본 논문에서는 무선 채널환경에서 워터마크가 삽입된 OFDM/QPSK 영상전송 시스템 시뮬레이터를 구현하였다 성능분석으로써 무선 멀티미디어 서비스를 위해 OFDM/QPSK 영상전송 시스템을 이용하여 가우시안잡음, 다중경로페이딩이 고려된 무선채널 환경에서의 정지영상 이미지와 워터마크로 사용된 정보에 미치는 영향을 분석하였다. 워터마크 정보는 DM-SS 이미지 워터마킹 기법을 적용하였고, 무선 채널에서 영상에 삽입된 워터마킹의 손상을 경감시키기 위해 인터리빙 기법을 도입하였다. 실험 결과, 같은 다중경로페이딩 환경에서 인터리빙을 적용하였을 때 워터마크 이미지의 PSNR이 54,2371dB로 약 1dB정도 개선된 것을 알 수 있었다.
본 논문은 Multiscale Gradients (MSG)를 기반으로 한 Color Filter Array Interpolation을 배경으로 Kodak Dataset보다 실제 디지털 카메라로 촬영한 이미지에 가까운 McMaster Dataset에서 개선된 성능을 내는 알고리듬을 제안한다. MSG는 녹색 채널 보간, 녹색 채널 갱신, 빨간색, 파란색 채널 보간의 과정을 거친다. 이때 높은 스펙트럼 상관관계, 낮은 색채도, 낮은 색 경사도를 가진 Kodak Dataset과 달리 자연 이미지에서는 녹색 채널 갱신 과정의 추정방법을 사용하면 화질 및 Color Peak Signal to Noise Ratio (CPSNR)이 저하되는 것을 확인하였다. 이러한 실험결과를 바탕으로 개선된 필터와 색상 보간 과정을 통해 기존의 알고리듬에 비해 향상된 성능을 보여주는 알고리듬을 제안한다.
본 논문에서는 순차주사 CCD 이미지 센서를 위한 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조를 제안했다. 제안된 경계 표시자(edge indicator) 함수는 채널내 상관관계뿐만 아니라 채널간의 상관관계를 이용하며 국소적으로 나타난 왜곡된 칼라는 칼라 경계 검출법에 기반한 스위칭 알고리즘에 의해 제거됐다. 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조는 기존의 접근 방법에 비해 주관적 화질과 객관적 화질 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.
본 논문에서는 순차주사 CCD 이미지 센서를 위한 채널내 상관관계를 이용한 가변 칼라비율을 가진 칼라 보간법을 제안했다. 제안된 가변 칼라 비율은 채널내 상관관계뿐만 아니라 채널간의 상관관계를 이용하며 경계부근과 복잡한 국소지점에 나타난 왜곡된 칼라를 제거했다 채널간 상관관계를 이용한 가변 칼라비율을 가진 칼라 보간법은 기존의 접근 방법에 비해 주관적 그리고 객관적인 화질로 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.
본 논문에서는 돌비 프로로직 II/IIx를 대체하기 위한 가상 음원 위치 정보 기반의 새로운 메트릭스 디코더 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 신규 메트릭스 디코더는 역행렬 계산을 통해 얻어지는 수동 메트릭스 디코딩부와 수동 메트릭스 디코딩을 통해서 얻은 신호들을 멀티채널 신호의 채널간 이미지 특성에 따라서 적응적으로 가변시키는 능동 메트릭스 디코딩부로 구성된다. 멀티채널 환경에서 채널 간에 형성되는 다수의 이미지는 실제 청각 시스템에 의해서 인지되어 만들어지는 가상의 사운드 이벤트와 연결이 되어 있다. 따라서 이 이미지의 위치와 크기에 기반하여 멀티채널 신호를 적응적으로 가변시키면, 인지적인 관점에서 우수한 성능의 메트릭스 디코더를 설계할 수 있다. 더불어 채널간 분리도를 향상시키기 위해서 비선형 삼각함수의 조합을 사용하였다.
가스장 이온원(GFIS: Gas Field Ionization Source)은 전자현미경보다 분해능이 향상된 이온현미경의 광원으로 사용하기 위하여 연구되고 있고, 큰 각전류 밀도, 작은 크기의 가상 이온원 그리고 좁은 에너지 퍼짐을 특징으로 한다. 여러 가지 장점을 가지고 있는 GFIS을 개발하기 위해서는 GFIS에서 발생된 이온빔의 형상을 관찰 것이 매우 중요하며, 이러한 관찰을 위한 시스템에는 주로 마이크로 채널 플레이트 (MCP: Micro Channel Plate)가 사용된다. MCP는 채널내부에 입사한 입자의 에너지에 의해서 생성된 이차전자를 수 천 배에서 수 백 만 배 이상 증폭시켜 형광판에 조사하고 발광시키는 방법으로 작은 신호를 영상으로 관찰 할 수 있도록 한다. MCP의 큰 증폭비는 작은 크기의 신호를 큰 신호로 증폭하여 관찰하는데 용이하여, GFIS 방법으로 생성된 이온빔(이온빔 전류 값은 pA 수준)을 관찰하기에 적합하다. 그러나 MCP를 이용하여도 증폭된 이온빔의 세기가 매우 작기때문에 생성된 이온빔 형상을 정확하게 관찰하기 위해서는 MCP의 형광판을 촬영하는 카메라 노출시간을 길게하여 데이터 수집 시간을 늘려야 하는 문제가 있다. 본 발표에서는 이온빔 형상 관찰에 소요되는 시간을 단축하기 위하여 MCP의 잡음이 GFIS의 이온빔 이미지 관찰에 미치는 영향을 분석하고 이를 제거 방법을 소개한다. 본 연구에서는 GFIS 방출 이온빔의 이미지에 포함된 MCP 잡음 특성을 장(전계)이온현미경 (Field Ion Microscope)실험을 통하여 분석하였고, 디지털 이미지 처리 방법을 이용하여 방출 이온빔 이미지에서 MCP 잡음을 제거하여 방출 이온빔 이미지만 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법을 GFIS 방출 이온빔 관찰시스템에 적용함으로써 기존 방법에 비해 노출시간을 단축하여 방출 이온빔을 관찰 할 수 있었으며, 노이즈 제거 효과로 향상된 이온빔 형상을 얻을 수 있었다. 본 연구결과의 관찰시간 단축과 향상된 이온빔 형상 획득은 이온현미경 개발에 필수적인 단원자 이온빔을 보다 효율적으로 개발할 수 있으며 디지털 이미지 처리로 GFIS 이온빔 생성을 자동화하는데 응용할 수 있다. 더불어 기존방법에 비해 이미지 획득을 위한 MCP의 노출시간을 단축할 수 있으므로 실험장비 수명 단축 방지 및 관리에 큰 장점이 있다.
