본 연구는 투명 성질을 가진 물방울의 윤곽선에 대한 효율적인 검출을 통해 분석 장비의 자동 측정에 대한 정확성을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 투명성질을 가지는 원의 윤곽선 검출을 위해 밝기 분포에 대한 국소적 미분 대신에 적응성 방향 미분(Adaptive Directional Derivative;ADD)이라는 비국소적 연산자를 도입함으로써 에지의 램프 폭의 변화에 무관하게 에지 검출에 적용할 수 있는 MADD(Modified Adaptive Directional Derivative) 알고리즘을 사용한다. 이 방법은 램프 구간 내에서 방향 미분 값을 가중치로 사용하여 픽셀들의 위치를 평균한 방향 미분의 국소 중심(Local Center of Directional Derivative;LCDD)등의 위치를 찾는 추가적인 과정없이, 정확한 에지 픽셀의 위치가 완전 선명화 사상에 의한 단순 계단 함수의 위치로 자연스럽게 결정될 수 있다. 제시된 에지 검출 방법을 표면분석 기술인 접촉각 연산에 적용하여 실험 및 결과 분석을 통해 제안 기법의 타당성 및 효율성을 검증한다.
Since image data has large data amount, proper image compression is necessary to transmit and store the data efficiently. Image compression brings about bit rate reduction but results in some artifacts. This artifacts are blocking artifacts, mosquito noise, which are observed in DCT based compression image, and ringing artifacts, which is perceived around the edges in wavelet based compression image. In this paper, we propose directional postprocessing technique which improved the decoded image quality using the fact that human vision is sensible to ringing artifacts around the edges of image. First we detect the edge direction in each block. Next we perform directional postprocessing according to detected edge direction. Proposed method is that the edge direction is block. Next performed directional postprocessing according to detected edge direction. If the correlation coefficients are equivalent to each directions, postprocessing is not performed. So, time of the postproces ing brings about shorten.
본 논문에서는 블록 기반의 영상압축에 있어서 방향성 기반 공간적 에러 은닉 기법을 제안한다. 제안된 기법은 우선 공간적 경계 정합 기법을 이용하여 손실된 블록 내의 에지 방향성을 나타내는 공간 방향 벡터들을 찾아낸다. 이 벡터들을 이용한 방향성 보간을 통해 복원 블록들을 만들고, 그 중 방향성 경계정합 에러가 작은 복원 블록들을 이용하여 최종 복원 영상을 생성한다. 제안된 기법은 매크로블록이나 슬라이스 단위의 에러에 대해 적응적으로 대처할 수 있고, 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 우수한 복원 화질을 얻게 해준다.
In this paper, we propose an error concealment technique using directional interpolation in block-based image compression. In the proposed method the edge direction is determined by finding the maximum correlation coefficients of boundary pixels of blocks neighboring the errored block in spatial domain. Then the errored block is interpolated linearly or bilinearly along the determined edge direction. The proposed method can conceal the block error, the macro block error, and the slice error adaptively. Also, the parameters for the directional interpolation are represented by closed forms. When applied to compressed images, the proposed method shows superior subjective and objective quality to conventional error concealment methods.
에지검출은 영상의 특징 정보를 화소값들의 밝기 변화로 취득하는 기술이며, 여러 영상처리 분야에서 전처리 과정으로 활용되고 있다. 기존의 에지검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 로버츠(Roberts) 방법 등이 있으며, 이러한 방법들은 영상의 전체 영역에서 동일한 가중치를 적용하여 처리하므로 에지검출 결과가 다소 미흡하다. 따라서 본 논문은 변형된 방향성 마스크를 적용하여 화소들의 방향 및 크기를 고려한 에지검출 알고리즘을 제안하였다.
