현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 관련 영상 장치들이 대중화 되고 있다. 그러나 영상 데이터는 전송하는 과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 주로 salt and pepper 잡음이 대표적이다. salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 방법에는 SWMF, RSIF, MNRF가 있으며 기존의 방법들은 고밀도 salt and pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소 그대로 보존하고, 잡음인 경우, 국부 마스크 네 방향으로 세분화하여 비잡음 화소가 가장 많은 방향에 대해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
이진화는 컴퓨터 비전 분야에서 전경과 배경을 분리하는 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 적응 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 이동 창 내의 화소의 밝기 값 분포에 따라 ${\alpha}$-컷을 구하고, 이 값을 이용하여 이진화를 수행한다. ${\alpha}$-컷을 구하기 위해 수행속도가 빠른 기존의 이진화 방법들을 이용한다. 기존 방법들로 구해진 임계치들을 퍼지 소속 함수들의 중심값으로 설정하고, 화소의 밝기값 분포를 이용하여 퍼지 소속 함수들의 구간을 결정한다. 결정된 퍼지 소속 함수들을 이용하여 ${\alpha}$-컷의 조정율을 구하고, 각 화소의 소속도에 따라 이진화를 수행한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 방법들보다 전경과 배경이 효과적으로 분리될 수 있고, 전경의 손실이 적어지는 것을 보여준다.
본 논문에서는 물체를 구성하고 있는 컬러들의 기하학적 중심을 이용하여 물체의 크기에 적응적인 추적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 크기 적응적 알고리즘은 표적윈도우의 크기를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용한다. 그러나, 이러한 방법은 표적의 배경에 표적의 색상과 유사한 물체가 존재하거나 표적의 일부분이 폐색되었을 때 표적의 크기를 추정하는데 실패한다. 이것은 히스토그램이 영역에 대한 기하학적인 공간정보를 상실한채 표적 컬러의 화소수하고만 연관되기 때문이다. 이러한 분석을 바탕으로 본 논문은 표적 컬러의 화소수의 변화에 상대적으로 덜 민감한 표적의 컬러 중심을 이용한 크기 적응 알고리즘을 제안한다. 컬러의 중심들은 공간정보를 가지고 있기 때문에 컬러중심과 표적 영역의 크기에는 직접적인 상관관계가 존재한다. 표적의 크기 변화를 추정하기 위하여 각각의 표적 컬러에 대한 줌팩터를 추정한 후, 적절한 필터링 과정을 통해 하나의 줌팩터를 추정한다. 제안한 크기 추정 알고리즘은 중심이동 기반의 추적 알고리즘과 결합된다. 제안된 크기 적응적 추적 알고리즘은 배경에 유사한 컬러가 존재하는 경우에도 안정적으로 작동하는 것을 실험으로 검증한다.
본 논문에서는 평면을 모델링하여 깊이 정보를 보정하고 부호화를 개선하는 방법을 제안한다. 먼저 보정하고자 하는 화소를 중심으로 수평, 수직 방향으로 최소 자승법을 이용하여 평면을 모델링한 후 예측 오차에 근거하여 예측된 평면이 적합한지 판단한다. 그 후 모델링된 평면상의 깊이 화소 값으로 보정한다. 제안된 방법을 통해 평면으로 이루어진 깊이 영상뿐만 아니라 다양한 깊이 정보를 가지는 깊이 영상에 대해서도 보정이 가능하다. 제안된 방법을 적용하여 부호화 성능을 나타내는 엔트로피 척도를 측정한 결과, 부호화 성능이 최대 80.2% 개선된 것을 확인하였다.
디지털 영상은 획득 및 전송과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되며, 이러한 잡음들 중, AWGN과 임펄스 잡음이 가장 대표적이다. 기존의 영상복원 알고리즘들은 대부분 단일 잡음환경하에서 처리되며, 상이한 잡음모델에 대해서는 우수하지 못한 처리결과를 나타내었다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음과 AWGN을 분리하여 제거하기 위한 영상복원 알고리즘을 제안하였다 이때, 공간영역에서 마스크 내의 중심화소와 인접한 화소들의 크기차와 공간거리를 파라미터로 사용하여 복합적인 잡음성분을 제거하였다. 시뮬레이션 결과로부터, 제안한 방법은 임펄스 잡음과 AWGN을 제거하는 동시에 에지와 같은 영상의 상세정보를 우수하게 보존하였다.
