렌즈의 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 경우에 일반적으로 정칙화 반복복원방법이 사용된다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상전체에 일률적으로 정칙화를 행함으로써 윤곽부분에서는 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음증폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 영상을 방향이 없는 평면영역과 4가지 방향을 갖는 윤곽영역으로 나누어, 윤곽방향을 고려한 방향성 정칙화 연산자를 사용하여 평면영역과 윤곽영역의 방향특성에 따라 적응적으로 처리하는 반복복원방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 평면영역에서의 잡음 평활화가 개선되고 시각적으로 중요한 윤곽부분의 리플잡음을 억제함으로써 윤곽부분 복원에 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며 ISNR 변에서도 우수하였다.
몰입감을 주기 위한 초대형 화면을 생성하기 위하여 원통이나 구 모양의 곡면 스크린의 사용이 증가하고 있다. 기존의 방법에서 스크린을 2차 곡면으로 모델링하여 영상이 스크린의 3차원 평면위에 투영되는 대응점을 찾기 위하여 2차 행렬을 이용한다. 기하학적 영상 보정 후에도 스크린의 모양에 약간의 변화나 움직임이 생길 경우에 2차 행렬이 변하게 된다. 본 논문에서는 스크린의 움직임 및 변화가 작은 경우 약간의 움직임에 의해 변형된 2차행렬을 구하기 위해 3차원 정보를 새로이 구하지 않고, 스크린을 부분적인 평면으로 근사하여 영상의 기하학적 왜곡을 보정을 하는 방법을 제안하였다. 실제 프로젝터로 곡면 스크린에 영상을 투영한 후 스크린을 움직였을 때 스크린의 움직임에 대해 제안한 부분적 평면 근사화 방법으로 왜곡을 보정하는 실험을 통해 스크린이 움직이기 전과 동일한 결과를 얻었다.
오프로딩(offloading)은 컴퓨팅 자원 및 계산 속도의 한계를 극복하기 위해 로컬 컴퓨터에서 수행하는 어플리케이션의 일부를 컴퓨팅 자원과 처리능력이 우수한 원격지 컴퓨터에 전달하여 처리한 후 결과를 반환받는 방식이다. 최근에는 컴퓨팅 자원과 처리능력에 한계를 갖고 있는 모바일 컴퓨팅 분야에서 처리속도를 높이고 배터리 소모를 줄이기 위해 모바일 게임, 멀티미디어 데이터, 360도 동영상 처리, 인터넷 방송용 이미지 처리 분야에서 응용되고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치에서 촬영된 360도 구면 영상을 사용자가 쉽게 영상 내용을 이해할 수 있도록 다양한 평면 영상을 변환하고 내용을 확인할 수 있는 뷰어를 무선 인터넷 환경에서 오프로딩 기술을 적용하여 구현하고 실제 실험 결과를 제시한다. 360도 구면 영상은 인터페이스를 통해 360도 카메라의 영상 획득 위치에 따라 Double Panorama, Quad, Single Rectabgle, 360 Overview + 3 Rectangle로 평면영상으로 변환이 성공적으로 수행된다. 실험과정에서 100가지 이상의 360도 구면 영상을 아래 인터페이스를 통해 평면 영상으로 변환을 성공적으로 진행하였다.
본 논문에서는 실제 영상과는 다른 특성을 지니는 깊이정보 맵의 효율적인 부호화 방법을 제안한다. 깊이정보 맵은 객체 내부 혹은 배경 부분에서 상당히 완만한 특성을 지니지만, 객체 경계 부분에서는 아주 날카로운 에지 성분이 존재한다는 특징이 있다. 그리고 깊이정보 맵을 비트평면 단위로 분리하였을 때, 비트평면 간 완전일치/반전일치되는 특성이 객체 경계 부분에서 자주 발생한다는 특징이 있다. 그래서 본 논문에서는 객체 경계 부분에서 비트평면의 이진 영상간 일치여부를 적절하게 이용하기 위하여 깊이정보 맵을 비트평면 단위로 분리하여 비트평면 간 적응적 XOR 연산을 이용한 블록 기반 비트평면 부호화 방법을 제안한다. 또한 비트평면 단위 영상 부호화 방법과 DCT 기반 동영상 압축 방법(H.264/AVC)의 장점을 적절하게 이용하기 위하여 블록 단위 비트평면 부호화 방법과 기존의 블록 단위 동영상 부호화 방법을 적응적으로 선택하여 부호화하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 H.264/AVC보다 BD-PSNR이 0.9 dB ~ 1.5 dB 향상되었고 BD-rate가 11.8 % ~ 20.8 % 감소되었다. 또한 제안하는 방법이 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법보다 BD-PSNR이 0.5 dB ~ 0.8 dB 향상되었고 BD-rate가 7.7 % ~ 12.2 % 감소되어 제안하는 방법의 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 복원된 깊이정보 맵을 이용하여 생성된 가상 영상 간의 비교에서 제안하는 방법이 DCT 기반 동영상 압축 방법보다 주관적 화질이 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법과 비교하여 주관적 화질이 비슷하다는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부와 다중 번호판 인식 부로 구성되었다. $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라에서 원형영상 획득, 원형영상 분할, 평면영상으로 변환, 보간법을 사용한 픽셀 보정 및 컬러보정, 에지 보정 등의 과정을 거쳐 화질이 개선된 평면영상으로 출력한다. 다중 번호판 인식 부는 평면영상에서 다중 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식 과정을 거쳐 다중 번호판을 인식하게 된다. 제안된 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 97.8%의 높은 번호판 인식률이 확인되었다.