본 논문에서는 우주라는 특수한 환경에서 권장하는 무선 통신의 채널 코딩으로 암호화된 이미지가 노이즈에 많은 영향으로 손상되는 문제를 개선하기 위해 난수발생기 PP(PingPong256)와 셔플기법을 제안한다. PP는 512비트의 초기값을 입력받아 끊임없이 난수를 생성할 수 있다. 난수는 이미지와 배타적 논리연산을 통해 암호화가 가능하다. 셔플 기법은 이미지 픽셀위치와 난수 배열위치를 동기화하고 난수 배열을 오름차순으로 위치를 이동하면서 이미지 픽셀 위치를 무작위로 재배열한다. 따라서 채널 코딩에 PP와 셔플 기법을 사용하면 모든 픽셀이 미세하게 분산되어 열악한 전송 환경에도 높은 품질의 이미지를 전송할 수 있다.
CNN의 중간 단계에서 추출되는 feature를 인코딩했을 때 결과 성능평가에 미치는 영향을 알아보는 실험을 수행하였다. 물체검출(Object detection)과 물체영역분할(Object segmentation)에 대하여 성능평가를 하였으며, 비교를 위해 원본 이미지와 256채널의 feature들을 한 장으로 합친 이미지 두 가지에 대해 인코딩하여 성능 평가를 실시하는 실험을 하여 결과를 도출했다. 실험 결과, 인코딩 시 압축 정도를 약하게 했을 경우 성능이 거의 떨어지지 않거나 심지어는 더 높은 경우도 있다. 하지만 256채널의 feature들에 대하여 인코딩을 하기 때문에 이미지의 용량과 해상도가 높아지는 단점이 있다.
디지털 콘텐츠가 디자인, 만화, 영상 등의 각 분야에서 대세로 자리 잡아 가고 있는 추세이다. 많은 디지털콘텐츠가 포토샵에서 제작되거나 일부 작업 과정에서 활용되고 있다. 포토샵의 다양한 기능 중에서도 특히 채널은 원리적 이해와 사용법이 어렵지만 중요한 고급 기능임에는 분명하다. 채널과 Displacement map은 채널의 음영정보를 사용하고 있다는 점에서 공통점이 있다. 음영정보는 '흰색과 검은색 및 흰색과 검은색 사이의 무채색으로 구성되는 256단계의 정보'이다. 채널의 음영정보는 Displacement map에서 '이동'의 개념으로 사용된다. Displacement map은 'Displacement map 이미지'의 채널이 가진 음영정보를 분석하여 Displacement map이 적용되는 '원본 이미지'의 픽셀을 이동시킨다. 이것은 이동시키는 특성을 활용하기 위하여 채널의 음영정보를 만들 수 있음을 의미한다. 본 연구는 대표적인 CG 프로그램인 포토샵의 Displacement map에서 음영정보가 적용되는 원리를 분석하고자하였다. 공학적인 알고리즘 연구보다는 채널의 음영정보가 어떤 원리로 적용되는 지를 분석하여 음영정보의 원리적 이해를 정리하고 분석하는데 의미를 두고 있다.
본 논문에서는 드라마 동영상의 의미 분절화(Semantic segmentation)를 위한 멀티 채널 기반 비모수적 베이지만 방법론을 소개한다. 기존 방법론은 매우 한정적인 특징만을 이용하여 분절화를 시도하거나 이미지 채널이나 오디오 채널과 같은 단일 채널에서만 유효한 방법론을 이용하여 데이터 분석을 시도하였기에, TV 드라마와 같이 예측할 수 없는 변화를 보여주는 스트림 데이터에 적용하기에는 어려움이 많았다. 이와 같은 단점을 극복하기 위해 우리는 주어진 동영상을 단일 모달리티의 채널로 분할한 후 각 채널 별로 분절화를 시도하고 각 채널의 분절 결과를 동적으로 결합하여 주어진 동영상에서의 의미 분절화를 근사하는 방법을 개발하였다. 제안 방법은 실제 TV 동영상의 의미 분절화에 적용되었으며 인간 평가자에 의한 의미 변화 구간과의 비교를 통해 그 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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