최근 활발히 연구되고 있는 신뢰전파(Belief Propagation) 기법은 변위(disparity) 정보추출에 우수한 성능을 보인다. 신뢰전파 기법은 변위 추출에 필요한 목표함수를 Markov random field(URF)의 에너지 함수로 모델링 하는 방식으로서 에너지 함수를 최소화하는 변위 값을 찾음으로써 정합문제를 해결한다. MRF 모델은 스테레오와 영상복원과 같은 비전 문제에 강건하고 일괄된 구조를 제공한다. 그러나 MRF 모델링 기반의 신뢰전파 기법은 정확한 결과를 산출하지만 다른 스테레오 기법에 비하여 상대적으로 많은 계산 량이 요구되기 때문에 실시간 구현에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 신뢰전파 기법의 고속 구현 알고리즘을 제안한다. 에너지 함수는 data항과 smoothness항의 합으로 나타낸다. 데이터(data)항은 일반적으로 두 영상의 밝기 차이로 계산되고, 연속성(smoothness)항은 인접화소의 차이를 나타낸다. 연속성 정보는 메시지로부터 생성되는데, 메시지는 네 방향의 인접화소 위치에 대한 연속성과 일치성을 고려하여 계산된다. 네 방향의 메시지에 대한 처리 시간은 전체 프로그램 수행 시간의 80%이상을 차지한다. 제안된 방법에서는 네 개의 배열에서 생성되는 메시지를 하나의 배열에서 일괄적으로 생성하게 함으로써 메시지 계산에 대한 수행 시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 최종 변위 추출과정에서 메시지는 통합된 하나의 배열에서만 호출되며, 이는 기존 알고리즘의 메시지 처리의 계산 량을 1/4 만큼 줄이는 효과가 있다. 기존의 신뢰전파 기법으로 생성한 깊이맵의 변위 오차율과 제안한 알고리즘으로 생성된 깊이맵의 변위 오차율을 비교함으로써 제안한 알고리즘의 변위추출의 정확도를 평가한다. 실험 결과, 변위 오차는 거의 증가하지 않는 반면, 전체 프로그램 수행 시간이 철저히 감소됨을 확인할 수 있다.

본 논문은 PDP TV에서 주위 환경을 고려한 색 재현 방법을 제안한다. 관찰자의 시공간적인 위치에 따라 주변 환경이 변하기 때문에, 디스플레이의 색 재현 과정에서 주위 조명은 반드시 고려되어야 한다. 주변 환경을 고려하기 위한 기존의 방법은 각 채널에서 전압의 이득을 조절함으로써 계조와 포화도를 향상시키기 때문에 인간의 순응 현상을 구현하는데 한계가 있으며, 이에 따라 다양한 주위 조건하에서 정확한 색을 재현하는데 어려움이 있었다. 따라서 이를 해결하기 위해, 본 논문은 먼저 PDP의 물리적 특성인 플레어 현상을 고려하였으며, 디스플레이의 밝기 변화에 따른 특성화 과정을 수행하였다. 또한, 센서로 획득된 주위 조명의 색온도 및 밝기값의 정보를 이용하여 색 순응현상을 적용하였다. 마지막으로 이를 토대로 순응모델을 적용함으로써 가변하는 주변 환경에서도 정차한 색을 재현할 수 있었다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 시각적 평가에서 더 우수함을 확인하였다.

본 논문은 적웅적 움직임 추정영역 선택을 사용한 디지털 영상안정화의 성능개선에 대한 새로운 방법을 제시한다. 움직임 추정을 위한 후보영역을 선정하고 그 중에서 제안하는 두 가지 방법인 다중 영상 참조와 윤곽에너지 판별을 통해 최종 움직임 추정영역을 선택한다. 정해진 영역에서 움직임을 추정하고 보상한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 영상안정화의 성능을 향상 시킴을 보인다.

동일한 위치에서 같은 장면을 담고 있지만 서로 다른 시간에 획득된 두 장의 영상을 서로 비교하여 움직이는 자동차등에 의한 겹침과 같은 이상점의 집합을 검출할 수 있다. 영상들의 서로 다른 밝기 특성에 의한 영향을 줄이기 위하여 다항식 회귀 모델에 근거한 밝기 보정을 하였다. 이상점 집합으로 인한 영향을 약화시키면서 정확한 이상점 검출을 위하여 회귀분석을 단순히 반복하는 알고리듬을 도입하였다. 본 논문에서는 회귀분석을 반복하는 알고리듬의 성능을 잡음분산의 추정의 수렴 특성을 관찰하므로 분석하였으며, 교정 상수를 잡음분산 추정에 사용하여 강인한 검출이 가능하도록 하였다. 합성 영상과 실제 영상에 검출 알고리듬을 실험하여 그 강인성을 보였다.

