H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 상하좌우 인접한 블록의 픽셀을 사용하여 거리의 가중치 평균값으로 손실된 블록을 복원한다. H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 주변블록 픽셀의 간단한 평균값을 이용하여 복원하므로 심각한 블러링 현상이 발생하고 화질 저하의 문제를 야기한다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 주변블록의 픽셀 정보를 이용하여 손실된 블록의 주된 에지 방향을 추정하고, 통계값을 이용한 방해함수의 결과 값으로 에지 방향 기반의 보간법과 가중치 평균 보간법을 적응적으로 선택하여 복원하는 방법을 제안한다. 에지방향 기반의 보간법에서는 선택된 주된 에지방향과 상하좌우 각각의 주변블록의 에지방향들 간의 상호관계를 고려함으로써 최종적으로 최적 에지 방향을 선택하여 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상에 따라 H.264 에러복원기법보다 객관적인 화질이 $0.5{\sim}2.0dB$ 정도의 PSNR 향상을 보였다.
영상 해상도 향상 알고리즘은 영상 확대 및 영상 복원을 위한 기반 기술로 사용되며, 해상도 향상 과정에서 문제점은 흐려짐 현상이나 블록 현상으로 인한 화질 열화의 발생이다. 본 논문에서는 하위 레벨 보간을 이용한 손실 정보 추정과 영상 해상도 향상 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 획득한 저해상도 영상의 다운샘플링-보간 과정을 이용해서 손실 정보를 계산하고, 손실 정보의 보간을 통해서 손실 정보를 추정하며, 가중치 계수와 결합한 추정 손실 정보를 고해상도로 보간 된 영상에 적용한다. 동일한 영상을 이용한 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들보다 PSNR에서 평균 2.3dB 이상 향상된 것을 검증하였고, 윤곽선 및 문자의 인식 정도에 대한 주관적인 화질 비교 결과도 개선되었음을 확인하였다. 제안한 방법은 영상 개선을 필요로 하는 다양한 비디오 응용 분야에서 유용하게 사용될 수 있다.
디지털 워터마킹은 복제되어 배포된 디지털 미디어의 저작권을 확인할 수 있는 전자적인 수단을 제공한다. 이미지에 관한 디지털 워터마킹 연구 분야에서는 그레이스케일 이미지에 대한 많은 연구 성과를 바탕으로 최근에는 실생활에서 광범위하게 사용되고 있는 컬러 이미지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 컬러 이미지는 그레이스케일 이미지에 비하여 각각이 그레이스케일 이미지에 대응될 수 있는 다수의 채널을 가지고 있다. 단순하게 그레이스케일 이미지에 적용되던 기법을 컬러 이미지의 한 채널에 적용하는 연구들도 많은데, 이 채널들 간에는 상관관계가 존재한다는 특성이 고려되지 못하고 있다. 이 논문에서는 DCT 도메인 상에서 컬러 이미지의 두 채널을 비교하여 생성한 특징(이미지 의존 워터마크)을 스크램블링 처리된 저작권 워터마크와 결합하여 워터마크 키를 생성하는 기법을 제시한다. 이 방법은 이미지에 어떤 변경도 하지 않는 제로-워터마킹의 일종으로서, 생성된 키는 워터마크를 호스트 이미지에 삽입하는 워터마킹 기법과 달리 이미지 왜곡이 없다는 장점이 있으며, 샤프닝, 블러링, JPEG 손실 압축, 축소/확대, 잘라내기 등을 이용한 공격에도 강인함을 보여준다.
