본 논문에서는 4색 잉크에서 6색 잉크로 분리하기 위해 중간 계조 영역에서 낟알 무늬 특성을 감소하기 위한 객관적인 낟알 무늬 값을 계산하는 방법을 제안한다. 낟알 무늬 특성은 light cyan과 cyan, 그리고 light magenta와 magenta가 섞여서 출력되는 중간계조 영역에서 cyan 및 magenta 패턴이 상대적으로 눈에 띄게 되는 현상을 의미한다. 이러한 출력 영상의 낟알 무늬 특성을 향상시키기 위해, 낟알 무늬 특성을 수치적인 값으로 계산하고 이를 6색 분리 과정에 적용하는 방법을 제안하였다. 낟알 무늬 특성은 인간 시각의 공간 칼라 민감도를 반영하는 S-CIELAB 공간 좌표계를 사용하여, 밝기와 색도의 표준편차를 구하고 정규화 과정을 통해서 결정한다. 객관적인 낟알 무늬 특성을 중간 계조 영역의 색 분리 과정에 적용함으로써, 좀 더 부드럽고 낟알 무늬가 줄어드는 향상된 결과가 나타났다.
이진 출력 기기에서 연속 계조의 영상을 받아들여 이진값으로 출력하는 이진화 알고리즘 중한 예로 마스킹(masking) 방법이 있으며, 마스크 방식의 단점을 보완하였다. 동일한 마스크의 반복적인 사용으로 인하여 영상의 부분적인 특성을 잘 표현해 주지 못하는 마스크들의 단정을 보완하기 위해서 국부 적응 임계값과 테이블 방식의 적응 파라메타를 제안하였으며, 결과적으로 시각적으로 중요한 경계성분을 강조와 국부 처리시 계조 표현력이 부족한 배경영역도 충분히 표현할 수 있었다.
본 논문에서는 디스플레이상에서 영상 향상을 위한 다계조 콘트라스트 조절장치를 제안하였다. 제안한 방식은 추가적인 메모리를 필요하지 않고, 입력 계조 레벨에 상관없이 영상향상이 가능하다. 또한 입력 영상의 자기 정보를 고려하여 원화상의 밝기정보를 최대한 보상할 수 있으며 기존의 방식에 비해 하드웨어 구성이 간단하여 실시간 처리를 요하는 분야에 쉽게 적용 가능하고 입력되는 콘트라스 영역의 가중치 값을 사용자가 임의적으로 변화시킴으로써 콘트라스트 조정이 가능하다. 제안한 콘트라스트 조정장치는 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 검증하였으며, 시뮬레이션 결과 영상 향상을 확인하였다.
연구 목적은 virtual digital test pattern method을 이용하여 REGIUS 150 CR 시스템의 각 LUT별 프로세싱 커브를 도출하고, Dry Imager의 특성을 파악하여 CR의 영상처리 방법을 분석하는 것이다. 실험은 먼저, CR의 화상데이터에 맞게 virtual digital test pattern 파일을 만들고, 인위적으로 입력하여 virtual digital test pattern step의 변화를 통해 각 LUT(THX, ST, STM, LUM, BONE, LIN)별 프로세싱 커브를 구한다. 그리고 하드카피 이미지를 통해 Dry Imager의 프로세싱 커브도 도출한다. 마지막으로, CR 본체의 영상처리 파라미터들을 변화시켜 각각의 특성을 알아낸다. 실험 결과를 살펴보면, 입 출력 값을 통해 CR 시스템의 입력 다이나믹 레인지의 LUT별 프로세싱 커브를 구하였다. 프로세싱 커브는 모두 곡선으로 이어져 있었으며(LIN mode 제외), 각 커브마다 조금씩 차이를 보였다. 또한 Dry Imager의 프로세싱 커브는 중간부분에만 선형성이 나타났다. 그리고 프로세싱 파라미터의 G value는 기울기와, S value는 감도의 shift량과 관련된다는 것을 알 수 있었고, 선량에 따라 S value가 비례하여 변화한다는 것 또한 유추해 낼 수 있었다. 결론적으로 CR 시스템은 각 회사별로 내부 처리가 다르고, 구조 또한 복잡하기 때문에 내부 영상처리의 파악이 어렵다. 하지만 본 연구에서 사용한 virtual digital test pattern method는 CR 시스템의 내부처리 구조와 영상 파라미터의 변화에 따른 특성을 추정할 수 있으므로, 이 방법을 통해 타 장비의 CR 시스템과 Dry Imager의 전체적인 영상처리 특성을 비교, 분석 가능할 것이다.
본 논문에서는 평판 플라즈마 표시장치(PDP)의 휘도를 개선할 수 있는 방법으로서 불규칙 어드레싱 방식을 제안하고 있다. 종래의 계조 조정 방식에서 주사 전극의 선택이 한 가지 순열조합에 의해 순차적으로 일어나는 것에 반하여 불규칙 어드레싱에서는 화소의 발광시간을 90%이상으로 늘릴 수 있도록 비순차적으로 주사 전극을 선택한다. 이 방식은 PDP의 물리적 구조에 무관하며 구동 전압이나 전류 등을 바꾸지 않고도 구현이 가능한 장점을 가진다.
