• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.180-191
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• 2016

일반 가시광선 영상의 확대를 위한 알고리즘을 선명도가 떨어지는 적외선 영상에 적용시켰을 때 개선효과가 미흡한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 적외선 영상을 위한 영상 확대 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 적외선 영상이 가시광선 영상에 비해 디테일이 적다는 특성과 에지 영역에 대해 사람이 시각적으로 민감하다는 특성을 고려하여 ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)와 같은 단순한 분류기법을 적용시켰으며, 에지 영역에 대해서만 알고리즘을 적용시켜 연산량을 절약한다. 또한 확대 영상의 선명도 개선을 위해 합성과정에서 전처리나 후처리를 추가시키는 방법 대신 학습과정에서 전처리를 추가하여 합성과정에서 연산량 증가 없이 확대 영상의 선명도를 개선하였다. 제안 알고리즘은 크게 학습과정과 합성과정으로 나뉜다. 이와 같은 방법으로 영상 확대 알고리즘을 수행하였을 때 최신의 영상확대 기법인 A+ (Anchored neighborhood regression)기법 대비 JNB(Just Noticeable Blur)수치가 평균 0.0201만큼 높은 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.167-173
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• 2023

일반 X-선 검사는 간단하고 많은 정보를 얻을 수 있어 가장 기본이 되는 검사방법이며 획득된 영상에서는 인체 해부학적 구조와 시간 경과에 따른 질병의 변화 정보를 쉽게 획득할 수 있다. 그럼에도 불구하고 영상이 확대되는 단점으로 인하여 병변의 크기와 형태가 왜곡되어 나타나기 때문에 현재 X-선 영상의 깊이 있는 관찰은 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 후전촬영(PA)과 측방향촬영(LAT) 영상을 획득하고 각각의 영상에서 암 시료가 위치하는 거리를 측정하여 암 시료의 확대율을 계산하고 측정한 암 시료 길이에 보정한다. 암 시료의 길이와 두께에 따른 확대율 보정 값을 전산화단층촬영장치(Computed Tomography, CT)로 획득된 영상 및 실제 제작한 암 시료 크기와 각각 비교하였다. 기존의 확대율은 검출기에서 암의 거리를 측정하여 계산할 수 있었으나 본 연구에서는 획득된 PA와 LAT 영상을 이용하여 확대율을 계산하였다. 6 mm 암 시료를 PA와 LAT 영상을 획득하여 확대율을 구한 후 보정한 결과 길이는 5.9 mm, 두께는 6.1mm로 실제와 비슷한 값이 측정되었으며 영상을 이용한 확대율 계산이 가능하다는 것을 알 수 있었다. X-선 영상만으로도 병변의 확대율을 손쉽게 보정하여 정확한 길이 측정이 가능하고 이는 영상 판독 및 정확한 진단에 유용한 정보를 제공할 것이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.473-474
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• 2014

본 논문에서는 자연 영상에 존재하는 영상의 곡면 특성을 효과적으로 이용하여 영상을 확대하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법이 기존의 기법에 비하여 성능이 향상되었음을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.72-80
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• 2007

영상을 확대한다는 것은 저해상도 영상의 한 점을 이용하여 고해상도 영상의 다수의 점을 추정하는 것으로 고화질의 확대영상을 얻기 위해 다양한 보간법이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 메디안 필터와 공간변화량을 이용한 영상 보간 방법을 제안한다. 제안방법은 보간 화소의 주변정보 특성을 보존하기 위해 메디안 필터 값과 보간 화소와 상관성이 밀접한 두화소의 평균값을 이용하여 보간 화소값을 생성한다. 또한 평균적인 공간 변화량과 최대 공간변화량을 이용하여 방향성 정보와 주변 화소의 변화 특성을 반영함으로 확대 영상의 화질을 개선한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 기존의 보간 방법과의 PSNR과 확대 영상을 화질을 비교하였다. 실험결과 제안 방법은 기존의 방법에 비해 개선된 화질과 성능을 보여 우수함을 입증하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.95-101
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• 2017

자연 영상에는 일반적으로 지역성이 존재하기 때문에 인접한 픽셀 값들은 매우 유사한 값을 갖는다. 유사한 픽셀 값을 갖는 인접 픽셀들을 사용하여 실제 영상의 곡면 특성을 추정할 수 있다. 본 논문에서는 인접 픽셀 값들을 사용하여 실제 영상에 존재하는 곡면 특성을 정밀하게 추정하고, 곡면 특성을 반영하여 보간 값을 구하는 효과적인 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여 보간 값을 구하고자 하는 부분의 곡면 특성을 추정한 후, 추정된 곡면 특성을 충실하게 반영하는 보간 값을 구하여 확대 영상을 생성하는 효과적인 영상 확대 기법은 확대 영상의 화질을 향상시킨다. 실험을 통하여 제안된 기법의 성능이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.2283-2288
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• 2009

