본 논문에서는 하프톤 영상을 LUT(Look-Up Table)를 이용하여 워터마킹하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 워터마크 비트가 하프톤 영상내의 랜덤한 위치의 픽셀에 저장된다. 하프톤 영상의 픽셀값은 그레이스케일 픽셀값과 이웃한 하프톤 픽셀값으로 인덱싱되는 LUT 항목이 된다. LUT는 그레이스케일 영상과 대응되는 하프톤 영상의 집합에 의하여 학습된다. 본 방법의 장점은 다른 방법들에 비하여 상당히 빠른 속도로 워터마킹할 수 있다는 것이다. 따라서 본 알고리즘은 프린터안에 내장될 수 있다. 실제로 스캔된 영상들을 이용한 실험에서 제안된 알고리즘이 가시적인 왜곡 없이 많은 양의 워터마크 데이터를 영상 안에 감출 수 있으며 DHED와 비교하여 품질은 비슷하고 실행시간은 단축된다.
변이 탐색 범위는 스테레오 정합을 위한 변이 추정 알고리즘의 성능에 가장 큰 영향을 줄 수 있는 변수 중 하나이다. 일반적으로 이러한 변이 탐색 범위는 영상 전체의 최소 변이 값과 최대 변이 값의 범위로 정의된 전역적인 탐색 범위를 사용하게 된다. 이러한 전역적인 탐색 범위는 픽셀에 따라서 불필요한 범위에까지 탐색하게 하며, 이는 변이 추정의 성능적, 속도적 측면에서 좋지 않은 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 픽셀에 따라 변이 탐색 범위를 제한시키는 방법을 제안한다. 낮은 계산 복잡도를 갖는 간단한 변이 추정 알고리즘을 통해 먼저 변이 지도를 생성하여 각 픽셀 당 윈도우를 대응하여 변이 히스토그램을 만든다. 변이 히스토그램에 적응적인 임계 값을 적용하여 픽셀당 변이 후보군을 결정한다. 전역적인 변이 탐색 범위와 제안하는 방법으로 제한된 변이 탐색 범위를 각각 동일한 변이 추정 알고리즘에 적용해 보는 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 분석하였다. 실험 결과로부터 제안하는 방식은 변이 추정 알고리즘의 정확도 측면의 성능을 향상시켰고, 알고리즘의 속도를 평균 5배 이상 향상시켜주는 결과를 보여주었다.
스테레오 영상은 서로 다른 카메라에 의해 취득되기 때문에 잠재적으로 서로 차이가 있고, 이것은 디스패리티 추정시 큰 오차를 유발할수 있으며, 오차분포를 크게하여 전송될 비트레이트에 영향을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 밸런싱함수 추정을 통해 스테레오 영상을 밸런싱하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 본 논문에서는 FFT방법을 이용하여 스테레오 영상을 정합하고, Occlusion된 영역의 픽셀들을 고려하기 위해, 디스패리티 벡터 추정 오차값이 큰 블록의 픽셀들을 밸런싱함수 추정에서 제외하였다. 밸런싱함수는 히스토그램 specification방법과 영상의 국부정보, 오차영상을 이용하여 추정하였다. 밸런싱될 영상의 각 레벨들의 맵핑 구간을 히스토그램 specifation 방법을 통해 계산하며 다중 맵핑되는 픽셀들의 경우, 오차영상에서 그 픽셀들의 근방에서 구한 평균들과 밸런싱될 영상(타깃 영상)에서 맵핑될 픽셀의 근방에서 구한 평균이 최소값을 갖는 위치값을 통해 추정하였다. 또한, 추정된 밸런싱함수의 정확성을 향상하기 위해, 오차분포값이 최소가 될 때까지 반복하여 추정하였다. 제안된 방법은, 실험 결과와 같이, 작은 오차분포와 향상된 PSNR 결과를 나타내며 디스패리티 벡터 추정에도 향상된 결과를 보여준다. 그러므로, 스테레오 코딩 시스템에 적용되어 효과적으로 전송량 데이터양을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 지문 영상 내부에서 특징 정보 추출의 정확성을 향상시킬 수 있는 주름선 검출 방법을 제안한다. 먼저 각 방향별 슬릿의 평균 픽셀 값과 분산에 의하여 픽셀이 주름선 후보 영역에 해당하는지를 결정하고, 그 위치에 해당하는 주름선 방향을 검출한다. 그리고 후보 영역에 해당하는 픽셀의 주름선 방향에 의하여 8개의 영상으로 분해한다. 각 방향별 분해 영상에서 주름선 후보 영역 픽셀들이 형성하는 클러스터의 길이, 주름선 방향과 픽셀 분포 방향의 일치성, 융선 방향과 픽셀 분포방향의 차, 후보 픽셀들의 평균 픽셀 값을 이용하여 주름선 클러스터를 검출한다. 마지막으로, 각 방향별 분해 영상의 주름선 클러스터들을 합성함으로써 주름선 영역을 검출한다. 제안한 방법을 구현하고 주름선 검출을 수행한 결과, 91.4%의 높은 정확성을 확인하였다.