2017년 5월 31일, 우리나라는 세계 최초 지상파 UHD(4K) 본 방송을 실시해 이제는 본격적인 디지털 UHD 방송 시대를 맞이하고 있다. UHDTV는 기존의 HD 영상에 비해 4배 이상 선명한 화질을 만들고 빛과 색을 처리하는데 민감하게 반응함으로 고품질의 영상을 구현하는데 조명의 역할은 상당히 크다고 할 수 있다. 따라서 UHD(Ultra High Definition) 영상의 가장 큰 장점인 고해상도의 화면구성을 위해 다양한 조명기구의 활용과 함께 부분적으로도 강조할 수 있는 섬세한 조명이 요구된다. 작품 전체에 있어 라이팅 밸런스와 통일성이 잘 조화를 이루도록 조정을 잘 해야만 UHD 영상이 가진 장점들을 잘 나타 낼 수 있다. UHD 영상의 넓어진 계조표현과 색대역의 특징을 보다 효과적으로 표현하기 위해서는 영화 조명과 같이 어두운 조명(Low Key Tone), 즉 화면의 일부분을 어둡게 하는 조명으로서 어두운 부분은 많고 밝은 부분이 적은 명암대비가 뚜렷한 조명연출을 예상한다.
Plasma Display Panel (PDP) is required to be both the determination of white point of each gray level and the inverse gamma correction since no-balanced RGB cell and linear property of PDP, respectively. However, these two methods cause degradation of grey level representation and undesirable false contour in the dark areas on PDP. In this paper, we implemented real time image processor of the proposed error diffusion algorithm and unsharp masking operation to protect the blurring image caused by the error diffusion. Experimental results showed drastic improvements of gray level representation and reduction of undesirable false contour.
Image enhancement를 하기 위한 영상처리 알고리즘 중의 하나인 contrast enhancement 알고리즘은 화면의 flickering 과 같은 부작용과 조절 가능한 contrast enhancement rate 에 대한 구현의 어려움 등으로 실제 TV와 같은 동영상에 적용하기에 어려움이 있었다. 본 논문에서는 Bin Underflow Bin Overflow(BUBO)를 이용하여 동영상에 적용할 경우에도 flickering 등의 부작용이 생기지 않으며 contrast enhancement rate 을 조절할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 또한 이와 관련하여 영상의 휘도 레벨에 있어서 어두운 영역의 계조와 밝은 영역의 계조를 향상시킬 수 있는 black/white level stretch 알고리즘과 전체 화면의 출력 휘도 레벨에 대한 dynamic range를 유지하면서 brightness를 조절할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 컬러 역하프토닝에서 참조표에 기반을 둔 벡터적응필터 방법을 제안한다. 역하프토닝은 하프톤영상을 연속계조 영상으로 변환한다. 참조표를 사용하는 방법에는 템플레이트와 학습영상이 필요하며 샘플 하프톤영상과 원영상내의 분포된 패턴으로부터 참조표를 구할 수 있다. 일반적으로 참조표에 기반한 방법들이 다른 방법에 비하여 처리가 빠르며 PSNR면에서도 더 좋은 성능을 보이지만 처리과정에서 참조표에 존재하지 않는 패턴을 어떻게 처리 하느냐에 따라서 많은 품질의 변화를 보인다. 이 논문에서는 이와 같이 존재하지 않는 패턴을 보상하기 위하여 벡터적응필터를 제안 하였는데, 이 방법은 처리하는 픽셀의 주변 화소의 색상, 색농도, 자기 등의 정보를 이용함으로써 컬러 역하프토닝에서 더 좋은 품질을 얻을 수 있다. 제안된 벡터적응 필터 방법이 기존의 최량선형추정에 의한 방법보다 PSNR면에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있음을 실험결과에서 알 수 있었다. 참조표의 템플레이트 크기가 커질수록 제안한 방법이 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.
디지털 영상에서의 얼굴탐색은 얼굴인식을 위한 기본 단계이면서 인식 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 처리 단계이다. 템플릿 정합 방식의 객체 검출방식에서 사용되어 얼굴 인식 등에서 좋은 성능을 보이는 Hausdorff 거리는 주어진 점의 집합들 사이에서 기하학적 유사도만을 고려한 측도이므로 원래의 영상이 포함하고 있는 다른 정보들을 추가적으로 이용함으로 효율을 높일 수 있다. 이러한 점에 착안하여 본 논문에서는 점들 사이에 서로 다른 정도를 측정하기 위해서 거리뿐만 아니라 점들 주위의 국지적 계조패턴 정보까지 포함하는 측도를 정의함으로써 보다 정밀한 템플릿 정합결과를 얻는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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