• Broadcasting and Media Magazine
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• v.21 no.1
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• pp.78-88
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• 2016

멀티미디어 시스템에 있어서 제공하는 영상 콘텐츠의 화질은 우선적으로 보장되어야 할 요소이다. 화질에 최적화된 시스템을 설계하고 평가하기 위해서는 화질의 측정 기술이 필수적인데, 기존의 신호 기반 화질 평가가 갖는 한계 때문에 최근에는 시청자가 실제로 인지하는 화질을 평가하는 기술의 중요성이 높아지고 있다. 특히 UHD 시대에는 단순 화질뿐만 아니라 실감성 등의 인지적 요소도 주목을 받고 있기 때문이다. 본 글에서는 인지 화질 측정에 관련된 기술 동향을 살펴보고, UHD의 인지 화질 측정 관련 최신 연구를 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.04a
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• pp.412-416
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• 2000

본 연구는 TV 화질 설정치를 조절하여 제시된 실제 TV 화질에 대한 감성 평가를 실시하여, TV 화질에 대한 심리적 차원이 어떻게 구성되어 있는지를 알아보고, 또한 TV 최적 화질을 결정하는 감성요인을 규명하기 위해 수행되었다. 피험자들은 다섯가지 TV 화질 변인 (밝기, 명암, 선명도, 색상, 색농도) 각각을 각각 네 수준으로 조절하여 제시하는 네 종류의 자극 (인물, 실내, 정물, 풍경)을 본 후, 각 화질에 대한 감성을 평가하였다. 그 결과 TV 화질에 대한 감성 차원은 "깔끔함"과 "화려함" 두 주된 요인으로 구분되었다. 그리고 가장 만족스러운 TV 화질을 결정하는 감성 요인으로는 "자연스럽다", "침울하다-산뜻하다", "거칠다-매끄럽다" 순으로 나타났다. 네 자극중에서 TV 최적 화질을 결정하는 공통적인 요인은 "자연스럽다"였다.로 나타났다. 네 자극중에서 TV 최적 화질을 결정하는 공통적인 요인은 "자연스럽다"였다.다"였다.t;였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.65-68
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• 2006

카메라로 촬영한 문서 영상의 분석 및 인식을 위한 적응적 이진화 방법을 제안한다. 먼저 카메라 영상의 화질을 분석하여 정량화하는 방법을 제안한다. 그 후 다양한 화질의 카메라 영상에 대하여 제안한 방법으로 측정한 화질과 그 화질에 적합한 이진화 파라미터간의 상관 관계를 통계적으로 분석한다. 그 후 그들간의 상관 관계를 이용하여 입력 영상의 화질에 적합한 이진화 파라미터를 자동으로 추정하도록 함으로써 화질 변화에 대한 적응력을 강화하였다. 실험을 통해 초점 및 잡영의 상태에 따라 적절한 파라미터를 추정함으로써 화질 변화에 적응하는 결과를 확인하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.9
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• pp.797-803
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• 2007

Adaptive binarization is very important for the camera-based document recognition. This paper proposes a binarization method which can effectively adapt to the variation of image Qualify. Firstly, it analyzes the effect of binarization parameters to the result and proposes a method to measure the image quality. Then, it statistically analyzes the relationship between the image quality and the binarization parameter. Finally, it proposes a binarization method that automatically adapts to the quality of the input image, using the analysis result. The experiment results show that there is a meaningful relationship between the image quality and the binarization parameter, and therefore, the proposed method can effectively adapt to the variation of image quality.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.8
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• pp.87-95
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• 2012

We propose that a subjective image quality assessment based on objective image quality factors in order to evaluate objectively preference of consumers. In other words, we define objective image quality factors which are easy to accept by manufacturers and they are composed of subjective image quality assessment questionnaires. Also, portrait image is selected by stimulus in order to persue easiness of evaluation for the general subjects. Throughout a subjective image quality assessment model, we evaluate recognition of image quality by consumers and analyze the effectiveness of correlation in terms of the final image quality preference. Analyzing the relationship between image quality factors, we can figure out the preferable image quality and confirm the positive effects on consumers' recognition of image quality. In the results, there are strong relationship between preference and color reproduction, dynamic range, noise, and resolution respectively. especially, the characteristic of portrait, there is high correlation between color reproduction and preference.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.20 no.1
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• pp.57-66
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• 2017

Emotional image quality optimization methodologies are investigated using technological image quality controls based on the eye tests of various image samples. The images are evaluated based on various contrast, lightness and saturation image quality metric tone curves. The order of importance to image quality enhancements is contrast, saturation and brightness. The slopes of emotional image qualities with respect to technical image quality metric changes are found to be composed of mathematical function modelling with nearly zero, intermediate and maximum slope regions in general, which can reflect well known log and saturated as well as conventional reverse U shape natures. Image quality improvements are analyzed not only with just single but also with multiple image quality metrics. To ease the unified image quality metric analysis and control, a new function is presented to utilize both the newly found and conventional emotional image quality behaviors. It is found that the overall image quality enhancement can be realized only in a few limited cases of multiple image quality metric controls. It is also found that the kinds of image quality enhancement methodologies are not strongly dependent on image contents (genre).

