히스토그램 평활화는 영상의 밝기 분포를 변화시킴으로써 화질을 향상시키는 방법으로 다양한 분야에서 응용되고 있다. 전역적인 방법은 영상 밝기의 전체적인 분포를 균등 분포로 변환함으로써 영상의 밝기가 과도하게 변하는 단점을 갖고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 K. Zuierveld가 제안한 대비 제한 적응 히스토그램 평활화(CLAHE)가 실용적으로 널리 사용되고 있다. 이 방법에서는 블록단위의 처리를 위한 블록 크기와 대비 제한을 위한 매개변수 등 두 개의 매개변수가 히스토그램의 평활화 성능을 결정하는데, 이것들을 결정하는 구체적인 알고리듬은 없으며 실험적으로 시행착오학습 통해 결정한다. 본 논문에서는 영상의 엔트로피에 기반해서 CLAHE의 매개변수인 블록 크기와 대비제한 매개변수를 결정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 CLAHE를 자동화할 수 있으며, 전체적으로 어두운 영상이나 밝은 영상에 적용한 결과 전역적인 방법에 비해 주관적 화질 개선의 효과를 나타내었다.
본 논문에서는 기울기와 밝기값 분포 정보를 고려하여 전립선 객체를 분할하는 방법을 제안한다. 제안방법은 네 단계로 이루어진다. 첫째, 일정 간격으로 방사선을 생성한다. 이 때, 방사선의 시작 위치와 길이를 산정함으로써 잡음의 영향을 최소화 한다. 둘째, 방사선에서 얻은 프로파일을 기울기 기준으로 경계점 후보들을 정렬하고 정렬 된 순서에 따라 우선순위를 부여한다. 셋째, 기울기 우선순위와 자기값 분포를 사용하여 경계점을 추출한다. 마지막으로 경계점 추출 오류를 줄이기 위하여 추출된 경계점을 B-스플라인 보간으로 보정한다. 정확성 평가를 위하여 전문가가 수동 분할한 결과와 본 제안방법을 적용하여 얻은 결과간 평균거리차이 측정과 중복지역비율 측정을 수행한다. 실험결과 평균거리차이는 1.09mm, 표준편차는 $\pm0.20mm$로 측정되었고, 중복지역비율은 92%로 측정되었다.
본 논문에서는 시공간 정보를 이용하여 동영상에서 움직이는 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다른 영역과 구별되는 현저한 장소에 무의식적으로 집중되는 시각주의 특성을 컴퓨터 시스템에 도입한 대비 지도(contrast map)와 중요 특징점(salient point)을 적용한 것이 큰 특징이라고 할 수 있다. 대비 지도는 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(direction) 3가지의 특징 정보 중 자기와 방향성의 특징을 나타내는 자기 지도(luminance map)와 방향성 지도(directional map)를 결합하여 대비 지도를 생성한다. 또한, 사람이 시각적으로 볼 때 의미 있다고 생각하는 중요 특징점을 웨이블릿 변환을 이용하여 찾아낸다. 이렇게 생성된 대비 지도와 중요 특징점을 이용하여 대략적인 집중윈도우(AW:Attention Window)의 위치와 크기를 결정한다. 다음으로, 동영상의 가장 큰 특징인 움직임 정보를 추정하여 집중윈도우를 객체에 가장 근사하게 축소시키고, 윤곽선 정보를 이용하여 객체를 추출한다. 윤곽선을 추출하기 위해 캐니에지(canny edge)를 사용하였으며, 배경의 윤곽선 제거를 위하여 윤곽선의 차이(DE:Difference of Edge)를 이용하여 가로 후보영역과 세로 후보영역을 추출한다. 추출된 2개의 후보영역을 AND연산과 모폴로지 연산을 이용하여 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험은 카메라가 고정된 상태에서 촬영한 동영상에 대해 이루어 졌으며, 객체와 배경이 효과적으로 분리되는 것을 확인하였다.
