본 논문에서는 위상평활화코드 기법에 기반한 실시간 동적 차분위성항법의 효율적인 구현을 위하여 위치영역 Hatch 필터를 새로이 제안하고 그 성능을 분석하였다. 제안된 위치영역 Hatch 필터는 기존의 거리영역 Hatch를 새로운 각도에서 해석하고 이를 연장하여 유도되었다. 시뮬레이션을 통하여 Hatch 이득이 Kalman 형 이득보다 더 효율적이며 또한 위성의 출몰이 빈번한 환경에서는 위치영역 Hatch 필터가 거리영역 Hatch 필터보다 유리함을 보였다.
본 논문에서는 해프톤 패턴 간섭 분석을 통해 모아레 패턴을 효과적으로 제거할 수 있는 새로운 모아레 영역 평활화 방법을 제시한다. 제안한 방법에서는 픽셀의 화소값을 이용하여 모아레 패턴의 세기를 결정하고 그 세기에 따라 평활화 정도를 적응적으로 조정해 주기 때문에, 모아레 패턴을 효과적으로 제거하면서 경계나 텍스쳐 같은 의미 있는 고주파 성분도 효과적으로 보존할 수 있다. 또한 기존의 블록기반 퓨리에 변환 방법과 달리, 미리 만들어진 테이블을 참조하는 과정만으로 모아레 패턴의 세기를 결정하기 때문에 연산 시간측면에서도 효율적이다. 제안한 방법은 칼라 인쇄물을 다루는 다양한 멀티미디어 분야에서 유용하게 활용될 수 있다.
본 논문은 Wang-Ward의 WTHE(Weighted and Thresholded Histogram Equalization) 방법에 히스토그램 분할 개념을 적용한 새로운 영상 화질 개선 방법(DWTHE: Decomposable WTHE)을 제안한다. DWTHE는 먼저 영상의 평균 자기 값 또는 명도 균등 분할점을 기준으로 입력 히스토그램의 영역을 분할하고, 분할된 각 영역의 확률밀도 값을 가중치로 사용하여 새로운 히스토그램을 만든 후, 히스토그램 평활화 과정을 수행하게 된다. 하나의 가중치를 사용하는 WTHE 방법과 다르게, 제안 방법은 히스토그램 분할로 인한 복수외 가중치 값을 사용하게 되며, 실험 결과 제안 방법은 기존 방법에 비해 우수한 화질 개선 효과를 보여주었다.
영상에서 밝기 분포가 특정한 범위에 밀집되어 있는 경우 영상에 포함된 특징을 구분하기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 전역 히스토그램 평활화와 지역 히스토그램 평활화를 적용한다. 전역 히스토그램 평활화를 적용하는 경우 밝기 분포의 밀집 정도를 고려하지 않고 전체 히스토그램 정보를 사용하기 때문에 지나치게 밝아지거나 어두워질 수 있으며 부분적인 명암값을 개선시키는 것이 어렵다. 지역 히스토그램 평활화를 적용하는 경우 영상의 전체 밝기 분포를 고려하지 않고 지역적인 영상의 밝기 정보만을 사용하기 때문에 블록 간의 명암값의 차가 커져서 블록화 현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 히스토그램의 영역에 가우시안 혼합 모델을 적용하여 모델링을 한 후, EM 알고리즘을 반복적으로 적용하여 각 영역의 범위를 결정한다. 그리고 분할된 영역별로 히스토그램 평활화를 적용하여 유사한 밝기값을 갖는 영역이 과도하게 평활화 되는 것을 방지하며 명암대비를 향상시킨다.
이미지 인식 분야에 있어서 전지 결재시 도장의 진위 문제라 은행 업무 또는 중요 서류에 있어서 도장의 진위 문제를 해결할 수 있는 방법이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 평활화 방법과 ART1 알고리즘을 이용한 도장 이미지 인식 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 임계값을 이용하여 도장 이미지를 이진화하고 이진화된 이미지에서 최빈수 평활화 방법을 이용하여 잡음을 제거하고 도장 영역을 추출하여 정규화 하였다. 도장 인식은 인공 신경망의 자율 학습 방법인 ART1 알고리즘을 적용 하였다. 실험 결과, 제안된 도장 인식 방법이 도장의 진위 문제에 적용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 평활화 유한요소법(Smoothed finite element method)을 도입한 위상분야법(Phase-field method)에 대해 소개하고자 한다. 위상분야법은 최근 균열 개시 및 전파 해석에 많이 사용되는 기법으로 균열 표면을 추적하기 위한 추가적인 처리기법이 필요하지 않는 특징이 있다. 위상분야법에서 복잡한 균열 전파를 포착하기 위해 높은 정확도의 변형률 에너지를 평활화 유한요소법을 도입하여 계산하였다. 평활화 유한요소법은 유한요소를 하위 셀로 나누고 각각의 하위 셀을 평활화 영역으로 재조립하여 변형률 에너지를 계산하게 된다. 또한 해석 시간 단축을 위하여 쿼드트리 요소망을 제안한 기법에 사용하였다. 수치 예제를 통하여 제안한 기법을 참조해 및 유한요소법과 비교하여 검증하였다.