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.3
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• pp.233-238
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• 2010

In this paper, we propose a multiple classifier combination method based on image degradation modeling to improve recognition performance on low-quality images. Using an image degradation model, it generates a set of classifiers each of which is specialized for a specific image quality. In recognition, it combines the results of the recognizers by weighted averaging to decide the final result. At this time, the weight of each recognizer is dynamically decided from the estimated quality of the input image. It assigns large weight to the recognizer specialized to the estimated quality of the input image, but small weight to other recognizers. As the result, it can effectively adapt to image quality variation. Moreover, being a multiple-classifier system, it shows more reliable performance then the single-classifier system on low-quality images. In the experiment, the proposed multiple-classifier combination method achieved higher recognition rate than multiple-classifier combination systems not considering the image quality or single classifier systems considering the image quality.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.8
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• pp.68-76
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• 2011

Due to the high interests of image quality by consumers, the concerned market becomes more heated. Recent digital camera development tendency shows to perform the higher image quality to meet consumers demand of quality satisfaction. However it is hard to confirm that development of objective image quality performance means positive subjective image quality preference. And also, we cannot find out the previous researches concerned on correlation between objective and subjective image quality comparison. Therefore, it is necessary to analyze the consumers preferred images based on objective image quality performance. Throughout this paper, we analyze statistical correlation between the objective and subjective image quality assessment methods by using ISO standards. In these results, we try to find attributes that enhance image quality. We suggest not only to analyze and reflect on customers' preferences, but also to pursue the high quality image performance practically. We expect the results of this paper to positively influence product development.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.223-224
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• 2018

기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술은 주관적 화질 평가를 대체하기 위한 기술로, 비디오를 입력 신호로 화질 평가 결과를 출력 신호로 하는 기계학습 모델을 통해서 개발하는 기술이다. 학습에 필요한 비디오 데이터 셋은 입력 신호인 비디오 시퀀스와 입력의 출력신호로 학습할 주관적 화질 평가 결과로 구성된다. 이때 데이터 셋의 일부는 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발 과정에서 학습에 사용하고, 남은 일부는 개발 기술의 성능 평가에 사용한다. 일반적으로 기계학습 기반 기술의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 비례한다. 그러나, 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발에 필요한 데이터 셋은 주관적 화질 평가 결과를 포함해야 하므로, 데이터 양을 늘리는 것은 쉬운 문제가 아니다. 이에 본 논문에서는 압축 비디오에 대한 화질 자동 측정 기술 개발을 위해 필요한 데이터 셋을 양과 질적 측면에서 효율적으로 구축하는 방법을 제안한다. 양적 측면에서 효율성을 높이기 위해 부호화 복잡도와 평가 난이도 기반으로 시퀀스를 선정 방법을, 질적 측면에서 효율성을 높이기 위해 쌍 비교(Pairwise Comparison)기반의 주관적 화질 평가 방법을 제안한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.27 no.3
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• pp.83-91
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• 2012

디지털 영상은 캡처 디바이스를 통해 획득된 후, 처리, 압축, 저장, 전송, 재생산 등의 과정을 거치면서 반드시 왜곡이 수반된다. 이렇게 왜곡된 영상은 인간 지각이 허용할 수 있는 범위 내에서 정확히 재생되어야 한다. 따라서, 영상이 재생되기 전 영상의 화질을 평가할 필요가 있다. 실제 응용에 있어서, 인간의 견해로 영상 화질의 점수를 정하는 주관적 화질평가는 일반적으로 불편하고 시간도 많이 소요되며, 비용이 많이 든다. 예를 들어, 사진, 동영상 등의 영상 콘텐츠를 대규모로 저장하고 있는 클라우드 서비스의 경우, 영상 콘텐츠가 상용으로 서비스되기 전 모든 영상의 화질을 인간이 직접 평가하는 것은 불가능하다. 영상 화질평가(visual quality assessment)에 대한 연구목적은 지각된 영상의 화질을 자동으로 예측하는 측도를 개발하는 것이다. 본고에서는 기존에 제안된 영상 화질평가 기술들을 설명하고, 앞으로의 연구에서 해결해야 할 이슈들을 살펴본다.