본 논문에서는 비정형 객체를 능동형태 모델을 사용하여 실시간으로 추적하기 위한 방법을 제시하였다. 객체를 추적 할 때, 가려진 부분의 윤곽을 추정해 낼 수 있는 능동형태 모델을 사용하였으며, 비디오의 각 프레임에서 처리과정의 시간을 줄이기 위해서 영상을 계층적으로 분리하여 실시간 처리를 가능하게 하였다 또한 다음 입력영상의 초기 윤곽을 효율적으로 찾기 위해서 칼만필터(Kalman filter)를 사용하여 특징점을 예측하였고, 블록 정합(block matching) 기법을 추가하여 예측 안정성을 향상시켰다. 비 계층적 방법, 비 예측 방법 등과 비교 실험을 통해서 제안된 계층적, 예측형 방식이 수렴속도 증가와 모델링의 정확도에서 모두 개선된 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

비디오 시퀀스는 일반적으로 다양한 움직임을 가지는 객체들로 구성되어 있기 때문에, 움직임 특징은 비디오 검색 등에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 MPEG 압축 영상에서의 움직임 벡터를 비디오 영상의 움직임 표현 서술자로 활용하는 새로운 방법이 제안된다. 즉, 압축 영상에서의 다양한 움직임 벡터를 프레임이나 매크로블록 예측 구조에 관계없이 단일 움직임 방향만을 갖도록 하여, 이것을 해당 영상의 서술자로 활용한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 양방향 예측 구조를 이용한 벡터 재해석 기법을 제안한다. 보통, 압축 영역에서의 각 프레임 움직임 해석 시, 움직임 벡터가 없는 I 프레임과 그 외 프레임들의 직접 비교는 불가능하지만, 제안 기법은 1, B, p 프레임 등의 모든 프레임에서 동등하게 벡터 해석을 할 수 있게 한다. 제안된 알고리즘은 압축 영상의 전체 복원과정 없이 매크로 블록 영역 상에서 처리함으로써 시간 손실을 줄이고 있으며, 실험 결과는 제안된 방법의 높은 성능을 잘 나타내어 주고 있다.

본 논문에서는 사전학습이 필요 없는 능동 특징점 모델(non-prior training active feature model; NPT AFM) 기반에서 광류(optical flow)를 이용한 객체추적 기술을 제안한다. 제안한 알고리듬은 비정형 객체에 대한 분석[1]에 초점을 두고 있으며, 실시간에서 NPT-AFM을 사용한 강건한 추적을 가능하게 한다. NPT-AFM 알고리듬은 관심 객체의 위치를 파악하는 과정 (localization)과 이전 프레임 정보와 현재 프레임 정보를 이용하여, 객체의 위치를 예측(prediction), 보정(correction)하는 과정으로 나눌 수 있다 위치 파악 과정에서는 움직임 분할(motion segmentation)을 수행한 후 개선된 Shi-Tomasi의 특징점 추적 알고리듬[2]을 사용 하였다. 예측 및 보정 과정에서는 광류 정보를 사용하여 특징점을 추적하고[3] 만약, 특징점이 적절히 추적 되지 않거나 추적에 실패하면 특징점들의 시간(temporal), 공간(spatial)적 정보를 이용하여 예측, 보정하게 된다. 객체의 형태 (shape)대신 특징점을 사용하였으며, 객체를 추적하는 과정에서 특징점들은 능동 특징점 모델(active feature model; AFM)을 위한 학습 집합(training sets)의 요소로 갱신된다. 실험결과, 제안한 NPT-AF% 기반 추적 알고리듬은 실시간에서 비정형 객체를 추적하는데 강건함을 보석준다.

