 싱크 마크(Sync. Mark)를 공분산(covariance)을 사용하여 인식하고 샘플링 위치를 보정하였다. 또한, 제안된 알고리즘은 Over Sampling 자체를 하나의 이미지 확대로 인식하여 처리하기 때문에 어떠한 Over Sampling 에도 적용 가능하다.
사람들이 감성을 중요시하게 되면서 캘리그라피의 활용이 증가하고 있다. 캘리그라피에서는 획, 점, 삐침뿐 아니라 갈라점과 농담(뽑淡)을 동해 희노애락(편感哀樂) 감은 감성을 표현한다. 하지만 캘리그라피를 다양한 크기의 인쇄물에 사용하기 위하여 디지탤 작엽을 할 때 갈라점과 농담은 소실될 수 있어 이들이 표현하는 감성이 사라질 수 있다. 또한 캘리그라피를 사용한 이미지 편집을 위해 전문가는 스캐너를 동해 얻은 높은 해상도의 이미지로 작엽하지만 일반 사용자들은 스마트 폰으로 촬영한 낫은 해상도의 이미지로 작엽한다. 우리는 일반 사용자가 사용하는 해상도가 낫은 캘리그라피 이미지를 다양한 크기의 인쇄물에 사용 가능하고, 갈라점과 농담이 주는 감성을 유지하기 위하여 캘리그라피에 특화된 래스터 이미지를 확대하는 방법을 제안한다. 우리의 방법은 래스터 기반에서 이미지를 확대할 때 문제가 되는 경계를 재 채색한다. 재 채색을 할 때 이미지 그라디언트(Image-gradient)를 사용하여 엘리어싱을 감소시키고 금자 이미지를 더옥 선명하게 하며, alpha 값을 사용하여 붓의 갈라점과 농담이 주는 감성을 유지한다.
논고에 제시한 작품의 제작 과정과 발표를 토해보편성을 가진 실사의 동영상 이미지들을 프레임(frame)이라는 구조적 차원으로 확대하고 분석하여 시간속의 이미지와 음의 관계를 파악하고, 환원하여 이를 통한 시각적 훈련과 교육의 방법적 기틀을 마련함으로써 애니메이션의 학문적 가능성을 파악하고자 한다.
최근 스마트기기의 보급 증가로 모바일 PACS 시장 활성화가 기대되고 있으며, 의료영상에 대한 확인 및 확대/축소 기능에 진단 및 처방 기능까지 포함하는 다양한 형태의 서비스 확대가 예상된다. 본 논문에서는 고용량의 DICOM 이미지를 스마트기기에 효율적인 전송하기 위한 PACS 게이트웨이 시스템 개발의 중간 단계로서 설계 결과를 제시한다.
인터넷의 발달로 데스크탑 컴퓨터만이 아니라 냉장고, 달리는 차안, PDA, 핸드폰 등 생활 영역 곳곳에서 인터넷을 할 수 있다. 이런 다양한 기기에서 누릴 수 있는 서비스의 질은 분명 다르다. 여러 종류의 다양한 서비스를 보장하기 위해서 서비스 제공자는 같은 상품이라도 화질별로 이미지를 가지고 있어야 한다. 전자상거래용 이미지는 같은 상품에 대한 이미지라도 상황에 따라 보이는 크기가 다르다. 카달로그 목록에 있는 이미지는 작은 것을 사용하고 상품을 제시할 때는 확대된 그림을 사용해야 한다. 현재의 서버시스템은 이미지를 크기에 따라 개별적으로 저장한다 따라서 상품을 교체할 때마다 여러 개의 이미지를 동시에 바꿔야 하기 때문에 이러만 시스템은 비효율적이다. 본 논문에서는 이런 비효율성을 줄이기 위해 수준에 맞게 이미지를 자동으로 처리하여 같은 이미지를 여러 버전으로 보여주는 웹 이미지 서버를 제안한다. 제안된 웹 서버는 사용자를 분류하고 그 분류에 따라 대용량, 고화질 이미지에서 저용량, 저화질로 이미지를 자동으로 처리하여 효과적이고 더 빠른 서비스를 제공할 수 있다. 따라서 하나의 웹 이미지로도 다양한 수준의 이미지를 가질 수 있기 때문에 서비스 종류 별로 웹 페이지를 만들지 않아도 되고, 저장공간도 효율적으로 사용할 수 있다.
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.