본 논문에서는 평활화 유한요소법(Smoothed finite element method)을 도입한 응력 기반 구배 탄성론(Gradient elasticity)의 2차원 경계치 문제에 대한 연구를 수행하였다. 구배 탄성론은 기존 탄성론에서는 표현할 수 없는 미소규모의 크기 의존적인 기계적 거동을 설명하기 위해 제안되었다. 구배 탄성체론에서 고차 미분 방정식을 두 개의 2차 미분 방정식으로 분할하는 Ru-Aifantis 이론을 사용하기 때문에 평활화 유한요소법에 적용이 가능하게 된다. 본 연구에서 경계치 문제를 해결하기 위해 평활화 유한 요소 프레임워크에 스태거드 방식(Staggered scheme)을 사용하여 국부 변위장과 비국부 응력장을 평활화 영역 및 요소에서 각각 계산하였다. 구배 탄성에서 중요한 변수인 내부 길이 척도의 영향을 측정하기 위해 일련의 수치 예제를 수행하였다. 수치 해석 결과는 제안한 기법이 내부 길이 척도에 따라 균열 선단과 전위 선에 나타나는 응력 집중을 완화할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 적응적 평활화 필터를 이용한 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음 제거 방법을 제안한다. 하프톤 잡음은 잡음의 편차가 커서 에지 영역과 유사한 특성을 나타내므로 일반적인 에지 보존 평활화 필터를 적용할 경우에는 잡음 제거 효과가 떨어진다. 또한 인쇄물에 주로 사용되는 집중형 도트 방식의 하프톤은 컬러 영상에서 채널간의 간섭 현상으로 인해 모아레 패턴을 생성한다. 따라서 본 논문에서는 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음과 모아레 패턴을 효과적으로 제거하기 위해 하프톤 잡음의 방향성에 기반한 적응적 평활화 필터 방법을 제안한다. 하프톤 잡음의 경우 영상의 에지와 달리 등방성을 가지므로 영상을 블록 단위로 나누어 지배적인 에지의 크기와 방향성을 살핌으로써 적응적 평활화 필터를 구성할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 방법은 다양한 인쇄 매체를 통해 생성된 하프톤 문서에 대하여 효과적으로 하프톤 잡음을 제거하면서도 영상의 에지를 보존하는 것을 확인할 수 있었다.
영상 평활화(Image Smoothing) 작업은 영상 신호 표본화, 정량화, 통신 이동과 같은 과정을 거치면서 잡음 등의 불필요한 신호가 포함된 디지털 영상의 잡음을 감소키는데 많이 이용되고 있다. 이와 같은 영상 평활화 작업에는 대부분 전역적인 공간 영역 혹은 주파수 영역의 전역적인 필터링 기법이 이용되고 있다. 그러나, 기존의 방법들은 왜곡된 잡음 픽셀들의 정보를 그대로 반영하기 때문에 잡음 제거 결과 복원 영상의 선명도는 크게 저해된다. 본 논문에서는 특히나 양자화 과정을 통해 잡음 정보의 변형이 극대화되어지는 압축 영상을 대상으로 하여 적절한 잡음제거 기법을 제안하고자 한다. 특히, 압축 영상의 잡음 추출은 1차 복호화 후의 공간 도메인에서, 추출된 잡음 제거는 주파수 도메인에서 수행함으로써 2차 복호화 후의 잡음제거 결과 영상은 압축 영상의 잡음 제거에 따른 본질적인 문제를 해결하였으며, 실험 결과 역시 다른 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 발휘하였다.
본 논문에서는 지역 최빈값과 가중치를 이용하여 새로운 히스토그램 평활화 방법을 제안한다. 여러 개의 평균명도값을 사용하여 히스토그램을 분할하는 기존 방식과는 달리 지역 최빈값과 전체 평균명도값을 사용하여 히스토그램을 분할한다. 지역 최빈값 산출 과정에서 지역의 범위를 조정할 수 있어 융통성 있는 히스토그램 분할 처리가 가능하다. 또한 히스토그램 분할 영역을 가중치에 기반해 새로운 영역의 히스토그램으로 분할한다. 해당 방법을 통해 발생빈도가 높은 명도의 과도한 변화 없이 화질개선 면에서 기존 히스토그램 평활화보다 좋은 효과를 얻을 수 있다. 다양한 크기와 히스토그램 분포를 가지는 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존 히스토그램 평활화보다 광범위하게 사용될 수 있음을 확인하였고 특히 한쪽으로 치우쳐진 영상에 있어 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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