인간의 시각정보처리는 망막에서 입력된 영상을 시각피질에 전달될 때 많은 특성을 가지고 있다. 그 중에서 확대성질과 방향성에 대한 민감도를 분석하여 영상인식에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 확대성질은 중심와의 영역이 시각피질에서 확대영역으로 할당되는 사실을 확대배율이라고 부른다. 방향수직반응의 가중치와 수평 및 대각선반응의 가중치를 여러 가지로 변동하여 영상의 인식률을 비교함으로써 수직반응 정도에 매우 민감함을 보이며 차후 인간시각모델 구성에 적용하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.333-338
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• 2004

오늘날 공공기관이나 은행 등 각종 범죄 예방 및 보안을 요하는 곳에서는 손쉽게 감시카메라를 발견할 수 있다. 이런 감시용 카메라는 각종 범죄를 예방하고 범죄사건을 해결하는데 결정적인 단서를 제공해 주는 중요한 역할을 한다. 하지만 멀리 떨어져 있는 사람을 촬영하였을 경우, 그 사람이 누구인지 확인하기 위해서는 원영상을 확대하여야만 하는데 영상을 확대하는 기법은 단순히 영상을 키우는 것이 중요한 것이 아니라 원영상과 가깝게 양질로 확대복원하는 것이 중요하다. 이처럼 영상의 확대복원을 위해서 보간법을 사용하는데 지금까지 나와 있는 보간법으로는 확대 배율이 크면 클수록 식별이 불가능할 정도로 영상품질이 많이 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-4 SNHC FBA 그룹에서 표준화한 FDP(Face Definition Parameter)를 이용하여 얼굴영상의 얼굴윤곽을 벡터화하여 복원하므로써 기존의 보간법으로 복원된 영상보다도 더 좋은 품질로 복원할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.33-41
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• 2006

오늘날 공공기관이나 은행 등 각종 범죄 예방 및 보안을 요하는 곳에서는 손쉽게 CCTV와 같은 감시용 카메라를 발견할 수 있다. 이런 감시용 카메라는 각종 범죄를 예방하고 범죄사건을 해결하는데 결정적인 단서를 제공해 주는 중요한 역할을 한다. 하지만 덜리 떨어져 있는 사람을 촬영하였을 경우, 그 사람이 누구인지 확인하기 위해서는 원 영상을 확대하여야만 하는데 영상을 확대하는 기법은 단순히 영상을 키우는 것이 중요한 것이 아니라 원 영상과 가깝게 양질로 확대 복원하는 것이 중요하다. 이처럼 영상의 확대 복원을 위해서 보간법이라는 기법을 이용하는데 지금까지 알려진 보간법으로는 확대 배율이 크면 클수록 식별이 불가능할 정도로 영상품질이 많이 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-4 SNHC FBA그룹에서 표준화한 FDP(Facial Definition Parameter)를 이용하여 얼굴영상의 얼굴윤곽을 벡터화하여 복원함으로써 기존의 보간법으로 복원된 영상보다도 더 좋은 품질로 복원할 수 있는 새로운 방법을 제안한다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권11호
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• pp.73-81
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• 2016

일반적으로 적외선 열화상 영상은 가시광선 영상보다 약한 선명도를 가지며, 디테일 정보도 거의 없다. 그래서 종래 영상확대 알고리즘 방법으로 적외선 영상을 확대할 경우 가시광 영상에 비해 효과적이지 않다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 입력 적외선 영상을 ADRC 기반 초고해상도 기법으로 일차적으로 확대하고, 대응하는 가시광선 영상과 융합하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 크게 확대 과정과 융합 과정으로 나뉜다. 먼저 입력된 적외선 영상을 ADRC 기반의 초고해상도 알고리즘으로 확대한다. 사전의 학습과정에서 고해상도 영상들에 소위 pre-emphasis를 적용한 후 학습을 함으로써 선명도 향상을 꾀했다. 융합 과정에서는 먼저 입력 IR영상과 대응하는 가시광선 영상에서 고주파 정보를 추출하고, IR영상의 복잡도에 따라 적응적으로 상기 추출된 고주파 정보를 합성하는 방식으로 최종적인 확대 적외선 영상이 얻어진다. 모의 실험 결과 제안 알고리즘은 최신 SR기법 중 하나인 A+기법보다 JNB수치가 평균 0.2184만큼 높은 우수한 정량적 결과를 보인다. 뿐만 아니라 주관적 화질에서도 상당한 우위를 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권11B호
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• pp.1909-1919
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• 2000

사진 현상용 확대기는 필름의 상을 확대하여 인화지에 인화될 수 있도록 하는 사진 인화 및 확대에서 필수적인 장비이다. 그러나, 기존의 확대기는 한 장의 사진을 확대 인화하는데 어려 차례의 시험인화를 필요로 하여, 시간지연, 재료비와 인건비의 상승으로 인한 사진 인화 시 원가의 상승을 초래한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 확대기에 비디오 모니터를 부착하여 확대기의 출력 영상을 인화해 보기 전에 모니터를 통해 미리 확인할 수 있는 시스템을 구현하여, 시험인화의 횟수를 감소시켜 기존의 확대기가 가지고 있던 문제점을 해결하였다. 이때 모니터의 영상과 이를 인화한 사진의 컬러가 차이가 나는 문제가 발생하는데, 이는 본 논문에서 구현한 시스템에 색보정 알고리즘을 부가하여 문제를 해결하였다.