본 논문에서는 H.264 동영상 표준 부호화 방식의 블록화 현상 제거 및 화질 개선을 위한 적응적 후처리 기법에 대해 제안한다. H.264의 루프 필터는 부호화기 내부에 위치함에 따라 부호화 복잡도를 증가시키곤 블록화 현상을 완벽히 제거하지 못하며, 영상을 과도하게 열화 시킨다. 따라서 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 낮추는 동시에 고화질의 영상을 복원하기 위해 Constraint Least Squares(CLS) 기법과 투영 기법을 결합하였다. 또한 인간의 시각 시스템을 반영하기 위해 가중치 norm CLS 기법을 사용하였으며, 이를 위해 블록 경계와 블록 내부에 위치한 화소들의 위치에 따라 각기 다른 국부 분산과 라플라시안 연산자를 새롭게 정의하였다. 국부 화소들은 높은 상관관계를 갖는다는 특성을 이용하여 투영 기법을 위한 투영 집합을 정의하였다. 끝으로 0.264의 양자화 인덱스(QP)를 완화도 조절을 위해 공통적으로 사용하였다. 실험 결과를 통해 제안된 후처리 기법이 H.264의 루프 필터보다 블록화 현상을 효과적으로 제거하는 동시에 CLS 기법보다 빠르게 수렴함을 확인할 수 있었다.
스마트폰이 폭넓게 보급되면서 시각장애인을 위한 스마트폰 어플리케이션이 다양하게 개발되고 있으며, 이와 함께 시각장애인이 모바일 단말을 이용한 사진 촬영의 필요성도 증가하고 있다. 시각장애인들은 자신의 기록을 남기거나 타인과 교류를 하기 위해 사진을 촬영하며, 실제 취득 과정에서는 촉각과 청각에 의존하거나 타인의 도움이 요구된다. 본 논문에서는 시각장애인이 사용하는 모바일 카메라의 입력 영상을 대상으로 사전에 등록된 인물을 인식하고 눈깜빡임이나 블러 등의 유무 등을 검사한다. 또한 시각장애인이 스스로 사진촬영이 가능하도록 가이드 정보 등을 음성으로 안내하는 새로운 시스템이 제안된다.
고해상도의 항공영상으로부터 3차원 와이어프레임(wire-frame) 구성을 위한 새로운 선소 추출 알고리듬을 제안하였다. 본 연구의 목적은 기존의 방식들의 문제점인 라인 불일치 문제, 에지부분의 Blurring 문제 등을 고려하여 보다 정밀하고 효과적인 선소를 추출하는데 있다. 먼저 항공영상으로부터 에지맵을 추출한 후, 에지 점들의 체인 코드 추적을 수행하고 에지강도와 방향성분을 고려한 선소의 추출을 행하였다. 에지맵의 추출은 Smith가 제안한 SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) 알고리듬을 이용하였다. 제안한 알고리듬은 다음의 4 단계로 구성된다. 에지 맵의 체인코드 추적 결과에 기반하여 비선소 후보점을 감소시키기 위한 수평/수직/대각 성분 제거, 인접점 제거, 각도 일치점 제거, 선소를 이루는 시작점 및 끝점 검출 등의 과정을 통하여 선소추출을 행하였다. 제안한 알고리듬과 기존의 Boldt 알고리듬을 비교한 결과 제안한 알고리듬이 건물을 이루고 있는 주요 선소를 더욱 충실히 찾아냈고 불필요한 선소는 적게 찾아냄을 확인하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 구성한 부대역간의 트리구조와 공간 영역에서의 영상 형태 정보를 이용하여 워터마크의 삽입 위치를 결정한 후에 워터마크를 삽입하는 기법을 제안하였다. 웨이블릿 영역에서 높은 주파수를 가지는 부대역을 다수의 영역으로 나누고 각 블록에 대한 에너지와 전체 에너지의 평균값 등을 이용하여 워터마킹을 위한 후보영역을 얻는다. 또한 공간 영역에서 얻어진 영상의 경계 정보를 이용하여 워터마크가 삽입될 후보 영역을 구한다. 무작위 난수와 웨이블릿 영역에서 이웃 웨이블릿 계수간의 관계를 이용하여 워터마킹 후보영역 내에 워터마크를 삽입한다. 마지막으로 역 웨이블릿 변환을 수행하여 워터마크가 삽입된 영상을 생성한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 JPEG과 같은 압축과 블러링, 선명화, 그리고 가우시안 잡음 등의 공격에 대해서 우수한 특성을 보였다.
