본 논문의 목적은 원격 탐사 영상에서 잡음을 제거하기 위해 중심 화소와 통계적으로 유사한 이웃화소들을 선택하늘 방법을 제시하고 이 결과를 평균 곡률 확산과 결합하는 방법을 제시하는데 있다. 균일한 밝기값 영역에 속하는 화소들을 검출하기 위해 이웃 화소들을 순차적으로 선택할 때 그 선택하는 순서에 따라 선택된 영역의 통계적 특성이 달라지므로 이웃 화소의 선택 순서는 매우 중요하다. 본 논문에서는 통계적으로 유사한 특성을 가지는 이웃 화소를 선택하기 위해서 중심 화소와 이웃 화소의 밝기값 차를 계산하고 이를 크기 순으로 정렬하여 얻어지는 순위 차 벡터(rank-ordered differences vector)를 이용하는 효과적인 방법을 제안한다. 순위 차 벡터의 항들을 영역 확장 방법을 이용하여 균일 순위 차 벡터(homogeneous rank-ordered differences vector)와 이상점 순위 차 벡터 (outlier rank-ordered differences vector)로 분할한다. 균일 순위 차 벡터의 항에 속하는 이웃 화소에 대해서만 중심 화소의 밝기값 갱신에 기여하도록 확산 계수를 선택적으로 할당하는 라인 프로세스를 평균 곡률 확산에 결합한다. 제안한 방법은 모든 이웃 화소를 이용하여 중심 화소의 밝기값을 갱신하는 기존의 잡음 제거 필터에 비해 잡음 제거 효과가 뛰어남을 항공 영상 및 TerraSAR-X 위성 영상을 이용한 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 흉부 CT 영상에서 결절의 밝기값, 재질 및 형상 증강 영상 기반의 GGN-Net을 이용해 간유리음영 결절 자동 분류 방법을 제안한다. 첫째, 입력 영상에 결절 내부의 고형 성분의 유무 및 크기 정보가 포함될 수 있도록 밝기값, 재질 및 형상 증강 영상의 활용을 제안한다. 둘째, 다양한 입력 영상을 여러 개의 컨볼루션 모듈을 통해 획득한 특징맵을 내부 네트워크에서 통합하여 훈련하는 GGN-Net를 제안한다. 제안 방법의 분류정확성 평가를 위해 순수 간유리음영 결절 90개와 고형 성분의 크기가 5mm 미만인 혼합 간유리음영 결절 38개, 5mm 이상 고형 성분의 크기를 가지는 혼합 간유리음영 결절 23개의 데이터를 사용하였으며, 입력 영상이 간유리음영 결절 분류 결과에 미치는 영향을 비교하기 위해 다양한 입력 영상을 구성하여 결과를 비교하였다. 실험 결과, 밝기값, 재질 및 형상 정보가 함께 고려된 입력 영상을 사용한 제안 방법이 정확도가 82.75%로 가장 좋은 결과를 보였다.
측정 결과와 분석을 바탕으로 전조등 밝기변화의 한계값과 운전자의 안전성을 고려한 평가 알고리즘을 개발하였다. 심리 평가에 의한 전조등 밝기변화의 한계값은 주관적 평가를 토대로 밝기 변화, 눈 깜박임, 불쾌감 등에 대한 값을 제시하였고, 또한, 시인성 측정에 의한 한계값은 차량을 장애물의 위협 없이 안전하게 정지하기 위한 한계값을 제시하였다.