본 논문에서는 기존 VLCT의 재구성에 기반한 고속 Coeff_token 복호화 방식을 제안한다. 기존의 개선 방식은 여전히 많은 메모리 엑세스를 필요로 하기 때문에 고속 복원 및 저 전력 소비를 요하는 PMP, DMB, DVB-H와 같은 멀티미디어 서비스에 적합하지 않다. 본 논문에서는 Coeff_token 복원에 사용되는 기존 부호어들의 구조 분석을 통하여 새로운 부호어 구조를 정의하고 이들을 효율적으로 저장하는 메모기 구조를 제시한다. 모의실험은 제안 방식이 기존 방식보다 최소 10%에서 최대 57% 정도 메모리 액세스 이득을 지니고 있음을 보인다. 이것은 세안 방식이 복원 영상의 성능과 화질의 저하없이 복원시에 요구되는 저 전력 소비 및 고속 처리 제약을 해결할 수 있음을 의미한다.

이 본문에서는 제안한 H.264/AVC 인코더의 서브 블록인 Inter prediction 블록, Intra prediction 블록, 디블로킹 필터블록, Transform & Quantization 블록에 대한 저전력 구조를 FPGA로 구현하였다. Inter/Intra prediction블록에서는 분산연산방식을 통해 가산기의 수륵 줄여 60.2%의 면적감소효과를 나타내었으며, 디블로킹 필터블록에서는 하드웨어 공유를 위한 MUX를 사용하여 덧셈연산의 수를 44.3%감소시켰다. 또한, Transform & Quantization 블록에 사용되는 곱셈연산을 CSD와 CSS방식으로 수행하여 면적을 그게 차지하는 곱셈기를 사용하지 않았다. 제안된 저전력 IP들을 사용하여 FPGA(Field Programmable Gate Array)와 ARM 프로세서 기반의 H.264/AVC 인코더를 구현하였다. Baseline Profile을 사용하였고 FPGA와 ARM프로세서가 연동하는 Platform으로 구현하였다. Platform을 사용한 H.264/AVC 인코더 구현을 통하여 제안된 각각의 저전력 IP들이 효율적으로 H.264/AVC 인코더 SoC에서 사용될 수 있음을 확인하였다.

본 논문에서는 임의의 블록 변환 영역에서 영상의 특성에 적절한 필터를 사용하여 영상의 해상도를 변환하는 기법을 개발 한다. 이를 위하여 임의의 직교 transform 영역에서 해상도 변환을 수행하는 모든 과정을 matrix 곱으로 표현하여 해상도 변환을 수행하는 matrix를 유도한다. 해상도 변환을 수행하는 matrix는 영상 특성에 알맞은 필터를 선택하여 사용할 수 있도록 설계한다. 개발된 기법은 다양한 transform 영역에 적용할 수 있고, 동영상 부호화시 발생되는 inter/intra block들이 혼합되어 있는 영상의 해상도 변환에 적용 가능함을 실험을 통하여 검증하였다.

본 논문에서는 다관절체 추적을 위해 기존에 물체 추적에 자주 이용되는 파티클 필터를 확장한 계층적 파티클 필터 방법을 제안한다. 칼라 특징은 부분 겹침, 회전등에 강건한 특징을 가지고 있어서, 칼라 기반 파티클 필터는 물체 추적에 널리 쓰이고 있다. 다관절체 추적에서 상태 벡터는 높은 차원을 가지기 때문에 기존의 파티클 필터를 이용해 바람직한 추적 결과를 얻기 위해서는 많은 수의 샘플이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 이미 알고 있는 다른 신체 부위의 위치를 이용해 계층적으로 신체 부위를 추적한다. 계층적 추적 방법에 의해 복잡한 환경에서 강건한 추적을 위한 샘플의 수를 줄일 수 있었다. 또한 포즈를 인식하기 위해 상박과 하박의 각도를 이용한 SVM(Support Vector Machine)을 이용해 8개의 포즈를 분류한다. 실험 결과는 세안한 방법이 기존의 칼라 기반의 파티클 필터보다 효율적임을 보여준다.

H.264 비디오 부호화 표준 방식은 널리 사용되고 있지만, 고화질 비디오의 해상도에 비해 상대적으로 작은 크기의 매크로블록을 사용하기 때문에 고화질 비디오를 부호화하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 고화질 비디오 부호화를 위해 기존의 매크로블록의 크기를 확장하고, 확장된 매크로블록을 기반으로 새로운 화면내 부호화 방법을 제안한다. 휘도 신호의 경우, 기존의 인트라 $4{\times}4$ 예측과 인트라 $16{\times}16$ 예측을 각각 인트라 $8{\times}8$ 예측과 인트라 $32{\times32}$ 예측으로 확장한다. 색차 신호의 경우에는, 인트라 ${8\times}8$ 예측을 인트라 $16{\times}16$ 예측으로 확장한다. 또한 매크로블록의 확장으로 기본 부호화 블록의 크기가 $8{\times}8$로 커짐에 따라, $8{\times}8$ 정수 이산 코사인 변환을 사용한다. 이 논문에서 제안한 방법을 사용하여 고화질 비디오를 부호화 할 경우, 기존의 방법에 비해 약 5.32% 정도 비트수가 감소했으며 약 0.23dB 정도 화질이 개선되었다.

