스트리밍 비디오 시스템(SVS)의 QoS에 관한 기존 연구는 네트워크 관점에서 전송되는 비디오 스트림을 조절하여 데이터의 손실과 지연을 방지하는데 중점을 두고 있다. 반면 비디오 스트림의 화질이 변화되면 균일화질을 원하는 사용자 입장에서의 QoS는 보장 받지 못하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 Encoder에서 프레임 당 발생 비트량이 일정하게 유지되는 CBR 스트리밍 비디오의 장점과 균일한 화질을 보장하는 VBR 스트리밍 비디오의 장점을 적용한 VBR to CBR Encoder와 CBR to VBR Decoder, 비디오 스트림에 대한 재생 제어를 설계하였다. 그리고 이를 기반으로 사용자에게 균일한 화질의 제공을 보장하는 균일 화질 보장 SVS를 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 균일 화질 보장 SVS의 우수성을 입증하기 위하여 여러 특성의 샘플 비디오에 대한 PSNR을 평가하였다. 평가결과 균일 화질 보장 SVS의 성능이 CBW가 ABR 100%부터 85%까지의 환경에서 균일한 화질을 보장하여 우수성을 입증하였다.
스트리밍 비디오 시스템의 QoS에 관한 기존 연구가 네트워크의 관점에서 비디오 스트림의 전송률을 조절하는 기법위주로 이루어져 균일한 화질을 제공받고자 하는 사용자에게 VBR 스트리밍 비디오의 장점을 제공하기 어려웠다. 본 논문에서는 스트리밍 비디오 시스템에서 클라이언트의 대역폭 변화에도 사용자에게 균일한 화질을 제공하기 위하여 CBR 스트리밍 비디오의 장점을 VBR 스트리밍 비디오에 적용하는 비디오 코덱을 설계한다.
저화질 이미지의 화질 개선에는 전통적으로 히스토그램균등화 기법이 사용되어 왔다. 히스토그램균등화 기법은 입력 이미지의 누적밀도함수를 변환함수로 사용하는 기법으로 이는 이론상 최대의 엔트로피를 가지지만 주관적 화질 측면에서는 백화현상이 나타나는 문제점이 있다. 본 논문에서는 히스토그램균등화 기법 기반의 가중 히스토그램 균등화 기법을 제안한다. 이는 인간의 시각특성을 반영한 Weber-Fechner 법칙을 사용하며 입력영상에 독립적인 변환함수를 제공하는 여러 이미지 화질 개선 기법들이 가지는 문제점을 해결하기 위해서 동적영역 재조정 과정을 포함한다. 최종적으로 재조정된 동적영역 범위 내에서 Weber-Fechner 법칙을 적용한 변환함수와 히스토그램균등화 기법을 통해 얻어진 변환함수간의 가중 평균을 통하여 변환함수를 생성한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 주관적 화질 측면에서 대비비를 효과적으로 향상시키는 것을 보여주며, 엔트로피 또한 비교에 사용된 여러 이전의 방법들과 비교하여 유사하거나 높은 값을 가지는 것을 볼 수 있었다.
디지털 영상 출력 장치를 위해 연속 계조 영상을 이진 영상으로 변환하는 오차확산 방법은 사람의 시각 특성에 적합한 고주파 성분의 이진 영상을 만들어 내지만 균일하지 못한 점의 분포로 인해 영상의 화질을 저하시키는 패턴이 발생하게 된다. 이러한 단점을 해결하기 위해 다양하게 개선된 오차확산 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 우선 오차확산 방법이 균일한 점의 분포를 발생시키지 못하는 원인을 분석하고 주기함수를 이용하여 이진 문턱값을 조절함으로서 이진 영상의 점의 분포를 균일하게 하여 화질을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이진 영상의 화질을 결정하는 소수 화소(minor pixels)가 주어진 계조에 따라 일정한 주거리(principal distance)를 갖도록 하여 이진 화소의 뭉침 현상이나 공백 현상을 최소화 하고 균일한 분포를 갖도록 한다.
