멀티미디어와 관련한 소프트웨어 및 하드웨어의 기술적 발달로 인해 자료로부터 추출된 정보를 저장하거나 표현하는 수단으로써 영상이 사용되어지고 있다. 특히 유비쿼터스 환경에서는 이들 영상을 형성하고, 감지하며, 기록 및 전송하는 처리과정에서 다양한 원인으로 인해 노이즈(noise)가 부가된다. 이들 노이즈를 제거하기 위해 영상 복원에서는 각 노이즈 특성에 맞도록 적합한 필터링을 활용하게 된다. 뿐만 아니라 저해상도의 여러 영상들을 고해상도 영상으로 복원할 수 있는 방법 및 노이즈 혹은 훼손된 영상을 복원하는 다양한 방법과 기법들이 연구되고 있다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 및 의료 분야에 빈번히 발생될 수 있는 훼손된 영상으로부터 최적의 영상복원 매개변수를 적용하여 영상을 개선시키기 위한 방법으로, 사용자가 정의한 평균 필터와 위너 필터를 이용한 영상 개선 프로토타입 시스템을 구축하며, 구축된 시스템으로부터 훼손된 영상을 개선된 영상과 비교하여 노이즈의 특성과 개선된 결과를 보인다.
본 논문에서는 H.264 표준 부호화 방식의 성능 향상 및 저 계산량을 위한 가우시안 모델 기반의 전처리 필터에 대해 제안한다. 일반적인 영상 획득 장치에서 첨가된 노이즈에 의해 훼손된 동영상은 다수의 고주파 성분으로 인하여 시각적으로 불편한 현상과 압축 효율의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 필터링 과정에서 국부 통계적 특성과 양자화 매개변수를 이용하여, 주어진 양자화 스텝 사이즈에서 노이즈 성분을 제거하고 시각적인 효과와 비트율을 개선시켜 압축 효율을 개선하고자 한다. 또한 전처리 필터의 계산량을 줄이기 위하여 간단한 형태의 국부 통계적 특성을 재 정의하고 노이즈에 대한 매개변수를 H.264의 변환과 양자화 과정을 통하여 유추하여 적용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과로부터 확인할 수 있었다.
본 논문은 그레이 이미지 모핑에서 미디언필터를 적용하여 노이즈를 제기한 연구이다. 모핑 할 그레이영상을 B-스플라인기법으로 보간하여 특징점을 지정한 후, 노이즈 제거에 미디언필터를 적용하여 도핑을 실행하였다. 그 결과 블로킹영화가 20% 제거되었고, 정확한 특징점 지정과 노이즈를 제거함으로써 보다 정밀하고 자연스러운 모핑영상을 얻었다.
본 논문에서는 국부 통계 및 일반화된 Gaussian 필터를 이용한 적응 노이즈 제거 방식으로, 인간 시각 시스템 기반의 국부 통계 특성을 이용하여 적응적으로 노이즈 검출하는 기법과 검출된 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 일반화된 Gaussian 필터 기법에 대해 제안한다. 제안방식의 성능을 기존 방식과 비교하여 객관적, 주관적 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 웨이블릿 기반의 영상의 노이즈 제거 알고리즘을 제안한다. 기존 Mallat Tree 방식의 웨이블릿 변환을 응용한다. 먼저, 다중 필터링 방법을 제시한다. 웨이블릿 영역에서 각 부대역의 에너지를 고려하여 웨이블릿 변환의 에너지 집중 특성을 극대화 시킨다. 노이즈 영상에 제안한 다중 필터링을 적용한다. 일반 영상에서 나올 수 없는 에너지 부대역을 찾고 이를 제거하여 노이즈를 제거한다.
본 논문에서는 백색광 주사 간섭계의 측정시 외부 잡음이나 진동에 의한 간섭무늬 신호 왜곡으로 인하여 높이 영상에 발생하는 점 노이즈 제거를 위해, 데이터 처리 과정에서 높이 영상에 잡음 제거 필터를 적용하여 백색광 간섭계의 잡음 제거 성능을 향상시켰다. 백색광 간섭계의 높이 영상에 산포되어 있는 점 노이즈의 제거 방법으로 주로 사용되는 미디안(median) 필터는 점 노이즈 제거에 좋은 성능을 보이지만, 특정 경우 노이즈 제거 성능이 좋지 못하여 본 논문에서는 비교 평균 필터(Comparative Mean filter)를 제안하였다. 비교 평균 필터는 중심 화소 수치와 주변의 화소 수치를 비교하여 노이즈를 판별하고, 노이즈를 참조구간 화소 수치의 평균값으로 대체하는 필터이다. 비교평균 필터는 높이영상에서 노이즈 판별을 통한 보정과정으로 인하여 복원 영상의 선명도를 유지하면서 점 노이즈 제거에 좋은 성능을 보인다. 표면이 거칠고 굴곡이 심한 시료를 측정한 결과 후처리 하지 않은 경우와 비교하여 잡음성 화소를 약 1/3로 감소시키는 성능 향상이 있었다.
