노출 합성은 두 장 이상의 서로 다른 노출 값을 갖는 좁은 동적 영역 영상을 합쳐 한 장의 넓은 동적 영역을 갖는 결과 영상을 생성하는 알고리듬이다. 본 논문은 블록기반의 지역적 특성을 고려한 노출 조정 기법과 개선된 채도 특성 요소를 이용해 가중치 맵을 생성하는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 노출 조정 기법은 인간시각체계의 특성을 고려하여 입력 영상의 노출 값을 보정함으로써 노출 합성 결과 영상 내의 세밀한 부분을 효과적으로 보존한다. 개선된 채도 영상은 입력 영상 내의 포화 영역을 효과적으로 반영한 가중치맵을 생성한다. 본 논문은 기존의 대표적인 노출 합성 알고리듬과의 주관적 화질과 MEF-SSIM, 수행 시간 비교를 통해 제안하는 알고리듬의 우수성을 입증하였다.
2D-to-3D 비디오 변환 기술은 2D 비디오 속에 내재하는 깊이 단서를 이용하여 스테레오 영상을 생성함으로써 2D 비디오에 3D 효과를 부여한다. 이 기술은 완전한 3D 비디오 시대로 가는 과도 기간 동안 3D 콘텐츠의 부족문제를 해결할 수 있는 유용한 기술이다. 본 논문은 2D-to-3D 비디오 변환의 저 복잡도 구현을 위한 새로운 깊이 생성 방안을 제시한다. 제안 기법에서는 전역 깊이의 시방향 일관성을 위하여 패턴 기반의 전역 깊이 생성 기법을 제안하였다. 뿐만 아니라 객체 영역의 3D 입체감 개선을 위한 저 복잡도의 객체 깊이 개선 알고리즘도 추가적으로 제시하였다. 실험을 통해 제안 알고리즘이 복잡도와 주관적 화질 측면에서 기존 방식들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
고사양 디지털 카메라를 내장한 스마트 기기의 보급이 급격하게 증가하면서 고해상도 영상의 품질을 개선하는 기능이 중요해지고 있다. 모바일 기기의 제한된 자원과 영상의 정보량을 감안하면 지나치게 복잡하지 않은 알고리즘을 선택해야 하고 가능한 효율적인 구현 기술을 사용해야 한다. 영상의 질을 향상시키는 기법 중 간단하면서도 널리 사용되는 기술은 명암 값 분포를 조절하는 명암비신장 (contrast stretching) 기법이다. 안드로이드 스마트폰의 경우, 구현 기술로는 가상 머신 위에서 동작하는 자바 라이브러리, JNI (Java Native Interface) 기반 원시 (native) C/C++ 구현 기술, 그리고 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 기법이 적용된 NEON 구현 기술 등이 있다. 이 연구에서는 이 세 가지 기술을 선형 명암비신장 연산, 그리고 평활화 명암비신장 연산에 적용하여 그 성능을 실증적으로 비교 분석하였다. 그 결과 원시 C/C++과 NEON 라이브러리의 실행 속도는 자바 라이브러리 실행 속도에 비해 각각 56-78배, 50-76배 빠르다는 점을 확인하였다.
본 연구는 현재 지상파 DMB의 방송자막에 대한 사용자들의 인식을 파악하여, 향후 방송자막 디자인 개선 방향을 제시하고자 하였다. 먼저 방송자막에 대한 기존 연구들을 고찰하였다. 그 결과 프로그램 시청 시 방송자막이 중요한 역할을 하며, 글자 수의 최소화, 명료성을 높이는 글자체와 색상의 배열, 구성 요소의 재배치가 방송자막의 가독성을 높이는 주요 요소로 파악되었다. 그러나 실제 지상파 DMB 사용자들을 대상으로 설문 조사를 한 결과 화질, 화면 구성, 색상 및 명암 등에서 긍정적인 평가가 낮았다. 또한 방송자막의 가독성, 정보의 전달, 자막 구성, 글자체, 글자 수 및 글자 크기 등의 평가에서는 더욱 부정적인 것으로 나타났다. 앞으로 방송자막 형태 및 구성, 정보량의 제한, 글자의 선명성 및 크기, 색상 배치 및 선명성 등에서 지상파 DMB 화면에 적합하고, 사용자의 편이성을 고려한 자막 디자인의 개발이 절실히 요청된다.
