본 논문은 암호화된 영상 데이터가 유비쿼터스 환경 하에서 무선 간섭에 의한 랜덤 오류를 가질 때 복호화 과정의 오류 산사태에 대한 해결책을 제시하였다. 영상 획득 장치는 영상 압축과 암호화 기능을 가지고서 데이터 트래픽 양을 줄이고 개인 정보를 보호하도록 구성한다. 블록 암호 알고리즘은 암호문의 단일 비트 오류가 여러 개의 픽셀 결함을 유발하는 산사태 효과를 겪을 수 있다. 새로운 고장 극복 방식은 오류의 산사태 효과를 다루는데 3 차원 데이터 셔플을 활용하여 에러 비트를 여러 프레임으로 분산시켜서 고립된 영상 결함으로 나타나도록 한다. 인접 화소 값에 대한 평균화 또는 다수결 회로는 에러정정을 위한 데이터 증가 없이 두드러져 보이는 화소 결함을 극복하도록 한다. 이 방식은 기존 Hamming code 방식보다 33% 적은 데이터 트래픽 부하를 가진다.
DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용한 영상 합성 시에 발생하는 경계 잡음은 원래 전경 영역에 속하던 화소가 배경으로 흩어져 나와 생성된 잡음이며, 이는 주로 참조 영상과 깊이지도 간 경계 불일치나 참조 영상에서의 블러링 때문에 발생된다. 영상 합성 과정에서 발생된 홀 영역은 일반적으로 주위 화소를 이용하여 채워지게 되므로, 홀에 인접한 경계 잡음은 합성 영상의 화질을 저하시키는 주요 원인으로 작용한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 깊이지도의 전처리를 이용한 새로운 경계 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존의 전처리 기법들은 경계 불일치에 따른 경계 잡음의 제거를 위해 참조 영상과 깊이지도의 경계가 일치되도록 깊이지도를 수정한다. 그러나 대부분의 기존 기법들이 신호 기울기 기반의 단순 경계 탐색 알고리즘에 기반을 두고 있어 블러링이 존재하는 경계에서는 탐색 성능의 저하가 나타난다. 제안 알고리즘은 이의 해결을 위해 2단계 경계 탐색을 이용함으로써 이행 영역과 배경 영역 간 경계를 보다 효과적으로 탐색할 수 있는 구조를 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 우수한 경계 잡음 제거 성능을 가짐을 보인다.
오차확산 하프토닝 기법은 연속계조 영상을 이진영상으로 생성시 우수한 재현성을 보인다. 그러나 표시오차의 특성분석에서 경계정보의 재현성이 다소 떨어지는 특성을 보인다. 이러한 경계정보의 재현성 개선하기 위해 전처리 필터를 적용하는 오차확산 기법을 제안한다. 제안한 전처리 필터는 원영상의 수평 및 수직 방향의 미분값, 필터의 가중치 함수로 구성된다. 첫째, 원영상의 수평 및 수직 방향의 미분값은 현재 화소를 중심으로 하여 $3{\times}3$ 인접화소에 Sobel 연산자를 적용시켜 얻는다. 둘째, 필터의 가중치 함수는 미분값의 크기를 포함하는 함수와 미분값의 부호로 구성된다. 제안한 기법을 적용한 하프토닝 영상은 경계가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보인다. 원영상과 오차확산된 하프토닝 영상과의 차이(표시오차)를 환상 평균 전력 스펙트럼 밀도를 이용하여 기존의 경계강조 오차확산 알고리즘과 비교한다.
적외선 영상의 근거리 표적 (near targets)은 표적의 내부영역은 화소 값이 균일하고, 경계 영역은 배경과 인접해 있기 때문에 화소 값 변화가 불균일하다. 이러한 특성에 기초하여 본 논문은 적응적 구조요소 (adaptive structure element)를 이용한 열림 연산자에 의한 적외선 영상 표적 검출 기법을 제안한다 먼저, 국부 분산 가중치 정보 엔트로피 (weighted information entropy, WIE)를 이용하여 후보 표적군의 위치와 경계영역을 추출한 후, 이 경계 영역에 대하여 라벨링 연산을 수행하여 대략의 표적 영역을 검출한다. 이 대략의 표적 영역에 대하여 제한한 적응적 구조 요소를 이용한 열림 연산자를 수행함으로써 정확한 표적 모양을 검출한다. 이 구조 요소는 표적 경계 영역에서 필터창의 가중치 정보 엔트로피의 평균값을 계산함으로써 얻어진 표적 경계 폭에 의한 결정된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 추출 성능이 뛰어남을 확인할 수 있었다.