본 논문에서는 group of picture 변화에 강하도록 레이블을 동영상에 내장하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 DCT와 IDCT 과정 없이 화소 영역에서 레이블을 내장하지만 DCT 주파수 영역에서 내장된 레이블을 검출한다. 레이블을 내장할 때 동영상의 품질을 훼손하지 않기 위해서 인간 시각 시스템에 기초한 워터마크의 크기를 구한다. DCT 주파수 영역에서 레이블을 검출할 때 화소 패턴과 DCT 계수의 부호 열 정보를 가지는 lookup table을 이용한다. 중심 극한 이론을 사용하여 MPEG2 부호화된 동영상에서의 레이블 검출 비트 에러율을 분석하고 기존의 방법들과 비교한다.
본 연구에서는 SPOT XS데이터를 사용하여 교량위치(교량중심선, 교량폭)를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 경계화소들의 화소내 항목혼합비를 산정한 후, 항목혼합비를 고려하여 교량중심선과 폭을 추출하는 기법을 제안 적용하였다. 인공위성 화상데이터로부터 추출된 교량위치를 국립지리원 제작의 축척 l/5,000 수치지도 및 현장측량결과와 비교ㆍ검토하였다. 비교 결과, 교량중심선의 평면 위치는 $\pm$2.9 m, 교량폭은 $\pm$4.1 m의 오차로 측정할 수 있었다.
2.1m Otto Struve 망원경은 미국 McDonald 천문대에 있는 광학망원경으로, 초기우주천체 연구단은 현재 카세그레인 초점에 CQUEAN(Camera for QUasars in EArly uNiverse) 시스템을 부착하여 장기 관측 과제를 수행 중이다. 향후 주 초점을 이용한 관측에 대비하여 본 연구에서는 2.1m Otto Struve 망원경의 파인더에 FLI 4K CCD를 부착하여 자동조준 시스템 테스트를 수행하였다. 파인더 망원경의 제원은 구경 254mm, 초점거리 3038mm이며, FLI 4K CCD의 제원은 해상도 $4096{\times}4096$ 화소, 화소 크기 $9{\mu}m{\times}9{\mu}m$로서, 파인더 망원경 초점면에서 픽셀스케일 0.61"/pixel, 시야 $41.6'{\times}41.6'$이다. 자동조준 소프트웨어는 McDonald 천문대의 agdr-1.14를 사용하였다. 자동조준 카메라(4K CCD)의 영상을 통해 파인더 망원경에서의 시야와 한계등급을 구하였다. 여러 방향으로 망원경을 조준하여 2.1m 망원경에 부착된 CQUEAN과 파인더 망원경에 부착된 4K CCD 각각에서 영상을 얻고, 이들의 중심좌표를 비교함으로써 중력에 의한 망원경의 휨 효과를 조사하였다. 더하여 자동조준 설정을 바꿔가며 CQUEAN으로 NGC 6633의 장기 노출 영상을 얻고, 이들 영상에서 별 모양 특성을 분석하여 각각의 조건에서 자동조준 시스템의 성능을 조사하였다. 이상의 연구결과를 토대로 2.1m Otto Struve 망원경의 주 초점 관측 시 파인더 망원경을 이용한 자동조준장치 시스템 활용에 대해 제언하고자 한다.
본 논문에서는 HVS의 가시성과 영상의 히스토그램 특성을 동시에 고려하는 자동 게인옵셋법을 제안한다. 제안한 방법에서는 대비 신장된 영상의 평균 가시성이 최대가 되도록 클리핑의 상하한 역치를 정하고 이들로부터 유도된 게인 및 옵셋으로 영상의 대비를 신장한다. 가시성 함수는 불균일한 밝기의 주변화소들로부터 중심화소의 밝기 변화를 인간 시각이 인지하는 데 필요한 최소 변화량인 공간 JND를 사용하여 정의한다. 실험결과에서 제안한 방법에 의하여 대비 신장된 영상을 기존의 방법들의 결과 영상에 비하여 전역 대비와 국부 대비가 좋게 개선됨을 보인다.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 관련 영상 장치들이 대중화 되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리하는 과정에서 임펄스 잡음에 의해 영상이 훼손되어 영상 인식이 어렵게 되며, 이러한 영상을 복원하기 위해 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해 훼손된 화소를 중심으로 방향성과 화소 사이의 공간적 거리에 따라 가중치를 적용하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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