• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.36-37
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• 2011

깊이 영상은 가상 시점 영상을 합성할 때 사용되는 3차원 거리 정보로 깊이 영상 기반 렌더링에서 가상 시점을 합성할 때 사용한다. 따라서, 깊이 영상 부호화에서는 부호화 효율 못지않게 합성 영상의 화질이 중요하다. 깊이 영상의 화질은 합성된 가상 시점 영상의 화질에 큰 영향을 미친다. 따라서 고화질 깊이 영상이 필요한 경우, 부호화 손실이 적은 무손실 부호화를 사용한다. 하지만, 이와 같은 무손실 부호화 방법은 복호를 통해 원래의 깊이 영상을 그대로 복원할 수 있지만, 압축률이 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 복호된 영상의 화질과 부호화 비트의 균형을 모두 고려하기 위해 근접 무손실 HEVC(high efficiency video coding)와 향상된 CABAC(context-based adaptive bnary arithmetic coding)을 이용한 새로운 깊이 영상 부호화 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법이 합성된 가상 시점 영상의 화질 손실 없이, 기존의 무손실 및 근접 무손실 방법보다 더 나은 부호화 성능을 제공함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1681-1685
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• 2014

의료영상의 화질이 진단의 정확성에 중요한 요소이다. 그러므로 의료영상의 화질을 향상시킬 수 있는 방법들이 연구되어져 왔다. 그 중에서 주파수 도메인 필터가 영상의 화질을 향상시킬 수 있는 강력한 도구이다. 본 논문에서는 X선 의료영상에 기존의 고주파통과 필터에 최적값을 적용해서 에지영역을 개선하였고, 결과영상에 기존의 고주파 강조 필터에 최적값을 사용하여 에지영역 및 평탄영역의 대비를 향상시켰다. 마지막으로, 최소평균제곱오차필터를 사용해서 결과영상에 잡음을 최소화했다. 결과적으로, 제안된 방법이 기존 필터들에 비해서 영상의 대비와 에지부분들을 향상시켰으며, 더불어 잡음제거의 효과를 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.29-41
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• 2013

디지털 카메라는 제한된 크기의 다이내믹레인지를 갖는 이미지 센서의 한계로 인하여 인간의 눈으로 보는 것과 동일한 화질의 영상을 얻을 수 없기 때문에 이를 개선해야 할 필요성이 있다. 기존의 화질개선방법으로는 Land의 인간의 시각적 모델을 바탕으로 한 Retinex 알고리즘이 대표적이다. Retinex 알고리즘은 칼라의 일관성과 시각적인 개선을 제공하지만, 전역적인 contrast 감소와 후광효과 및 색왜곡 문제를 발생시키기도 한다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 YCbCr 색공간에서 휘도성분의 주파수성분에 대한 처리를 통해 전역적 contrast를 향상시키고, 색차성분에 대한 처리를 통해 칼라 선명도를 향상시키는 방법을 제안한다. 실험 결과영상의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 연산량 감소효과가 뛰어나며 전역적 contrast 향상과 색상 보전 성능이 우수하고 후광효과를 효과적으로 제거함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.1-6
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• 2004

본 논문에서는 프랙탈 영상압축에서 화질/압축률을 향상 시키면서 압축시간을 획기적으로 향상시키는 방법을 제안한다. 본 방법은 레인지블록의 크기가 아주 작으면 유사변환 계수들의 값을 극히 제한하더라도 유사한 도메인블록을 아주 가까운 주변에서 쉽게 찾을 수 있음을 활용하여 압축시간을 단축시키고 화질/압축률을 향상 시킨다. 또한, 본 방법은 인접한 레인지블록 들의 압축에 사용되는 계수들이 좋은 상호관계를 가지도록 유도하여 화질/압축률을 더욱 향상 시킨다. 본 방법은 대부분의 프랙탈 영상압축 방법에 쉽게 적용되어 그 성능을 향상시킬 수 있다. 특히 압축시간이 전역탐색 방법에 비해서 $512{\times}512$ 영상에서 약 60000 배 $256{\times}256$ 영상에서 약 15000 배 빠르며 실시간 동영상의 I-frame에도 사용가능 하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.151-153
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• 2003