디지털 미디어 데이터의 증가에 따라 디지털 미디어를 효과적으로 관리하고 사용하기 위하여 다양한 비디오 색인 및 비디오 시퀀스 정합 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 급격한 밝기 변화를 가지는 비디오 시퀀스에 대해서 효율적인 비디오 색인 알고리즘과 비디오 시퀀스 질의에 대한 비디오 시퀀스 정합 알고리즘을 제안한다. 급격한 밝기 변화를 고려한 비디오 색인의 정확도를 향상시키고 계산량을 줄이기 위해 제안한 알고리즘은 칼라 특성뿐만 아니라 에지 특성도 함께 사용하였으며 기존의 알고리즘에 비해 현저한 성능 향상을 보였다. 제안한 알고리즘은 먼저 칼라 히스토그램을 사용하여 후보 샷경계 지점을 추출하고 에지 정합과 밝기 보상을 이용하여 후보점들이 샷경계인지 밝기 변화인지를 결정한다 장면내의 밝기 변화가 작은 경우 에지 정합과 밝기 보상은 샷경계에서만 일어난다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 비슷한 계산량으로 현저히 향상된 성능과 효율을 보였다.

디지털 미디어의 증가로 비디오 시퀀스를 효율적으로 정합하기 위한 다양한 알고리즘이 제안되었다 기존의 비디오 검색 알고리즘에서는 주로 프레임 단위의 질의에 관한 검색 알고리즘이 연구되었으나 비디오 시퀀스 단위의 질의에 관한 정합 알고리즘 연구는 미진하였다. 본 논문에서는 비디오 시퀀스 질의에 관한 효율적인 비디오 색인과 검색 알고리즘을 제안한다. 시퀀스 정합의 정확도와 성능 향상을 위하여 연속되는 프레임의 히스토그램간의 유사도 함수로 커쉬함수를 사용하였으며 기존의 방법에 비해 높은 성능을 나타내었다. 비디오 샷들로부터 추출된 키프레임들은 샷묶음 뿐만 아니라 비디오 시퀀스 정합이나 브라우징에도 사용되며 여기서 키프레임은 이전 프레임들과 중요한 차이를 보이는 프레임을 나타낸다. 몇가지 키프레임 알고리즘이 제안되었고 적절한 유사도 측정을 통해 샷경계 검출과 유사한 방법으로 키프레임 추출이 가능하다. 본 논문에서는 누적된 커쉬함수를 사용하여 효과적으로 키프레임을 추출하는 알고리즘을 제안하고 기존의 방법들과의 성능을 비교한다. 비디오 시퀀스 정합은 키프레임간의 유사도 측정에 의해 수행될 수 있다 본 논문에서는 추출된 키프레임의 정합 효율을 향상 시키기 위하여 커쉬함수와 하우스도르프 거리를 사용하였다. 몇가지 실험 영상을 이용한 실험결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해적은 계산량으로 높은 정합 성능을 보였다.

본 연구에서는 화상평면내 미지 호흡운동에 의한 MRI 아티팩트를 수정하기 위한 개선된 후처리 기법을 제안한다. 호흡운동은 2차원의 선형확대축소 운동으로 모델화 된다 신체조직을 비압축성 유체모양의 물질로 가정할 때 촬상 대상물체에 대한 단위체적당 푸로톤 밀도는 일정하다고 가정한다. 적용한 모델에 의하면 호흡운동은 위상오차와 불균일 표본화 및 진폭변조왜를 MRI 데이터에 부여한다. 운동파라메타가 알려져 있거나 추정가능하다고 할 때 양선형 중첩법에 기초한 재구성 알고리즘이 MRI 아티팩트를 수정하기 위해 사용된다. 운동 파라메타가 미지인 경우 스펙트럼 이동법을 적용해서 호흡변동함수와 x 방향 확대계수 및 x 방향 확대중심을 추정한다. 다음으로 에너지 최소법을 이용해서 y 방향 확대계수 및 y 방향 확대중심을 추정한다. 최종적으로 시뮬레이션된 체동화상을 통해서 제안한 본 방법의 유효성을 확인한다.

