고화질의 전산화단층촬영상을 통해 정확한 병변 검출과 진단을 할 수 있다. 이와 같은 장점 때문에 전산화단층촬영 시 방사선량을 줄이면서 영상 화질을 개선하기 위해 많은 연구가 수행되었다. 최근 전산화단층촬영상 화질을 향상시키기 위한 딥러닝 기반 기술이 개발되었고, 기존의 기술에 비해 우수한 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 전산화단층촬영상의 공간분해능을 향상시키기 위해 초고해상도 합성곱 신경망 모델을 사용하였으며, 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능을 결정하는 초 매개 변수 변화에 따른 영상 화질을 평가하여 초고해상도 합성곱 신경망 모델에 대한 초 매개 변수의 효과를 검증하였다. Profile, 구조적 유사성 지수, 최대신호 대 잡음비 및 반치폭을 측정하여 초 매개 변수 변화에 따른 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능을 평가하였다. 연구결과, 초고해상도 합성곱 신경망 모델의 성능은 epoch와 training set이 증가함에 따라 향상되었으며, 전산화단층촬영상 화질을 향상시키기 위해 learning rate 최적화가 필요하다는 사실을 확인하였다. 따라서 최적의 초 매개 변수와 함께 구현된 초고해상도 합성곱 신경망 모델은 전산화단층촬영상의 품질을 향상시킬 수 있다.
비디오 부호화에 있어서 평균화질의 향상뿐만 아니라 이웃한 영상들간에 일관된 화질을 유지하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 MPEG-2 비디오에 대한 왜곡-비트율 추정방식과 이 추정결과를 이용히여 일정 비트율(CBR)로 부호화되는 MPEG-2 비디오가 일관된 화질을 유지하면서도 향상된 평균화질을 얻도록 하는 순방향 비트율 제어방식을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 왜곡-비트율 추정은 부호화에 사용되는 양자화 스텝 크기에 따라한 영상에서 발생하는 비트량과 왜곡을 예측하거나, 역으로 발생하는 비트량이나 왜곡에 대한 양자화 스텝 크기를 예측할 수 있다. 제안된 추정 방식의 장점은 실제의 비디오 부호화 응용에 적용할 수 있을 만큼 계산량이 적고 정확하다는 것이다. 한편 제안된 비트율 제어는 프레임 단위로 왜곡-비트율 추정, 목표 비트 할당, 왜곡 제한 그리고 VBV(Video B Buffer Verification) 제한 절차에 의해서 부호화에 적용할 양자화 파라메터를 결정하고, 이 양자화 파라메터를 적용하여 영상을 부호화 함으로써 일관되고도 향상된 화질을 유지한다. 또한 화면전환이나 기준영상의 화질열화 등에 의하여 화질저하가 오래 지속되는 문제를 B-picture 제거와 기준영상에 대하여 최소 비트량 할당을 보장함으로써 해결한다. 그리고 제안된 순방향 비트율 제어방식과 MPEG-2의 TM5(Test Model 5)에서 제안한 비트율 제어를 비교한 실험 결과들을 통하여 제안된 방식이 영상들 간에 일관된 화질을 유지할 뿐만 아니라 평균화질도 향상 됨을 확인한다.
한정된 네트워크 대역폭을 가진 현재의 인터넷에서 영상의 품질을 향상시키기 위해 영상의 비트율을 높이는 것은 비용 등 여러 가지 문제로 인해 현실적으로 많은 어려움이 있다. 따라서 비록 충분하지 못한 비트율의 영상을 전송받더라도 전송받은 영상의 화질을 높이는 연구가 다양한 방법으로 진행되고 있다. 영상의 화질을 향상시키는 많은 방법 중 후처리 기법은 이러한 잡음을 효과적으로 제거 할 수 있으면서 동영상 압축 표준 복호기를 수정할 필요가 없기 때문에 좋은 해결책이 된다. 동영상의 압축 과정에서 낮은 비트율로 인해 발생하는 화질 열화 현상 중에 쉽게 완화 할 수 있고, 영상의 질이 비용 대비 높은 효율로 좋아지는 대표적인 현상이 블록화 현상이다. 일반적으로 블록화 현상은 영상의 고주파대역에서 나타나므로 본 논문에서 영상의 고주파 성분과 블록화 현상을 구분하기 위해 Sobel 마스크를 사용한다. 구분된 블록화 현상이 발생한 매크로블록의 양쪽 경계면에 4-tap 저주파 통과 필터를 사용하여 블록화 현상을 효과적으로 완화할 수 있다. 개선된 영상의 화질 평가 기법으로 신호처리 분야에서 많이 사용되는 객관적인 지표인 PSNR에 의한 평가와 함께 실제 인간의 시각을 기준으로 주관적이고 감성적인 관찰에 의한 평가를 함께 수행한다.