탈 장르화와 영상의 다양화로 예술에서의 표현의 한계는 극대화 되고 있으며, 디지털 매체를 통한 인터랙션 역시 디지털 아트에서의 보편적인 표현 방법으로 전환 되었다. 예술에서의 상호작용은 보여주는 것에서 참여하는 것으로의 전환을 꿰 하고 있고, 디지털을 기반으로 한 다매체, 다중화가 이를 뒷받침 한다. 상호작용을 위한 디지털 아트 작품을 위해서는 센서를 이용한 표현방법들이 있으나, 기타의 센서도구를 사용치 않고, 단지 카메라로부터 입력된 신호만을 기반으로 영상과 관객의 상호작용을 끌어 낼 수 있다. 이를 위해서는 모션트레킹을 위한 알고리즘을 응용함으로써 사물의 밝기 값에 충족한 데이터를 만들어 낼 수 있고 그에 해당하는 밝기의 변환 값을 이용해 미세한 사물의 변화를 감지 할 수 있는 것이다. 이런 일련의 영상작업을 위해서는 사물의 움직임과 반복성을 얼마만큼 인지하고 감지 해내느냐고 관건인데, 다시 말해 한번 측정한 움직임이 있는 사물의 데이터도 프로그램상에서 계속하여 인지가 되어야 하고, 그 데이터 값을 영상으로 반환하여야 하는데, 이는 영상의 지속적인 변화를 가져 올 수 있다는 걸 의미한다. 따라서 본 논문에서는 모션 트래킹의 기본 알고리즘을 제시하고 영상작품과 인턱래션작품의 변환를 위해 사용된, 센서 대체도구인 웹 캠의 데이터 즉, 색상 값과 밝기 값을 적절하게 활용함으로써 표현의 다양성을 이끌어 내고 디지털 인터랙티브 작품으로써의 제작을 꾀하고자 한다.
비디오 데이터를 효율적으로 검색, 정렬, 탐색, 분류하기 위해서는 프레임 간의 샷 전환 탐지가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 디지털 비디오 데이터의 샷 전환 탐지를 위해 비디오 스트림을 구성하고 있는 각 프레임들 간의 화소 밝기 차이와 히스토그램의 변화를 이용하였다. 플래쉬 등과 같은 인위적이고 급격한 화소 밝기변화에 의한 오류를 최소화하기 위해 샷 전환 탐지 이전에 각 프레임 간의 밝기 보상을 적용하였다. 밝기 보정 된 프레임으로부터 프레임의 서브 블록 간의 지역적 화소 밝기 정보, 그리고 프레임의 화소 밝기 값 히스토그램을 비교하여 샷 전환을 탐지한다. 실험에서 제안된 알고리즘은 국가기록원 소장 비디오에 적용하여 효과가 있음을 보였다.
음성구간을 검출하는 일반적인 방법은 음향신호로부터 특징값을 추출하여 판별식을 거치는 것이다. 그러나 잡음이 많은 환경에서 그 성능은 당연히 저하되며, 이 경우 영상신호를 이용하거나 영상과 음성을 동시에 사용함으로써 성능향상을 도모할 수 있다. 영상신호를 이용하여 음성구간을 검출하는 기존 방법들에서는 액티브 어피어런스 모델, 옵티컬 플로우, 밝기 변화 등 주로 하나의 특징값을 이용하고 있다. 그러나 음성구간의 참값은 음향신호에 의해 결정되므로 한 가지의 영상정보만으로는 음성구간을 검출하는데 한계를 보이고 있다. 본 논문에서는 입술 영역의 옵티컬 플로우와 밝기 변화 두 가지 영상정보로부터 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들을 결합하여 음성구간을 검출하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한, 음성구간 검출 알고리즘이 다른 시스템의 전처리로 활용되는 경우에 적은 계산량만으로 수행되는 것이 바람직하므로, 통계적 모델링에 의한 방법보다는 추출된 특징값으로부터 간단한 대수적 연산만으로 스코어를 산정하여 문턱값과 비교하는 방법을 제안하고자 한다. 입술 영역 검출을 위해서는 얼굴에서 가장 두드러진 특징점을 갖는 눈을 먼저 검출한 후, 얼굴의 구조와 밝기값을 이용하는 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 두 가지 특징값을 결합한 음성구간 검출 알고리즘이 하나의 특징값만을 이용했을 때보다 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있다.