이 논문은 프레임 기반의 비디오 응용에 대해서 화질 (video quality) 제약을 고려한 응용 수준(application-level)에서의 에너지 최적화 기법을 제안한다. 화질과 에너지 소모 사이에는 상관관계 (trade-off)가 있음을 이용하여. 본 논문은 H.263 인코더의 화질을 실시간으로 모니터링해서 프레임 속도(frame rate)를 자동으로 조절하는 알고리즘을 제안한다. 기존 동적 전압 스케줄링 (DVS: dynamic voltage scheduling) 기법은 유휴 시간 (slack time)을 주어진 것이라고 가정하는 반면, 제안하는 기법은 유휴 시간 자체를 증가시켜서 DVS 기법의 효과를 향상시킨다. 제안하는 기법이 주어진 화질 제약을 만족하며 상당한 에너지 소모를 감소함을 실험을 통해서 알 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1455-1464
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• 2006

본 논문에서는 컬러 이미지에 적합한 화질 향상 알고리듬을 제안 하였다. 제안된 알고리듬은 입력 이미지의 명도 향상을 위한 MIE기법과 채도 향상을 위한 MSE기법으로 구분된다. MIE기법은 휘도 신호 처리 시 발생하는 색 재현 문제 및 과도한 밝기 변화를 제어하기 위한 알고리듬이고, MSE기법은 색차 신호 처리 시 발생하는 De-Saturation 혹은 Over-Saturation의 발생을 제어하기 위한 알고리듬이다. 제안된 알고리듬은 인간의 시각선호색을 중심으로 연산하며, 전체 이미지에 균등하게 적용하는 것 보다 고품질의 이미지를 얻을 수 있다. 제안한 알고리듬은 고화질을 위한 모니터나 TV등의 디스플레이 장치에 적용 가능하다.

• 스마트미디어저널
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• 제1권3호
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• pp.22-28
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• 2012

스마트미디어가 보편화되면서 고화질의 3차원 영상과 깊이맵에 대한 필요성이 대두되고 있지만, 현재 기술로는 완벽한 깊이맵을 직접 획득하는 것이 불가능하다. 스테레오 정합으로 획득된 깊이맵은 모호한 텍스처를 갖는 영역에서 낮은 정확도를 가지며, 깊이 카메라를 통해 직접 깊이맵을 획득한 경우에는 센서 잡음이나 낮은 해상도 등의 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미 획득된 깊이맵의 화질을 향상시키거나 고해상도로 변환하는 기술 동향을 살펴본다. 초기에 개발된 깊이맵만을 이용한 기술부터 대응되는 색상 영상 정보를 함께 이용한 기술을 소개하고, 최근 활발히 연구되고 있는 복합형 카메라를 이용하여 깊이맵 화질을 향상시키는 기술을 자세히 살펴본다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.2398-2405
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• 2007

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.

• 인포메이션 디스플레이
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• 제3권6호
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• pp.24-29
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• 2002

PDP에 표시되는 영상의 화질은 PDP 구매 결정에 영향을 미치는 가장 중요한 요소들 중의 하나이다. PDP에서의 화질은 주로 PDP 구동방식, 셀의 구조, 사용되는 방전가스 및 형광체의 특성, 표시 가능 화소수 등과 같은 PDP 구성 요소들에 의해 좌우된다. 이와 같은 PDP의 구성 요소들을 개선함으로서 화질을 향상시킬 수 있다. 하지만, 이미 구성 요소들이 결정되어져 있는 경우 신호 및 영상 처리 방법들을 적용함으로서 PDP에서의 화질을 개선시킬 수 있다. 본 소고에서는 PDP에서의 고화질 구현을 위한 신호 및 영상처리 기술들을 소개하기로 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.235-236
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• 2019

본 논문에서는 초해상도, 압축 열화 제거 등 영상 화질 복원 연구에서 영상의 다운샘플링에 딥러닝을 적용한 연구들에 대해 소개한다. 첫 번째 연구는 두 개의 컨볼루셔널 신경망과 영상 압축 코덱을 이용하여 압축 영상의 화질을 향상시켰다. 두 번째 연구는 초해상도 문제를 해결함에 있어 다운샘플링 역시 딥러닝을 통해 학습하여 복원 영상의 화질을 향상시켰다. 두 연구를 통해 영상 화질 개선 문제 해결에 있어 적절한 딥러닝 학습 방법을 영상 다운샘플링에 적용하여 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있다.