본 논문에서는 노이즈에 대한 사전 정보 없이 단일 왜곡 영상으로부터 노이즈 매개 변수를 예측하고, 예측된 매개변수를 이용한 고속 노이즈 검출 및 제거하는 기법에 대해 제안한다. 왜곡 영상의 국부 통계를 이용하여 예측된 노이즈 매개 변수는 노이즈 검출기를 위한 사전 제약 조건으로 활용되며, 상기 제약 조건은 1차 마르코프 랜덤 장과 결합하여 노이즈 검출기를 구성하게 된다. 더불어 노이즈 검출 과정에서 설정된 제약 조건 및 매개 변수를 기반으로 복원 영상의 완화도를 제어하기 위한 가변 필터 차수의 가중치 기반 적응 노이즈 제거 필터를 제안한다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 우수성을 검증할 수 있었다.
ICT 산업의 글로벌 시장을 선점할 수 있는 다음 세대의 개발이 필요한 상황이 일어남에 따라 웨어러블 디바이스의 생체 신호 모니터링에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 히스테리시스가 적은 E-Band를 사용하여 단일벽 탄소나노튜브(SWCNT) 분산 용액에 함침 공정을 통해서 저항형 직물 인장 센서(Resistive textile strain sensor)를 개발하였다. 전기전도성이 부여된 e-band에 저항 신호를 측정하기 위해 만능재료시험기(UTM)과 Microcontroller unit인 아두이노와 LCR 미터를 이용해서 인장의 변화에 따른 저항 변화를 측정하였다. 원단으로 이루어진 텍스타일 스트레인 센서의 특성상 발생하는 다양한 노이즈들을 효과적으로 처리하기 위하여 신호처리 과정(Signal processing)의 노이즈 필터링의 이동평균 필터, 사비츠키-골레이 필터, 중앙값 필터들을 사용하여 센서의 필터 성능을 평가하였다. 그 결과 이동평균 필터의 필터링 결과의 신뢰도가 최소 89.82%, 최대 97.87%으로 이동평균 필터링이 텍스타일 스트레인 센서의 노이즈 필터링 방식으로 적합하였다.
웨이블릿 디노이징 기법은 웨이블릿 계수들의 thresholding 에 의해 부가적인 가우시안 노이즈들을 제가하는데 사용된다. 필터에 기반한 다른 많은 변환들처럼, 웨이블릿 scaling 방법들은 이미지의 경계선들의 근처에 블러링 현상이나 인공적인 잡음들이 나타나게 된다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웨이블릿 변환 필터의 구현 배경은 경계선 부분의 손실없이 이미지의 노이즈 제거를 위한 것이다. 많은 이미지 향상과 회복기법들은 이러한 붕괴처리의 효과들을 위한 보상으로 개발되었다. 또한 뉴럴 필터, 퍼지 필터, LMS L-filter, quadratic filter, sigma filter 등은 이러한 이미지의 질을 개선하기 위한 수학적인 도구들이라고 할 수 있다. [1]
영상 개선은 영상처리의 전처리 단계로, 주로 영상필터를 사용하여 영상처리의 성능을 향상시킨다. 각종 목적에 맞는 다양한 영상 필터가 제안되고 있으며, 복수의 필터를 적응하여 보다 좋은 효과를 얻기도 한다. 다양한 영상 필터를 적절히 적용하면 하나의 필터를 사용하는 것보다 더 높은 품질을 얻을 수 있지만, 영상 필터가 다양할수록 우수한 필터 조합을 찾는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 문제에 적절한 필터 조합을 찾는 방법을 제안한다. 진화에 의해 성능이 좋은 필터 조합을 자동으로 찾기 때문에, 전문가의 지식이 필요하지 않고, 영상 개선의 여러 분야에 적용될 수 있다. 제안하는 방법을 임펄스 노이즈 제거를 위해 적용하였고, 기존의 영상 개선 방법보다 높은 성능을 획득하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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