H.264/AVC는 ITU-T와 ISO/IEC 표준화 단체에서 개발한 차세대 국제 영상압축 표준규격으로 이는 H.261, H.263, MPEG-4 등에 비해 더 좋은 압축 효율을 제공한다. 그러나 전체 인트라 모드에 대해 검색이 수행되므로 연산복잡성이 더욱 증가하는 문제와 하드웨어 자원의 낭비가 발생한다. 따라서 본 논문은 두 개의 프로세서 유닛 기반의 병렬 파이프라인 구조로 표준 모델에 비해 연산 복잡 도를 67% 감소시켰고, 부호화 순서를 병렬 파이프라인 구조에 적합하도록 변화시켜 기존 병렬구조에 비해 하드웨어 자원 낭비를 3% 감소시켰다.

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.

이 논문은 고강도매질 CR(Computed Radiography) 영상의 잡음을 모델링하는 적절한 접근법을 제시한다. 잡음 유형의 통계적이고 비선형적 특성이 구체적으로 고안되었다. CR영상은 컴퓨터 처리에 의해 코드화되기 이전 이미 훼손된다. 다양한 형태의 잡음은 비록 디지털화된 상태로 검출된다 하더라도 통상 방사선 영상을 오염시킨다. 양자 방출시의 포아송 분포는 CR 영상판에서의 광자 분포에서 포아송 잡음 분포를 항상 유지하지 않는다. 그 통계적 특성은 재질 특성에 의해 상대적이며 경우의존적이다. 통계적 잡음모델링 과정에서 통상적인 포아송, 이항 내지는 가우스 통계분포의 가정이 고려되었으며 아울러 비선형 효과 또한 포함시켰다. 이는 잡음 영역의 고저 전 방사선량에 걸쳐 추정하는 해석적 모델을 구현한다. 그리고 이 분석적 접근은 고강도 강판튜브 스텝웨지의 방사선측정실험을 통해 관측한 CR 영상데이터에서 구현되었다. 그 결과는 매질의 두께변화에 따른 잡음의 일관성, 잡음분포특성, SNR 및 비선형 보간을 측정하는 상호비교의 파라미터연구에 유용하다.

산업용 방사선영상으로부터 신뢰할만한 용접부위를 추출하는 것은 용접부의 결함을 검출하기 이전에 수행해야할 선행과제이다. 이 논문은 강판튜브 CR영상으로부터 용접특징 부위의 검출과 추출을 시도한다. 먼저 용접부위와 비용접부위로 구분된 샘플영상 160(개)를 통계 분석하여 두 부류 사이의 차이를 식별한다. 그 후 군집화 파라미터 결정을 위한 패턴분류 작업을 실시한다. 이 파라미터들은 간격, 함수부합정도 및 연속성이다. 관측된 용접영상을 선(線)별로 처리하되 각 선데이터군(群)에 가변 이동창을 적용하여 구역을 선점한다. 각 창을 구성하는 데이터의 직접 및 비용접부위 귀속여부는 국부확률선군집화 방식을 적용하여 분류한다. 순차적 과정을 거쳐 매 단계마다의 경계치 산출에 의해 두 영역 사이의 경계선을 추적하며 그 결과 용접 특징부위를 추출한다. 그리고 CR용접영상 실험을 통해 그 효과를 입증한다.

본 논문에서는 패턴 인식에서 우수한 성능을 보이는 가우시안 혼합모델 (Gaussian mixture model, GMM)을 이용하여 비정상적인 잡음환경에서 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)의 유/무성음 분류 알고리즘 성능 향상을 위한 방법을 제안한다. 기존의 SMV에 대해서 분석하고, 이론 기반으로 유/무성음 분류 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주는 특징 벡터를 선택하여 GMM의 입력벡터로 효과적으로 이용한다 다양한 잡음환경에서 시스템의 성능을 평가한 결과 GMM을 이용한 제안된 방법이 기존의 SMV의 방법보다 우수한 유/무성음 분류 성능을 보였다.

이 논문에서 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템의 주파수 옵셋 동기화 블록의 효율적인 구조를 제안한다. 기존의 CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)을 이용한 주파수 옵셋 동기화 블록들은 위상 추정을 위하여 CORDIC Vector 모드를 사용하고, 보상을 위하여 CORDIC Rotation 모드를 사용하고 있다. 이와 비교하여 제안구조는 Vector 모드만을 사용하고 Rotation 모드는 Divider로 대치하는 알고리즘이다. 제안된 방식을 사용함으로써 Rotation 모드를 사용해야 했던 기존의 방식보다 하드웨어 구현복잡도가 감소함을 구현을 통하여 검증하였다. 검증 Tool로 Design Compiler를 사용하였고 각 비교 구조 마다 동일한 Constraint를 적용하여 검증을 진행하였다. 제안구조에 대한 Front-End 칩 구현을 통하여 기존 구조에 비하여 22.1%의 gate count 감소를 보임으로써 저전력 통신용 칩에서 사용할 수 있음을 보였다.