본 논문에서는 anisotropic diffusion 방법의 일종인 평균곡률 확산 (Mean Curvature Diffusion) 방법을 이용하여 영상에 포함된 잡음은 제거하고 동시에 에지는 보존하는 기법을 제안한다. 평균곡률 확산은 2 차원 영상의 밝기값을 3 차원 공간상의 z 좌표에 대응시켜 영상의 밝기값에 대응하는 공간 상의 곡면을 구성하고 이 곡면을 평균곡률에 비례하는 속도로 확산시킨다. 확산이 진행되면서 평균곡률이 영이 되는 에지에서는 확산이 발생하지 않고 잡음 등의 영향이 많은 에지 이외의 영역에서는 확산이 빠른 속도로 진행된다. 기존의 평균곡률 확산 방법의 성능을 개선하기 위해 최소/최대 흐름 방법을 평균곡률 확산 방법과 결합시키고 영상의 2 차 도함수를 사용하여 d얇은 에지를 보존하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 잡음 제거와 에지 보존 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 평균 밝기 부분에 가중치 맵으로써 감마 변환에 기반한 선형 결합을 제안하고자 한다. 기존의 패치를 기반으로 한 가중치 맵은 평균 밝기 부분에서 영상 내 밝기 값이 한쪽으로 치우쳐 영상의 밝은 부분이 과포화 상태가 되어 세부 정보가 손실되는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 전역적 및 지역적 영상의 평균 밝기 값을 이용하여 감마 변환된 값을 선형 결합 시켜줌으로써 영역 내 세부 정보를 보존시키고 주관적 화질을 향상시켰다. 실험을 통해 결과를 분석하고 성능을 비교하여 기존 알고리듬에 비해 제안한 알고리듬이 우수함을 증명하였다.
본 논문에서는 영상의 밝기 평균과 분산을 이용하여 영상의 엔트로피를 최대화하는 히스토그램 명세화 기반의 영상 향상 기법을 제안한다. 제안 방법은 히스토그램 명세화 과정에서 입력 히스토그램과 목적 히스토그램 모두를 가우시안 분포로 모델링한다. 이 과정에서 입력 가우시안 분포의 평균과 분산은 입력영상의 밝기 평균값과 분산을 각각 그대로 사용한다. 목적 가우시안 분포의 평균도 입력영상의 밝기 평균값을 사용하지만, 분산은 출력 영상의 엔트로피가 최대화되는 분산을 결정하여 사용한다. 다양한 영상에 대한 실험 결과에 의하면, 기존 방법들에 비해 제안 방법은 영상의 평균 밝기를 잘 유지하면서 자연스러운 개선 결과를 보여준다.
영역 분리에 의한 명암대비 방법들이 제안되어 왔지만 영상의 히스토그램에 따라 과포화 되는 부작용이나 밝기 값 보존과 명암대비 효과의 상반 관계에 대한 개선이 필요하다. 본 논문은 다양한 히스토그램에서도 명암 대비가 개선 되도록 영역 분리 시 각 서브 영역이 가우시안 분포를 갖도록 분리하고 영역별 평활화하는 명암 대비 방법을 제안 한다. 영역 분리는 $L^*a^*b^*$ 컬러 공간에서 K-평균 방법과 기대-최대 방법에 의해 영역맵과 확률맵을 생성하며 영역별 히스토그램 평활화 방법은 영역간 히스토그램 중복 최소를 위해 평균값 이동과 영역 분리에서 생성된 확률맵을 변환 함수에 활용함으로써 영역별 밝기값을 보존 하였다. 실험은 기존의 명암 대비 방법들과 평균 밝기 차이와 평균 엔트로피 값을 이용하여 밝기 변화가 적고 영상의 세부 정보가 표현됨에 의한 명암대비 개선을 보인다.
