본 논문에서는 디지털 홀로그램의 획득 및 전송과정에서 발생하는 잡음을 효율적으로 제거하는 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 디지털 홀로그램을 DCT(Discrete Cosine Transform)하여 주파수영역으로 변환한 후 객체영역과 배경영역으로 분리한다. 이 후, 객체영역은 히스토그램 변환기법을 적용하고 배경영역은 '0'으로 치환하였다. 제안한 알고리듬을 적용한 결과 PSNR이 6dB이상 향상되었다.
영상압축기술의 발전으로 인하여 디지털 영상은 대부분 압축된 형태로 사용된다. 이러한 압축된 영상을 축소 및 확대하는 것은 네트웍환경에서의 대역폭에 따른 축소된 영상 전송과 디스플레이 장치에 맞는 크기로의 영상 조절 등 다양한 응용에 사용 가능하다. 가장 대표적인 압축 방식은 DCT를 이용해서 영상을 부호화하는 것이다. 최근 DCT로 부호화된 영상에 대해 DCT 영역에서 직접 축소한 후 다시 DCT 영역에서 확대해 원래 크기의 DCT로 부호화된 영상을 얻는 방법에 대한 연구가 진행되어왔다. 이러한 연구의 주관심사는 최종적으로 부호화된 결과 영상의 화질을 개선하는 것이다. 본 논문에서는 DCT로 부호화된 영상을 축소하기 위해, 변경된 IDCT 방법을 제안한다. 그리고 변경된 IDCT 방법을 사용해서 DCT 영역에서 직접 축소된 영상을 얻는 방법과 이에 대응하는 확대된 영상을 얻는 새로운 방법을 제시한다. 제시된 영상 축소 방법과 확대 방법을 같이 사용함으로써 DCT 영역에서 축소 후 확대된 영상은 가장 최근에 제안된 방법들보다 높은 PSNR값을 나타낸다.
오늘날 데이터 감축을 위한 디지털 영상처리에 KLT와 매우 유사한 성능을 갖는 DCT에 관한 관심도가 점점 늘고 있다. 지금까지 계산량을 줄이기 위해 발표된 많은 알고리즘 중에서 Chen의 알고리즘이 가장 많이 알려져 있다. 최근데 발표된 Lee 알고리즘은 Chen의 알고리즘에 비해 복잡한 계산량을 줄였지만 고정 소수점 연산시 FWL에 의한 성능감소가 발생한다. 본 논문에서는 FWL 영향에 따른 오차 분석을 행하여 두 알고리즘들의 성능비교를 하였다. 또한 고정 소수점 연산에 따른 성능감소를 줄이기 위해 up&down-scaling기법을 제안하였다. 16비트 고정 소수점 연산으로 16x16 2차원 DCT를 구현하여 영상 데이타에 적용할 경우 이론적인 고찰과 시뮬레이션 결과 Lee 알고리즘이 Chen 알고리즘과 유사한 성능을 갖는다는 것을 입증하였다.
대부분의 영상정보들은 데이터 양이 방대하기 때문에 압축되어 저장되고 전달된다. 이 때문에 영상정보의 변환을 위해서는 사전에 압축을 해제하여 공간정보를 추출한 뒤에 소정의 변환을 하고 다시 압축해야 하는 번거로움과 불편한 점이 있다. 본 논문에서는, JPEG등의 정지영상 압축이나 MPEG-4와 H.264 등의 영상 압축 표준에서 널리 사용되는 DCT 변환에 의한 영상정보의 주파수 영역의 계수 값들의 부호나 이들 간의 상대적 위치를 적절히 바꿈으로써 공간적 영역에서의 원하는 기하학적 변환이 이루어지는 규칙을 발견하고 정리하였다. 본 저자들은 주파수 영역에서의 계수 값 변환 효과가 공간적 영역에 어떻게 나타나는지 수학적으로 유도하고 실제 JPEG 압축 파일에 본 방식을 적용하여 이미지를 변환시켜 그 성능을 검증하였다. 이 방법은 압축을 완전히 해제하지 않고도 공간적 영역에서의 변환을 달성할 수 있기 때문에 대용량의 간단한 이미지 암호화를 위한 경량암호화 시스템에 응용될 수 있다.
전체 부호화 비트중 일부 비트이 수신만으로도 나은 양호한 영상을 재생할 수 있는 DCT 부화화 영상의 최적 비트 정열에 의한 점진적 전송을 제안하였다. 이는 한 비크 더 전송함으로서 재생 영상의 왜곡을 가장 많이 줄이는 비트부터 단계적으로 전송하는 것이다. 이를 위해서 Embedded 양자화기의 재생 레벨과 한비트 더 전송함으로서 얻어지는 새로운 재생 레벨과 차의 제곱을 의미하는 PTF를 정의하였으며 부호화 비트에대한 PTF를 순차 정렬함으로서 비트 전송 순서를 얻었다. 결과로 제안한 방법은 기존의 zig-zag주사에 의한 전송보다 동일 비트율에서 작은 왜곡과 보다 나은 화질을 갖는 영상을 재생할 수 있었다.
