관심 영역 부호화 방법은 관심 영역을 고화질로 부호화하고 배경 영역을 많이 압축함으로써 주관적 화질을 향상시키는 방법이다. 본 논문에서는 관심 영역 부호화를 효율적으로 수행할 수 있는 새로운 슬라이스 구조인 내부 영상 슬라이스 구조를 제안한다. 또한 제안한 내부 영상 슬라이스 구조를 사용할 때에 관심 영역과 배경 영역에 비트율을 할당하는 방법에 대해 다루었다. 비트율을 할당할 때 관심 영역과 배경 영역의 양자화 파라메터의 간격을 고정시켜 빠르게 양자화 파라메터를 결정하도록 하고, 특히 각 영역간에 경계가 드러나지 않도록 화질이 점차적으로 변하도록 양자화 파라메터를 설정하였다. 또한 오류가 있는 전송 환경에서 관심 영역을 배경 영역보다 오류로부터 더 많이 보호하여 주관적 화질을 향상시켰다.
본 논문은 새로운 형태의 TFT-LCD 자동 화질 최적화 시스템을 제안한다. 또한 참조 감마 곡선과의 6-점 프로그램 정합 기술을 이용한 새로운 알고리즘 및 자동 전압 설정 알고리즘을 제안한다. 이러한 시스템은 평균 감마 오차, 감마 조정 시간 및 플리커 등을 줄이기 위해 모바일 LCD 구동 IC 내의 감마 조정 레지스터들과 전압 설정 레지스터들을 자동적으로 제어한다. 개발된 알고리즘과 프로그램은 범용 LCD 모듈에 적용 가능하다. 제안된 최적 화질 향상 시스템은 측정 대상이 되는 모듈 (MUT, LCD 모듈), 제어 프로그램, 휘도 측정용 멀티미디어 디스플레이 측정기 및 인터페이스용 제어 보드로 구성되어 있다. 제어 보드는 DSP와 FPGA로 구성되어 있고, RGB 및 CPU와 같은 다양한 인터페이스들을 지원한다. 개발된 자동 화질 최적화시스템은 기존의 시스템에 비해 현저히 짧은 감마 조정시간, 적은 플리커 및 적은 평균 감마 오차를 보였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 최적 감마 곡선 및 자동 전압 설정을 이용하기 때문에 개발 공정 시간을 단축시키고, 고화질의 TFT-LCD를 제공하는데 아주 유용하다.
현재 멀티미디어 장치와 사용자의 요구가 다양해짐에 따라 이를 충족시키기 위하여 이미지 크기는 장치에서 지원하는 해상도나 사용자의 요구에 맞게 조정되어야 한다. 이미지 보간 기법은 크게 공간 도메인과 주파수 도메인에서 수행 될 수 있다. 일반적으로 공간 도메인에서의 보간 방법은 주파수 도메인의 보간 기법에 비해 상대적으로 주관적인 화질 측면에서 좋은 성능을 나타내지만 오버 스무딩 현상으로 인해 객관적인 성능이 낮다. 반대로 주파수 도메인에서의 업샘플링 방법은 객관적인 화질 측면에서 좋은 성능을 나타내지만 블록 열화 현상이 나타나 주관적인 화질 측면 성능이 낮다. 주파수 도메인에서의 보간 기법은 블록 열화 현상 외에도 모든 블록에 대해 동일한 방법으로 고주파 성분을 채워 넣기 때문에 영상의 edge가 많은 부분에서 주관적인 화질 성능을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 DCT 계수 분포를 이용해 분류된 edge 방향에 따라 공간 도메인과 주파수 도메인에서의 보간 기법을 적응적으로 사용하는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 두 도메인의 장점을 모두 가지고 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 알고리듬이 주관적인 화질 측면의 성능 향상과 함께 객관적인 화질도 향상됨을 알 수 있다.