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 연구는 객관적인 화질 평가 요소들과 선호도를 기반으로 한 주관적 화질 평가 모형을 구축하여 감상자들의 화질에 대한 선호도를 객관적 요소들로 분석할 수 있도록 하였다. 즉 제조사들이 이해하기 쉬운 객관적 화질 평가 요소들을 선정하고, 이와 같은 요소들을 질문하는 문항을 기반으로 하여 사진의 품질을 평가하는 방식으로 주관적 화질 평가 모형을 구축하였다. 또한 화질 평가에 사용되는 실제 사진을 일반인들이 주로 촬영하는 장면인 인물사진으로 선택하여 실험결과의 일반화와 타당성을 추구하였다. 본 실험의 주관적 화질 평가 모형을 통하여 감상자들이 선호하는 화질을 평가하고 그 결과가 최종적인 사진의 선호도에 어떠한 상관관계를 갖으며 영향을 미치는지 분석하였다. 이와 같은 상관관계 분석을 통하여 감상자가 선호하는 화질에 대해 파악하고 화질을 향상시키는 요소를 분석할 수 있었다. 그 결과 선호도와 가장 상관관계가 높은 변수는 색재현력, 다이내믹 레인지, 노이즈, 해상도 순이었으며, 인물 사진 자극의 특성상 색재현력과 선호도가 가장 높은 수준의 상관관계를 보였다. 이러한 결과는 단순 수치화된 객관적 화질 평가 요소들을 언어로 확장시켜, 선호도에 기반을 둔 주관적 화질 평가 모형을 제시함으로써 일반 사용자와 제조사 모두가 쉽게 이해할 수 있는 새로운 방식의 접근이라고 할 수 있다.
고선명 영상에 대한 수요가 증가하면서 다양한 방면에서 좀 더 선명하고 큰 영상을 보고 촬영하려는 요구가 늘어나고 있다. 특히 디스플레이 장치의 크기가 커지고 이에 따라 영상의 해상도가 커지면서 영상에서 나타나는 잡음이나 화질 저하가 이전에 비하여 더욱 더 눈에 띄게 나타나게 되었다. 본 논문에서 고선명 영상과 같이 해상도가 큰 영상의 색상과 명암 대비를 효과적이고 빠르게 개선하기 위한 방법을 제안한다. 고해상도 영상에서 처리 속도를 높이면서 효과적으로 화질 향상 방법을 적용하기 위해 고해상도 영상을 축소시킨 영상에서 화질 향상 방법에 필요한 변수를 추출해낸다. 영상의 색상을 향상시키기 위해 기존의 색채 항상성 방법을 개선시킨 방법을 적용하였고 명암 대비를 향상시키기 위해 경계 영역을 활용한 변형 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다. 마지막으로 고해상도 영상을 촬영할 수 있는 디지털 캠코더를 이용하여 촬영한 실험 영상으로 제안하는 방법의 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 하여 한 방향으로 진행하는 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록정합을 수행하는 수정된 다이아몬드 지역탐색 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 방식들에 비해 PSNR 간에 있어서 평균적으로 0.02~0.37(㏈) 개선되고 속도면에서 우수한 결과를 나타내었다. 또한 기존의 다이아몬드 지역탐색 알고리즘보다 탐색 속도면에서 14~24%의 성능향상을 보이면서 화질면에서는 거의 근접하게 나타났다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.
(주)문화방송(MBC)은 콘텐츠 제작 및 유통 워크플로우에 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술을 적용한 미디어AI 서비스를 운영하고 있다. 영상아카이브에 보관되어 있는 수십만 개의 아날로그와 SD급 콘텐츠를 대상으로 HD급 수준의 영상화질로 품질을 향상시키기 위해서 AI영상화질개선시스템을 2020년에 개발 구축해서 여러 목적에 활용하고 있으며, HD급 콘텐츠를 대상으로 4K 초고화질급으로 변환하는 기술로 고도화해서 실서비스 적용을 눈앞에 두고 있다. 그리고 2년의 STT(Speech-To-Text, 음성문자변환) 베타서비스를 통해 얻어진 사용성 검증과 운영 경험을 바탕으로 STT HUB 서비스를 개발 구축해서 2022년부터 보도와 시사교양 프로그램의 제작 워크플로우에 적용하고 있다. 이들 서비스의 주요 기능들과 기술적 요소들의 구현, 미디어AI 서비스 운영의 경험을 나누고자 한다.
계층적 압축 기법을 지원하는 스트리밍 시스템 응용은 제한된 네트워크 자원의 효과적인 활용과 사용자가 느끼는 화질을 최대로 해야 한다. 이를 위해서는 적절한 전송 계층의 선택 및 패킷 인터벌 결정이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 계층이 갖는 화질의 영향력을 바탕으로 패킷 인터벌 결정 및 계층 선택 알고리즘 SAPS를 제시한다. 인터-프레임 압축 기법을 사용하는 비디오 스트리밍 시스템에서 패킷 손실의 감소만으로는 재생 화질의 향상을 이룰 수 없고, 재생 화질에 높은 영향력을 가진 패킷의 복원율이 높아질 때, 비로소 재생 화질이 향상된다. SAPS는 패킷의 의존성 그래프를 바탕으로 전송 계층을 결정하며, 이렇게 결정된 전송 계층은 사용자가 느끼는 서비스의 품질을 최대로 만든다. 또한, 선택된 계층에 대한 패킷의 인터벌 조절을 통해 계층 선택에 의한 효과가 유지되도록 한다. 실험을 통해 SAPS 알고리즘이 사용자가 느끼는 서비스 품질의 향상뿐만 아니라, 네트워크 자원 활용도 효과적으로 이루고 있음을 보여준다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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