본 논문에서는 포즈 변화에 강인한 얼굴 인식을 위하여 원통 모델을 이용하는 방법을 제안한다. 얼굴 모양이 원통형이라는 가정 하에 입력 영상으로부터 대상의 포즈를 예측하고, 예측된 포즈 각도만큼 포즈 변환을 실시하여 정면 얼굴 영상을 획득한다. 이렇게 획득한 정면 영상을 얼굴 인식에 적용함으로써 얼굴 인식률을 향상시킬 수 있다. 실험 결과, 포즈 변환을 통하여 인식률이 61.43%에서 93.76%로 향상되었음을 볼 수 있었으며, 보다 복잡한 3차원 얼굴 모델을 이용한 결과와 비교하였을 때 비교적 양호한 인식률을 갖는 것을 확인하였다.

본 논문에서는 플라즈마 디스플레이 패널 생산 공정에서 카메라를 이용한 검사장비와 색차계를 이용한 검사장비 사이의 색차를 줄이기 위한 칼라 보정 방법을 제안한다. 칼라 보정 행렬은 두 장비에서 RGB 원색과 기준백색의 색도좌표로 획득한 RGB에서 XYZ 변환 행렬들 사이의 관계를 이용함으로써 구성할 수 있다. 제안한 칼라 보정 방법이 적용된 비접촉식 칼라 검사장비가 다양한 테스트 칼라에 대하여 영역 칼라 CCD 카메라에 의해 획득된 색도좌표를 색차계에 의해 측정된 색도좌표로 만족스럽게 보정됨을 실험결과에서 확인할 수 있다.

본 논문에서는 64개 기준색을 사용한 다단계 벡터 오차 확산법에서 나타나는 밝은 영역에서의 색 자극 문제를 개선하는 방법을 제안하였다. 벡터 오차 확산법은 양자화 과정에서 입력 벡터와 기준색 벡터간의 기하학적 거리만을 이용하기 때문에 밝은 영역에서 어두운 기준색이 선택되는 색 자극이 발생한다 이러한 문제를 해결하기 위해서 오차 보정된 입력 벡터의 채도를 계산하여 유채색과 무채색으로 나누고, 유채색일 경우 입력 벡터의 휘도를 이용하여 밝은 영역, 중간 밝기 영역, 어두운 영역으로 구분한다. 밝은 영역일 경우 60개 유채색 기준색중에서 입력 벡터와의 휘도차가 작은 N개의 후보 기준색을 구성한다. 최종 기준색을 선택할 때는 N개의 후보 기준색과 4개의 무채색 기준색중에서 오차 보정된 입력 벡터와의 최소 기하학적 거리를 가지는 기준색을 출력색으로 결정한다 실험 결과, 제안한 방법은 자은 영역에서 색 자극이 줄어들어 시각적으로 보기 좋은 결과를 보였다.

본 논문에서는 공간정보(spatial information)를 이용하는 개선된 ELA(edge based line average) 방법과 시간정보(temporal information)를 이용하는 움직임 보상(motion compensation) 방법 간의 가중합산을 통하여 비원주사 방식의 영상(interlaced image)을 순차주사 방식의 영상(progressive image)으로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 움직임 보상은 하드웨어 구현이 용이한 양방향 BMA(block matching algorithm)에 의해 이루어진다. 보다 높은 성능과 효율성을 갖기 위하여 앞선 단계에서 디인터레이싱 되어진 영상을 사용하는 재귀적 구조와 움직임 검출을 통한 움직임에 적응적인 처리과정을 거치게 된다. 또한, 가중변수를 통하여 선형 결합할 경우 그 결과값은 결합하는 값의 사이값만을 가질 수 있기 때문에 미디언 필터(median filter)를 사용하여 이를 보완한다. 이러한 접근은 각각의 디인터레이싱 방법이 갖고 있는 단점을 계산복잡도의 증가 없이 극복하여 보다 다양한 영상조건에서 정확하고 효율적인 디인터레이싱을 가능하게 해주며, 실시간 처리를 위한 하드웨어 구현을 용이하게 해준다.