영상에서의 화질 평가는 학술적으로나 산업적으로나 중요한 문제이지만 지금까지 주로 쓰여온 PSNR 과 같은 방법은 실제 사람이 인식하는 평가에 잘 부합하지 못하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 모든 밝기 영역에서 영상을 평가할 수 있는 HDR-VDP2 와 주목도 지도를 결합하여 범용적으로 사용이 가능하며 성능도 뛰어난 화질 측정 방법을 제시하고, 다양한 주목도 지도에 대하여 그 성능과 화질 평가 성능 사이의 관계를 살펴본다. 구현에는 주목도 지도를 가중치로 사용함으로써 간단하게 더 좋은 성능의 화질 평가 시스템을 만들었고 이를 실험으로 보였다. 또한 주목도 지도의 성능과 화질 평가 시스템의 성능 사이에는 약한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났는데 주목도 지도와 함께 구조적 특징점들의 정보를 성능 평가 시스템에 포함시키면 더 좋은 결과를 얻을 것으로 기대된다.
Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 센서의 Day and Night Band(DNB) 영상은 야간에 발생하는 인공 및 자연재해 탐지를 통해 신속한 대응을 가능하게 한다. 해양위성센터에서 배포되는 DNB 자료는 달빛의 영향이 보정되지 않았지만 직수신이 가능하기 때문에 빠른 변화탐지에 용이하다. 본 연구에서는 해양위성센터에서 직수신하는 DNB 영상을 사용하여 한반도 도심지 및 산간지에 대하여 달의 위상에 따른 밝기값의 차이를 분석하고, 변화탐지를 위한 달빛 보정 알고리즘을 제안하였다. 기준 영상과 입력 영상에서 토지피복 분류를 고려하여 선택된 화소들 간의 회귀분석을 통한 상대적 보정을 수행하였다. 일일 차분 영상 분석 결과 도심지에서 밝기값 변화는 ${\pm}30$ 라디언스이고, 산간지역은 ${\pm}1$ 라디언스 이하이다. 시계열 자료를 이용한 변화 탐지는 영상간의 좌표 정합오차를 줄이기 위해 시계열 평균 영상을 기반으로 주요 관심 객체를 추출한 후 객체별 변화탐지를 수행하였다. 산간지역에서 발생하는 밝기 변화가 효과적으로 탐지되었으며, 개발된 기술은 실시간 변화 탐지에 활용될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 배경의 복잡도와 객체의 위치에 관계없이 영상 내에 존재하는 중요 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 중요 객체를 추출하기 위해 에지(edge) 정보와 색상(color) 정보를 이용한 특징 지도를 사용한다. 또한, 효과적인 객체 추출을 위해서 참조 지도(reference map)를 제안한다. 참조 지도를 생성하기 위해서는 영상에서 사람의 시각에 두드러지게 구분되는 영역을 표현하는 특징 지도(feature map)를 먼저 생성한다. 그런 다음, 특징 지도들을 효과적으로 결합하여 배경의 영향을 최소화 하면서, 중요 객체가 존재할 확률이 높은 영역들을 포함하는 참조 지도를 생성한다. 특징 지도를 생성하기 위해서는 밝기 차 정보를 나타내는 에지와 YCbCr 컬러와 HSV 컬러 공간에서의 색상 성분을 사용하며, 특징 지도에 대한 생성 방법은 영상 내에서 밝기차이와 색상차이에 의해서 나타나는 경계 부분을 추출하는 방법을 사용한다. 최종적으로 중요 객체가 존재하는 영역을 나타내기 위해서 참조 지도와 특징 지도들을 결합한 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결합 지도는 중요 객체의 외곽선 정보만을 표현하기 때문에, 객체 전체를 표현할 수 있는 객체 후보 영역을 추출하는데, 이를 위해서는 객체 후보 영역을 추출하기 위해서 convex hull 알고리즘을 사용한다. Convex hull 알고리즘에 의해서 추출된 영역은 여전히 배경 부분을 포함하고 있으므로, 영상 분할 방법을 적용하여 배경을 제거한 후 영상에서의 중요 객체를 추출한다. 제안한 알고리즘의 성능을 실험적으로 확인한 결과, 평균적으로 84.3%의 정확율과 81.3%의 재현율의 성능을 보였다.
