최근 고해상도의 영상과 컬러항공영상의 출현과 더불어 도심지역의 지물 지모에 대한 상세한 묘사가 가능해지고 있다. 하지만 도심지역의 지물 지모의 복잡성으로 인하여 지물의 추출이 쉽지 않다. 특히, 건물에 의한 가림, 그림자에 의한 정보 왜곡 등의 발생으로 지형정보 추출의 어려움을 겪고 있다. 건물에 의한 폐색은 다른 위치에서 촬영을 하므로서 보정을 할 수 있지만 그림자에 의한 영향은 촬영위치에 상관없이 항상 발생한다. 본 연구에서는 도심지역에서 촬영한 컬러항공사진에서 그림자에 의한 정보 왜곡을 LIDAR 자료와 수치지도를 이용하여 보다 자동화된 과정으로 처리하므로서 그 판독력을 증대시키고자 한다.
본 논문에서는 수정된 segment maxima을 기반으로 한 색역 추정 방법을 제안한다. Segment maxima은 CIELab 공간을 일정한 간격으로 분할하고, 각 분할된 영역의 최외각 측정 데이터를 계산하여 색역을 추정하는 기법이다. 그러나 이 방법은 색공간의 분할 개수에 따라서 지역적인 색역 왜곡이 나타나 색역 사상시에 컬러 결점(color artifact)을 발생시킨다. 색공간 분할 개수가 적으면 높은 채도 부근에서 추정된 색역 정보가 분실되어 컬러 컨투어(color contour) 현상이 발생한다. 이와 반대로 색공간 분할 개수가 많으면 CIELab 밝기 축 부근에서 색역이 오목하게 되는 왜곡이 발생한다. 이러한 지역적인 색역 왜곡은 색역 사상시 결과 영상에 컬러 결점이 유발한다. 제안한 논문에서는 실험을 통하여 측정한 데이터 수에 따른 적절한 색공간 분할개수를 설정하여 높은 채도 부근에 색역 축소를 줄이며, 오목하게 나타나는 지역적인 색역 왜곡을 다양한 색역 분할에 따른 색역 경계 서술자(gamut boundary descriptor) 비교를 통해 이를 수정하는 방법을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 segment maxima보다 정확한 장치의 색역을 추정할 수가 있었고, 결과 영상에서도 컬러 컨투어나 반점과 같은 컬러 결점이 줄어듬을 확인 할 수 있었다.
현재 QR 코드는 가장 흔히 사용되고 있는 2차원 바코드이다. QR코드는 작은 크기, 높은 부호화 및 에러 보정 능력, 손쉬운 생성 및 읽기 과정 등의 장점으로 인해 많은 응용에 활용되고 있다. 최근에는 인쇄된 컬러 QR코드 응용을 통하여 제한된 정보 저장 능력을 개선하려는 연구가 진행되고 있다. 그러나 컬러 정보를 QR코드에 다중화함으로써, 정보 추출을 위한 색상 간의 간섭 왜곡뿐만 아니라 기하왜곡 등으로 인하여 삽입 정보를 제대로 추출하는데 어려움을 갖게 된다. 본 논문에서는 색상차 왜곡과 기하 왜곡을 극복하기 위한 강인하고 효과적인 정보 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 CMYK 컬러 모델에 기반하여 컬러 QR코드를 생성함과 더불어 정보 읽기 과정에서 전역 공간 정합과 국부 공간 탐색을 적응적으로 사용함으로써 삽입 정보 인식률을 개선하는 것이다. 인쇄된 QR코드에 대한 다양한 실험을 통해 제안한 방법은 실제 삽입된 정보를 추출함에 있어서 3% ~ 5% 정도의 비트 인식률 개선효과를 보인다.
본 논문은 깊이영상의 화면 내 예측 부호화 과정에서 속도를 개선하는 기법을 제안한다. 부호화 과정 중 최적 모드 결정에 중요한 역할을 하는 율-왜곡 비용은 부호화 모드와 밀접한 관련이 있다. 영상을 분석한 결과, 컬러 영상의 최적 모드의 블록 크기에 따라 울-왜곡 비용이 차이나는 특징이 있다. 따라서 깊이 영상의 화면 내 예측 시 먼저 부호화 된 컬러 영상의 율-왜곡 비용에 따라 $16{\times}16$ 블록 크기를 결정한다. 제안한 기법을 참조 소프트웨어에 적용하여 실험한 결과 PSNR 차이는 거의 없었고, 부호화 시간은 평균 60% 이상의 속도를 개선하였다.
본 논문에서는 컬러 영상을 실시간 신호 처리 과정을 통해 보정하기 위한 낮은 복잡도의 배럴 왜곡 보정 프로세서의 구조를 제시하고, 이를 구현한 결과를 보인다. 제안하는 배럴 왜곡 보정 프로세서는 컬러 디모자이킹과 배럴 왜곡 보정 과정의 두 보간과정을 결합하여 하드웨어 복잡도를 낮추었다. 또한 배럴 왜곡 보정 과정의 공간적 지역성을 이용한 메모리 인터페이스를 설계하여 한 픽셀을 보정하는데 요구되는 메모리 대역폭을 크게 감소시켰다. 설계된 보정 프로세서는 $0.11-{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 35K의 논리 게이트로 구현되었고, $2048{\times}2048$ 크기의 컬러 영상을 최대 606 MHz의 동작 주파수로 150 Mpixels/s의 속도로 보정할 수 있으며, 요구되는 메모리 대역폭은 1 read/correction이다.
