본 논문에서는 흐려지고 노이즈가 부가되어 열화된 아날로그 의학영상을 복원시키기 위하여 복원기법이 적용되었다. 열화함수에 의해 흐려지고 노이즈가 낀 열화영상의 복원을 위해서 역필터링, 위너필터링에 의한 선형복원기법과 Lucy-Richardson 알고리듬에 의한 비선형 반복 복원기법이 사용되었다. 더욱이, 복원영상의 화질을 평가하기 위해서 주관적 평가방식인 ROC 곡선이 사용되었다. 상수비를 사용한 위너필터링은 역필터링에 비하여 좋은 복원영상을 얻었으나, 진단능력을 향상시키지는 못하였다. Lucy-Richardson 알고리듬이 사용된 복원영상은 가장 우수한 성능을 나타냈고, 감도와 특이도가 열화영상보다 15[%] 만큼 개선되었다.
본 논문에서는 직접행렬 대역확산 방식을 사용하여 Hadamard-Walsh 행렬을 워터마크 영상에 첨가한 후, 주파수 영역에서 원 영상에 삽입하고 복원하는 새로운 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크 영상은 시각적으로 인식 가능한 패턴(마크, 로고, 심볼, 인장 또는 서명)을 사용한다. 워터마크가 삽입된 영상의 화질저하를 추정하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 계산하고, 복원된 워터마크의 복원률(reconstructive rate)을 구하여 외부공격에 대한 워터마크의 강인성을 확인한다. 표준영상에 적용해 본 결과, 워터마크가 삽입된 영상의 PSNR은 93.2dB로 우수한 화질을 얻을 수 있었으며 JPEG 손실 압축에서는 78.1% 이상의 워터마크 복원률을 얻을 수 있었고 영상변형 및 임펄스 잡음하에서도 효과적인 워터마크 복원 능력을 보였다.
점확산 함수(point spread function; PSF)의 정확한 추정은 복원결과가 원 영상에 얼마나 근접할 수 있는가를 결정한다는 점에서 영상처리의 중요한 연구 주제중의 하나가 된다. 본 논문에서는 PSF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하고, 이를 영상복원에 적용한 후 이를 기반으로 디지털 자동초점시스템을 제안한다. 초점불안전 열화시스템을 구현하기 위한 과정은 두 단계로 구성되어 있는데, 즉 입력 영상에서 에지분류를 통한 PSF 추정과, 이를 이용한 영상복원이다. 보다 구체적으로, 입력 영상에 특정 에지가 있는 임의의 크기의 블록을 선정해부면, 그 블록으로부터 자동으로 에지방향이 기저영상을 이용해서 구해지며 확산원의 크기를 추정하여 1차원 단위 계단응답과 영역을 구하여 평균한 후, 2차원 등방성 PSF를 추정한다. 마지막으로 추정된 PSF를 사용하여 복원을 수행함으로써 초점이 맞는 영상을 구한다.
본 논문에서는 점확산함수(point spread function; PSF)의 추정을 기반으로 한 완전한 자동초점 시스템을 제안한다. 초점이 맞지 않은 영상의 정확한 PSF의 추정을 위해서, 입력 영상을 부영상으로 분할하고, 에지를 가진 부영상들의 계수함수 응답의 평균을 취한다. 초점이 맞지 않은 열화로 발생하는 PSF는 보통 영상이 물체와 배경간에 선형의 경계를 가지고 있다는 가정하에 에지의 방향을 따라 평균되어진 계단함수 응답의 차이를 따라 추정되어진다. 이렇게 예측된 PSF를 사용하여 영상복원 필터는 제한적 최소 제곱의 접근방법을 통해 구현되어진다.
이 연구에서는 공주 마곡사오층석탑을 대상으로 3차원 스캐닝 시스템을 적용하여 디지털 복원 및 구조안정성평가를 수행하였다. 이를 위해 16방향에서 측정한 레이저 스캐닝 데이터를 7단계의 데이터처리 프로그램 과정에 활용하여 석탑의 디지털복원을 완성했다. 디지털복원 결과, 전반적으로 층별 부재의 높이와 폭은 방위에 따라 약간의 차이가 있었고, 각 층별 옥개석의 폭은 매우 큰 차이를 나타냈다. 탑신의 층별 폭은 1층에서 5층으로 갈수록 줄어들지만 체감비율은 일정하지 않았다. 구조해석을 위한 3차원 영상분석 결과, 1층 탑신이 남동쪽으로 기울어진 것을 제외하고는 2층 탑신부터 상륜부까지 모두 북서쪽으로 변위가 발생하였다. 이와 같은 3차원 영상분석이 석조문화재에 지속적으로 사용되기 위해서는 측정방법의 정량화가 필요하며, 훼손도 정량평가와 같은 다양한 분야에도 적용되어야 할 것이다.
