영상은 획득, 저장 그리고 전송 등의 처리과정에서 다양한 원인에 의해 훼손되며, 이러한 영상을 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 AWGN(additive white gaussian noise)에 의해 훼손된 영상을 복원하는 방법으로 평균 필터와 위너 필터가 있으며, 특히 평탄한 영역에서의 노이즈 제거에 평균 필터가 우수하다. 그러나 평균 필터는 영상의 특징을 고려하지 않으므로 에지 성분이 왜곡되어 평활화되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 평균 필터와 함께 에지 성분을 보존하면서 대조도 개선에 강한 위너 필터를 사용하여 각각 필터링한 후, 처리된 영상에 가중치를 설정하여 병렬처리하는 영상 복원 방법을 제안하였다.
고고학과 미술역사의 범주에서 공예품, 회화, 건축의 조각이나 부조에서 보이는 인물, 신화, 종교적이거나 역사적사건, 문양과 장식등에 묘사된 모든 것들을 이미지화 하여 분석하고 시대의 풍습과 문화 양식까지 규정 한다. 이러한 이미지자료들이 노화 나 훼손, 또는 노출이 부족하게 촬영된 경우 색조의 분포가 고르지 않아 분석이 어려운 경우가 많다. 전문적인 사진의 색조 보정에 사용되는 Levels과 Curves는 그래프와 수치 값의 미세한 조절로서 결과 값을 산출하는 탁월한 기능이 있다. 색조가 훼손된 고고학적 이미지자료에 이 기술을 적용하여 그 방법을 모색하고 이 분야의 기초적인 응용기술로서의 유용성을 살펴보았다.
현재, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상의 우수한 화질을 위해 열화현상을 제거하여야 한다. 잡음은 열화현상의 대표적인 원인으로서, 영상은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 많이 훼손된다. 따라서 본 논문에서는 AWGN을 제거하기 위해, 공간영역에서의 워너 필터와 웨이브렛 영역에서의 임계값 잡음 처리방법을 병렬 연결하여 처리하는 복합 필터 알고리즘을 제안하였다. 웨이브렛 영역에서의 처리방법은 각 스케일에 따라 서로 다른 thresholding function을 사용하여 처리하며, 제안한 변형된 thresholding function은 parent 웨이브렛 계수와 child 웨이브렛 계수를 이용함으로서, 우수한 잡음제거 특성을 나타냈다.
본 논문에서는 노이즈에 의해 훼손된 시계열 데이터의 모델링에 대하여 다룬다. 모델링 기법으로, 논싱글톤 퍼지 시스템을 사용한다. 논싱글톤 퍼지 시스템의 주요특징은 미지의 비선형시스템의 입력이 퍼지값으로 모델링 된다는데 있다. 그러므로 퍼지시스템에 인가되는 학습데이터나 입력데이터 등이 노이즈나 외부 환경에 의해 변형된 경우에 매우 유용하게 적용될 수 있다. 성능비교를 위해 벤치마크 데이터로 잘 알려진 Mackey-Glass 데이터를 사용한다. 이들 데이터 모델링을 통하여 결과를 비교, 분석하여 논싱글톤 퍼지시스템이 잡음에 대하여 보다 강인하고 효율적임을 본 논문에서 보인다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환에 기반한 워터마크 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템의 특징으로는 워터마크 삽입 시 화질과 워터마크의 정보량과의 트레이드-오프, 그리고 화질과 워터마크의 강인성의 트레이드-오프를 적절하게 조절 할 수 있다. 또한, 워터마크를 추출 시 워터마크 삽입 영상의 공격에 따라 임계값이 재설정되고 훼손된 정도를 측정하여 추출된 비트 중에서 가장 영향을 받지 않은 비트를 선택한다. 마지막으로 워터마크 검출을 위한 새로운 응답 방법을 제안하였다. 실험결과 제안된 워터마킹 시스템은 여러 종류의 신호처리와 의도적인 총격에도 높은 강인성을 보였다.
본 논문은 다중 안테나 시스템 환경에서 전송 용량을 보장하면서 통신 성능 신뢰성을 확보할 수 있는 효율적인 Throughput 향상기법에 관한 연구를 진행하였다. 기존 공간 다이버시티 기법은 각 안테나 채널들로부터 발생하는 간섭과 주파수 선택적 채널의 영향으로 코드 간 직교성의 훼손, 부반송파 직교성의 훼손이 발생하여 성능 향상이 제한적이다. 주파수 선택적 다중 안테나 채널 환경에 따라서 발생하는 안테나 간의 간섭을 SVD 채널 병렬화를 통하여 효과적으로 줄이고, 낮은 복잡도를 가지는 부반송파 결합기법을 통하여 제안시스템의 전송용량과 성능을 향상시키는 전송 시스템을 제안하였으며, 모의실험을 통하여 성능 향상을 확인하였다.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 디지털 장치에 대한 수요가 급격히 성장되면서 영상의 화질에 대한 기대가 증가되고 있다. 그러나 영상은 여러 가지 원인에 의해 훼손되며, 그 주요원인은 잡음에 의한 것이다. 따라서 잡음제거에 대한 필요성이 대두되고 있으며, 잡음제거를 위한 활발한 연구가 진행되고 있다. 영상은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 많이 훼손되며, 평균 필터(mean filter) 등 기존의 방법들은 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 본 논문에서는 AWGN을 효과적으로 제거하기 위하여, 공간 가중치와 변형된 적응 가중치를 결합한 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 방법은 우수한 잡음제거 특성을 나타내었다.
본 논문은 블러(blur)되고 잡음이 추가되어 훼손된 영상에 대한 복구를 하기 위해 반복영상처리를 사용한 새로운 방식을 제안한다. 전통적인 복구방법은 영상의 지역적인 특성을 고려하지 않고 일률적으로 복구방법을 적용하여 복구한다. 그 결과로서 에지에서는 인공잡음이 나타나고 평면에서는 잡음이 증폭되는 특성이 나타난다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법론으로 에지 방향에 대한 방향성을 추적하여 복구를 시도하는 것을 제안한다. 기존의 방법과 제안된 방법론의 비교를 통해 제안된 방법론의 우월성을 객관적으로 나타내고자 한다.
데이터를 디지털화하거나 전송하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 열화가 발생하고 있으며, 이러한 열화의 주된 원인은 잡음이다. 따라서 잡음에 의해 훼손된 신호를 복원하기 위하여 웨이브렛을 이용한 방법들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그리고 AWGN 환경에서 잡음을 제거하기 위한 가장 일반적인 연구 동향은 threshold에 기초한 방법들이다. 그러나 이러한 방법은 잡음에 대한 통계적인 특징만을 고려함에 따라 복원된 신호는 여전히 많은 잡음들을 포함한다. 따라서 본 논문에서는 웨이브렛 상세계수의 누적을 통한 새로운 신호 복원 방법을 제시하여, 신호의 edge 성분에 대한 복원과 잡음 제거 성능을 향상시켰다. 그리고 개선 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하였으며, 객관적인 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였다.
움직임에 의해 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 방법은 매우 어렵다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상전체에 일률적으로 정칙화를 행함으로써 윤곽부분에서는 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음증폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 훼손된 영상에 전처리를 하여 방향성을 검출한 다음 평면영역과 윤곽영역의 방향특성에 따라 적응적으로 처리하는 복원방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 시각적으로 중요한 해상도를 향상시킴으로써 윤곽부분 복원에 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며 ISNR과 MSE 면에서도 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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