멀티미디어 기술의 급속한 발전과 사용자의 대형 화면에 대한 선호도가 높아지는 가운데 새로운 영상 압축 기술인 HEVC(High Efficiency Video Coding) 고화질 영상 압축 표준을 탄생시켰으며, 그 결과 기존의 HD급 영상보다 4배 이상, 16배까지 선명한 초고화질 UHD(Ultra High Definition) 영상 서비스가 새롭게 주목받고 있다. 또한 JPEG 2000 압축도 기존 처리되던 픽셀 이미지를 넘어 초고화질 해상도 이미지(4K : $3,840{\times}2,160$ 또는 8K : $7680{\times}4320$)를 처리 지원을 하고 있다. 따라서 초고화질 이미지의 획득 및 저장을 위해서는 고속의 처리 기술이 필요하다. 이에 본 논문은 초고화질 해상도 이미지의 고속 처리를 위한 병렬처리 기술에 대한 연구를 위하여, JPEG 2000의 처리 과정을 살펴보고 전처리 단계인 색공간 변환 알고리즘 적용을 위하여 GPU환경에서 병렬 컴퓨팅을 통해 처리속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 병렬화한 알고리즘의 구현은 OpenCL(Open Computing Language)을 이용하였다. 실험 결과 사용자 정의 쓰레드 기반 고속 처리와 비교하여 초고화질 해상도 이미지(UHD 4K : $3,840{\times}2,160$)를 기준으로 최대 5배의 성능 향상의 결과를 보여주었다.
장면전환에 따른 화질열화는 예상 비트량과 실제 부호화량의 차이가 많을 때 발생한다. 특히 장면전환이 P화면에서 발생된 경우에는 장면전환이 발생된 P화면뿐만 아니라, P화면을 참조하는 화면들의 화질에 심각한 열화가 발생한다. 본 논문에서는 장면전환이 발생했을 때 부적절한 비트율 제어의 원인을 토대로 장면전환 화면과 이후 화면들의 화질을 개선하는 방법을 제시하였다. 장면전환 화면에는 추가비트를 할당하는 기존 방법과 예상 비트를 인트라 화면의 부호화 수준으로 할당하는 새로운 방법을 적용하였다. 그리고 장면전환 이후 화면들에는 예상 비트 할당을 장면전환 발생이전 화면의 부호화 수준으로 할당하는 방법을 제안하여 화질을 개선시켰다. 실험 결과 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 화질향상이 있었고, TM5와 비교해서는 0.5∼1.2dB의 PSNR 향상을 보였다.
본 논문에서는 single-chip CMOS Image Sensor(CIS)용 고화질 image signal processor(ISP)에 최적화된 하드웨어 구조를 제안한다. Single-chip CIS는 CIS와 ISP가 하나의 칩으로 구현된 것으로, 다양한 휴대기기에 사용된다. 휴대기기의 특성상, single-chip CIS용 ISP는 고화질이면서도 저전력을 위해 하드웨어 복잡도를 최소화해야 한다. 영상의 품질 향상을 위해서 다양한 영상 처리 블록들이 ISP에 적용되지만, 그 중에 핵심이면서 하드웨어 복잡도가 가장 큰 블록은 컬러 영상을 만들기 위한 색 보간 블록과 영상을 선명하게 하기 위한 화질 개선 필터 블록이다. 이들 블록은 데이터 처리를 위한 로직 외에도 라인 메모리를 필요로 하기 때문에 ISP의 하드웨어 복잡도의 대부분을 차지한다. 기존 ISP에서는 색 보간과 화질 개선 필터를 독립적으로 수행하였기 때문에 많은 수의 라인 메모리가 필요하였다. 따라서 하드웨어 복잡도를 낮추기 위해서는 낮은 성능의 색보간 알고리즘을 적용하거나, 화질 개선 필터를 사용하지 않아야 했다. 본 논문에서는 화질 개선을 위해 경계 적응적이면서 채널간 상관관계를 고려하는 고화질 색 보간 알고리즘을 적용하였다. 또한 채널 간 상관관계를 고려하는 색 보간 알고리즘의 특성을 이용하여 색 보간 블록과 화질 개선 필터 블록이 라인 메모리를 공유하도록 설계함으로써, 전체 라인 메모리 수를 최소화하는 새로운 구조를 제안한다. 제안된 방법을 적용하면 화질 개선 필터 블록을 위한 추가적인 라인 메모리가 불필요하기 때문에, 고화질과 낮은 복잡도 모두를 만족시킬 수 있다. 제안 방식과 기존 방식의 MSE(Mean Square Error)는 0.37로, 메모리 공유로 인한 화질의 저하는 거의 없었고, 고화질 색 보간 알고리즘을 적용했기 때문에 전체적인 화질은 향상되었다. 제안된 ISP 구조는 Verilog HDL 및 FPGA를 이용하여 실시간으로 구현 검증되었다. 0.25um CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였을 때, 총 게이트 수는 37K개였으며 7.5개의 라인 메모리가 사용되었다.
