This paper proposes a method to improve video quality on images that have blocking artifacts at block boundary. Block image transform coding suffers from blocking artifact that is a main cause of degrading video quality because of the quantization error of transform coefficients in quantization process. filtering and DPCM for DC components have been widely used to reduce blocking artifact. Recently, lots of works focus on the technique that minimizes block effects using discontinuity of block boundaries. In this paper, image blurring in decoding stage is improved by adding compensation factor to each transformed blocks so that discontinuity of block boundaries can be decreased. The compensation factor is applied on each block without much loss of edge components.
이 논문은 3차원 정수 웨이브릿 변환을 이용한 손실 의료 영상 압축에 대한 방법을 보여준다. 의료영상에 3차원 웨이브릿 분할법과 3차원 spatial dependence tree를 이용한 Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT) algorithm을 제공한다. 또한 3차원 웨이브릿 분할법에서 정수 웨이브릿 필터들을 이용한 lifting방법을 이용하고, unitary 변환을 만들기 위하여 정확한 scaling을 이용한다. 압축률이 증가하면 할수록 인접한 coding unit사이에선 boundary effect가 생긴다. Video와 같지 않아서 인접한 coding unit사이에서의 boundary artifact는 보여서는 안 된다. 이러한 현상을 제거하기 위해서 인접한 coding unit사이에 axial domain으로 overlapping방법을 사용한다. 또한 코딩 할 때 여러 종류의 정수 필터들을 사용한다. 결과로 어떤 특정한 필터를 사용할 때 좋은 결과를 얻었고 overlapping방법을 사용했기 때문에 ringing artifacts는 거의 찾아 볼 수가 없게 되었다. 그리고 어두운 면을 코딩 할 때도 좋은 결과를 얻었다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 블록기반 변환 부호화 영상에서의 블록화 현상을 반복적으로 제거하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 블록화 현상이 수직, 수평 방향의 블록 경계를 따라 수직, 수평으로만 나타나는 점에 착안하여, 블록화 현상이 있는 영상 신호를 수직, 수평 방향의 분리적인 1차원 신호의 집합으로 간주하고 Gaussian 형태 함수의 1차 도함수를 모 웨이브렛으로 하는 1차원 웨이브렛 영역에서의 평균 자승 오차를 최소화시키는 필터로써 첫 번째 스케일 웨이브렛 영역의 블록 경계 위치에서의 분산이 다른 위치에 비하여 유달리 크게 나타나도록 하는 블록화 현상에 의한 신호 성분을 제거하는 과정과 양자화에 관한 블록 집합으로 투영하는 과정을 반복적으로 수행하여 블록화 현상이 제거된 영상을 얻는다. 실험결과, 제안된 방법은 0.56 - 1.07dB의 PSNR 성능 향상뿐만 아니라 에지 몽롱화가 없이 블록화 현상이 거의 제거된 주관적 화질 개선을 보였다.
본 논문에서는 블록간의 유사성과 선형조합을 이용하여 블록화 현상 (blocking artifact)을 효율적으로 제거하는 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 모든 블록을 DCT 계수에 따라서 저주파 블록과 고주파 블록으로 나눈다. 그리고 블록화 현상이 나타나는 블록 경계면을 중심으로 하는 블록을 치역 블록 (range block)이라 정의하고, 이 치역 블록과 유사한 블록을 탐색영역 범위 안에서 찾은 다음 이를 정의역 블록 (domain block)이라라 정의한다. 그리고 탐색과정에서는 좀 더 정확한 정의역 블록을 참기 위해 치역 블록의 블록 경계면을 중심으로 양쪽으로 나누어진 부 블록 특성과 블록간 유사성을 이용하였다. 마지막으로 탐색과정에서찾은 정의역 블록과 블록화 현상이 발생한 치역 블록과의 선형 조합(linear combination)을 이용하여 치역 블록의 화소 값을 바꿈으로써 블록화 현상을 제거하였다. 모의 실험 결과로부터 제안한 방법이 기조의 방법에 비하여 PSNR 측면에서 0.04∼04 dB 정도의 향상을 얻었을 뿐만 아니라 주관적 화질 면에서도 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 3차원 비디오 시스템에서 손상된 깊이영상으로 인하여 합성된 가상시점 영상에서 발생하는 경계 잡음을 효과적으로 제거하는 방식을 제안한다. 제안 방식에서는 손실 압축에 의한 깊이영상의 잡음으로부터 발생하는 경계 잡음의 특징을 분석하고, 이를 바탕으로 픽셀 도메인과 주파수 도메인에서의 convex set을 설정하여 해당 조건들을 반복적으로 사영시키는 projection onto convex sets (POCS) 기법을 활용하여 올바른 정보는 유지한 채 경계 잡음만을 제거한다. 이 논문에서 제안한 방식은 영상합성 과정에서 생성되는 컬러 및 깊이영상에 모두 적용하였다. 실험 결과 제안 기법은 경계 잡음을 효과적으로 제거하여 가상시점 영상의 화질을 향상시켰음을 확인하였다.