본 논문에서는 웹 로봇과 핑거프린팅 기법을 이용하여 인터넷에 배포되어 있는 이미지 콘텐츠를 자동으로 수집하고 원구매자를 식별하는 기법을 소개한다. 핑거프린팅 기법은 워터마킹 기법의 확장 기술로 구매자의 정보를 콘텐츠에 삽입/추출하는 저작권보호 기법의 하나이다. 콘텐츠 내에 삽입된 핑거프린트는 콘텐츠를 식별하는 식별자의 역할을 할 뿐만 아니라 원 구매자의 정보도 가지고 있어서 콘텐츠의 저작권 보호에도 활용된다. 본 논문에서는 이미지 검색 엔진과 핑거프린팅 기법을 혼합한 능동적 콘텐츠 추적 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 콘텐츠가 배포되기 전에 원 구매자의 정보를 핑거프린트로 삽입하고 구매기록을 저장한다. 배포된 콘텐츠는 웹 로봇에 의해 자동으로 수집되고 동시에 핑거프린트 정보가 추출되어 서버에 저장된다. 콘텐츠의 식별은 추출된 핑거프린팅 정보와 배포 시점에 저장된 판매기록을 비교하여 이루어진다.

웨이블릿 영역에서 Bayesian 추정법을 이용한 잡음 제거를 위해서는 웨이블릿 계수의 prior 모델, 잡음의 확률분포, 웨이블릿 계수에 대한 분산 등의 정보가 필요하다. 잡음 제거의 일반적인 방법은 웨이블릿 계수에 대한 적절한 prior 모델을 설정하고 이에 대한 신호의 분산을 추정하는 것이다. 본 논문에서는 영역 확장 방법을 사용하여 영상의 영역에 따라 분산을 추정하기 위한 창의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 이웃 계수의 범위는 동질성 척도를 정의하여 가장 작은 영역부터 영역을 확장하는 방법을 사용한다. 결정된 가변 이웃 영역을 사용하여 원 신호의 분산을 결정하고 이를 이용하여 웨이블릿 영역에서 Bayesian 추정법을 사용하여 영상의 잡음을 제거한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 높은 PSNR을 나타냄을 보여 준다.

멀티미디어 정보의 보급이 갈수록 확대 되어가는 요즘, 서로 다른 표준간의 음성 및 영상 데이터를 네트워크를 통해 전송할때 이종 네트워크간의 상호 운용이 중요한 이슈가 되고 있다. 변환 압축이라는 기술이 바로 이런 문제를 해결해 줄 수 있다. 변환 압축이란 어떤 표준으로 부호화된 신호를 다른 표준의 부호화된 신호로 전환하는 기술을 뜻하며 여기에는 비트 발생량, 공간 해상도, 시간 해상도 또는 압축 표준의 변환을 모두 포함한다. 본 논문에서는 MPEG-2에서 MPEG-4로의 변환 압축기를 공간 영역과 DCT 영역에서 각각 구현하여 비교하였다 이 변환 압축기는 디지털 방송, DVD 또는 위성방송용으로 제작된 비디오 시퀀스를 모바일 환경에서 서비스를 받을 때 유용하다. 각 표준이 지원할 수 있는 최적화된 공간 해상도를 고려하여 다운 샘플링 과정도 추가되었다. 구현된 2개의 변환 압축기의 공정한 비교를 위하여 구조의 특성상 다를 수밖에 없는 다운 샘플링 과정과 움직임 보상을 제외한 모든 블록에 대해서 동일하게 구현하였으며 빠른 변환 압축 부호화가 이루어지도록 움직임 추정을 다시 하지 않고 복호된 정보를 그대로 사용하였다. 결과 영상의 화질 비교와, 출력 파일의 크기 그리고 수행 시간에 대하여 공간 영역에서 구현한 변환 압축기가 DCT 영역에서 구현한 변환 압축기보다 더 나음을 확인하였다.

본 논문은 분할한 교통 표지판 영역에 대해서 웨이블릿 변환과 형태 정보를 이용한 교통 표지판 인식 방법을 제안한다. 화소의 RGB 색상비를 이용하여 생성한 이진 영상에서 connected component algorithm에 의해 분할된 후보 영역들을 대상으로 형태 정보인 XY축 대칭성을 기반으로 교통 표지판 영역을 분할한다. 그리고 분할된 교통 표지판 영역에 대해서 웨이블릿 변환을 적용하여 얻은 주파수 성분을 기반으로 모멘트, 에지 코렐로 그램, 동심 원형 패턴 정보를 추출한 후, 사전에 구축한 데이터베이스와의 유사도 측정에 의해 인식을 수행한다. 실험 결과, 제안한 방법이 다양한 외부 환경이나 변환에 대해서 유효함을 보였다.

