음성 및 영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음성신호와 같은 1차원 신호에 복합적으로 중첩된 가우시안 잡음과 임펄스 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 임펄스 잡음을 제거한 후, 가우시안 잡음을 제거 하도록 구성되어져 있으며, 가우시안 잡음을 제거하기 위해 웨이브렛 계수 누적을 이용하였고, 임펄스 잡음을 제거하기 위해 원소 편차에 기반한 중간값 필터를 적용하였다. 그리고 개선 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하였으며, 객관적인 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였다.
본 논문에서는 기존의 퍼지 필터링 알고리즘의 문제점을 개선한 퍼지 필터링 기법을 제안한다. 제안된 퍼지 필터링 알고리즘은 컬러 영상에서 R, G, B 채널을 각각 분리한다. 분리된 각 채널에서 마스크 정보를 추출하여 채널에 대한 평균값과 중간값의 명암도를 제안된 퍼지 기법의 소속 함수에 적용하여 소속도를 구한 뒤, 추론 규칙에 적용한다. 그리고 R, G, B 각각의 소속도 값을 이용하여 잡음 가능성 여부를 판별한다. 제안된 퍼지 기법에서 소속 함수구간은 세 개 구간으로 설정하였다. 잡음이라고 판단되는 경우에는 그 잡음 정도에 따라 중간값이나 평균값을 해당 픽셀 값으로 설정하여 잡음을 제거한다. 제안된 기법을 컬러 영상에 적용한 결과, 제안된 기법이 기존의 퍼지 필터링 기법보다 잡음 제거에 있어서 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 퍼지 논리를 이용한 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 컬러 영상에 적용할 수 있는 퍼지 필터 알고리즘을 제안한다. 제시된 퍼지 필터 알고리즘은 영상의 RGB 컬러 정보를 각각의 R, G, B 채널 영상으로 분리하고, 각 채널 영상에서 마스크가 위치한 기준 픽셀의 잡음 가능성 정도를 퍼지 논리에 적용하여 판단한다. 잡음 정도에 따라서 출력 영상의 화소값을 평균값 또는 중간값으로 결정한다. 제안된 방법을 잡음이 존재하는 칼라 영상에 적용한 결과, 단색 정보를 기준으로 처리하는 기존의 퍼지 필터 방법에 비해서 효과적인 것을 확인하였다.
엔진 구성품의 결함 및 열화 등의 건전성 진단을 위한 알고리즘을 구현하였다. 이를 위해서 터보팬엔진 모델로부터 성능 진단모델을 도출하고 진단변수 추적필터를 이용하여 실시간 결함 및 건전성을 추정한 후 효과적인 중간값 필터를 통해 이상 잡음을 제거함으로써 오경보 발생을 최소화하였다. 여기에 단차 결함 탐지 기법을 적용하여 결함과 열화를 식별하였고, 운전 중 구성품의 결함 및 건전성을 분명히 구분하여 진단할 수 있도록 하였다. 엔진 구성품의 결함 및 열화 발생의 모사를 통해서 구현된 알고리즘의 효용성을 확인하였다.
영상에 포함된 잡음은 시각적인 문제를 일으킬 뿐만 아니라, MPEG이나 H.263과 같은 영상 압축 시스템의 부호화 효율을 떨어뜨린다. 따라서 영상 압축 시스템의 입력으로 이러한 잡음이 포함된 신호가 들어갈 때, 잡음 제거 필터를 사용하여 잡음을 제거한 후 영상 압축을 하는 것이 시각적인 면에서나 압축 효율적인 면에서 매우 효과적이다. 본 논문에서는 이웃한 4개의 화소값을 참조하여 잡음의 존재 여부를 판단하고, 판단 결과를 이용하여 선택적으로 잡음을 제거하는 적응형 십자형 중간값(median) 필터를 제안한다. 제안된 방법을 이용하면 전체 영상에 걸쳐 필터를 이용하는 방법에 비해 계산량이 크게 줄고, 영상의 필터 처리후에 나타나는 뭉개짐(blurring) 현상을 줄일 수 있다. 또한 잡음이 처리된 영상을 시간방향으로 Look-up Table에 따른 IIR필터를 통과시킴으로써 시간상으로 존재하는 잡음을 제거하여 동영상의 주관적 화질을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 세라믹 영상에서 사람의 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 배경을 제거한 후에 지역 기반 오츠 이진화와 양방향 소벨 마스크를 적용하여 세라믹 영상의 윤곽선을 검출한다. 윤곽선이 검출된 영상을 수평으로 4등분하고, 각각의 영역에서 밝기 값이 변화는 지점을 탐색한다. 탐색된 좌표 중에서 최대 명암도 값을 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 결함 영역 검출의 효율성을 높이기 위한 전 단계로 배경을 제거하기 위해 ROI 영역과 최소값 필터가 적용된 ROI 영역 간의 명암도의 차이를 이용하여 배경을 제거한다. 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 ROI 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 ROI 영역의 명암 대비를 강조한다. 명암이 강조된 ROI 영역에서 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 영상의 결함 영역을 검출하기 위해 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역이 검출된 ROI 영역에서 미세 잡음을 제거하기 위해 중간값 필터와 침식과 팽창을 적용한 후에 최종적인 결함 영역을 검출한다. 제안된 방법을 8mm, 10mm, 11mm, 16mm, 22mm 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 mm 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 영상의 프레임률을 증가시키기 위한 새로운 움직임 벡터 평활화 기법과 움직임 보상 기법에 대해 제안한다. 제안하는 움직임 벡터 평활화 방법은 적응적 가중 벡터 중간값 필터를 사용하는 기존 방법의 한계를 극복하기 위해 정확도를 반영하여 가중치를 개선함으로써 잘못된 움직임 평활화를 줄인다. 또한 기존 움직임 보상 기법인 OBMC로 보간된 영상의 화질을 향상시키기 위해 원래의 블록을 4등분하여 등분된 각 블록을 기준으로 움직임 벡터를 재추정하고 이를 통해 보간 프레임을 생성하는 방법을 제안하다. 모의실험 결과는 제안된 방법이 객관적 측면과 주관적 측면에서 기존 기법에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 보인다.
