• 방송공학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.380-390
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• 2016

화질 평가 방법은 그동안 많은 방법이 소개되어 왔다. 특히 우수한 성능을 보여주는 무참조 평가에서 기법에서 발전이 지속되어 왔다. 본 논문에서는 쉬어렛 영역에서 자연영상의 통계적 특성에 기반한 무참조 영상화질 평가 방법을 제안한다. 제안 방법은 쉬어릿 계수의 통계 특성으로부터 왜곡에 민감한 특징을 추출한다. 쉬어렛 변환의 복소수 계수로부터 위상과 크기 특징을 얻어낸다. 또한 쉬어렛 변환은 다양한 스케일로 영상을 분석할 수 있기 때문에, 스케일간의 계수의 의존성에 대한 왜곡의 영향을 분석한다. 화질 예측을 위해서 특징들은 SVM(support vector machine)을 이용하여 영상 왜곡 분류 및 화질 예측에 활용된다. 실험결과는 제안 방법이 주관적 평가와의 높은 상관도를 보여주고, 또한 기존 참조 및 무참조 방법보다 우수한 성능을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.276-277
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• 2010

비디오 전송시스템에서 사용자가 시청하는 비디오의 화질을 측정하는 것은 중요한 작업이다. 압축된 비디오 스트림에서는 원본 영상이 없어 PSNR을 구할 수 없기 때문에 비디오 스트림 내 정보의 통계적 특성을 이용한 무참조(no-reference) PSNR 추정기법이 사용된다. 그러나 이 알고리즘은 인터 프레임에서의 성능이 매우 떨어지는 단점이 있기 때문에 신뢰도가 떨어지며 ML방법을 이용해 이 문제를 개선한 알고리즘이 있지만 복잡도가 증가하여 상용화에는 부적합하다. 본 논문에서는 이전 프레임의 PSNR과 인터 블록의 통계적 특성을 고려한 새로운 알고리즘을 제안하여 복잡도의 증가 없이 인터 프레임에서의 PSNR 추정 성능을 향상시켰다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.849-858
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• 2008

본 논문에서는 열화된 영상의 화질을 평가함에 있어서 원본 영상을 참조할 필요가 없는 객관적인 평가 방법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 블록 기반의 손실 부호화 과정에서 발생 가능한 블록형 잡음 및 뭉개짐 현상의 정도를 정량화하며, 이와 함께 강한 에지 주변에서 특징적으로 나타나는 물결형 떨림, 계단형 떨림 및 모자이크 잡음 등을 정량화한다. 그리고 퍼지 적분을 이용하여 각각의 잡음의 정도를 통합하여 최종적인 점수를 계산함으로써 주어진 영상의 화질을 평가한다. 제안 알고리듬에 따라 얻어진 화질 평가 결과는 전문가 집단에 의한 주관적 화질 평가 결과와 높은 유사성을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.156-157
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• 2014

본 논문에서는 깊이맵 업샘플링을 이용하여 객관적 메트릭과 3D 주관적 평가 사이의 관계를 조사한다. 전자의 경우, 다양한 참조(full-reference) 및 무참조(no-reference) 평가도구가 깊이맵의 품질을 측정하기위해 적용되고, 3D평가는 주관적 평가로 얻는다. 이 두 개의 결과는 세 가지의 상관계수를 이용하여 상호 관련성을 찾은 후에, 최적으로 주관평가에 근접한 객관적 메트릭을 얻는다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1447-1453
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• 2020

In this paper, we propose a method for no-reference quality assessment of sports videos using 3D shearlet transform and deep residual neural networks. In the proposed method, 3D shearlet transform-based spatiotemporal features are extracted from the overlapped video blocks and applied to logistic regression concatenated with a deep residual neural network based on a conditional video block-wise constraint to learn the spatiotemporal correlation and predict the quality score. Our evaluation reveals that the proposed method predicts the video quality with higher accuracy than the conventional no-reference video quality assessment methods.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.110-122
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• 2014

최근 사용자에게 직접 입체감을 제공하는 3차원 영상기술에 대한 관심이 증대함에 따라 스테레오스코픽 비디오 화질 측정기술개발은 중요한 주제로 많은 연구자에게 관심을 받고 있다. 특히, 스테레오스코픽 비디오 화질 측정에 중요한 역할을 하는 인간시각특성을 고려한 연구가 활발히 진행되지 않고 있어 본 논문에서 스테레오스코픽 비디오를 시청할 때 자극되는 다수의 인간시각특성 요소인 깊이, 움직임, 컬러, 휘도, 대조 등을 고려하여 3차원 시각 주의 모델을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 실제 3차원 영상 특정 영역의 화질 열화 정도를 측정하는데 제안된 3차원 시각 주의 모델을 사용하여 무참조 스테레오스코픽 비디오 화질 측정 방법을 제안하였다. 제안 방법을 검증하기 위해 주관평가를 실시하여 기존의 스테레오스코픽 비디오 화질 측정 방법보다 평균 평가점에서 더 높은 연관성을 보였다. 게다가, 3차원 시각 주의 모델을 이용하여 스테레오스코픽 비디오의 관심영역 추출 결과는 공간적, 시간적 요소를 고려하여 추출된 관심영역에 비해 실제 관심영역과 더욱 유사함을 주관적으로 보여 제안 방법의 효율성을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1305-1311
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• 2022