영상 보간은 기존에 존재하는 화소의 정보로 빈 화소를 계산하여 영상을 확대하는 방법이다. 자연 영상은 다양한 공간 주파수 성분을 포함하기 때문에 하나의 영상 보간 방법으로 다양한 주파수 성분에 대한 보간을 모두 수행하기에는 어려운 점이있다. 본 논문에서는 공간 주파수 특성을 가지는 다중 신경회로망 구조를 이용하여 영상을 보간하는 방법은 제안한다. 입력 영상은 국부 분산에 의해 공간 주파수에 따라 분리되어 공간 주파수 대역 별로 설정된 신경회로망을 통하여 보간 된다. 제안 방법은 deinterlacing에서의 적용성 때문에 관심이 커지고 있는 2배의 영상 보간에 적용되었다. 모의 실험에서 제안 방법은 기존의 알고리즘들뿐 아니라 단일 신경 회로망을 사용하는 방법보다 개선된 PSNR 성능을 보여주었다.

본 논문에서는 칼라영상 각 채널에 대한 인간시각 특성이 다르다는 것을 이용하여, 워터마킹의 강인성과 화질열화에 중요한 영향을 미치는 Scaling값을 구하는 알고리듬을 제안한다. 또한, 칼라영상이 다채널 영상임을 이용하여, 상관도와 임계값의 차이가 최대가 되는 경우를 선택하여 워터마크를 삽입하는 선택적 워터마킹 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬을 통하여 동일한 화질열화의 조건 아래에서 보다 향상된 강인성을 얻을 수 있다.

본 논문은 연속 영상에서 능동 윤곽선 모델을 이용하여 불규칙하게 형태가 변하거나 이동 속도가 빠른 물체를 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 변형 가능한 형상을 가지는 이동 물체의 경계를 정확하게 추출하기 위해서는 윤곽점들의 국부적인 수렴 방향을 결정하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해서, 차 영상 맵을 이용하는 방향성 에너지 항을 Greedy 알고리듬에 추가하여 능동 윤곽선 모델에서 이용되는 새로운 에너지 함수를 정의하였다. 부가적으로 윤곽점들을 안정적으로 수렴시키기 위하여 차 영상 맵의 갱신 규칙을 고안하였다. 실제 연속 영상을 이용한 실험 결과로부터 제안하는 방법은 불규칙하게 형태가 변하거나 이동 속도가 빠른 물체를 효과적으로 추적하는 동시에 그 물체의 경계선이 매 프레임마다 정확하게 추정됨을 보여 주었다.

수리형태학을 이용한 영상분할의 분할 성능은 우수하지만 너무 많은 영역으로 분할되는 경향이 있는데, 후처리 과정을 사용하지 않고 이러한 문제를 해결하기 위해서는 마커 추출에 사용되는 구조요소의 크기를 증가시켜야 한다. 그러나 구조요소의 크기가 너무 크면 영역의 경계를 제대로 분리해낼 수 없기 때문에 본 논문에서는 영상분할의 성능 개선을 위해 수리형태학적 구조요소를 선택적으로 적용하였다. 이를 위해 평균국부분산과 영상의 기울기를 이용하여 입력 영상을 질감 영역, 에지 영역, 단순 영역으로 분류하였다. 그리고 각 영역별로 구조요소의 크기를 선택적으로 적용하여 영상이 과분할 되는 원인을 제거하였다. 실험 결과, 화소의 밝기 값이 비슷한 영역에 대해서도 영상이 잘 분할됨을 확인하였고 기존의 방법보다 질감 영역 및 에지영역을 정확하게 찾아냄을 확인할 수 있었다.

