칼라 영상은 단색조의 영상에 비해 인간의 시각을 크게 향상시킨다. 따라서 칼라 영상 처리에 관한 연구는 매우 중요하다. 칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 여러 형태의 필터들이 개발되어 왔는데 혼합된 잡음에서 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 우수한 성능을 보였다. 그러나, 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 필터링 과정이 영상의 전 영역에 걸쳐 균일하게 적용되어지기 때문에 윤곽선 이동이 일어나 blurring 현상이 심하게 나타나는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 윤곽선 영역과 smooth 영역을 구분한 뒤 각 영역에 적합한 선택적인 필터링을 하는 조건적인 퍼지 클러스터 필터를 제안하였고 제안된 조건적인 퍼지 클러스터 필터는 기존의 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터에 비해 혼합된 잡음에서 우수한 성능을 보였다.
칼라 영상은 단색조의 영상에 비해 인간의 시각을 크게 향상시킨다. 따라서, 칼라 영상 처리에 관한 연구는 매우 중요하다. 칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 벡터 미디안, 평균 필터, 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터 등 여러 형태의 필터들이 개발되어왔는데 특히, 혼합된 칼라 잡음의 조건에서 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터는 우수한 성능을 보여왔다. 그러나, 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터는 필터링 과정이 영상의 전 영역에 걸쳐 동일한 가중치로 균일하게 적용되어지기 때문에 스텝 윤곽선 이동이 일어나고, 이에 따라 blurring 현상이 나타나는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 윤곽선 영역과 평탄 영역을 구분한 뒤 각 영역에 적합한 선택적인 필터링을 하는 조건적인 퍼지 클러스터 필터를 제안하였고, 제안된 조건적인 퍼지 클러스터 필터는 혼합된 잡음의 조건에서 기존의 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터에 비해 NCD척도 및 사람의 시각에 의한 평가에 의해 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 NTSC칼라 TV합성신호를 프레임내에서 색도신호와 명도신호성분으로 분리하기 위한 두 종류의 적응 필터링 방식을 제시하였다. 적응 필터링 방식에 있어서 합성신호는 수직필터와 수평필터에 의하여 필터링 되어 지고 화상의 국부적인 특성에 따라 필터의 출력이 선택되어 진다. 첫번째 방식에서는 조건형 스위칭 알고리즘에 의하여 수직필터 또는 수평필터의 출력이 최종단의 출력으로 결정되어 진다. 두번째 방식에서는 선형 조합 검출 알고리즘에 의하여 수직필터와 수평필터의 출력의 가중치합이 최종단의 출력이 된다. 사용된 필터들은 NTSC 칼라 TV 합성신호를 4fsc로 샘플한 경우에 대하여 설계되어졌다. 몇가지 정량적인 기준을 이용하여 여러가지 방식들을 컴퓨터 시뮬레이션에 의하여 비교평가하였다.
칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 벡터 미디안, 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터 등 여러 형태의 필터들이 개발되어져 왔다. 본 논문에서 제안된 클러스터 필터는 잡음에 오염된 환경 하에서 강건한 소속함수 값을 얻을 수 있는 가능적 c-mean 클러스터링 방법을 이용하였다. 또한, 본 논문에서는 혼합된 잡음에서 우수한 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터를 개선하여, 원도우내의 화소중 중심에 위치한 화소에는 더 가중치를 부여하여 가중화 된 평균 필터링을 수행하는 가중화 벡터$\alpha$-trimmed 평균 필터를 제안하였다. 본 논문에서는 칼라 잡음이 발생한 영상에서 제안된 필터들의 성능을 평가하기 위해 칼라 잡음 발생기를 구현하였으며, 실험 결과는 NCD 척도 및 관측자의 시각에 의해 평가되었다. 실험 결과 제안된 퍼지 클러스터 필터는 NCD 관점에서 기존의 필터들에 비해 혼합된 잡음에서 우수한 성능을 보였고, 제안된 가중화된 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터에 비해 어떠한 잡음 하에서도 양호한 결과를 보였다.