최근 모바일 단말기 및 개인형 컴퓨터의 비약적인 발전과 신경망 기술의 등장으로 영상을 활용한 실시간 안면 교체가 가능해졌다. 특히, 순환 적대적 생성 신경망은 상호 연관성이 없는 이미지 데이터를 활용한 안면 교체가 가능하게 만들었다. 본 논문에서는 적은 학습 데이터와 시간으로 안면 교체의 품질을 높일 수 있는 입력 데이터 처리 기법을 제안한다. 제안 방식은 사전에 학습된 신경망을 통해서 추출된 안면의 특이점 정보와 안면의 구조와 표정에 영향을 미치는 주요 이미지 정보를 결합함으로써 안면 표정과 구조를 보존하면서 이미지 품질을 향상시킬 수 있다. 인공지능 기반의 무참조 품질 메트릭 중의 하나인 blind/referenceless image spatial quality evaluator (BRISQUE) 점수를 활용하여 제안 방식의 성능을 정량적으로 분석하고 기존 방식과 비교한다. 성능 분석 결과에 따르면 제안 방식은 기존 방식 대비 약 4.6%~14.6% 개선된 BRISQUE 점수를 나타내었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제47권3호
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• pp.175-182
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• 2024

Advanced modeled iterative reconstruction (ADMIRE) represents a repetitive reconstruction method that can adjust strength and kernel, each of which are known to affect computed tomography (CT) image quality. The aim of this study was to quantitatively analyze the noise and spatial resolution of CT images according to ADMIRE control factors. Patient images were obtained by applying ADMIRE strength 2 and 3, and kernel B40 and B59. For quantitative evaluations, the noise level, spatial resolution, and overall image quality were measured using coefficient of variation (COV), edge rise distance (ERD), and natural image quality evaluation (NIQE). The superior values for the average COV, ERD, and NIQE results were obtained for the ADMIRE reconstruction conditions of ADMIRE 2 + B40, ADMIRE 3 + B59, and ADMIRE3 + B59. NIQE, which represents the overall image quality based on no-reference, was about 6.04 when using ADMIRE 3 + B59, showing the best result among the reconstructed image acquisition conditions. The results of this study indicate that the ADMIRE strength and kernel chosen for use in ADMIRE reconstruction have a significant impact on CT image quality. This highlights the importance of adjusting to the control factors in consideration of the clinical environment.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.131-143
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• 2014

본 논문에서는 자연 이미지가 갖는 통계적 일관성과 안개를 인식하는 시지각적 통계 특성을 이용하여 단일 안개 영상에서, 안개가 없는 참조 영상과의 비교 없이, 시지각적으로 안개 영상의 가시성을 예측한다. 제안하는 모델은 기존 안개 영상의 가시성 예측 방법들이 불가피하게 사용했던 추가 정보들, 예를 들면, 다수의 다양한 안개 영상, 차량 탑재 카메라의 지리적 위치 정보, 사람의 가시성 평가에 대한 학습 결과, 도로 선 혹은 교통 신호와 같이 안개 영상의 돋보이는 특정 물체 정보 등을 사용하지 않는다. 본 논문의 모델은 오직 테스트 안개 영상이 자연 현상에 의한 안개 영상 혹은 안개가 전혀 없는 영상에서 일관적으로 발견되는 통계적 특성으로부터 얼마나 떨어져 있는지 측정함으로써 안개 영상의 가시성을 예측한다. 시지각적으로 안개를 인식하여 일관된 통계를 나타내는 특징 인자들은 공간상의 자연 이미지 통계 모델과 안개 영상의 특징 (명암대비의 감소, 색상과 채도의 감소, 밝기의 증가)으로부터 유도된다. 제안하는 모델은 안개 영상의 전체 영역에 대한 가시성뿐만 아니라 각 관심 영역에서 패치 크기에 따른 지역적 안개 영상의 가시성도 예측할 수 있다. 본 모델의 성능분석을 위하여 사람이 직접 인지하는 가시성 측정 실험을 100 장의 다양한 안개 영상에 대해 수행하였다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 예측된 안개 영상의 가시성과 사람이 체감한 안개 영상의 가시성을 비교한 결과, 둘 사이에 매우 높은 상관관계가 있는 것으로 평가되었다. 본 논문이 제안하는 무참조 안개 영상의 가시성 예측 모델은 사람의 시지각적 특성을 활용한 새로운 방법으로, 향후 안개 영상의 가시성 향상 알고리듬 개발과 선 개발된 안개 제거 및 가시성 향상 알고리듬들의 성능을 정확히 평가할 수 있는 새로운 측정방법 개발 등에 매우 유용할 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.204-214
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• 2015

업샘플링 깊이맵은 깊이 카메라로부터 획득된 깊이맵의 공간 해상도를 증가시키는 방법이다. 깊이맵의 성능은 입체영상, 멀티뷰의 3D 입체감과 밀접한 관계가 있다. PSNR 등의 객관적 메트릭으로 깊이맵의 업샘플링 성능을 평가하고, 생성된 입체영상은 주관적 평가를 통해서 입체감 및 시각적 피로도를 조사한다. 후자의 주관적 평가는 인적 물적 자원을 필요로 하는 반면에, 전자의 객관적 메트릭은 수학적 표현으로 정량적 수치값을 알려준다. 따라서 주관적 평가와 높은 상관관계를 가지는 객관적 메트릭이 주관적 평가를 대체할 수 있다면 많이 시간을 필요로 하는 주관적 평가가 불필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 다양한 객관적 메트릭과 3D 주관적 평가 사이의 관계를 조사한 후에, 이용한 메트릭에 기반한 주관평가와 상관관계가 높은 객관적 메트릭을 제안한다. 업샘플링된 깊이맵의 성능을 측정하기 위해 다양한 참조영상 및 무참조영상 평가 메트릭들을 이용하였다. 주관적 평가는 DSCQS 입체영상 테스트로 수행되었다. 세 종류의 상관관계의 활용 및 분석을 통해서, SSIM과 Edge-PSNR이 주관적 평가를 대체할 수 있는 적합한 객관적 메트릭임을 실험을 통해서 검증하였다.