본 논문은 상대적으로 대비도 차이가 크게 나타나는 역광 이미지에 대해서 Retinex 알고리즘을 적용하여 보정 했을 경우 발생하는 밝은 영역에서의 컬러 성분의 손실을 개선하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 역광 이미지의 경우 밝은 영역과 어두운 영역에 대한 밝기 차이가 매우 크게 발생하기 때문에 Retinex 알고리즘을 이용하여 영상의 대비도를 향상시킬 경우 밝은 영역에서의 컬러 성분이 손실되는 현상이 발생한다. 이러한 손실을 보완하기 위해서 원본 영상의 밝은 영역에 해당하는 컬러 성분을 Retinex 알고리즘으로 보정된 영상에 추가해준다. Fuzzy c-means 군집화 알고리즘을 이용하여 원본 영상에서의 밝은 영역과 어두운 영역에 대하여 모든 화소의 소속 정도를 나타내는 퍼지 소속 함수를 구한다. 밝은 영역에 대해서의 컬러 성분은 원본 영상 값에 밝은 영역 퍼지 소속 함수를 적용하고, 어두운 영역에 대해서의 컬러 성분은 Retinex 복원 영상 값에 어두운 영역 퍼지 소속 함수를 이용한다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 역광 현상이 강하게 나타나는 자연영상들을 대상으로 적용하여 기존의 Retinex 알고리즘(MSRCR) 보다 우수한 성능을 가지고 있음을 보였다.
본 논문은 상대적으로 대비도 차이가 크게 나타나는 역광 이미지에 대해서 Retinex 알고리즘을 적용하여 보정 했을 경우 발생하는 밝은 영역에서의 컬러성분의 손실을 개선하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 역광 이미지의 경우 밝은 영역과 어두운 영역에 대한 밝기 차이가 매우 크게 발생하기 때문에 Retinex 알고리즘을 이용하여 영상의 대비도를 향상시킬 경우 밝은 영역에서의 컬러 성분이 손실되는 현상이 발생한다. 이러한 손실을 보완하기 위해서 원본 영상의 밝은 영역에 해당하는 컬러 성분을 Retinex 알고리즘으로 보정된 영상에 추가해준다. K-mean 알고리즘을 이용하여 원본 영상에서의 밝은 영역, 어두운 영역, 중간 영역을 분리하고 밝은 영역에 대해서의 컬러 성분을 추가적으로 복원해 주며, 중간 영역에 대해서는 히스토그램에서의 위치를 기준으로 밝고 어두운 성분에 대한 비율을 고려하여 각 비율에 따라 원본 영상과 Retinex 복원 영상의 밝기 값을 함께 이용하도록 한다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 역광 현상이 강하게 나타나는 자연영상들을 대상으로 적용하여 기존의 Retinex 알고리즘보다 우수한 성능을 가지고 있음을 보였다.
구조 광을 이용한 3차원 정보 획득 방법으로는 레이저 스캐닝 기술과 다양한 패턴을 투영 기술, 그리고 컬러 패턴을 이용한 기술 등이 존재한다. 여러 장의 이진 패턴을 사용하는 경우, 여러 장의 패턴영상을 영속적으로 투영해야 하므로 움직이는 물체가 있는 경우 3차원 복원이 불가능한 단점을 지니고 있으며, 이를 보안하기 위해 그레이 혹은 컬러 패턴을 사용하여 패턴의 영상수를 줄일 수는 있으나, 이 경우엔 깊이 맵의 해상도의 한계와 컬러 오브젝트로 인한 에러 발생 문제가 발생 한다. 본 논문에서는 PWM(Pulse Width Modulation)방식을 이용하여 이진 패턴과 컬러 패턴의 문제점을 보완할 수 있게 단일 영상, 즉 "One-Shot"으로 스캐닝 하는 알고리즘을 제시한다.
본 논문은 최근에 휘도 영상 부호화를 위해서 제안된 에지 선 기반의 쿼드트리 영상 압축 기법을 기초로 해서 이를 컬러 영상을 압축하도록 확장하고, 확장된 알고리즘을 C-언어를 사용해서 실제로 구현한 쿼드트리 영상 코덱을 소개한다. 개발된 코덱의 부호율-왜곡 성능과 복원영상의 주관적 화질을 JPEG과 비교할 때, 컬러 영상을 고화질로 부호화하는 경우에 개발된 쿼드트리 코덱의 성능이 특히 우수함을 확인하였다.