초음파 영상 진단 장비의 중요한 특징 중의 하나는 실시간으로 생체내의 연부 조직에 대한 정보를 보여준다는 것이다. 심초음파도는 심장판막 및 심벽의 상태를 실시간 단면 영상으로 보여줄 수 있으므로 심장 질환 진단에 널리 이용되고 잇다. 그러나, 초음파 영상은 스펙클 잡음이나 영상 탈락 등으로 인하여 화질이 많이 열화되어 있다. 그러므로, 이러한 초음파 영상을 개선시킬 수 있는 새로운 기술을 개발하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 심초음파도의 개선된 이진 영상을 검출하기 위한 영상 처리 기술을 제안한다. 아날로그 영상인 심초음파도로부터 디지털 동영상 파일을 만들고, 이것을 다시 프레임 단위로 각각 8bit 그레이 레벨을 갖는 정지 영상으로 변환하여 저장하였다. 효율적인 영상 처리를 위해 심중격과 삼첨판을 중심으로 한 심장 부위를 관심 영역으로 두었고, 스펙클 잡음이 포함된 각각의 영상은 영상 개선 필터와 모폴러지 필터를 이용하여 처리되었다. 그 결과, 원 영상이나 문턱치에 의한 이진 영상에 비해 명확한 윤곽선을 가진 개선된 이진 영상을 얻을 수 있었다. 결론적으로, 본 논문에서 제안한 장법은 보다 최적의 초음파 이진 영상 처리 기술 개발과 심초음파 영상의 좌심실벽 운동과 같은 정량적 분석에 중요한 심벽 윤곽선 검출 등에 기여할 수 있을 것이라 생각된다.
고화질 비디오에 대한 시장의 요구가 높아짐에 따라 고화질 비디오를 기존 보다 낮은 데이터 량으로 압축할 수 있는 새로운 비디오 부호화 표준 기술인 HEVC(High Efficiency Video Coding)가 최근에 개발 완료되었다. 즉 HEVC로 압축한 데이터의 양은 기존 비디오 부호화 표준인 AVC/H.264로 압축한 데이터의 양의 동일 화질 대비 약 50%로 보고되고 있다. 압축 성능이 개선된 새로운 부호화 표준에 대한 시장의 관심은 뜨겁지만 시장에 바로 활용되기 위하여서는 응용 서비스에서 요구하는 수준의 처리속도를 만족시켜야 한다. 다수의 코어가 탑재된 컴퓨터 시스템이 널리 보급된 오늘날의 개발 환경에서 부호화 처리 속도를 개선시키기 위해서 여러 각도의 병렬 부호화 적용이 필수이다. 본 논문에서는 HEVC 부호화기에 화면 분할 병렬화와 프레임 수준의 병렬화를 조합하여 적용할 때 코딩 효율 대비 병렬화로 인한 더 높은 속도 향상 결과를 가져올 수 있는 방법을 제안하였다. 즉 시스템 자원과 병렬로 처리할 프레임에 따라 화면을 적응적으로 분할하게 함으로써 코딩 효율 대비 속도 향상을 개선시킬 수 있었다. 한 화면 안에서는 다수의 타일(Tile) 단위로 병렬처리하고, 참조되지 않는 프레임(Frame)들을 병렬로 부호화하도록 본 논문을 통해 구현하였으며 Full-HD 및 4K UHD 영상을 이용하여 제안하는 방법이 코딩 효율 대비 병렬화로 인한 속도 향상이 개선되었음을 보여주었다.
H.264/AVC는 기존 압축기술 대비 가변 블록 움직임 보상, 복수 참조 영상, 1/4 화소 움직임 벡터 정확도 및 인-루프 디블록킹 필터 (In-loop Deblocking Filter) 등을 지원하고 있다. 이런 부호화 기술은 압축 효율 향상의 주된 기능이면서, 동시에 높은 복잡도의 요인으로 작용하고 있다. 저사양, 저비트율의 단말기에서 H.264 부호화 기술의 실제 응용 확대를 위해서는 속도향상 개선이 필수적이다. 동영상의 주관적 화질을 상당부분 개선할 수 있는 디블록킹 필터 (Deblocking Filter)는 현재 복잡도와 높은 계산량으로 인하여 저사양 단말기에서는 제한적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 실시간 저비트율의 디지털 동영상압축 시 발생하는 블록킹 현상을 효율적으로 제거하는 디블록킹 필터의 성능개선 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 디블록킹 필터링 방법은 움직임 보상에서의 가변블록 정보를 이용하여 영상의 공간적 상관관계를 추출하고, 그 특성에 맞게 4가지 필터모드(Filter Mode)로 분리하여 분리된 영역에 적응형 필터 구조를 취한다. 적용된 모드별 필터링은 블록킹 현상을 제거함은 물론 과도한 블러링 현상(Blurring Effects)을 방지하고 영상내의 세밀한 영상 성분들과 블록 경계간의 실제 에지를 보호함과 동시에 기존 방법 대비 $30{\sim}40%$의 성능향상의 개선을 이루었다.