고역의 주파수 성분이 감쇠되어 선명도가 저하된 이미지나 선형 보간법에 의해 확대된 이미지의 계단모양 왜곡을 감소시킴으로써 경계선의 선명도가 저하된 이미지들을 위해 형태학적 처리(morphological processing)에 의한 이미지 윤곽선의 선명도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 블러링(blurring)된 이미지를 화소의 명암에 따라 다수개의 평판 이미지(slice image)로 나누고 각 평판 이미지에 대해 반복적인 최대/최소값 필터(min/max filter)의 적용으로 얻어진 윤곽선의 중심을 기준으로 하여 팽창(dilation)과 침식(erosion)을 수행함으로 이미지의 윤곽선에서의 명암 변화에 대한 경사도를 크게 만들고 이로써 이미지 윤곽선의 선명도를 향상시키는 방법을 사용하였으며 모의 시험결과를 통하여 고역 주파수 강조에 의한 방법에 비하여 인위적인 잡음(artifact)없이 효과적으로 선명도를 향상시킬 수 있음을 보였다.
최근 웹 2.0 시대 참여, 공유, 개방 정신이 확대 되고, 다양한 디지털 저작물들이 대량 제작되어 활용되고 있다. 그리고 디지털 저작물의 특징상 누구나 손쉽게 무제한으로 복제와 유통이 가능함으로 디지털 저작물이 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 색상, 질감, 모양 등을 이용한 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 색상을 이용한 이미지 검색방법의 하나로 색상 히스토그램을 이용한 검색 방법이 있다. 그러나 이는 공간적인 상호관계를 적절히 표현하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상 및 불변 모멘트 값과 이미지의 중앙을 중심으로 한 영역별 유사도 검사를 통한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상 정보를 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄인다. 두 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지를 영역으로 나누고, 이미지의 중심 영역부터 영역을 확장하며 영역마다 구축된 인덱스 검색을 통해 영역기반 유사 이미지 검색을 수행 한다. 세 번 단계에서는 이미지의 변형에 불변한 값인 불변 모멘트를 사용하여, 영역별 검사에서 제외된 유사이미지를 재검사한다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 이미지 데이터베이스에서 검색을 실험을 통해 검색의 정확도 및 회수율을 측정하였다.
인터넷 문화 활성화에 따라, 새로이 제작된 멀티 미디어 컨텐츠의 부가가치가 높아지고 있으며, 저작물에 대한 도용 또한 문제시 되고 있다. 멀티미디어 매체 중에서 이미지는 큰 비중을 차지하고 있으며, 인터넷 상에서 도용된 이미지는 원본으로 부터 크기 확대 및 축소, 가로/세로비 변화, 문자 강제 색인 등의 형태로 변형되어 나타난다. 본 논문은 이와 같이 웹상에서 변형 도용된 이미지를 검색하기 위하여, MPEG-7 컬러 기술자인 Color Layout 기술자를 이용하여 모든 변형된 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 단순 변형 및 2 가지 이상이 혼합된 복합 변형된 도용 이미지들에 대해서도 검색이 가능하다. 정량적 평가를 위해 인위적으로 조작된 351 개의 이미지를 대상으로 MPEG-7 검색 성능 평가 지수인 ANM-RR (Average Normalized Modified Retrieval Rank)를 이용하여 효용성을 보였다.
정보통신 기술이 급격히 발달함에 따라 영상처리 및 압축 기술에 대한 중요성이 대두되고 있다. 현재 정지 압축 영상 표준인 JPEG과 동영상 압축 표준인 MPEG에서는 통계적 특성에 기반한 DCT 방법을 이용하여 압축을 수행하고 있다. 최근에는 웨이브렛 변환을 이용한 영상신호 처리 및 압축에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있는데, 이는 기존의 DCT 방법과는 달리 속도와 압축률이 뛰어나며 블록화 현상(Blocking Effect)이 발생하지 않기 때문이다. 또한 웨이브렛 자체가 함수이고 이러한 함수에 다른 스케일과 해상도를 적용하는것이므로, 영상을 확대하거나 축소하더라도 이미지에 손상을 주지 않고 복원할 수 있다. 스테레오 이미지는 사람의 시각에서 물체를 보는 것처럼, 카메라에서 같은 장면을 약간의 차이를 두어 찍은 것이다. 따라서 오른쪽과 왼쪽의 두 이미지로 나누어지게 되는데, 이 두 이미지 사이에서 공통 부분이 많다는 특징을 가지게 된다. 따라서 두 이미지의 공통 부분을 찾아 내고, 이를 이용하여 압축을 할 수 있다면 압축률을 높일 수 있다. 본 연구에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 스테레오 이미지에서의 공통 부분을 찾고 영상을 효율 岵막\ulcorner 압축하는 방법에 대하여 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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