본 논문에서는 계층구조 합성곱 신경망 기반의 고해상도 동영상 프레임 고속 보간 방법을 제안한다. 기존의 고해상도 동영상 프레임 보간 방법은 시간 해상도와 공간 해상도를 분리하여 보간 하기 때문에, 예측된 보간 프레임이 블러(blur) 열화를 갖는 문제를 보인다. 제안하는 방법에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 계층구조 합성곱 신경망 기반의 보간 방법을 이용한다. 제안하는 계층구조 합성곱 신경망은 우선 저해상도의 광학 흐름 추정지도를 생성하고 이를 고해상도로 복원하여 프레임 보간을 수행한다. 이때, 저해상도 광학 흐름 지도를 추정할 때 사용된 특징 정보들을 활용하여 고품질의 고해상도 광학 흐름 지도를 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 고해상도 프레임을 고속으로 보간하며, 동시에 블러 열화에 대한 성능 향상을 가짐을 보였다.
본고에서는 의료용, 보안용, 정밀거리 측위 등 다양한 분야에 응용이 가능한 근거리 고해상도 레이더 칩 기술에 대하여 소개한다. 먼저 근거리 고해상도 레이더 칩의 대표적인 구조와 동작원리에 대하여 기술하고 상용제품, 최신 논문에서 발표된 레이더 칩에 대하여 소개하였다. 고해상도를 얻기 위한 짧은 펄스 폭(나노초, 십억분의 1초)을 가지는 펄스를 송신하고 목표물을 맞고 되돌아온 에코 펄스를 고해상도로 수신하여 복원된 펄스로부터 얻어지는 거리정보로부터 신호처리 과정을 거쳐 고도화된 응용 분야에 따른 부가적인 정보를 얻는다. 수신기는 상관(correlation)법에 의한 수신 방식과 샘플링(sampling)에 의한 수신 방식으로 크게 나눌 수 있다. 끝으로 한국전자통신연구원에서 개발 중인 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 기술을 이용한 근거리 레이더 칩의 목표 성능, 구조, 설계 및 측정 결과에 대하여 소개하였다.
고해상도 영상에 대한 요구는 점점 더 증가되고 있지만, 기존의 영상 시스템들이 어느 정도의 엘리어싱을 발생하기 때문에 해상도의 저하가 생긴다. 따라서 엘리어싱이 발생한 다수의 저해상도 영상들을 사용하여 하나의 고해상도 영상을 재구성해 내는 디지털 영상 처리기법이 연구되어 왔다. 기존의 연구들은 저해상도 영상들간의 부화소 단위의 움직임 정보가 정확하다고 가정하였기 때문에, 움직임 정보가 정확하지 않은 경우에 대해서는 만족할 만한 고해상도 영상을 얻을 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 부화소 단위의 움직임 정보가 정확하지 않기 때문에 생긴 고해상도 영상 내의 왜곡을 줄일 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 이를 위해 정확하지 않은 부화소 단위의 움직임 정보가 고해상도 영상 재구성에 미치는 영향을 분석하고, 이를 각각의 저해상도 영상에 대하여 가우시안 오류가 첨가된 것으로 모델링하였다. 그리고 고해상도 영상 내의 왜곡을 줄이기 위해서 다중채널 디컨벌루션 기법을 수정하여 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 타당성은 이론 및 실험을 통하여 검증할 수 있었다.
초해상화란, 저해상도의 영상으로부터 고해상도 영상을 복원하는 이미지 처리 기법이다. 최근 영상 출력 장치의 발전으로 고해상도의 영상을 출력할 장치는 많아지는 한편, 이에 맞는 고해상도 영상을 찍을 영상 기록 장치의 보급은 이에 비해 부족한 실정이다. 따라서 저해상도의 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 초해상화 연구는 많은 분야에서 활용되고 있다. 문화재 영상에서의 초해상화는 특히 기존 문화재의 질감, 무늬 등을 보존해야하기 때문에 정교한 초해상화 과정이 요구된다. 본 논문에서는 문화재 영상의 초해상화 과정에 집중해, 기존 문화재의 질감, 무늬 등을 잘 보존하면서 영상 데이터의 양이 상대적으로 적은 경우에도 활용 가능한 기계학습 기범, GLM-SI를 이용한 문화재 영상 초해상화 방법을 제안한다. GLM-SI 를 사용한 초해상화 결과, 문화재 영상에서 선행 방법인 SI 에 비하여 4 배 초해상화에서 PSNR 0.12dB, SSIM 0.017, 8 배 초해상화에서 PSNR 0.23dB, 0.033 의 성능적 향상을 얻을 수 있었다.