본 논문에서는 NTSC 칼라영상신호를 프레임내에 휘도신호와 색도신호를 분리하기 위한 새로운 적응형 필터링방식을 제안하였다. 이 방식은 인가되는 신호의 상태, 즉 수직방향에서의 상관관계, 그리고 수평방향과 대각선방향에서의 천이상태를 검출하여 제어신호를 생성하고, 이 신호에 의해 수직 필터군과 수평 필터군에서 각각 적응적으로 필터를 선택하여 처리함으로써 색도신호를 얻으며, 휘도신호는 칼라영상신호에서 색도신호를 감하여 얻는다. 여기에 사용된 필터들은 NTSC 칼라영상신호를 칼라부반송과 주파수의 4배로 샘플링한 경우에 대해서 설계되었으며, 몇가지 평가방법에 의해, 제안된 방식과 기존의 방식을 컴퓨터 시뮬레이션과 SVP(Serial Video Processing) 시스템을 이용하여 비교하였다.
목적: $Ti_3O_5$와 $SiO_2$를 이용하여 중심파장이 500 nm에서 반치폭이 약 12 nm이고 투과율이 99%인 협대역 칼라투과필터를 제작하고, 이 칼라필터의 박막 특성을 연구하고자 한다. 방법: 두께 800 nm인 $Ti_3O_5$박막과 $SiO_2$박막의 투과율로부터 박막의 광학상수 n(굴절률)과 k(소멸계수)를 구하였고, Essential Macleod program을 이용하여 중심파장이 500 nm에서 반치폭이 약 12 nm이고 투과율이 99%인 협대역 칼라투과필터의 필터층과 AR 코팅층을 설계하였다. 또 한 electron beam evaporation 장치를 이용하여 $Ti_3O_5/SiO_2$ 다층막 칼라필터을 만든 후, 분광광도계를 이용하여 투과율을 측정하였고, SEM 사진에 의한 칼라필터의 단면으로부터 칼라필터의 박막두께와 층수를 알 수 있었고, XPS분석으로부터 박막 성분을 분석하였다. 결과: 칼라필터의 AR 코팅층의 최적조건은 6층으로 [air$|SiO_2(90)|Ti_3O_5(36)|SiO_2(5)|Ti_3O_5(73)|SiO_2(30)|Ti_3O_5(15)|$ glass]이며, 반치폭이 12 nm인 칼라필터의 필터층의 최적조건은 41층으로 [air$|SiO_2(20)|Ti_3O_5(64)|SiO_2(102)|Ti_3O_5(66)|SiO_2(112)|Ti_3O_5(74)|SiO_2(120)|Ti_3O_5(68)|SiO_2(123)|Ti_3O_5(80)|SiO_2(109)|Ti_3O_5(70)|SiO_2(105)|Ti_3O_5(62)|SiO_2(99)|Ti_3O_5(63)|SiO_2(98)|Ti_3O_5(51)|SiO_2(60)|Ti_3O_5(42)|SiO_2(113)|Ti_3O_5(88)|SiO_2(116)|Ti_3O_5(68)|SiO_2(89)|Ti_3O_5(49)|SiO_2(77)|Ti_3O_5(48)|SiO_2(84)|Ti_3O_5(51)|SiO_2(85)|Ti_3O_5(48)|SiO_2(59)|Ti_3O_5(34)|SiO_2(71)|Ti_3O_5(44)|SiO_2(65)|Ti_3O_5(45)|SiO_2(81)|Ti_3O_5(52)|SiO_2(88)|$ glass] 이었다. 위의 데이터를 이용하여 제작한 칼라필터는 SEM 사진에 의해 41층으로 확인되었으며, XPS 분석에 의해 $SiO_2$층이 맨 위층이며 $Ti_3O_5$층과 교번인 다층막으로 형성돼 있으며, $Ti_3O_5$박막 형성 시 TiO2 박막과 $Ti_3O_5$박막이 섞여 형성됨을 알 수 있었다. 결론: 41층의 $Ti_3O_5/SiO_2$ 다층박막을 이용하여 12 nm 반치폭을 갖으며 500 nm 중심파장에서 투과율은 99%인 협대역 칼라투과필터를 제작하였으며, 이 칼라필터는 $Ti_3O_5$박막 형성 시 TiO2 박막과 $Ti_3O_5$박막이 섞여 형성됨을 알 수 있었다.