실세계에서 텍스트가 포함 된 장면은 텍스트를 추출하고 인식하여 많은 정보를 얻을 수 있으므로, 장면의 텍스트 영역을 추출하고 인식하는 기술들은 꾸준히 발전하고 있다. 장면에서 텍스트 영역을 추출하는 기술은 크게 텍스쳐를 기반으로 하는 방법과 연결요소방법, 그리고 이 둘을 적절히 혼합하는 방법들로 구분 할 수 있다. 텍스처를 기반으로 하는 방법은 영상의 색상, 명도 등의 정보를 이용하여 텍스트가 다른 요소와는 다른 값을 갖는다는 것을 기반으로 한다. 연결 요소 방법은 장면의 각 화소마다 인접해 있는 유사 화소를 연결 요소로 만들어 기하학적인 특성을 이용하여 판별한다. 본 논문에서는 텍스트 영역 추출의 정확도를 높이기 위해 영상의 기울기를 검출하고 보정한 후 에지를 적응적으로 변경하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 영상의 기울기를 보정한 후 텍스트가 포함 된 정확한 영역만 추출하기 때문에 MSER보다 15%, EEMSER보다 10% 더 정확하게 영역을 얻었다.
본 논문에서는 MPEG-4 와 같은 객체 및 내용 기반 영상 부호화에 활용될 수 있는 영상분할 알고리듬을 제안한다. 기존의 수학적 형태학(mathematical morphology)을 이용한 영상분할은 대개 과분할(over-segmentation)된 결과를 출력하는 경향이 있다. 이러한 과분할 문제 때문에 미소영역(small region)이나 비슷한 특성을 갖는 인접영역들을 서로 병합시켜야 하는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 기존 영상분할의 문제점을 해결하고자 화소단위가 아닌 블록단위의 마커추출을 이용한 영상분할을 제안한다. 즉, 블록단위로 영상을 분할함으로써 질감부분에 해당하는 영역들이 하나의 큰 영역으로 분할될 수 있도록 하고, 영상내 객체(Object)의 정확한 윤곽선(contour)을 찾기 위해 화소단위로 워터쉐드(watershed) 알고리듬을 적용한다. 결과적으로 본논문에서 제안하는 알고리듬을 기존의 수학적 형태학을 이용한 방법과 비교하여 질감영역에서 향상된 영상분할과 계산시간의 부담을 줄일 수 있다는 것을 실험을 통해 확인하였다.
차세대 부호화 기법중 객체기반 영상부호화 기법은 전형적인 화상전화용 영상에 적합하다. 이 방법에서는 어떤 움직임 모델일 설정하여 영상분석을 하는가에 따라 성능에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 효율적인 영상분석 알고리즘을 제안하였다. 이전 영상과 현재 영상의 차 영상(frame difference)의 표준편차를 구하여 그 값을 기준으로 배경과 움직임 영역을 추출한다. 창내에서 화소값의 합이 문턱값 이상이며 그 창내의 가운데 점을 움직임 영역으로 간주한다. 추출한 움직임 영역으로부터 움직임 내개변수 구할 때 움직임 영역에서 에지연산자를 사용하여 물체의 영역을 구하여 관찰점(observation point)을 선택하면 올바른 움직임 매개변수를 추정 할 수 있다. 또한, 이전 영상과 현재 영상의 관찰점에서의 변화량 및 인접화소의 변화량을 같이 고려함으로써 잡음의 영향을 줄였다. 그 결과 물체 중심의 관찰점 선택과 잡음의 영향 제거로 움직임 매개변수를 좀더 정확하고 빠르게 구할 수 있었다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 방법보다 더 나은 화질을 얻을 수 있었다.
