본 논문에서는 변수화된 영상 보정을 통한 전방향 영상 (Omni-directional image) 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 모든 방향의 영상을 포함하고 영상 합성 시에 발생하는 왜곡과 에러를 최소화하는 전방향 영상을 생성하기 위해, 원형 좌표계를 기반으로 평면 영상을 원형 영상으로 변환한다. 카메라로 획득한 각각의 영상은 카메라의 시스템과 외부 환경 조건에 따라 발생하는 비그네이팅 효과와 조명 변화를 포함하고 있으므로, 최적의 비그네이팅 및 조명 변수를 추출하여 자연스러운 전방향 영상 생성을 위한 영상 보정 과정을 수행한다. 실험 결과에서는 제안한 방법에 따라 생성된 전방향 영상을 확인하고 비그네이팅 효과 및 조명 변화를 고려하지 않은 방법과 제안한 방법의 성능을 비교, 분석하여 제안한 방법이 $1{\sim}4dB$ 정도 더 효과적임을 보인다.
본 연구는 스타 셰프의 쿡방 출연에 대한 조리사의 주관적 인식에 관한 연구로 호텔 및 레스토랑에 조리사를 대상으로 주관적인 경향을 알아보기 위해 Q방법론을 적용하여 분석하였다. 이 논문의 연구 문제는 크게 3가지로, 연구문제 1 : 스타 셰프의 쿡방 출연에 관한 조리사의 주관적 인식의 수용 형태는 어떠한가?, 연구문제 2 : 스타 셰프의 쿡방 출연에 관한 조리사의 주관적 인식의 동질적 유형의 특성은 어떠한가?, 연구문제 3 : 스타 셰프의 쿡방 출연에 관한 조리사의 주관적 인식의 유형별 공통점과 차이점은 무엇인가? 이다. 이러한 연구문제를 기반으로 하여 유형 분석결과 4가지 유형으로 도출되었다. 구체적으로, 제 1유형(N=8) : 쿡방을 통한 전문지식 습득형 (Acquiring expertise through cooking broadcast type), 제 2유형 (N=10) : 새로운 방송 장르 인식형 (New Broadcast Genre Recognition Type), 제 3유형 (N=2) : 셰프의 직업현실 인지형(The profession of the chef reality recognition type), 제 4유형(N=2) : 셰프의 직업 이미지 상승효과형 (Profession image of chef Synergy type) 으로, 각 각 독특한 특징의 유형으로 분석되었다.
현 이동통신 시스템은 재난경보 방송을 위하여 CBS 프로토콜을 이용한다. 그러나 CBS 프로토콜 표준은 제한된 텍스트 문자의 전송만을 규정하고 있다. 따라서 국내 문자에 익숙하지 않은 외국인 등은 수신된 메시지를 충분히 이해하기 어려운 단점이 있다. 또한, 현 CBS는 메시지의 글자수 제한으로 자세한 정보를 전송하기 어려운 한계를 가진다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여 본 논문에서는 CBS 재난문자 전송시 단말기에서 이미지 정보 와 URL을 표출하는 기법을 제안한다. 이 기법은 5G 이동통신을 위한 CBS의 메시지 구조를 이용한다. 이 메시지 구조를 이용할 경우 CBS 프로토콜은 문자 코딩방식에 관계없이 단말기에서 이미지 정보와 URL을 표출할 수 있음을 보인다.
가시광 영상과 원적외선 영상은 각각 질감 정보와 열 정보를 가지므로 서로 다른 정보를 표현한다. 그러므로 가시광 영상 개선을 위해 가시광 영상의 정보만을 이용하는 것보다 가시광 영상에서 존재하지 않는 원적외선 영상의 열 정보를 이용하는 것이 보다 좋은 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 원적외선 영상을 이용한 효과적인 가시광 영상 개선을 위해 가시광 영상에서 개선이 필요한 정도에 따라 가중치 맵을 만든다. 가중치 맵은 채도와 밝기를 이용하여 계산하며 원적외선 영상에서 열 정보를 고려하여 값을 조정한다. 마지막으로 조정된 가중치 맵을 이용하여 원적외선 영상의 정보와 가시광 영상의 정보를 융합함으로써 두 영상의 정보를 효과적으로 포함한 결과 영상을 생성한다. 실험결과에서는 가시광 영상에서 개선이 필요한 영역을 원적외선 영상 정보와의 융합으로 원본의 가시광 영상보다 향상된 결과를 보여준다.