일반적으로 컬러 필터 배열(Color Filter Array: CFA)로부터 획득된 영상은 디모자이킹(demosaicking) 과정을 통해 소실된 컬러 정보를 복원한 후 압축을 수행하므로 데이터의 중복성(redundancy)이 발생한다. 따라서 부호화기에서 보간 과정 없이 압축을 수행하고 복호화기에서 복원된 영상을 보간하는 연구가 진행되어 왔다. 기존 방법이 전처리 과정에서 영상을 GBR 또는 YUV 4:2:2 형식으로 변환하는 반면, 본 논문에서는 YCoCg 4:2:2 형식의 변환 방법을 거쳐 압축을 수행한다. 또한 영상의 G성분의 샘플링 위치를 고려하여 휘도 성분의 H.264 화면 내 예측기의 방향성 및 참조 픽셀을 변경하여 적용하였다. 제안 방법은 기존 H.264 YUV4:2:0 인트라 예측 방법과 비교하여 평균적으로 3.91%의 비트율 감소와 0.04dB의 PSNR 증가를 보여준다.
본 논문에서는 영상 단말에 디스플레이되는 영상들을 이용하여 전송된 영상의 원본 상태를 예측하는 복원 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 카메라를 이용하여 비디오 단말 스크린에 나타나는 영상들을 취득한다. 전송된 영상들은 카메라를 통해 획득된 영상들을 이용하여 예측해야 하지만, 일반적으로 카메라를 통해 획득된 영상들은 영상 출력 장치와 카메라의 특성에 의해 기하학적 왜곡과 컬러 왜곡을 포함하게 된다. 우리는 가중치 선형 모델을 이용하는 컬러 왜곡과 호모그라피를 이용하는 기하 왜곡 보정 알고리듬을 이용하여 이러한 왜곡들을 보정하는 알고리듬을 제안한다. 실험결과, 제안한 알고리듬이 예측한 영상과 원본 영상과의 PSNR이 28 ~ 29 정도로 나타났다.
광학센서를 이용한 자료취득과정 중 발생하는 그림자는 영상내 동일 지물에 대한 밝기값의 지속성을 훼손하여 영상에 의한 지상 정보를 해석함에 있어 방해요소로 작용한다. 본 연구에서는 영상정보의 활용에 있어 그림자 영역을 추출하고 그림자에 의한 영상 왜곡을 제거하기 위한 기법에 관한 연구로써 자료원이 다른 보조자료의 활용을 배제하고 단일 컬러 영상으로부터 도심지의 지상 객체에 의한 그림자를 제거하기 위하여 HSI 컬러모델의 명도(intensity) 정보를 이용하여 그림자 영역을 추출하였으며 퓨리어 변환에 의한 그림자 영역 복원기법을 적용함으로써 영상에서의 그림자 영향을 제거하였다.
본 논문에서는 3차원 배우 모델링을 위해, 깊이 카메라를 이용하여 깊이 영상 획득 시 손실되는 머리카락 영역에 대한 복원기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 센서가 장착된 깊이 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이면서 어두운 재질로 되어있을 경우 획득한 깊이 영상에서 그 부분 전체가 손실되는데, 이는 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되어 매우 부자연스러운 결과를 초래한다. 이러한 문제점을 손실된 영역의 복원을 통해 해결한다. 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아내고, 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.
압축센싱은 성긴(Sparse) 또는 압축가능한(Compressible) 신호에 대해 Nyquist rate 미만의 샘플링으로도 신호 복원이 가능하다는 것을 수학적으로 증명한 새로운 패러다임의 신호 획득 방법이다. 단순한 신호 획득 과정을 이용하면서도, 동시에 우수한 압축센싱 복원 영상을 얻기 위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 그러나, 에너지 분포 및 인간 시각 시스템 등 컬러 영상에 대한 기본적인 특성을 복원 과정에 활용한 기존 압축센싱 관련 연구는 많이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 컬러영상의 압축센싱 복원을 위한 평활 그룹-희소성 기반 반복적 경성 임계 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 그룹-희소성에 기반한 경성 임계치 적용과 프레임 기반 필터의 사용을 통해 영상의 변환 영역에 대한 희소성을 증대시키는 동시에 화소 영역의 평활 정도를 복원 과정에 활용할 수 있도록 한다. 또한, 그룹-희소화 경성 임계 과정은 자연 영상의 에너지 분포 및 인간 시각시스템 특성에 따라 중요하다고 판단되는 RGB-그룹 계수들을 보전하도록 설계하였다. 실험 결과 객관적 화질 측면에서 제안방법이 대표적인 그룹-희소화 평활 복원 기법 보다 평균 PSNR이 최대 2.7dB 높은 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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