본 논문에서는 신호 구조에 가중치 맵으로써 Laplacian을 이용한 언샤프 마스킹과 평균 밝기에 가중치 맵으로써 영상의 평균 밝기를 이용한 감마 변환 알고리듬을 제안하고자 한다. 패치를 기반으로 한 기존의 가중치 맵은 신호 구조 및 평균 밝기 영역에서 영상 내 밝기 값이 한쪽으로 치우쳐 세부 정보가 손실되는 단점이 있다. 본 논문에서는 패치 단위의 언샤프 마스킹을 이용하여 세부정보를 향상시켰고, 전역적 및 지역적 영상의 평균 밝기 값을 이용하여 감마 변환된 값을 선형 결합한 기법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 영상 내 윤곽선과 같은 세부 정보를 보존시키고 빛의 밝기 조절을 통해 주관적 화질을 향상시켰다. 실험 결과를 통해 기존 알고리듬에 비해 제안한 알고리듬이 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
본 연구는 영상처리과정에서 중요한 이진영상의 전역임계값 결정을 위한 새로운 임계화 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 원 영상의 전체적인 윤곽을 가장 많이 포함하는 최상위 비트평면을 사용하여 영상을 중복되지 않는 두 영역으로 구분한 뒤, 두 영역의 평균 밝기 값의 차이로 임계값을 자동으로 결정하는 전역 임계화 방법이다. 실험결과 제안한 방법은 인위적인 초기값 설정을 필요로 하지 않으며, 처리과정이 간단하며 문서영상과 휘도영상의 영상 윤곽을 양호하게 보존하는 이진영상을 얻을 수 있었다.
본 연구는 영상처리의 전처리과정으로 중요한 영상 이진화를 위해 사용되는 전역임계값 결정을 위한 새로운 접근 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 원 영상의 전체적인 윤곽을 가장 많이 포함하는 최상위 비트평면을 사용하여 영상을 중복되지 않는 두 영역으로 구분한 뒤, 두 영역의 평균 밝기 값의 차이로 임계값을 결정하는 전역 임계화 방법이다. 실험결과 제안한 방법은 인위적인 초기값 설정을 필요로 하지 않으며, 상대적으로 계산량이 적고 원 영상의 윤곽을 양호하게 보존하는 이진영상을 얻을 수 있었다.
디지털 해프토닝은 연속계조영상과 시각적으로 유사한 이진 영상을 얻기 위한 방법이다. 이러한 해프토닝 방법 중에서 오차 확산 해프토닝은 다른 해프토닝 방법에 비해 우수한 화질을 보이지만 에지가 흐려지는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 논문은 인간의 시각이 국부 평균 밝기를 인식하고 공간적인 작은 변화량을 인식하지 못하는 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝을 제안한다. 제안 방법은 원 화소의 명암값과 $3{\times}3$ 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 국부 공간 변화량을 구한다. 그 후 정규화된 공간 활성도(local activity)에 평균 명암도를 곱하여 에지 강조 정보량(IEE : information of edge enhancement)을 구하여 IEE를 양자화기 입력에 더하여 에지를 강조한다. 컴퓨터 시뮬레이션은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성하며 물체의 경계가 잘 보존됨을 보여준다. 또한 거리에 따른 에지 상관도와 로컬 평균 일치도에서도 기존의 방법에 비해 개선된 결과를 보여준다.
적응성 평활화필터(Adaptive smoothing filter)는 화상 처리용 필터의 하나로 화소들간의 밝기(intensity)차이가 많이 나는 곳은 그대로 보존시켜주고 차이가 많이 나지 않는곳은 평균을 내주는 필터이다. 일반적으로 도시지역 지도에서의 영역구분은 한정된 갯수의 색깔로 구분되어있기때문에 컴퓨터로 기존의 지돌르 입력하여 전자지도를 구성할 경우 필요한 색은 몇 가지고 제한된다. 인간이 기존의 인쇄된 지도를 인식할 때는 어느 한 영역의 색이 한 가지로 같다고 느끼지만 자세히 그 지도를 들여다 보면 한 가지 영역도 한가지 색이 아니라 요동하고 있음을 알 수 있다. 컴퓨터가 지도를 인식할 때는 하나의 영역이라도 이러한 미묘한 색의 차이를 인식하기 때문에 인간처럼 한 가지 색으로 인식하지 못 하고 색의 요동이 있는 것으로 인식한다. 이 때 적응성 평활화 필터를 통과시켜주면 같은 영역내에서의 요동을 감소시켜 같은 색으로 만들어 줄 수 있다. 본 논문에서는 기존의 도시지역 지도를 컴퓨터로 입력한 화상을 색분해 한 뒤 적응성 평활화 필터를 적용하여 지도상의 도로, 주거 지역등의 정보 추출을 단색깔로 구분해 내기가 수월해짐을 고찰하였으며, 이러한 방법은 앞으로 GIS의 도시지역 데이타 베이스 구축에 그 활용성이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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