본 논문에서는 완전 시차 배경 영상을 가지는 새로운 형태의 2D-3D 겸용 디스플레이 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 집적 영상 시스템과 기존의 2D 평면 디스플레이 구성이 되며, 3D 모드와 2D 모드에서 구동이 가능하다. 3D 모드에서는 집적 영상 기술을 이용하여 배경영상을 만들어서 주요 영상과 결합함으로써 3D 영상을 만든다. 2D 모드에서는 집적영상 시스템이 2D 평면 디스플레이의 백라이트 역할을 수행하고 2D 평면 디스플레이에 2D 영상이 표시된다. 제안하는 방법의 유용함을 보이기 위해서 기초 실험을 수행하고 성공적인 실험 결과를 보고한다.
디지털 영상 분야의 디지털 테크놀로지 발전은 다양한 형태의 미디어 환경을 만들어 내며 급격하게 변모하고 있다. 이러한 영상분야는 멀티미디어 테크놀로지의 급격한 발전을 통해 방송 영상 처리 기술 분야에서는 보다 실감나는 영상을 제공하기 위해 지속적인 발전을 하고 있으며 평면 화질 향상의 요구는 거의 충족되어 기술적 포화상태에 이르게 되었다. 현재 평면 화질에서는 3D 입체 영상 화질에서 충족시킬 수 없는 시각피로 분야에 대한 자유성 및 대중성을 갖고 있다는 장점을 보유하고 있으며 보완 작업 기술 분야로는 평면 화질에서의 입체감 향상 기술이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 평면 디스플레이에서 제공되는 그래픽 영상을 대상으로 색채 속성과의 연관성을 알아보고자 입체감 관련 실험을 진행하고 이를 분석하였다. 실험에 사용된 색채 속성으로는 색상, 밝기, 채도를 차등적으로 그래픽 영상에 적용하여 입체감이 가장 큰 요인에 대해 분석하고 아노바 분산분석을 통해 교호작용을 검증하였다. 본 연구에서 진행된 실험결과를 분석하여 입체감과 관련 있는 색채 요인의 유의미 여부를 정의하고 그래픽 영상 처리 시 입체감 향상을 위한 색채 조절 방안을 제시한다.
본 연구에서는 실시간으로 얼굴을 인식, 검증하기 위한 전처리 단계로써 얼굴을 고속으로 추출하고 추출된 영상을 개선하기 위한 효율적인 기법들을 소개한다. 먼저 RGB로 획득되는 영상을 인간의 시각 구조와 유사한 HSI 컬러 모델로 변환하고 여기서 인간의 피부 영역에 해당하는 컬러 분포를 조사하여 대강의 얼굴 영역을 찾고 이 영역을 대상으로 두 개의 가변 템플릿과의 상관도(Correlation)를 이용하여 최적의 얼굴 안면을 찾는다. 보다 나은 얼굴 인식을 위하여 검출된 얼굴 안면 이미지에서 조명 평면(Illumination plane) 이미지를 추출하여 먼저 불균일성을 보정한 다음 평활화(Equalization)를 수행함으로써 영상을 개선한다.
웨이블렛 변환을 이용한 영상 압축의 방법에 있어서 최근 우수한 압축 성능을 보이는 비트 평면 부호화 방법이 많이 발전되어 왔다. 본 논문에서는 블록 기반 제로트리와 사진나무구조를 이용하여 비트 평면을 효율적으로 부호화함으로써 우수한 압축 성능을 보이는 부호기를 제안한다. 블록 기반 제로트리는 주파수 대역에 걸쳐 상관성을 보이며 존재하는 중요하지 않은 계수를 효과적으로 부호화하며, 사진나무구조는 블록 안에 있는 중요한 계수를 찾아내어 부호화한다. 제안하는 부호기의 성능은 기존의 우수한 비트 평면 부호기에 필적하는 성능을 보이며, 특히 낮은 피라미드 레벨과 저비트율에서의 성능이 더 우수함을 보인다.
본 논문은 2차 다항식을 이용하여 3차원 물체의 표면 특징을 추출하고 표현하는 방법을 제안한다. 본 연구는 수정된 스캔 라인 기법을 이용하여 에지 맵을 얻는다. 에지 맵으로부터 3차원 물체의 각 면들을 분리하기 위해 레이블링 연산을 하고 각 면에서 중심점과 모서리 점들을 추출한다. 그 다음에, 평면 방정식으로부터 각 면이 평면인지 곡면인지를 판단한다. 3차원 물체를 표현하기 위해 각 면의 평면 또는 곡면의 계수 및 특징들을 추출한다. 합성영상과 실측영상을 통해서 제안된 기법의 성능을 알아보았고, 또한 제안된 기법으로 3차원 물체를 재구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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