본 논문에서는 두 가지 영상 콘트라스트 향상 기법인 RSWHE (Recursively Separated and Weighted Histogram Equalization)와 RSWHS (Recursively Separated and Weighted Histogram Specification)를 새롭게 제안한다. RSWHE는 히스토그램 평활화 방법에 히스토그램 분할과 가중치 개념을 적용하였고, RSWHS는 히스토그램 명세화 방법에 히스토그램 분할과 가중치 개념을 적용하였다. 제안 방법은 1) 입력 영상의 평균 명도 값을 기준으로 히스토그램을 분할하고, 2) 분할된 각 서브히스토그램(sub-histogram)이 차지하는 확률밀도 값을 계산하며, 3) 계산된 확률밀도 값을 가중치로 사용하여 각 서브히스토그램을 변형한 후, 4) 변형된 각 서브히스토그램을 독립적으로 평활화 하거나 (RSWHE 방법인 경우) 또는 명세화 하게 (RSWHS 방법인 경우) 된다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여, 제안하는 두 방법이 기존의 다른 방법들에 비하여 콘트라스트 향상과 평균 명도 보존 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
This study was meant to offer the data for predicting the product plan answering the diverse demands for consumers based on the results of analyzing the image and formative property by transforming the stripe patterns. The concrete study way is composed of the collected stimulus centering on the interval of the stripe pattern and value contrast coloration. Consequently 192 stimuli, changed by the pattern direction and pattern interval, clothing style, and contrast coloration, are selected. The experimental materials made for this study are a set of stimuli and response scale. The statistics way used in analysis was factor analysis, ANOVA, dispersion analysis, multiple classification analysis. The results of this study were summed as following. Firstly, In the value contrast, a pair of 27 adjectives were made of attractiveness, activeness, gracefulness, visibility, and tenderness dimension. Secondly, the direction of the pattern, interval, clothing style, and contrast coloration were respectively transformed according to value contrast.
웨이블릿 변환 영역에 제안한 알고리즘으로 여러 공격에 강인한 워터마크를 삽입하고 성능을 분석하였다. 영상의 저작권 보호를 위해 웨이블릿 변환영역의 LH, HL, HH의 중대역에 128비트열의 워터마크를 삽입하였다. 제안한 방법의 강인성을 실험하기 위해 명도 변화, 콘트라스트 변화, 노이즈, 가우시안 등 과 같은 영상처리를 하였다. 실험결과 화질의 열화를 최소로 하여 워터마크를 삽입하여 높은 효율을 얻었다.
본 논문에서는 컬러 이미지에 적합한 화질 향상 알고리듬을 제안 하였다. 제안된 알고리듬은 입력 이미지의 명도 향상을 위한 MIE기법과 채도 향상을 위한 MSE기법으로 구분된다. MIE기법은 휘도 신호 처리 시 발생하는 색 재현 문제 및 과도한 밝기 변화를 제어하기 위한 알고리듬이고, MSE기법은 색차 신호 처리 시 발생하는 De-Saturation 혹은 Over-Saturation의 발생을 제어하기 위한 알고리듬이다. 제안된 알고리듬은 인간의 시각선호색을 중심으로 연산하며, 전체 이미지에 균등하게 적용하는 것 보다 고품질의 이미지를 얻을 수 있다. 제안한 알고리듬은 고화질을 위한 모니터나 TV등의 디스플레이 장치에 적용 가능하다.
다양한 이미지 샘플의 Eye test를 바탕으로 기술적인 화질 지표 조절을 통하여 감성 화질을 최적화 시키는 방법이 소개된다. 여러 가지 이미지 콘텐츠의 다양한 이미지에 대하여, 콘트라스트, 명도, 채도 화질 지표 톤 커브를 사용하여 평가가 수행 되었다. 이미지 화질 향상에 기여하는 우선순위는 명암, 채도 및 밝기 순으로 분석 되었다. 이미지 감성 화질 측정치의 기술적인 화질 지표 변화에 따른 기울기의 공통점을 살펴본 결과, 거의 0, 중간 그리고 최대 기울기의 영역으로 구성된 함수 형태로 모델링을 할 경우, 기존의 역 U 형태의 성질 뿐 아니라 log 또는 포화 형태의 감성 화질 변화까지 분석 가능함을 알 수 있었다. 단일 및 복수의 화질 지표의 경우에 대하여도 화질 개선 방안이 모색되었으며, 기존 및 본 논문에서 분석된 결과를 위한 새로운 함수가 소개 되었다. 복수의 통합적 이미지 화질 지표를 통하여 향상 시킬 경우 오직 몇몇 한정된 지표 제어의 경우에만 실현 가능하다는 것을 알 수 있었다. 또한, 화질 향상 방법은 영상 콘텐츠에 따라 크게 차이가 없음을 알 수 있었다.
색채는 시각이미지 표현의 중요한 조형요소로서 그 표현력이 증대되고 있다. 그러나 색채의 가변적인 특성과 함께 화면 내에서 조응하는 다른 조형요소와의 관계성은 색채의 효과적인 표현을 어렵게 한다. 디즈니사에서 제작된 <뮬란>과 <라이온 킹>에 나타난 그림스타일은 색채사용에 있어서 상당한 표현상의 차이가 있다. 두 작품의 색채사용에 대한 차이점과 그 원리를 규명하여 색채를 적절히 활용할 수 있는 방안을 세우고자 한다. 연구 방법으로는 색채가 가지고 있는 표현적인 특성을 다른 조형요소들과의 관계 속에서 어떻게 활성화시킬 수 있는가의 문제에 초점을 맞추었다. 결론적으로 색채는 빛의 속성 중 하나이지만 빛의 또 다른 속성인 밝고 어두움, 즉 콘트라스트(contrast)에 가장 큰 영향을 받는다는 것이다. 이것은 조형의 질서를 구축하는데 우선적으로 고려해야 할 사항 중 하나이다. 따라서 색채의 표현적인 특성을 강조하기 위해서는 다른 조형요소들과의 관계를 조절해야 하고 특히 명도와 형태의 표현적인 힘을 약화시켰을 때 가능해 진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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