본 논문은 적외선 파장대의 벽화 밑그림영상과 가시광선 파장대의 패턴영상을 이용한 다중영상 정합 기법과 적응적 중첩영역 병합 기법을 이용하여 고해상도 적외선 벽화 밑그림 영상을 생성하기위한 영상 모자익 기법을 제안한다. 기존의 영상 모자익 기법은 특징이 없는 대상에 대해서 정합을 적용하기가 힘들었다 그리고 중첩영역의 크기에 따라 정합과 병합의 오차가 상반되는 현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 첫 번째로, 영상에서 주목할 만한 특징이 없는 경우에도 프론젝터를 사용하여 패턴영상을 획득하고 의사 칼라 영상을 획득하여 정합을 가능하게 하였다. 두 번째, 인접한 영상간의 최소 병합 오차를 가지는 중첩영역을 찾아서 그 영역에 대해서만 병합을 수행함으로서 흐림현상을 해결하였다. 결과적으로 제안한 방법이 기존의 모자익 방법보다 더 효과적이고 효율적인 것을 확인하였고, 또한 적외선 벽화 밑그림 영상의 모자익에 더 적당한 것을 확인하였다. 실험 결과는 이 알고리듬의 강건함과 정확성을 보여준다.

본 논문은 얼굴의 아이겐공간에서 벡터 양자화 기법을 이용한 얼굴 인식을 제안한다. 아이겐페이스 방법의 문제점은 하나의 아이겐페이스로 얼굴의 다양한 변이를 표현하기에 부족하다는데 있다. 이러한 약점을 극복하기위해 제안된 방법은 아이겐페이스 공간에서 얼굴의 변이를 벡터 양자화 기법으로 군집화한다. 벡터 양자기는 학습과정을 통해 각 사람의 아이겐 페이스 집합을 양자화된 대표점들로 표현한다. 그리고 인식 과정을 통해 벡터 양자기는 얼굴 데이터 베이스에 저장된 대표점들과 입력된 얼굴 특징벡터와의 양자화 오차를 최소로 하는 대표점을 찾는다. 실험은 Faces94 데이터베이스에서 600장의 얼굴을 가지고 수행하였다. 실험 결과 기존의 아이겐페이스 방법은 최소 64개의 오인식을 하였고 제안된 방법은 코드북의 크기를 4개로 하였을 때 최소 20개의 오인식을 보였다. 결론적으로 제안된 방법은 얼굴의 변이를 수용하여 인식률을 향상시키는 효과적인 방법으로 사료된다.

본 논문에서는 이동 카메라로부터 획득한 컬러 영상에서 다수의 보행자를 검출하고 추적하기 위한 히스토그램과 컬러 정보기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 RGB 컬러 히스토그램 기법을 이용하여 인접한 보행자를 검출하고 검출된 보행자는 RGB 평균값을 이용하여 추적하였다. 따라서 보행자가 서로 인접해 있거나 약간 겹쳐진 경우에도 검출할 수 있고 보행자의 형태가 변하는 경우에도 효율적으로 추적하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 비디오 카메라로 녹화한 영상을 컴퓨터에서 입력받아 보행자 검출과 추적 실험을 수행하여 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

최근의 영상 압축기술 발달과 이동통신의 급속한 성장으로 고품질의 멀티미디어 서비스를 이동통신과 같은 에러에 노출된 채널 환경 하에서 제공하는 것이 점차로 가능해짐에 따라 이를 뒷받침할 에러 강인 기술에 대한 요구가 커졌다. 본 논문에서는 H.324M 환경에서 MPEG-4 심플 프로파일과 IP 패킷 네트워크 환경에서 H.264/AVC 베이스라인 기술의 성능을 분석하고 평가한다. 특히, MPEG-4 심플 프로파일의 재동기화 기술과 데이터 구분화 기술, 그리고 H.264/AVC 베이스라인의 유연한 매크로블록 순서(FMO) 기술을 여러 산발(Random) 비트와 군집(Burst) 비트에러 조건하에서 복호화된 영상의 객관적인 화질과 압축률 측면에서 평가한다.