에지검출은 영상의 특징 정보를 화소값들의 밝기 변화로 취득하는 기술이며, 여러 영상처리 분야에서 전처리 과정으로 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 로버츠(Roberts) 방법 등이 있으며, 이러한 방법들은 영상의 전체 영역에서 동일한 가중치를 적용하여 처리하므로 에지검출 결과가 다소 미흡하다. 따라서 본 논문은 변형된 방향성 마스크를 적용하여 화소들의 방향 및 크기를 고려한 에지검출 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 손실된 블록의 은닉을 위한 방향성을 가지는 블록 복구 방법을 제안한다. 일반적으로 영상의 강한 에지는 웨이블릿 영역에서 큰 계수 값을 가지기 때문에 분산 또한 큰 값으로 나타난다. 손실 블록의 에지 방향을 추정하기 위해서 웨이블릿 계수들의 분산을 이용한 $X^2$ 가설 검증 기법을 적용한단. 추정된 에지의 방향에 따라 보간을 수행하며, 손실 화소를 보간하기 위하여 사용되는 화소는 에지 방향에 따라 결정된다. 제안 방법은 이전 방법과의 성능비교에서 주관적으로나 객관적으로 나 더 좋은 성능을 나타낸다.
본 논문에서는 전송 에러로 인해 발생하는 영상의 손실을 정밀한 방향성 보간(FDI: Fine Directional Interpolation)을 이용하여 복원하는 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 공간 방향 벡터(SDV: Spatial Direction Vector)를 도입한다. 공간 방향 벡터는 손실블럭 주위의 영상 데이터의 에지 정보를 추출하여 구한다. 이 후 손실된 영상 블록은 공간 방향 벡터를 이용하여 픽셀단위로 적응적으로 보간함으로써 복원된다. 이러한 방식은 평탄한 영역뿐만 아니라 에지를 포함한 복잡한 영역도 우수하게 복원할 수 있다. 실험결과 제안된 방식은 기존의 공간적 에러은닉 방법과 비교하여 성능이 우수하다는 것을 알 수 있다.
에러가 존재하는 전송 환경에서 압축된 영상을 전송하는 경우, 일정한 화질을 유지하기 위해서는 에러 은닉 기법이 필요하다. 본 논문에서는 블록 기반의 영상 압축에 있어서 공간적 에러 은닉 기법을 제안한다. 제안된 기법은 공간 영역에서 슬라이스 단위의 에러가 발생했을 경우, 에러가 발생한 블록에 이웃하는 상 하 블록의 경계 화소를 이용하여 손상된 블록의 상 하 외곽 영역의 세밀한 에지 방향성을 찾아 각각 부분 복원을 한다. 그리고 복원되지 않은 내부 영역은 이웃한 경계 화소를 이용하여 블록 내의 전체적인 에지 방향성을 찾아 적응적으로 최종 복원 영상을 만들어 내는 2단계의 경계 정합 기법이다. 이 기법은 기존의 에러 은닉 방식보다 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 에지를 흐름을 잘 복원하여 객관적 주관적으로 우수한 복원 영상을 얻게 해준다.
본 논문에서는 제한적인 자원이 할당되는 모바일 단말에서 블록기반의 DCT를 사용하여 디코딩된 영상에서 발생되는 블록화현상을 효율적으로 제거하기 위한 실시간 후처리 기법을 제안한다. 영상의 에지를 최대한 보존하면서도 블록 현상을 효과적으로 제거하기 위하여 제안하는 알고리즘은 각 픽셀의 에지 검출을 통해 디블록킹 필터링 또는 방향성 필터링을 적용한다. 디블록킹 필터링을 적용할 픽셀이 다시 평탄한 영역에 속하는 지를 판별하고, 평탄한 영역에 속한 픽셀에 대해서 블록현상을 없애기 위하여 적응적 마스크를 이용한 가중치 평균 필터를 사용한다. 한편, 방향성 필터링이 적용되는 픽셀에는 계단 잡음을 없애고 원 영상의 에지를 보존하기 위하여 에지의 방향성을 고려한 적응적 방향성 필터가 사용된다. 본 논문의 실험결과를 통해 기존의 방법들보다 PSNR 뿐만 아니라 주관적인 화질에서도 제안하는 방법이 우수한 결과를 나타냄을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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