터널은 밝기가 급변하는 장소로서 자동차 운전자가 터널 진입 시 도로의 상황이나 교통상황을 정확히 파악하여 안전하고 불안감 없이 도로를 통행할 수 있도록 조명설비가 관리되어야 한다. 터널내의 충분한 밝기 유지를 위하여 터널내부의 조도를 정기적으로 측정하여야 하는데 기존의 수동식 측정법으로는 신속하고 신뢰성 높은 조도측정에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 차량을 이용한 터널조도 및 휘도 측정시스템을 개발하고 그 운용타당성에 대한 결론을 도출하였다.
본 논문에서는 디지털 영상의 색상을 유지하면서 영상의 명암대비 향상과 함께 채도를 향상시키는 방법을 제시한다. 제안방법은 명암대비 향상 후 밝기 변화에 따른 시각적인 채도 변화를 보정하기 위해 최대색차신호 테이블을 이용한다. 최대색차신호 테이블로부터 휘도변화에 따른 가중치를 구하고, 입력 색차신호에 가중치를 곱하여 채도를 밝기에 적응적으로 보정한다. 또한 사용자가 입력한 만큼의 채도를 향상시키는 과정에서 과도한 채도 향상으로 인한 왜곡을 막기 위해 휘도와 색상에 따른 채도의 상관관계를 고려하여 색차신호가 올바른 색역에 사상될 수 있도록 한다. 다양한 특성을 갖는 영상에 대한 실험을 통해 제안방법은 기존방식과 비교하여 효과적으로 컬러 영상의 선명도를 향상시킴을 확인하였다.
가상현실의 기술에 있어서는 미국을 필두로 한 독식형 시장 그리고 유니버셜 등의 가상현실 아이템들이 증가하고 있는 추세이다. 다인칭의 사용자가 시각, 촉각, 청각, 운동감 등 온 몸으로 직접 체험을 하며 콘텐츠에 깊게 빠져들어 즐길 수 있는 새로운 형태의 콘텐츠 플랫폼을 개발해야 하며 관람객이 수동적으로 콘텐츠를 즐기는 것이 아니라 능동적으로 콘텐츠에 직접 참여하여 몰입도를 극대화 시킬 수 있는 콘텐츠 개발을 해야 한다. 이를 위해 $360^{\circ}$서클비전, 입체영상, 인터렉션, 시뮬레이터, 환경 Effect 등의 모든 요소가 혼합된 새로운 형태의 5D 가상현실 어트렉션 콘텐츠의 개발이 필요하며 이를 위한 색상 및 밝기 보정 기술 방법들을 제안하고자 한다.
컴퓨터 그래픽스 분야에서 물체나 장면을 실제 사진처럼 표현할 목적으로 표변 반사 특성에 고나한 많은 연구가 이루어져왔다. 본 논문은 물체의 표면 반산 특성을 구하기 위한 특별한 장비나 복잡한 기하학적인 정보를 필요로 하지 않는 광원 모델링 기법을 제시한다. 이 기법은 영상의 픽셀 밝기정보가 아닌. 카메라로 들어오는 실제 밝기를 나타내는 라디안스 정보를 이용하여 물체 표면의 반사 특성(BRDF)를 측정하는것이 특징이다. 본 논문에서 제안한 광원 모델링을 통하여 다양한 광원에서의 사실적인 장면을 복원할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 광원의 조작과 카메라 센서의 노출시간을 자류롭게 조절하는것이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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