목적: 칼라 필터렌즈를 사용하여 대비감도의 변화를 알아보고 임상에 필요한 매뉴얼을 제시하고자 하였다. 방법: 정상 시각을 가진 성인 남녀 20명을 대상으로 황색, 오렌지색, 녹색 필터렌즈를 사용하여 대비감도를 측정했다. 다섯 개의 공간주파수 2, 4, 6, 8, 10 cpd를 사용하였으며 표적의 노출시간은 33 ms, 233 ms로 설정했다. 결과: 대비감도는 전체적으로 표적의 노출시간이 짧은 33 nm보다 233 ms에서 높게 나타났다(p<0.05). 순간적인 노출(33 ms)에서 대비감도가 가장 높게 나타난 필터렌즈는 2 cpd에서의 황색(1.75 log unit)이었으나 233 ms에서는 8 cpd에서 필터를 삽입하지 않았을 때(1.85 log unit)가 가장 예민한 것으로 나타났지만 황색, 오렌지색 간 차이는 서로 근소하여 통계적 의미는 없었다(p>0.64). 결론: 색수차와 산란현상을 감소시켜 시기능을 개선시키는 황색 계열의 필터렌즈는 시기능 개선을 위한 다양한 목적으로 처방이 되고 있다. 필터렌즈를 처방하기에 앞서 cut off 파장을 고려한 필터렌즈의 특성을 파악하고 사용자의 특성과 필터렌즈의 사용 목적을 분명하게 확인할 것을 제안하는 바이다.
LCD(liquid crystal display)에서 칼라를 만드는 방법에는 가색 혼법(additive color method)$^{(1)}$ 과 감색 혼법(subtractive color method)$^{(2).(3)}$ 이 있다. 가색 혼법은 빛의 3원색인 red, green, blue의 칼라 필터를 인접하게 배치시키고 각각의 칼라 필터에 해당 칼라의 신호를 인가하여 밝기를 제어함으로서 색을 표현하는 방법으로 대비비(contrast ratio)가 높고 표현할 수 있는 색상의 범위(gamut)가 넓고 액정 셀의 두께가 얇다는 장점이 있지만, 반면에 빛의 투과율이 낮다는 단점이 있다. 거기에 비해 감색 혼법은 cyan, magenta, yellow의 3색의 표시소자로서 3-stack을 구성하여, 각층에 해당 칼라의 신호를 인가하여 밝기를 제어함으로서 색을 표현하는 방식으로 광 투과량은 가색 혼법의 경우보다 높으나, 완전한 dark상태의 구현이 어렵기 때문에 명암대비비가 낮다는 단점이 있다. (중략)
본 논문에서는 새로운 칼라 모폴로지 피라미드를 제안하고. 제안된 칼라 모폴로지의 유용성 평가를 위해 이미지에서 중요한 에지를 검출하고자 한다. 여기서 이미지 피라미드 구조는 최초 컬러 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링의 순차적인 실험 과정의 단계를 본 논문에서 제안한 CMP를 이용하여 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하여. 효율적인 특징 추출의 유효성을 검증하고자 한다.
본 논문은 그레이이미지를 컬러이미지로 변환하는 의사칼라이미지 향상에 관한 연구이다. 적용기법은 그레이이미지의 시간영역신호를 주파수영역으로 변환하고 LPF, BPF, HPF 2차원필터를 통과시켜 시간영역으로 역 변환한 후 각각에 대해 히스토그램 평활화하여 RGB 신호를 구하는 과정에서 의사 칼라를 얻는다. 실험 결과 필터주파수가 증가함에 따라 PSNR도 증가하고 낮게 설정하면 경계부분의 화질이 좋아진다. 2차원 주파수필터의 사용은 칼라 변환 시 강조하고자 하는 부분을 보다 자유롭게 변환할 수 있고 다양한 컬러 이미지로 향상되어 영상분석에 효과가 있다. 의사칼라의 변환에 의한 식별 인식능력은 9dB 정도 향상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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