Lee(2009)에서 영상 강도를 위해서 lognormal 확률 모형과 영상 texture를 위해서 Markov random field(MRF)에 기반하는 Bayesian 모형을 사용하는 boundary-adaptive despeckling 방법을 제안하였다. 이 방법은 speckle 제거 영상의 최대 사후(maximum a posteriori: MAP) 추정치를 구하기 위해서 Point-Jacobian iteration을 이용한다 인접하고 있는 다른 특성의 지역에 위치한 화소의 값을 사용하는 가능성을 줄이기 위해 Boundary-adaptive algorithm은 경계에 가까울 수록 멀리 떨어진 이웃 화소로부터 정보를 덜 수집하도록 고안된다. 이러한 boundary-adaptive 방법은 전반적으로 simulation 자료를 사용하여 Lee(2009)에서 평가되었고 그리고 제안된 방법의 효험을 증명하였다. 본 연구는 Lee(2009)의 확장 연구로 MAP 추정치를 구하기 반복 algorithm의 계산 효율성을 증가 시키고 noise 제거와 함께 분류를 수행하는 수정 algorithm을 제안한다. Simulation 자료를 사용한 실험을 통해서 boundary-adaption이 분류 오류를 줄여줄 뿐 아니라 더욱 명확한 경계선을 보여준다는 것을 알 수 있다. 또한 영종도 서해안에서 관측된 고해상도 Terra-SAR data에 적용한 결과는 boundary-adaption은 SAR 활용에서 분석의 정확성을 개선 시킬 수 있다는 것을 암시한다.
본 논문에서는 칼라 인접성과 기울기를 이용한 새로운 내용 기반 영상 검색 방법을 제안한다. 칼라 영상의 특징 정보로 사용되는 칼라 히스토그램은 시점이나 영상의 회전등의 영향을 적게 받고 특징 정보의 계산이 간단하고 빠른 장점이 있지만 칼라의 위치 정보를 나타낼 수 없기 때문에 균일 양자화에 의해 비슷한 히스토그램을 가진 서로 다른 영상을 구별하지 못하고 특징 저장량이 많은 등 단점이 있다. 제안한 방법은 기존의 방법들에서 보편적으로 사용하는 양자화 대신 영상에서의 인접 화소의 칼라 변화량 즉 기울기를 계산하여 보다 정확한 색차를 구함으로써 비슷한 칼라가 서로 다르게 양자화됨으로 인한 오차를 감소시켰다. 동시에 영상의 주요 칼라 구성 특징을 나타나는 칼라 인접성 정보를 추출하여 이진 배열로 표시함으로써 특징 정보의 방대한 저장량을 줄이고 비교속도를 향상시켰다. 실험 결과 기존의 검색 방법에 비하여 제안한 방법은 적은 특징 저장 양으로 외부조건의 변화에 더욱 강건함을 보여주고 있다.
본 논문은 다시점에서 물체를 촬영한 영상들의 집합, 즉, 다시점 영상 집합(multi-view image set)이 주어진 경우, 적은 사용자 입력을 통해 효율적으로 영상 집합 내 관심 물체의 영역을 추출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자가 직접 입력을 통해 영역화한 하나의 영상을 바탕으로, 그 영상의 배경 및 전경과 인접 영상 간의 변형을 각각 근사하여 전경 및 배경에 대응되는 인접 영상의 영역을 파악하고, 이 영역들을 통해 인접 영상을 영역화한 후, 영역화된 영상을 바탕으로 다음 인접 영상을 영역화하는 과정을 순차적으로 반복하여 영상 집합 전체를 영역화한다. 이때 전경 및 배경의 변형은 각각 특징점 기반 레지스트레이션(registration) 기법과 선형성 거리비율 보존(affine) 변형을 가정한 대응점 기반 변형행렬(homography)을 통해 근사되며, 각 대응 영역을 기반으로 하는 화소 색 분포 및 형상 정보(shape prior)를 마르코프 랜덤 장(Markov random field)에서의 에너지 최소화에 기반을 둔 영역화 기법에 적용하여 영역화를 수행한다. 제시하는 실험 결과는 제안하는 기법이 적은 사용자 입력으로 다시점 영상 집합 전체를 효과적으로 영역화한다는 것을 뒷받침한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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