In this paper, a new image segmentation method based on merging of two low contrast neighbor regions iteratively is proposed. It is suitable for very low bit rate coding. The proposed method reduces efficiently contour information and preserves subjective and objective image quality. It consists of image segmentation using 4-level hierarchical structure based on mathematical morphology and 1-level region merging structure using the contrast difference of two adjacent neighbor regions. For each segmented region of the third level, two adjacent neighbor regions having low contrast difference value in fourth level based on contrast difference value is merged iteratively. It preserves image quality and shows the noticeable reduction of the contour information, so that it can improve the bottleneck problem of segmentation-based coding at very low bit rate.
Image hash는 영상에서 유사성을 찾는 방법으로 사용될 수 있는 기술자(Descriptor)로 특징지을 수 있다. 많은 image hash 방법중에 Histogram-based image hash는 Histogram equalization을 제외한 보통 잡음 및 다양한 기하학적 변조를 주어도 같은 그림을 찾아내는데 강력한 기능을 수행한다. 본 논문에서는 Histogram-Based Hash를 생성함에 있어 서로 다른 3개의 bin의 관계를 이용하여 Hash를 생성하였다. 본 논문은 이를 통해 영상의 유사성을 찾아내는데 있어 원본영상에 대해 기하학적 변조뿐만 아니라 상대적으로 성능이 약했던 Histogram equalization을 이용한 변조에 대해서도 성능이 개선되었다. 또한 가우시안 필터링의 알파 값을 다르게 지정함으로 인하여 생성되는 두 히스토그램을 이용하여 기존의 방법보다 성능이 개선되었다.
디지털 비디오 카세트 레코더(DVCR)는 디지털 기록과 다양한 디지털 영상처리 기술과 같은 여러가지 측면에서 놀랄만한 성능에 힘입어 차세대 VCR로 대두되고 있다. 본 논문에서는 DVCR 시스템의 표준규격을 이해하고, 성능을 평가하고, 재생된 DVCR의 영상을 개선시키는 알고리듬을 제안하고자 한다. 보다 자세히 설명하자면, DVCR 영상을 개선하기 위하여 이산 코사인 변환, 양자화, 역 이산코사인 변환과 역양자화를 영상 시스템의 열화요인으로 모델링하고, 이러한 열화모델 때문에 발생하는 블럭 현상을 적응적으로 복원하는 고속 알고리듬을 제안한다.
Previous approaches to the 2D to 3D conversion problem require heavy computation or considerable amount of user input. In this paper, we propose a rather simple method in estimating the depth map from a single image using a monocular depth cue: haze. Using the haze imaging model, we obtain the distance information and estimate a reliable depth map from a single scenery image. Using the depth map, we also suggest an algorithm that converts the single image to 3D stereoscopic images. We determine a disparity value for each pixel from the original 'left' image and generate a corresponding 'right' image. Results show that the algorithm gives well refined depth maps despite the simplicity of the approach.
A high dynamic range (HDR) image can represent real world scenes that have a wide range of luminance intensity. However, compared with the range of real world luminance, conventional display devices have a low dynamic range (LDR). To display HDR images onto conventional displayable devices such as monitors and printers, we propose the logarithmic based global reproduction algorithm that considers the features of the image using reproduction parameters. Based on the characteristics of the image, we first modify the input luminance values for reproducing perceptually tuned images and then obtain the displayable output values directly. The experimental results show that the proposed algorithm achieves good subjective results while preserving details of the image; furthermore, the proposed algorithm has a fast, simple and practical structure for implementation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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