블록 기반의 손실 영상 압축 방식에서는 블록마다 다른 양자화 오류로 인하여 블록 경계를 따라 불연속성이 나타날 수 있다. 이러한 블록화 현상은 압축률이 높아질수록 심각하여 화질에 큰 영향을 미친다. 이러한 블록화 현상을 막기 위해 많은 알고리즘들이 제안되었다 그러나 블록화 현상에 대한 연구 중 모서리 잡음이라고 불리는 현상에 대한 연구가 미진하였다. 모서리 잡음은 블록 경계가 교차하는 지점에서 영상 경계가 불연속적으로 나타나게 되는 것을 말한다. 본 논문에서는 블록 기반영상 압축방식에서 발생하는 모서리 잡음의 발생과정과 특성을 분석하고 이 문제를 해결하기 위한 검출과 제거 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 제안 방법이 주관적 화질을 향상시키는 것을 보여준다.

본 논문에서는 기존에 PC 모니터와 프린터 사이의 색 재현성 향상을 위해서 사용되던 색역폭 매핑 방법을 디스플레이 장치에 적용하기 위한 실시간 색역폭 매핑 방법을 제시하였다. 다양한 디스플레이 장치가 개발됨에 따라서 각 디스플레이 별로 색 재현성의 차이가 발생하고 있으며 기존의 색역폭 매핑 방법을 디지털 TV의 디스플레이 장치에 적용하기 위해서는 수 나노초 단위의 처리 속도가 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 절감 3차원 룩업 테이블(three-dimensional reduced resolution look-up table)의 하드웨어 구조를 제안하고 이를 이용하여 색역폭 매핑을 실시간으로 수행하는 방법을 제공한다. 제안된 하드웨어 구조는 먼저 simulation을 통하여 타당성을 검증하였으며 이후 FPGA와 ASIC으로 구현되어 디지털 TV의 디스플레이 장치의 화질 개선에 성공적으로 적용되었다.

본 논문은 등방성 초점열화함수의 추정 기법 및 사전 추정 점확산함수 집합을 이용한 완전 디지털 자동초점 시스템의 구조를 제안한다. 제안하는 등방성 점확산함수 추정 기법은 초점 열화과정에서 점확산함수를 새로운 이산 등방성 점확산함수 모델을 이용하여 모델링하고 이를 열화된 영상의 에지로부터 추정해 내는 방법이다. 점확산함수 추정기법을 이용하여 여러 단계의 점확산함수를 사전에 추정한 후, 제안하는 완전 디지털 자동초점 시스템은 두 단계에 걸쳐 초점이 맞지 않은 입력 영상을 복원해 낸다. 첫째, 저장된 점확산함수 집합으로부터 최적의 점확산함수를 선택한다. 둘째, 선택된 점확산함수와 디지털 영상복원 기법을 이용하여 초점이 잘 맞은 영상으로 복원해 낸다.

본 논문은 디지털 카메라로 획득된 실영상에서 카메라의 응답분포의 특성을 이용하여 광원의 색도값을 추정하는 방법을 제안한다. 광휘도 영역을 이용하는 방법은 물체의 표면에 의한 색과 광원에 의한 색이 일정하게 변하는 특징을 이용하여 광원의 색도값을 추정한다. 일반적인 디지털 카메라 영상의 경우, 광휘도 영역의 화소들은 실영상에서 야기되는 광원의 기하학적 불균일성, 카메라에 의한 양자화 오차 및 CCD 센서의 불균일한 특성들을 포함하는 값이다. 그러므로 전처리 과정이 없는 카메라의 응답을 이용하여 광원을 추정한 결과, 정확한 광원의 색도값 추정이 어려웠다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 카메라의 응답 특성을 조사하고, 광휘도 영역에서 Mahalanobis distance를 이용하여 화소들을 선택함으로써, 광원 추정의 정확성을 높이고자 하였다. 카메라 응답에서 Mahalanobis distance의 사용함으로써 광휘도 영역에서 분포된 화소들 중에서 유효한 화소들을 선택하는 것이 가능하다. 선택된 화소들을 주성분 분석 과정을 이용하여 r-g 좌표계에서 직선을 만들었으며, 그 직선들의 교차점으로부터 광원의 색도값을 추정하였다. 제안한 방법을 이용하여 다양한 실영상에서 실험한 결과 기존의 방법에 비해 광원 추정에 대한 오차가 감소함을 확인하였다.