본 논문에서는 포맷 변환기를 사용하여 여러 가지 화상처리 필터링을 구현하였다. 이러한 설계 기법은 집적회로를 이용한 대규모 화소처리 배열을 근거로 하여 실현하였다. 집적구조의 두가지 형태는 연산병렬프로세서와 병렬 프로세스 DRAM(또는 SRAM) 셀로 분류할 수 시다. 1비트 논리의 설계 피치는 집적 구조에서의 고밀도 PE를 배열하기 위한 메모리 셀 피치와 동일하다. 이러한 포맷 변환기 설계는 효율적인 제어 경로 수행 능력을 가지고 있으며 하드웨어를 복잡하게 할 필요 없이 고급 기술로 사용 될 수 있다. 배열 명령어의 순차는 프로세스가 시작되기 전에 주 컴퓨터에 의해 생성이 되며 명령은 유니트 제어기에 저장이 된다. 주 컴퓨터는 프로세싱이 시작된 후에 저장된 명령어위치에서 시작하여 화소-병렬 동작을 처리하게 된다. 실험 결과 1) 단순한 평활화는 더 높은 공간의 주파수를 억제하면서 잡음을 감소시킬 뿐 아니라 에지를 흐리게 할 수 있으며, 2) 평활화와 분할 과정은 날카로운 에지를 보존하면서 잡음을 감소시키고, 3) 메디안 필터링기법은 화상 잡음을 줄이기 위해 적용될 수 있고 날카로운 에지는 유지하면서 스파이크 성분을 제거하고 화소 값에서 단조로운 변화를 유지 할 수 있었다.
원거리에서의 획득한 영상은 해상도가 낮고 블러링과 잡음에 의한 영향이 크다. 이러한 문제점들은 얼굴 검출 과정에서 보다 많은 오류영역을 산출할 수 있다. 본 논문에서는 AdaBoost 필터와 얼굴의 색상과 외형 정보를 이용한 순차적인 검증 단계를 적용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. AdaBoost 방법으로 검출된 오류(false alarm)는 피부색 필터와 가변 경계마스크 필터로 순차적으로 제거된다. 피부색 필터는 사각 윈도우 영역과 화소 별로 적용되는 두 단계로 구성되어 최종적으로 이진 얼굴 클러스터 영상을 구성한다. 기존의 고정된 경계마스크 필터의 단점을 해결하기 위하여 얼굴 클러스터영역에 부합하는 타원을 추정하여 경계마스크의 크기를 산출하고 가로-세로 비율의 적정성을 검토한다. 실험에서는 CCTV와 스마트 폰으로 획득한 영상을 이용하여 제안된 얼굴 검출 방법이 원거리에서 획득한 영상의 얼굴 검출에 효과적임을 보인다.
동영상에 내재된 잡음을 제거하기 위해 사용되는 움직임 적응적 시간영역 잡음 제거 필터링에서는 움직임의 정도에 따라 필터링의 강도를 적절하게 조절하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 최적 자승 학습에 기반을 둔 움직임 적응적 시간영역필터링 방안을 제안한다. 움직임 정도에 따라 각 화소를 분류하여 분류코드를 지정하고, 각 분류코드에 따라 반복적 최적 자승학습에 기반을 둔 최적의 필터 계수를 유도한다. 반복적 학습과정은 사전에 미리 수행되어 학습된 결과만 룩업 테이블에 저장된다. 실제 잡음 제거 필터링 과정에서는 각 화소를 움직임 정도에 따라 분류한 후 분류코드에 따라 룩업 테이블에 있는 필터계수를 읽어 간결한 필터링을 취한다. 실험결과는 제안된 방법이 잡음 제거 응용에서 번짐을 방지하면서 동영상 잡음을 효과적으로 제거함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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