영상처리는 크게 두 가지의 목적을 가지고 이루어지게 된다. 첫 번째는 저화질 영상을 고화질로 바꾸거나 문자의 가독성을 높이는 등의 인간이 이해하기 쉽게 영상정보를 개선하는 것이고. 두 번째는 압축 및 변환을 통해 컴퓨터가 빠르고 효율적으로 인식할 수 있게 변환하는 것이다. 영상처리의 목적 중 첫 번째인 인간이 이해하기 쉽게 영상정보를 개선하는 분야를 영상향상(Image Enhancement)이라고 부른다. 본 논문에서 기존의 소프트웨어로 구현한 영상향상 분야를 FPGA를 이용하여 구현함으로써 실시간으로 카메라로부터 들어오는 RAQ이미지의 콘트라스트를 향상시키는 기능을 하게 한다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 Haar 변환을 기반으로 적응적 문턱치와 가중치를 이용하여 의료영상의 화질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 첫째, 화질이 저하된 의료영상에 대해 웨이블릿 변환을 수행하고 분해된 고주파 밴드에 대해 Haar 변환을 수행한다. 둘째, 고주파 각 밴드에 대해 적응적 문턱치를 이용하여 잡음을 제거한다. 셋째, 잡음이 제거된 고주파 밴드에 대해 적응적인 가중치를 이용하여 계수를 향상한 후, Haar 역변환 및 웨이블릿 역변환을 수행하여 복원영상을 얻는다. 마지막 단계에서는 복원된 영상의 화소 값의 범위가 좁아졌으므로 비선형 히스토그램 평활을 이용하여 화소 값의 범위를 조절하고 명암 대비가 좋은 향상된 영상을 얻는다.
본 논문은 MPEG-4 기반의 모바일 비디오 서비스 환경에서 발생하는 화질열화 현상의 하나인 블륵킹 현상을 제거하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 과정과 3가지 모드의 디블록킹 필터 및 후처리 과정으로 구성되어 있으며 각 모드는 블록경계의 특성에 따라 적용된다. 모드 1은 블록경계의 양쪽 모두가 평탄한 경우에 해당하며 가장 강한 필터를 적용한다. 모드 2는 블록경계의 한쪽만 평탄한 경우이고 이때는 비대칭 필터를 적용한다. 모드 3은 블록경계를 중심으로 양쪽 모두 복잡한 경우이고, 이 경우에는 블록경계의 주파수 특성을 고려하여 화소값을 보정한다. 전처리 과정에서는 각 필터의 모드를 올바르게 선택하도록 블록 내부의 불필요한 신호를 제거하고, 후처리 과정에서는 대각선 에지와 블록의 모서리가 만나는 경우 발생하는 corner outlier를 제거하여 주관적 화질을 향상시킨다. 실험결과에서 제안한 방법이 PSNR 관점에서 후처리 과정을 거치지 않는 비디오의 경우와 비교하여 약 0.7dB, MPEG-4 디블록킹 결과와 비교하여 약 0.4dB 향상됨을 보인다.
영상 보간법은 다양한 영상 처리를 위하여 사용되는 기반 기술로서, 보간 과정에서 발생하는 화질열화를 최소화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 손실 정보 추정을 이용하여 개선된 양선형 보간법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 획득된 저해상도 영상의 다운 샘플링 및 보간을 통하여 저해상도 영상 생성시 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 고해상도로 보간된 영상에 적용하여 화질 열화를 최소화한다. 동일한 영상을 이용한 실험을 통해서 기존 방법들 보다 0.97~1.79dB의 PSNR이 향상된 것을 알 수 있었고, 윤곽선을 비롯한 주관적 화질 향상을 역시 확인하였다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선과 영상 복원을 위한 다양한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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