지상파 디지털 TV 신호를 등화하기 위한 이중모드 블라인드 판정귀환 등화기(dual-mode blind decision feedback equalizer)를 제안한다. 제안한 이중모드 판정귀환 등화기는 채널 상태에 따라 판정의거 모드 또는 블라인드 모드에서 동작한다. 등화기의 탭 계수 갱신에 사용될 오차 신호를 판정의거 모드 또는 블라인드 동작 모드에서 발생시킴으로써 탭 계수 갱신의 신뢰도를 높일 뿐만 아니라, 채널의 왜곡 정도에 따라 등화기의 동작이 판정의거 모드와 블라인드 모드 간을 자동 전환함으로써 채널 특성의 변화를 추적할 수 있다. 모의실험을 통해 다양한 정적 및 다이내믹 다중경로 채널 하에서 8-VSB(vestigial sideband) 변조된 디지털 TV 신호에 적용하여 제안한 등화 기법과 종래의 방법에 의한 성능을 평균 자승 오차(mean square error: MSE)와 심벌 오율(symbol error rate: SER) 관점에서 비교, 제안한 방법의 유용성을 확인하였다.

본 논문에서는 30 Hz 프레임 율의 MPEG-4 simple profile 비디오 비트스트림을 15 Hz 프레임 율을 갖는 H.264 baseline profile 비디오 비트스트림으로 변환하는 트랜스코딩을 제안한다. MPEG긱의 블록 모드(block mode)와 움직임 벡터(Motion Vector) 정보를 H.264에서 이용 가능하도록 블록 모드 변환을 수행하고, MPEG-4의 움직임 벡터 보간을 이용하여 H.264에서 움직임 예측(Motion Estimation) 없이 정수 화소 단위로 움직임 벡터를 찾는 3가지 움직임 벡터 보간 (Motion Vector Interpolation) 방법을 실험한다. 이와 같은 방법을 이용해서 움직임 예측 시 소요되는 계산량을 줄이고 낮은 대역폭에서 심각한 화질 열화가 없는 트랜스코더를 제안한다. 실험 결과 제안된 방법은 직렬 화소영역 트랜스코딩에 비해 신호 대 잡음비(PSNR: peak signal to noise ratio)는 실험 영상에 따라 높은 비트율에서는 0.2dB에서 낮은 비트율에서 0.9dB의 손실이 있으나 전체 수행 시간은 3.2배에서 4배 빨라진다.

이 논문에서는 MPEG audio 알고리즘의 필터뱅크를 덧셈을 사용하여 저전력으로 구현할 수 있는 구조를 제안하였다. 제안된 구조는 CSD(Canonic Signed Digit) 형의 계수를 사용하며, 입력신호 샘플을 최대로 공유함으로서 사용되는 덧셈기의 수를 최소화하였다. 제안된 구조는 알고리즘에서 사용된 공통입력 공유, 선형위상 대칭 필터계수를 이용한 공유, 공통입력을 이용한 블록 공유, CSD 형의 계수와 공통패턴 공유를 통하여 사용되는 덧셈의 수를 최소화할 수 있음을 보였다. Verilog-HDL 코딩을 통하여 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안된 구조는 기존의 곱셈기 구조의 구현면적과 비교하여 60.3%를 감소시킬 수 있음을 보였다. 또한 제안된 구조의 전력소모는 곱셈기 구조와 비교하여 93.9%를 감소시킬 수 있음을 보였다. 따라서 고속의 곱셈기가 내장된 DSP 프로세서를 사용하지 않고도, Arithmetic Unit나 마이크로 프로세서를 사용하여 효과적으로 MPEG audio 필터뱅크를 구현할 수 있음을 보였다.