투과전자현미경(transmission electron microscopy)에서 특정 투사각에서 획득한 2차원으로의 투사 영상의 열을 사용하여 세포와 같은 물질의 3차원 구조를 복원한다. 이때 전처리 과정으로 2차원 투사 영상의 정확한 영상 정렬과 밝기 보정이 필요하다. 본 논문에서는 기준점(fiducial marker)을 사용한 정렬 방법을 이용하여 영상열을 정렬하고, 수십 장의 영상들의 상이한 밝기 특성을 일정하게 보정하는 방법을 제시하였다. 영상의 투과율 모델에 근거하여, 영상의 주변부의 밝기 정보를 사용하여 각 영상의 조명을 일정한 값으로 조정하고 투사각에 따라 대상의 밝기가 일정하게 변동하도록 밝기 보정을 수행하는 알고리듬을 제시하였으며, 실제 투과전자현미경으로부터 얻은 영상열을 사용하여 밝기 보정 알고리듬의 성능을 검증하였다.
파노라마 영상은 카메라의 동작을 고려하여 시공간적으로 영상을 정렬한 영상으로서 효과적으로 비디오 데이터를 표현할 수 있는 방법이다. 그러나 기존의 파노라마 영상 구성 기법들은 영상을 정렬할 때 오버랩(overlap)되는 화소값들을 단순히 미디언 필터링하기 때문에 시간의 경과에 따른 밝기값의 동적인 변화를 수용하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 시간적으로 증가하는 가중치를 사용하여 영상을 통합함으로써 최근의 영상 정보를 충분히 반영하는 파노라마 영상 구성 방법을 제안한다.
영역 분리에 의한 명암대비 방법들이 제안되어 왔지만 영상의 히스토그램에 따라 과포화 되는 부작용이나 밝기 값 보존과 명암대비 효과의 상반 관계에 대한 개선이 필요하다. 본 논문은 다양한 히스토그램에서도 명암 대비가 개선 되도록 영역 분리 시 각 서브 영역이 가우시안 분포를 갖도록 분리하고 영역별 평활화하는 명암 대비 방법을 제안 한다. 영역 분리는 $L^*a^*b^*$ 컬러 공간에서 K-평균 방법과 기대-최대 방법에 의해 영역맵과 확률맵을 생성하며 영역별 히스토그램 평활화 방법은 영역간 히스토그램 중복 최소를 위해 평균값 이동과 영역 분리에서 생성된 확률맵을 변환 함수에 활용함으로써 영역별 밝기값을 보존 하였다. 실험은 기존의 명암 대비 방법들과 평균 밝기 차이와 평균 엔트로피 값을 이용하여 밝기 변화가 적고 영상의 세부 정보가 표현됨에 의한 명암대비 개선을 보인다.
본 논문에서는 밝은 영역에서 K(Black) 대신에 C(Cyan), M(Magenta), Y(Yellow)를 공간적으로 흩어서 출력하는 새로운 방법을 제안하였다. 어두운 영역에서 검은 점의 겹침은 밝기값을 감소시키며 밝은 영역에서의 검은 점은 인간 시각 체계에 민감하다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서 하나의 마스크로 CMY를 동시에 사용하는 새로운 방법이 제안되었으며, CMY 점이 검은 점 대신에 밝은 영역에서 공간적으로 흩어서 출력된다. 그리고 어두운 영역의 그레이 값을 고려하기 위해서 톤 곡선 연결을 하였다. 기존의 방법에서 BNM(Blue Noise Mask)는 높은 낟알 특성(granularity)과 밝기값 범위가 좁은데 반하여, 제안한 방법은 낮은 낟알 특성과 넓은 밝기 범위와 높은 대비도를 가진다. 제안한 방법이 기존의 방법보다 공간적으로 다른 리치에 세 배에 해당하는 점을 사용하기 때문이다. 따라서 제안한 방법은 더 많은 공간적인 정보를 표현하고 기존의 BNM 방법과 비교하여 더욱 원 영상과 유사하게 표현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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