본 논문에서는 H.264/SVC(Scalability Video Coding)를 기반으로 한 ROI(Region Of Interest) 화질 개선 방법을 제안한다. H.264/SVC는 공간적, 시간적, 화질적 확장성을 지원하고 있다. 이로 인해 네트워크 환경과 모바일 기기에 더욱 적합하게 되었다. 하지만 이러한 확장성은 객관적인 화질 개선을 고려하여 설계되었다. 본 연구는 주관적인 화질 개선을 위해 관심 영역을 설정하였으며, 이를 위하여 관심 영역을 설정하기 위한 방법과 이를 효율적으로 전송하기 위한 효과적인 전송 방법을 제안한다. 또한 기존 SVC 확장성까지도 활용하는 화질 개선 방법을 제시 한다.
스마트폰에서 시각 정보를 전달하는 디스플레이 장치의 화질은 스마트폰의 경쟁력을 결정하는 중요 요소 중 하나이다. 스마트폰 디스플레이는 점차 대형화되고 있으며 디스플레이의 화질을 개선하려는 하드웨어 및 소프트웨어 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 그런데 대형화된 디스플레이는 스마트폰 전력 소비의 많은 부분을 차지하기에 화질 개선뿐 아니라 디스플레이의 소비전력량을 줄이는 것도 반드시 필요하다. 대표적인 스마트폰의 디스플레이로는 LCD와 OLED가 있다. 각각의 디스플레이 패널은 서로 상이한 물리적 특성을 갖고 있으므로, 이러한 특성을 잘 활용하여 전력 소비량을 줄이면서 화질을 향상시키는 영상 처리 기술이 개발되고 있다. 본고에서는 LCD와 OLED 디스플레이를 위한 저전력 화질 개선에 대한 기술 동향을 알아본다.
본 논문은 디지털 카메라로 촬영된 영상의 화질을 향상시키기 위해 영상의 명도 표면을 생성하여 이를 스트레칭 하는 대비 개선 기법을 제안한다. 제안된 명도 표면 스트레칭 기법은 가우시안 함수에 의해 상부 명도 표면과 하부 명도 표면을 생성하여 출력 영상의 최대 명도 범위로 스트레칭함으로써 입력 영상의 대비를 개선하게 된다. 다양한 조명 환경에서 획득한 디지털 컬러 사진을 대상으로 기존의 화질 개선 알고리즘인 히스토그램 스트레칭, 명도 표면 스트레칭, 히스토그램 평활화, 감마 조정, 레티넥스 기법과 제안한 화질 개선 기법의 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과 제안한 영상 개선 기법은 다른 방법들에 비해 CPP 성능이 우수하였으며 인간 시각의 관점에서 자연스럽게 화질을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
최근 모바일 기기를 위한 카메라 관련 기술이 발전하면서 취득할 수 있는 영상의 화질 또한 크게 향상되고 있다. 그러나, 일상 생활에서 빈번히 발생하는 다양한 실내외 불규칙한 조명 조건 및 저조도 환경은 여전히 영상 화질 저하를 야기한다. 본 고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 널리 연구되고 있는 심층신경망 기반 영상 화질 개선 연구의 최신 동향을 소개하고자 한다. 먼저, 다양한 최적화 기법을 바탕으로 영상 내 조명 성분을 추정하고, 이를 개선하는 방법들에 대해 간략히 설명한다. 또한, 영상 인식, 객체 검출 등에서 뛰어난 성능을 입증한 합성곱 신경망 구조를 기반으로 영상의 잠재적 특징을 효과적으로 검출한 후 이를 바탕으로 개선된 영상을 생성하는 방법에 대해 설명한다. 다양한 데이터셋에 대한 실험 결과를 통해 인공지능 기반 영상 화질 개선의 우수성을 보인다.
일반 영상의 화질을 개선하기 위해 다양한 알고리즘이 존재한다. 하지만 X-ray 영상의 경우 일반 영상과 특성이 다르기 때문에 기존의 화질 개선 알고리즘으로는 진단에 적합한 화질을 얻을 수 없다. 디지털 X-ray 기기로부터 처음 획득된 X-ray 영상은 데이터 범위가 일반 영상에 비해 넓고 밝기 레벨이 고르지 못하다. 특히 Chest X-ray 영상의 경우 다양한 이유로 촬영하기 때문에 갈비뼈와 혈관, 척추 뼈 등 특성이 다른 모든 부위들을 자연스럽게 개선할 필요가 있다. 본 논문은 영상의 불필요한 배경 성분을 제거하여 특정 밝기에 밀집되어 있는 데이터들의 히스토그램 범위를 확장시키고 주파수 대역 별 가중치를 조절하여 대비 및 선명도를 향상시킨다. 마지막으로 전역적 대비 개선 기법과 지역적 대비 개선 기법의 장점을 취하여 진단에 적합하도록 개선된 Chest X-ray 영상을 얻는다.