본 논문은 H.264/AVC에서 사용하는 기존의 SVC 알고리즘에 추가적으로 인간의 시각적 중요도 정보를 활용하는 기법을 제안한다. 이 접근방식에서 기존의 SVC 알고리즘을 수정하기 위해 사람의 시각 체계가 균일하지 않게 표본화를 하는 정보가 이용된다. 우리는 각각의 화질계층에서 가장 중요한 지역의 크기를 조절함으로써 효율성과 공정성 모두 강조하는 새로운 자원 할당 알고리즘을 제안하였다. 효율성은 제안하는 SVC의 낮은 화질계층에서, 공정성은 중요한 지역의 크기를 크게 하는 높은 화질계층에서 강조된다. 실험결과는 제안하는 SVC 알고리즘이 압축된 비디오의 주관적인 시각적 화질을 개선하는 것을 보여준다.
최근의 진단의료용 방사선영상은 대부분 디지털영상으로 변환되었으나, 영상획득을 위한 조사조건 등 영상화질에 영향을 미치는 요소들에 관련하여서는 여전히 대부분 필름-스크린 시스템의 기준을 그대로 따르고 있으며, 실정이다. 뿐만 아니라 획득된 디지털영상에 대한 객관적인 화질평가 또한 임상에서 적용되고 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 디지털영상의 화질을 평가함에 있어 기본이 되는 요소인 화질의 균일성, NPS(noise power spectrum), MTF(modulation transfer function), NEQ(noise equivalent quanta) 등에 대한 평가를 임상에서 활용할 수 있도록 사용자 친화적인 윈도우 환경의 디지털영상화질 평가 프로그램을 MatLab을 이용하여 개발하였다.
화이트 밸런스를 유지해야 하는 이유는 입력 이미지의 컬러 밸런스와 동질의 화질 유지를 위하거나, 혹은 이미지를 개선할 때 화질 균일 성을 유지하기 위함이다. 그러나 기존 컬러 개선 방식들은 화이트 밸런스 보존에 관계없이 컬러 개선이 이루어지기 때문에 컬러 개선 전과 후의 화이트 밸런스가 다르게 나타난다. 이 논문에서는 색 순응 변환을 이용하여 화이트 밸런스를 보존하면서 자연스러운 컬러 이미지 개선 및 컬러 측정 알고리즘을 제안한다. 그 결과는 제안된 알고리즘은 Color Naturalness Index 와 Color Colorful Index 라고 풀리는 객관적 방법뿐만 아니라 주관적인 방법 에서도 개선됨을 확인하였다. 알고리즘의 복잡도는 낮으므로 현실 어플리케이션에서도 유용하게 이용될 것이다.
효과적인 볼륨렌더링을 위해서는 빠른 속도와 고화질이라는 두 가지 조건을 모두 충족시켜야 한다. 기존에 사용된 광선추적법은 화질이 좋은 반면에 실시간 렌더링을 하기에는 한계가 있었다. 공간 도약법은 빈 공간에 대한 샘플링을 생략함으로써 렌더링 속도를 향상시킬 수 있으나 관측조건에 따라 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 공간 도약법을 개선하여 관측조건과 무관하게 고화질을 유지하면서 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 여기서는 뷰 평면을 균일한 격자로 분할하고 각 격자내에서 가장 가까운 객체의 표면까지의 거리를 구한 후 그 위치부터 공간 도약함으로써 속도를 향상시킨다.
본 논문에서는 촬영 시 발생하는 블러 현상을 효율적으로 제거하기 위해 IMU 센서와 노출시간이 길고, 짧은 두 영상을 이용한 비균일 디블러 알고리즘을 제안한다. 종래 센서 정보를 이용한 블러 커널 추정 기법들은 센서 정보의 한계로 인해 성능이 만족스럽지 못하다. 그 한계를 극복하기 위해 우리는 노출시간이 서로 다른 여러 영상들을 이용한 커널 개선 과정을 제안하여, 추정된 커널의 정확도를 향상시킨다. 또한 종래 비균일 디블러 기법들이 블러 커널이 커질수록 심한 화질 열화를 겪는 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 호모그래피 기반 잔여 디콘볼루션을 제안하여 디콘볼루션 과정에서 발생하는 링형 현상과 같은 화질 열화를 최소화한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘의 화질이 기존 기법에 비해 주관적/객관적으로 현저하게 우수함을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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