MRI 스캔 중 촬상 대상물체의 화상평면내에서의 회전은 MRI 신호에 위상오차와 불균일한 표본화를 일으킨다. MRI 신호의 위상오차와 불균일 표본화에 대한 문제의 모델은 화상평면 내 임의 중심과 원점에 관한 회전운동에 의해서 열화된 MRI 신호들 사이에 위상 차가 존재함을 나타냈다. 따라서, 아티팩트가 포함된 MR 화상의 화질을 개선하기 위하여 다음과 같은 방법들을 제안한다. 우선, 2차원 회전운동의 회전각은 이미 알려져 있고, 회전중심 위치가 미지인 경우에 대해 위상보정에 기초한 아티팩트를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 다음으로, 회전중심과 각도가 모두 미지인 2차원 회전운동에 대해 아티팩트를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이때, 미지 운동파라메타를 예측하기 위해 촬상 대상물의 경계바깥쪽에서 이상적인 MR 화상의 에너지는 최소가 되고 촬상대상물의 회전이 존재할 때 측정된 에너지가 증가한다는 성질을 이용한다. 이러한 성질을 이용해서 각 위상부호화 단계에서 미지의 회전각 크기를 추정하기 위한 평가 함수가 정의된다. 최종적으로 phantom 화상을 사용한 시뮬레이션 및 실제화상의 평행이동과 회전운동에 적용한 결과 제안한 방법의 유효성을 확인하였다.
타일링을 통해 손실 압축된 데이터에 대해 점대칭 확장(point symmetric extension)을 사용하면 경계에서의 인공물(artifact)들을 줄일 수 있다 실제 확장 샘플 없이 경계 필터(boundary filter)를 사용하는 것과 같은 효과를 내는 방법을 리프팅(lifting)을 사용하여 수행할 수 있다. 본 논문에서 사용된 필터는 PR 특성을 준수하고, 경계근처에서 어떠한 후처리 기술이나 이웃하는 타일들로부터의 추가정보 없이 경계 인공물들을 현저히 감소시켰다.
본 논문에서는 웨이브렛 기반 블록화 현상 제거에 대한 고속 알고리듬과 적응 역치화 기법을 제안하였다. 제안된 고속 알고리듬에서는 웨이브렛 변환 영역의 첫번째 스케일과 2번째 스케일에서의 처리와 동일한 효과를 갖는 모든 처리를 공간 영역에서 수행한다. 제안된 적응 역치화 기법은 블록 경계 영역을 분류할 때 사용하는 역치를 공간 영역에서 구할 수 있는 블록 경계와 블록 중앙의 웨이브렛 변환 신호의 통계적 특성을 이용하여 처리하고자 하는 영상에 적응적으로 선택할 수 있도록 하였다. 실험 결과, 제안된 고속 알고리듬은 웨이브렛 변환에 의한 방법에 비하여 약 10배의 속도 개선이 있고, 적응 역치화에 의한 후처리는 어떤 영상의 높은 압축률에서 가장 좋은 성능을 가지는 고정된 역치에 의한 후처리에 비하여 낮은 압축률에서도 PSNR 성능과 주관적 화질이 개선됨을 알 수 있었다.
본 논문은 블록DCT(Discrete Cosine Transform) 기반의 영상 압축 과정에서 발생하는 블록효과(block artifact)를 제거하기 위해 ALM(Alvarez, Lions, and Morel) 확산 모델에 기반을 둔 새로운 이방성 확산(anisotropic diffusion)을 제안한다. 등방성 확산은 평탄 영역에 나타나는 블록 경계를 제거하는 역할을 하는 반면, 이방성 확산은 윤곽선 영역이나 텍스쳐 영역을 보존하는 역할을 하기 때문에, 제안된 확산 모델은 블록 효과를 제거하면서 윤곽선(edge)을 보존하기 위해 등방성 확산(isotropic diffusion)과 이방성 확산의 비율을 제어하는 확산비율 조절 매개 변수(RCP : rate control parameter)가 제안 되었다. 또한, 텍스쳐 영역의 과도한 평탄화를 막기 위해 속도 매개 변수(SAP : speed control parameter)를 고안하였으며, 이는 텍스쳐 영역의 확산 속도를 감소시기는 역할을 한다.
고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transform: FFT)은 입력신호가 주기적이라는 가정하에 빠른 계산량과 좋은 성능으로 영상복원에 다방면으로 적용되고 있다. 하지만 실제취득영상은 주기가 무한한 영역의 일부분을 한 주기로 가정하고, 또한 외부영역에 대한 정보손실로 인하여 경계왜곡이 발생한다. 본 논문은 현재까지 진행되어온 경계왜곡을 줄이기 위한 기술들에 대해 고찰정리 하였다. 뿐만 아니라 FFT의 계산량 감소를 위해 블록기반의 영상처리와 이때 발생하는 경계왜곡 감소를 위한 알고리듬을 제안한다. 외부영역의 정보를 알고 있는 경우의 보다 좋은 결과를 위하여 안쪽 블록과 바깥블록의 처리를 달리 적용하였다. 이러한 과정을 통해 경계왜곡을 줄이면서 고속으로 영상복원을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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