많은 분야에서 아날로그 영상 데이터가 디지털 데이터로 대체되어 사용되고 있다. 이런 디지털 영상 데이터를 그 데이터의 양 그대로 저장하거나 전송하는 것은 많은 시간과 비용을 소비한다. 그래서 원래 영상 데이터의 정보를 유지하면서 그 양을 효과적으로 줄이는 압축 방법이 꾸준히 연구되어 왔다. (중략)
본 논문에서는 다시점 카메라를 기반으로 홀로그램 영상을 재생하는 기술을 제안한다. 본 논문에서는 다시점 카메라를 이용해 획득한 발레영상을 사용하여 깊이정보에서 관심객체만을 추출하였다. 추출한 관심객체의 홀로그램 복원화질을 향상시키기 위해 본 논문에서 제안한 함수를 적용하였다. 필터링된 관심객체의 깊이정보와 CGH(Computer-Generated Hologram) 기법을 이용하여 디지털 홀로그램을 생성하였다. 이 디지털 홀로그램을 PC 시뮬레이션을 통해 홀로그램 영상으로 복원한 후 제안한 기법의 적용결과를 주관적인 화질평가를 통해 검증하였다.
본 논문에서는 함정전투체계의 EOTS나 IRST에서 획득한 영상을 초고해상도 영상으로 복원한다. 저해상도에서 초고해상도의 영상을 생성하는 생성 모델과 이를 판별하는 판별 모델로 구성된 생성적 적대 신경망을 이용하고, 다양한 학습 파라미터의 변화를 통한 최적의 값을 제안한다. 실험에 사용되는 학습 파라미터는 crop size와 sub-pixel layer depth, 학습 이미지 종류로 구성되며, 평가는 일반적인 영상 품질 평가 지표에 추가적으로 특징점 추출 알고리즘을 함께 사용하였다. 그 결과, Crop size가 클수록, Sub-pixel layer depth가 깊을수록, 고해상도의 학습이미지를 사용할수록 더 좋은 품질의 영상을 생성한다.
사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 영상복원 등 디지털 영상처리 기술분야에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하는 대표적인 방법은 SM(standard median)필터, CWM(center weighed median)필터 등이 있지만, 이들은 잡음밀도가 낮은 영역에서는 우수한 잡음 제거 특성을 나타내고, 잡음밀도가 높은 영역에서는 잡음제거 특성이 미흡하다. 본 논문에서는 임펄스(Salt & Pepper) 잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해 훼손된 화소를 중심으로 하여 마스크를 확장 세분화하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해 PSNR(peak signal to noise ratio)을 판단의 기준으로 사용하였다.
본 논문은 디지털 홀로그램 비디오를 서비스할 수 있는 서비스 시스템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이 시스템은 현존하는 2차원 또는 3차원 영상/비디오를 서비스하는 시스템의 프레임, 즉 데이터 획득, 처리, 전송, 수신, 복원의 과정을 그대로 따른다고 가정한다. 이 시스템은 또한 시청자의 시점을 추적하여 그 시점에 해당하는 디지털 홀로그램을 서비스하는 인터랙티브 동작 기능을 포함하고 있는데, 이 기능을 위해서 시청자의 시점에 해당하는 가상시점의 영상 정보를 생성하고, 이를 홀로그램으로 만들어 사용한다. 본 논문에서는 이 시스템의 주요 동작만을 포함하는 프로토타입을 구현하며, 이 시스템에는 데이터 획득을 위한 카메라 시스템, 카메라 캘리브레이션과 영상보정, 깊이와 빛의 세기 영상의 화질개선, 중간시점 영상 생성, 디지털 홀로그램 생성, 시뮬레이션과 광학장치에 의한 홀로그램 영상복원 기능을 포함한다. 제안한 프로토타입 시스템을 구현한 결과 한 프레임의 디지털 홀로그램을 생성하고 시뮬레이션에 의해 영상을 복원하는 데까지 약 352ms가 소요되었으며, 시뮬레이션 복원 대신 광학장치로 복원할 경우는 약 183ms의 시간이 소요되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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