3D 디스플레이 산업에 있어서 홀로그램의 상용화는 여전히 많은 문제점을 가지고 있다. Computer Generated Hologram(CGH)은 홀로그램 분야 중에서도 3D 물체를 생성하는데 여러 가지 강점을 가지고 있지만 큰 해상도를 가진 CGH를 생성하는데 많은 연산시간이 걸려 상업화에 걸림돌이 되고 있다. 이 논문에서는 이를 해결하기 위하여 오목 렌즈 함수를 이용한 초 고해상도 CGH를 생성하는 알고리즘을 이용하여 초 고해상도 홀로그램을 생성하는 방법을 제안하였다. 초 고해상도 CGH를 생성하기 위하여 필요한 일반적인 방법으로 실제로 계산해야 될 CGH의 크기는 4 메가픽셀(2k X 2k) 수준의 저해상도로서, 저사양의 컴퓨터로서도 충분히 빠르고 부담 없이 계산해낼 수 있는 사이즈이다. 생성된 CGH로 Array를 형성한 후, 해당 위치에 알맞은 임의의 오목 렌즈 함수를 곱해줌으로서 임의의 크기 및 복원 거리를 가지는 초고해상도 CGH를 생성할 수 있음을 확인하였다.
이 논문은 저해상도 동영상에서 자동화된 방식으로 한 장의 좋은 화질의 고해상도 영상을 얻는 방안을 제시한다. 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도 영상을 얻는 방법이 한 장의 저해상도 영상만을 이용하는 전통적인 보간 방법에 비해 좋은 결과를 보이기 위해서는 입력 영상들이 공통된 고해상도 격자에 잘 정합되어야 하므로, 정합오차를 충분히 고려하여 입력영상들을 주의 깊게 선택한다. 본 논문에서는 움직임 보상된 저해상도 영상들로부터 얻어진 통계적 특성을 활용하여 입력 영상 후보들의 입력 영상으로서의 적합성을 평가한다. 고해상도 영상획득모델로부터 움직임 보상오차의 최대값을 추정한다. 입력 영상 후보의 움직임 보상오차가 추정된 움직임 보상오차의 최대값보다 크면 입력 영상후보는 선정에서 제외된다. 선정된 적절한 유효 입력 영상 후보의 수와 움직임 보상오차의 통계치를 고려하여 최종 입력 영상들을 선별한다. 입력 영상 선별부에서 최종적으로 선별된 입력 영상들은 뒤따르는 고해상도 영상복원부로 입력된다. 제안된 방식은 사용자의 간섭없이 저해상도 동영상에서 효과적으로 입력 영상들을 선별하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 얻는 응용에 사용될 것으로 기대된다.
본 논문은 저해상도 입력 영상을 고해상도 영상으로 복원하는 고속 학습기반 보간 기법을 제안한다. 일반적인 학습기반 초고해상도 기법은 여러 종류의 저해상도 영상과 고해상도 영상의 상관성을 통해 고주파 정보를 사전에 학습하고, 합성 단계에서 학습한 정보를 이용해 임의의 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 복원한다. 이런 기존 학습기반 초 고해상도 기법은 방대한 양의 학습된 정보를 메모리에 저장해야만 하는 단점이 있을 뿐만 아니라 이차원 블록 단위 정합 과정을 거쳐야 하기 때문에 상당한 연산량이 요구된다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문은 일차원 패치 단위 학습을 통해 학습 정보 저장용 메모리 크기 및 연산량을 크게 줄이는 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 제안한 기법은 전통적인 bicubic 보간 기법보다 평균 0.7dB 정도 높은 PSNR을 보이며, SSIM도 평균 0.01이상 향상되는 결과를 보인다.
고해상도 전자광학 탑재체의 주 반사경과 제2 반사경 간 조립 정렬은 전체 카메라 시스템의 조립 단계 중 가장 중요한 단계이다. 제 2 반사경의 정렬에는 파면센서와 콜리메이터를 사용하였는데 간섭계 보다는 크기가 작고 다루기가 편하기 때문이다. 본 논문에서는 고해상도 전자광학 탑재체의 제 2 반사경에 대한 정렬 방법과 절차에 대해 소개 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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