보간 기법이 영상 확대에 널리 사용되고 있다. 보간 기법을 사용하여 확대한 영상은 입력 영상의 픽셀들과 입력 영상의 픽셀들을 사용하여 보간 된 픽셀들로 구성된다. 선형적인 값을 갖는 보간 픽셀 값들은 실제 영상의 특성인 지역성을 갖지 못하는 한계가 있다. 따라서 실제영상에 존재하는 지역성을 갖도록보간 픽셀들을 추정하면 확대 영상은 실제 영상에더욱 가깝게 된다. 입력영상에 존재하는 인접 픽셀들의 특성을 이용하여 보간을 수행함으로 보간픽셀들이 지역성을 갖도록 하여 확대 영상의 화질을 개선하는 효율적인 보간 기법이 본 논문에서 제안되었고 제안된 기법을 사용하여 확대한 영상의 화질이 향상되었다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위한 실험에서 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용하였다. 제안된 기법을 적용하여 확대한 여러 영상들의 PSNR 값들이 기존의 보간 기법들을 사용하여 확대한 영상들의 PSNR 값들보다 큰 것을 확인하였다.
깊이맵은 색채 영상과 달리 색상 정보가 아닌 깊이 정보가 픽셀 값을 이루고 있어서 색차가 크더라도 비슷한 거리에 있으면 유사한 픽셀 값으로 나타난다. 또한 색채 영상은 미세한 영역에서 단계적으로 값이 변하면서 대상의 윤곽을 나타내지만 깊이맵은 픽셀 값이 계단식으로 변하여 픽셀 값이 변하는 지점에서 급변하는 경향이 있다. 이러한 깊이맵의 특성상 경계 영역과 그 외의 영역으로 크게 영상의 영역을 구분 할 수 있고, 전송 시 나타나는 오류에 대해 각 영역에 효과적으로 적용 될 수 있는 오류 은닉 방법이 필요하다. 본 연구에서는 깊이맵의 경계 방향에 따라 영역을 구분하고 각 영역의 값이 변화하는 방향성에 맞추어 적응적으로 오류가 은닉 될 수 있는 방법을 적용하여 깊이맵을 복구한다. 복구된 깊이맵은 다시점 영상과 함께 합성하여 새로운 중간 시점 영상을 만들고 이를 객관적 화질평가 방법을 통해 평가한다.
본 논문에서는 확대영상의 화질을 향상시키기 위하여 영상의 곡면 특성을 활용한 효과적인 영상 확대 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서 제시된 방법으로 영상의 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면을 효과적으로 추정하고, 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면으로 추정된 경우에는 확대하고자 하는 원본영상으로 역방향 사상된 좌표에서의 보간 값을 제안된 기법에서 제시된 효율적인 방법으로 계산하여 해당곡면의 특성을 잘 반영하는 보간 값을 구한 후 이를 확대영상의 보간 픽셀 값으로 하여 확대영상이 실제영상의 곡면 특성을 충실히 반영하도록 하였다. 또한 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면이 아닐 경우에는 역방향 사상된 좌표 주위의 기준 픽셀들의 영향을 더욱 정교하게 반영하도록 보간 값을 구하고 이를 확대영상의 보간 픽셀 값으로 한다. 실제 영상에 존재하는 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면의 특성을 더욱 충실히 반영하여 실제영상에 더욱 근접한 확대영상을 구성하도록 하기 위하여 위의 절차를 반복적으로 적용하여 확대영상을 구성하였다. 제안된 기법을 적용한 확대영상들의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 값이 기존의 기법들을 적용한 확대영상들보다 큰 것을 실험을 통해 확인하였다.
다양한 동영상 압축표준에서 압축효율을 높이기 위해 1/2 화소를 이용한다. 1/2 화소는 프레임 간 참조시 압축 효율을 높이기 위한 프레임 내 화소를 연산하여 생성되는 가상의 값이며 이 연산식은 표준에 따라 다르다. MPEG-2에서 H.264로의 포맷 변환시 이 1/2 화소값의 차이로 인해 MPEG-2의 모션벡터와 움직임 보상된 값을 그대로 사용할 수 없게 된다. 본 논문에서는 MPEG-2의 모션벡터를 그대로 사용하고 DCT(Discrete Cosine Transform) 도메인에서 두 표준의 화소값의 차이를 보정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 픽셀 도메인의 창조 블록을 이용하여 보정 할 위치를 찾고 두 표준의 1/2 화소 계산식의 차이를 이용하여 보정 할 값을 구하게 된다. 구해진 보정 값을 DCT하여 DCT 도메인의 현재 블록에 더하여 보정하게 된다. 이 기법은 모든 블록의 값을 완벽하게 보정할 수는 없지만 두 표준 간 차이값이 큰 1/2 화소를 보정할 수 있으며 IDCT라 DCT로 인한 화질 열화도 감소된다 또한, DCT 상태에서 보정을 수행하므로 픽셀 도메인에서 보다 약 7%의 계산복잡도도 낮출 수 있다.
본 논문에서는 다양한 영상에서 객체들의 정보 손실을 최소화한 상태에서 영상을 이진화하기 위해 ${\alpha}-cut$을 동적으로 설정하는 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 소속 함수의 구간을 설정한다. 그리고 소속 함수에서 소속도를 구한 후, 영상을 이진화 하기 위해 최대 밝기 값에서 중간 밝기 값을 나눈 값을 ${\alpha}-cut$값으로 설정한 후에 구간 임계치를 이용하여 영상을 이진화 한다. 제안된 퍼지 이진화 방법의 효율성을 확인하기 위해 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 객체와 배경 사이의 명암도가 한쪽에 치우친 분포를 가진 영상과 넓게 분포된 영상에서 모두 객체들의 정보의 손실이 적은 상태에서 이진화되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 스테고 영상의 화질을 개선하기 위해 픽셀 값의 주변 통계적 특성을 고려한 보다 정확한 계수값을 사용한 픽셀 변형 방법을 제안한다. 이와 같은 방법을 사용함으로써 기존 방법의 삽입 용량을 유지하면서도 스테고 영상의 왜곡 정도가 줄어 PNSR 수치가 기본 방법보다 높아지게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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