최근 고해상도의 영상의 출현과 더불어 도심지역의 지물ㆍ지모에 대한 상세한 묘사가 가능해지고 있다. 하지만 도심지역의 지물ㆍ지모의 복잡성으로 인하여 그 추출이 쉽지 않다, 특히, 건물에 의한 가림, 그림자에 의한 정보 왜곡 등의 발생으로 추출의 어려움을 겪고 있다. 건물에 의한 폐색은 다른 위치에서 촬영을 하므로서 보정을 할 수 있지만 그림자에 의한 영향은 촬영위치에 상관없이 항상 발생한다. 본 연구에서는 도심지역에서 촬영한 컬러항공사진에서 그림자에 의한 정보 왜곡을 보정하여 그 판독력을 증대하고자 한다.
원 영상에 근접한 색채 재현을 위한 선형 변환을 이용한 영상의 컬러 보정은 컬러 공간의 비 선형성으로 인해 색의 왜곡 현상이라는 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 선형 이론인 임의의 평면상에 주어진 자료점들로 구성되는 베지어 곡선이 사용되어 왔다. 그러나, 이 베지어 곡선은 자료점의 개수에 따라 차수가 증가하게 되므로 수치적 계산상의 많은 제약을 받게 된다. 본 논문에서는 각 구간에서나 전체 구간에서의 차수가 3차이면서 베지어 곡선의 특성을 갖는 "3중첩 구간적 베지어 3차 곡선"(TPBC Curve; Triplicated Piecewise Bezier Cubic Curve)를 이용하였다. 이에 따른, TPBC-곡선과 20차 베지어 곡선을 이용하였을 때와 비교하여 컬러 보정 시 발생하는 왜곡 현상, 그리고 좁은 영역의 컬러 보정으로 인한 작업량의 증가를 감소시킨 결과를 보여주고자 한다. 보여주고자 한다.
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.
한의학의 증상을 파악하는 한의 변증 진단에서 혀의 형태와 색상을 파악하는 것에서 설질과 설태의 색상을 파악하는 것이 핵심이다. 혀 촬영 장치로 촬영하더라도 조명의 빛 종류와 빛 강도, 위치에 따라 컬러가 변환됨에 따라 혀 취득장치의 컬러교정이 필요하다. 컬러교정을 하지만, 오버피팅, 측정 오류와 노이즈 또는 색상 공간의 불균형으로 컬러의 왜곡이 발생할 수 있다. 이 연구에서는 24개의 patch 중에서 오류를 최소화할 수 있는 patch를 선정하는 최적화의 방법을 제시하려 하였다. 24개 patch 중 몇 개의 선택한 patch의 평균값을 구하여, 기준 값으로 변환시키는 변환 행렬을 구하고, 교정 값을 구하고, 교정된 24 patch 값의 평균과 기준 값과의 오차를 구하여 최소가 되는 변환 행렬을 구하였다. 이 방법은 컬러 챠트의 개수를 줄여 장치의 부피를 줄이는데 활용될 수 있다. 또한 이 방법은 외부의 빛이 차단된 촬영장치에서 활용되었지만, 조명조건이 안정된 개방된 공간에서도 스마트폰을 이용하여 촬영하는데 활용 가능할 것으로 예상된다.
이 논문은 에지 검출을 위해 다른 컬러 영역사이의 테두리선을 삽입한 효과를 분석한다. 컬러코드를 인식하는 새로운 알고리즘을 제안하지는 않는다. RFID 방식을 보상하고, 디지털 카메라의 이용률이 높아져서 컬러코드에 대한 관심이 매우 증가하고 있다. 그러나 컬러의 왜곡이 심해지면 컬러코드의 확산을 저하시키게 된다. 왜곡된 컬러의 효과를 감소시키기위해서 영역내 화소 각각의 특성보다 각 영역 전체의 화소를 통계적으로 처리하는 방법이 바람직하다. 이 처리를 위해서 영상 영역화가 필요하다. 연결되지 않은 에지를 검출하기 위해 인접 컬러 영역사이에 2 화소 크기의 테두리선을 삽입한다. 테두리선은 흰색, 검은색 경계선이 사용된다. 2 종류의 테두리선이 삽입된 영상에 대한 에지 검출이 수행되고, 그 결과가 테두리선이 삽입되지 않은 에지 검출 결과와 비교한다. 검은 테두리선을 삽입한 결과는 지퍼효과에 의해 에지 검출 능력이 저하되고, 흰 테두리선을 삽입한 결과는 삽입하지 않은 경우보다 에지 검출 능력이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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