본 논문에서는 영상의 화질 개선을 위해 일반적으로 사용되는 방법인 미디안 필터와 샤프닝 필터의 단점들을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 통계적 정보를 이용하여 평탄영역과 평탄하지 않은 영역을 구분하고 각 영역에 대해 저주파 통과 필터와 고주파 통과필터를 각기 다르게 적용하여 기존의 다른 화질 개선 필터 보다 향상된 개선 효과를 기대 할 수 있다. 또한 적용할 스케일 값의 크기만 결정하면 각 화소에서의 범주와 세기는 영상의 통계적 정보를 이용한 매핑 함수를 통해 자동으로 생성된다. 따라서 기존의 미디안 필터와 샤프닝 필터가 가지고 있던 복잡한 파라메터의 설정과정이 필요 없이 평탄영역에서의 잡음제거 및 블러링 효과와 활동성이 높은 영역에서의 선명화 효과를 동시에 얻을 수 있다.
본 논문에서는 라플라시안 피라미드를 이용하여 컬러 영상의 밝기 및 색상을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상을 라플라시안 피라미드로 구성한 후 저해상도 근사 영상을 이용하여 영상의 전체적인 밝기를 개선하고 대역 통과 영상들을 이용하여 대비를 개선한 후 입력 영상의 밝기 값에 따라 적응적으로 색상을 재현함으로써 최종적으로 컬러 영상의 화질을 개선한다. 실험 결과 제안하는 방법은 영상 조명 특성에 강인한 화질 개선 성능을 보여주었으며 동영상에 적응시에도 자연스러운 화질 개선 결과를 얻을 수 있었고 실시간 처리가 가능한 수행 속도를 보여주었다.
본 논문에서는 소형 카메라 모듈의 화질을 분석하는 시스템을 제안하고 이를 이용하여 렌즈의 성능을 평가하며, 플레어 및 헐레이션 방지 디스크를 삽입하여 렌즈의 성능이 개선되는 효과를 검증한다. 카메라 모듈의 화질을 평가하는 카메라 모듈 화질검증 시스템과 이미지 신호 처리기(Image Signal Processor, ISP) 내부의 레지스터를 제어하는 카메라 모듈 제어 프로그램 및 화질분석 소프트웨어를 개발한다. 제안된 헐레이션 방지 디스크를 삽입된 카메라 모듈의 화질을 기존 카메라 모듈의 화질과 비교평가에서 획득된 영상의 해상도, 밝기, 색재현 등의 성능을 검증한다.
본 논문에서는 블록 기반 DCT (Discrete Cosine Transform)에 의한 압축 영상의 화질을 개선하기 위한 적응적 후처리 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 1차원의 비교적 간단한 디블록킹 필터(deblocking filter)와 2차원의 방향성 기반 화질 개선 필터를 연속적으로 적용하는 형태로 이루어져 있다. 먼저, 영상의 국부 통계적 특성에 따라 적응적인 임계값을 설정하여 1차원 디블록킹 필터를 적응적으로 적용한다. 1차원 필터링을 수행한 후 블록간의 연속성을 향상시켜 인지되는 화질을 향상시키기 위하여 업데이트 과정을 수행하게 된다. 이후, 실제 에지(edge) 및 텍스쳐(texture) 정보를 보존하면서 에지 주위의 링잉 현상(ringing effects) 및 블록의 교차점에 존재하는 불연속 현상을 제거하기 위하여 2차원 방향성 기반 화질 개선 필터를 적용한다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 기존의 다양한 화질 개선을 위한 후처리 기법에 비해 높은 PSNR을 나타내면서 우수한 주관적 화질 결과를 보인다.
동영상을 압축하는 방법에서 양자화 사용은 필수적이다. 양자화기는 동영상의 부호화율을 조정할 수 있고 화질을 제어할 수 있다. 특히, 동영상내 관심영역이 있는 경우에 관심영역에 좋은 화질을 제공해주면 주관적 화질이 개선될 수 있다. 이를 위하여 먼저 본 논문에서는 화면내 주관적 관심영역에 따라 동영상을 분류하는 방법을 제시한다. 또한, 동영상내 관심영역에 따라 화질을 차등적으로 제어하기 위한 양자화 계단 크기 할당방법을 제안한다. 관심영역에는 그렇지 않는 영역에 비하여 양자화 계단크기를 상대적으로 작게 할당함으로써 전체적으로 주관적 화질을 개선시킨다. 본 논문에 제시된 방법에 의해 양자화 계단의 크기를 차등적으로 적용함으로써 주관적 화질의 개선이 이루어졌으며 화면내에서 양자화 변수의 최대값과 최소값의 차이가 4$\sim$8이 주관적 화질개선에 가장 적절한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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