본 논문에서는 변형된 오차확산 (ED: error diffusion)을 이용한 새로운 컬러 영상의 콘트라스트 개선 (CE: contrast enhancement) 알고리즘을 제안하였다. 기존의 컬러 히스토그램 평활화 (HE: histogram equalization)를 하면 콘트라스트가 개선된 영상에 잘못된 윤곽선 (false contour)과 같은 왜곡 현상들 (artifacts)이 생긴다. 변형된 ED를 이용한 제안하는 CE 알고리즘은 HE 부분과 ED의 두 부분으로 나눌 수 있다. 첫 번째 부분에서는 기존의 HE 방법으로 낮은 콘트라스트를 갖는 입력 영상의 콘트라스트를 개선하였고 두 번째 부분에서는 제안한 변형된 ED를 사용하였다. 두 번째 부분의 입력들은 낮은 콘트라스트를 갖는 원래의 컬러 입력 영상과 HE 영상의 평균과 차 영상이다. 이 때 원래의 컬러 입력 영상과 HE 영상 간의 차는 스케일링되어 ED에 의해 주변으로 확산된다. 제안한 방법에서 변형된 ED 기법은 HE 영상에서 생긴 왜곡 현상을 줄이고 더 많은 수의 컬러 값을 사용할 수 있도록 한다. 낮은 콘트라스트를 갖는 많은 영상들에 대해 실험한 결과에서, 제안한 CE 알고리즘의 결과가 probability mass function 뿐만 아니라 시각적인 측면에서 더 좋은 화질을 가짐을 보였다. 제안한 CE 알고리즘은 낮은 콘트라스트의 컬러 입력 영상을 CE 하면서 동시에 왜곡 현상을 줄이기 위한 다양한 디스플레이 장치에서의 후처리 기법으로 사용될 수 있다.
HDR (high dynamic range) 톤 맵핑 (tone mapping) 알고리듬은 높은 다이내믹 레인지 영상을 압축하여 LDR (low dynamic range) 영상 장치에 구현하기 위해 사용된다. 대표적인 톤 맵핑 알고리듬의 한 방법인 레티넥스 (retinex)는 효과적인 다이내믹 레인지 압축과 색 항상성을 보존할 수 있는 특성을 가지고 있으며, 다중 스케일 및 휘도 성분 기반 알고리듬 등으로 발달되어왔다. 그러나 레티넥스 기반 알고리듬들은 어두운 영역에서 노이즈가 강하게 나타나고 밝은 영역에서는 채도 저하 현상이 나타나는 단점이 있다. 본 논문에서는 명암대비 성능의 개선과 채도 저하 및 노이즈 개선을 위해 시각 밝기 함수를 기반으로 하는 다중 스케일 톤 맵핑 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 원영상의 채도 및 색상의 보존을 위해 HSV 색 공간에서 처리가 이루어지며 인간 시각 특성을 반영하기 위해 조명의 변화에 따른 최소 및 최대 휘도 레벨 예측 함수와 시각 감마 모델링 함수를 이용하였다. 그리고 주관적 및 객관적 성능 비교로부터 제안된 알고리듬의 우수성을 확인하였다. 제안된 알고리듬은 시청환경의 변화로 인해 다이내믹 레인지의 개선이 필요한 분야에서 영상화질의 효과적인 개선을 기대할 수 있을 것이다.
본 연구는 인물사진의 평가 요소들과 감상자들의 일반적인 선호도와의 관계를 통하여, 감상자 중심의 제품 개발 및 설계를 위한 이미지 측정 프로그램 모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 사전 연구에서 개발된 프로그램을 분석하여 개선을 필요로 하는 항목과 이미지 평가 시에 필수적으로 포함해야하는 사항을 신규 항목으로 추가하였다. 본 연구에서는 첫 번째 단계로 얼굴의 초점을 확인하였고, 객관적, 주관적 화질 평가 항목으로 나누어 인물사진을 평가하였다. 객관적 평가 항목에는 RSC 콘트라스트, 다이내믹 레인지를 선정하였고, 통계학적 분석방법으로 각 이미지의 수치를 평가할 수 있었다. 주관적 평가 항목에는 얼굴의 노출, 구도, 위치, 비율 그리고 아웃포커스를 선정하였다. 또한 새로운 얼굴 인식 알고리즘을 통하여 사람의 감정을 판단할 수 있어, 이미지 관련 제조사가 사람의 감정 콘텐츠로 인물사진을 분석할 수 있는 정보를 제시하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 인물사진을 평가할 때 고려해야하는 평가 항목들을 정량적, 정성적으로 규합하였다. 이를 통하여, 일반인 사용자들의 필요에 보다 부합할 수 있는 제품을 만들기 위한 평가 모형을 개발하는데 필수적인 데이터로 활용가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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