본 논문은 MPEG 스트림 데이터에서 효과적으로 화면 전환 경계를 찾아내는 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 먼저 연속적인 장면의 변화 정도를 표시하는 척도로써 히스토그램 차이 값(histogram difference value)과 픽셀 차이 값(pixel difference value)을 각각 하나의 신호로 취급한다. 이 신호에 중간 값 필터를 적용하여 얻어진 값과 원래의 신호의 차이값인 MFD(Median filtered difference) 값을 구한다. 이렇게 얻어진 MFD의 값이 크면 회면 전환이 일어남을 나타내며 따라서 컷 검출의 기준이 될 수 있다. 또한, 인공 신경망을 사용하여 컷 경계가 되는 MFD값의 문턱치를 결정한다. 제안된 알고리즘은 변화량이 심한 동영상이나 급작스럽게 밝아지는 프레임을 포함하는 동영상에서 적절히 컷 전환을 검출함을 보여 준다. 실험결과에서 제안된 알고리즘의 성능을 보여준다.
본 논문에서는 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집 영역을 검출한다. 제안된 방법은 안경 렌즈 영상에서 명암 대비를 적용하여 렌즈의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 렌즈 밖의 배경 영역은 흠집 검출에 불필요하므로 개선된 평균 이진화 기법을 적용한 후에 렌즈의 윤곽선을 검출하여 렌즈 이외의 배경을 제거한다. 렌즈 이외의 배경이 제거된 렌즈 영상에서 렌즈 내부에 명암대비를 적용하여 렌즈 내부의 배경과 흠집의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 렌즈 내부 영역에서 적응적 이진화 기법을 적용하여 흠집과 잡음을 검출한다. 잡음은 중간값 필터를 적용하여 제거한 후에 흠집 영역을 추출한다. 추출된 흠집 영역을 렌즈의 중심으로부터의 거리와 흠집의 크기를 퍼지 추론 규칙을 적용하여 눈에 미치는 영향 정도를 분석한다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 분석하기 위해 CHEMI, MID, HL, HM과 같은 시력 보정용 렌즈 영상 6장을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존 렌즈 흠집 추출 방법보다 흠집 영역이 정확하게 추출되었고 눈에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 가능성을 확인하였다.
효율적으로 깊이지도를 획득하기 위해 다양한 방법의 지역 기반스테레오 매칭 방법이 사용된다. 일반적인 지역기반 스테레오 매칭에 사용되는 비용값 계산 방법을 통해 깊이지도를 생성하게 되면 객체의 경계 영역이 무너지거나, 유사한 텍스쳐 정보가 연속적으로 나타나는 영역에서 부정확한 깊이값을 얻는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 깊이지도의 정확성을 높이기 위해 2가지 단계를 거쳐 최종 깊이지도를 생성한다. 처음으로, 일반적으로 사용하는 지역기반 스테레오 매칭 비용 함수와 입력 영상의 기울기를 고려한 초기 비용값을 가이드 필터를 이용하여 최적의 비용값을 찾아 초기 변위지도를 생성한다. 스테레오매칭을 수행할 경우, 시점의 차이로 인해 보이지 않는 영역에서 정확한 변위값을 찾지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 좌영상과 우영상을 기반으로 획득한 변위지도를 사용하여 교차검사를 함으로써 폐색영역을 찾아낸다. 폐색 영역을 이웃한 화소의 값을 사용하여 채울 경우 실선과 같은 오류가 결과 영상에 나타나게 된다. 이러한 오류 영역을 제거하기 위해 마지막으로 가중치를 적용한 중간값 필터를 적용한다. 실험 결과 제안한 방법을 사용하여 획득한 깊이지도가 기존의 방법보다 정확한 깊이값을 얻는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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