X-ray 진단에서 그리드 하드웨어의 사용은 산란선에 의한 영상의 왜곡을 보정할 수 있는 장점이 있는 반면, 반복되는 라인 형태의 그리드 아티팩트를 발생시키는 부작용을 수반한다. 본 논문에서는 이러한 그리드 라인을 제거하는 방법론으로서 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform)을 사용 하는 기법을 제안한다. X-ray 영상에서 그리드 라인의 특성은 피사체의 형태와 영상의 영역에 따라 서로 다른 특성을 갖는다. 이에 본 연구에서는 동적으로 재구성되는 분할 구조를 기반으로 DCT 변환을 적용하고 개별 영역별로 필터전달함수를 최적화하는 방법을 채택하였다. 추출된 주파수 영역 데이터에 대하여 그리드 라인의 대역을 검출하는 알고리즘을 제안하였으며, 필터전달함수로 Kaiser윈도우와 Butterworth 필터를 조합한 형태의 밴드스톱필러(BSF: band stop filter)를 구현하였다. 또한 블로킹 현상을 개선하기 위하여 다중 영상으로부터 경계선 부분의 픽셀값을 결정하는 방법론을 제안하였다. 제안된 이론에 대하여 실제 영상을 사용한 실험결과로부터 그 타당성을 평가하였다.
모바일 정지영상 동영상 등의 정보에 디지털 신호를 삽입하여 저작권을 주장하는 방안으로 워터마킹 알고리즘을 들 수 있다. 본 논문에서는 영상의 양자화 계수를 이용한 이산 코사인 변환(DCT)을 기반으로 하는 워터마킹 알고리즘 방법을 제안하였다. 워터마크 삽입 기법은 디지털 원영상의 DCT와 양자화를 통하여 계수들(Quantized Coefficient)를 얻게 되었고, 양자화 계수들은 원하는 위치(Key)에 따라 DCT를 기반으로 한 워터마크(DCT-based watermark)를 삽입하게 되었다. 워터마크가 삽입된 부호화 정보는 역 양자화와 역 DCT를 통하여 워터마크 된 영상을 얻게 된다. 워터마크 추출 기법은 워터마크된 영상과 위치(Key)만을 사용하며, 워터마크 된 영상을 DCT와 양자화를 통하여 원하는 위치(Key)에서 계수를 분리하여 역 DCT하여 원 워터마크를 얻을 수 있었다. 모의실험 결과, 워터마크된 영상과 추출된 워터마크에서 영상의 화질(PSNR)과 워터마크의 정규화 상관도 (NC) 에서 만족할 만한 결과를 확인하였다.
이동 보상 예측과 DCT 기법을 이용하는 비디오 부호화에서 전형적인 데이터 분할 (data partitioning) 기법은 움직임 정보와 매크로블록 헤더를 texture 정보와 분리시키는 것이다. 이 방식은 에러가 있는 환경에서 비디오의 전송에 효율적이다. 그러나, 화면내 부호화 프레임 (Intra frame)의 경우에는 따로 분리시킬 움직임 정보가 없기 때문에 DCT 계수의 손실은 치명적이다. 그리고 화면간 부호화 프레임 (Inter frame)의 경우에도 DCT 계수 부분에 에러가 발생하면, 패킷 내의 모든 DCT 계수를 버리게 되므로 이로 인한 화질 저하가 발생한다. 본 논문에서는 비디오의 에러내성(error-resilient) 전송을 위한 DCT 계수의 효율적인 분할 기법과 부호화 기법을 제안한다. 양자화된 DCT 계수는 짝수-근사(even-value approximation) 부분과 그 나머지 부분으로 분리된다. 모의실험을 통해 제안 방식이 기존의 기법에 비해 우선순위 (선순위) 분할 데이터 부분에서 더 좋은 화질을 제공하고, 에러환경에서도 에러에 더 강인한 성능을 나타냄을 보였다
본 논문에서는 입력된 얼굴 영상으로부터 구한 DCT 계수에 대해 LDA를 적용하는 DCT/LDA를 이용한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 적은 수의 DCT 계수를 이용하여 입력 영상을 저차원으로 표현함으로써 특징 공간의 차수보다 트레이닝 데이터의 수가 적은 경우 발생하는 LDA의 SSS 문제를 해결한다. DCT는 기저 벡터가 일정하며 PCA와 유사한 에너지 압축 효율을 가지기 때문에 제안된 방법은 기존의 PCA/LDA 방법보다 학습 속도는 빠르면서 실제 얼굴인식 시스템에 적용이 가능한 정도의 얼굴 인식율을 기대할 수 있다. 실험을 통해 제안된 방법이 PCA/LDA 방법과 유사한 얼굴 인식 성능을 보이면서 약 13,000배 빠르게 학습되는 것을 확인하였고, 기존의 Block-DCT/LDA 방법과 유사하거나 향상된 인식 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 집적 영상을 효율적으로 압축하는 방법을 제안한다. 집적 영상은 3차원 영상을 기록하고 표현하는 대표적인 기술이다. 제안된 방법은 3D 이산 코사인 변환(3D-DCT)를 기반으로 하고 있다. 집적 영상 부호화에서 3D-DCT는 인접요소 영상간의 중복성을 줄이는 효율적인 압축 방법으로 알려져 있다. 제안방법은 3D-DCT에 기반 하면서 적응적인 블록 모드를 이용한 효과적인 집적영상 압축 방법으로서, 영상의 특성에 따라 적응적으로 3D-DCT 블록을 구성함으로써 가변블록 크기 3D-DCT 블록을 생성하고, 이 가변블록 크기의 3D 블록에 대해 3D-DCT를 수행한다. 실험 결과를 보면 제안방법이 기존 방법과 비교해서 더욱 높은 압축 효율을 보여주었다. 특히 영상이 복잡하여 많은 비트량이 발생하는 영상이 오버헤드 비트의 영향이 적기 때문에 더 좋은 압축 효율을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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