참조표와 벡터적응필터를 이용하여 디지털 하프톤컬러영상을 역하프토닝하는 방법을 제안한다. 하프토닝은 연속계조영상을 이진영상으로 변환하는 방법이고 이진영상을 연속계조영상으로 복원하는 것이 역하프토닝이다. 일반적으로 참조표를 이용한 방법은 처리속도가 빠르고 다양한 하프토닝방식에 대해서 고른 성능을 가진다. 참조표의 패턴을 정의하기 위해 사용하는 픽셀의 개수와 R, G, B 각 채널의 참조표를 어떻게 정의하는가는 참조표의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 표현 가능한 패턴의 종류와 사용되는 메모리 양을 고려하여 16개의 픽셀을 이용하고 R, G, B 각 채널의 참조표를 통합하여 하나의 참조표를 사용하는 방법을 제안하였다. 21개의 픽셀을 이용하고 R, G, B 각 채널의 참조표를 독립적으로 사용하는 기존의 참조표 방법보다. 제안된 참조표가 더 좋은 PSNR을 가지며 속도가 빨라지는 것을 실험결과를 통해 확인하였다. 참조표에 존재하지 않는 패턴에 대한 처리방법으로는 주변 픽셀의 정보를 이용하여 컬러를 복원하는 벡터적응필터를 제안하였다. 벡터적응필터는 주변 픽셀이 원영상의 컬러를 잘 반영할수록 좋은 성능을 가진다. 제안된 벡터적응필터의 성능이 기존의 방법보다 더 좋은 성능을 보임을 실험으로 확인하였다. 이를 통해서 제안된 방법이 기존의 방법보다 컬러 복원성능도 더 우수함을 알 수 있었다.
본 논문은 컬러 역하프토닝에서 참조표에 기반을 둔 벡터적응필터 방법을 제안한다. 역하프토닝은 하프톤영상을 연속계조 영상으로 변환한다. 참조표를 사용하는 방법에는 템플레이트와 학습영상이 필요하며 샘플 하프톤영상과 원영상내의 분포된 패턴으로부터 참조표를 구할 수 있다. 일반적으로 참조표에 기반한 방법들이 다른 방법에 비하여 처리가 빠르며 PSNR면에서도 더 좋은 성능을 보이지만 처리과정에서 참조표에 존재하지 않는 패턴을 어떻게 처리 하느냐에 따라서 많은 품질의 변화를 보인다. 이 논문에서는 이와 같이 존재하지 않는 패턴을 보상하기 위하여 벡터적응필터를 제안 하였는데, 이 방법은 처리하는 픽셀의 주변 화소의 색상, 색농도, 자기 등의 정보를 이용함으로써 컬러 역하프토닝에서 더 좋은 품질을 얻을 수 있다. 제안된 벡터적응 필터 방법이 기존의 최량선형추정에 의한 방법보다 PSNR면에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있음을 실험결과에서 알 수 있었다. 참조표의 템플레이트 크기가 커질수록 제안한 방법이 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.
본 연구에서는 finite impulse response (FIR) 필터에 의해 인식기의 입력 특징벡터가 필터링되는 경우에 hidden Markov model (HMM) 파라미터를 적응시키는 새로운 기법을 제안한다. 제안한 적응 기법은 필터링에 의해 변환된 특징벡터에 대해 HMM 파라미터를 다시 학습시킬 필요가 없으며 주어진 FIR필터 계수만을 사용하여 HMM 파라미터를 적응시킬 수 있다. 개발된 FIR필터링에 대한 HMM 파라미터 적응 기법은 연속 숫자음 인식 실험에서 재학습 방법과 비교 실험한 결과 low-pass 필터의 경우에 재학습 방법과 비슷한 인식 성능을 나타내었다.
음향 반향 제거기, 적응 등화기 그리고 적웅 잡음 제거기 등에 적응 필터가 널리 활용되고 있다. 적응 필터의 계수는 주로 NLMS 알고리즘을 이용하고 있지만 NLMS 알고리즘은 주변 잡음에 의해서 적응 필터의 계수가 오조정된다. 본 논문에서 최적 필터의 직교원리를 이용하여 LMS 알고리즘의 순시 기울기 벡터를 저역 통과 시켜 적응 알고리즘의 적응 상수로 결정하는 방법을 제안한다. 순시 기울기 벡터는 입력 신호와 추정 오차 신호의 상호 상관도로써 수렴 초기에는 추정 오차 신호 속에 입력 신호가 대부분 포함되어 있기 때문에 상관도가 크고 적응 필터가 수렴한 후에는 0 에 가까운 값을 갖게 된다. 그리고 입력 신호와 주변 잡음 신호는 상관이 없기 때문에 주변 잡음에 의해서 상호 상관도는 큰 변화가 없다. 따라서 상호 상관도를 적응 상수로 결정하면 수렴 속도가 느려지지 않으면서 주변 잡음에 강건한 특성을 가진다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 제안하는 적응 알고리즘의 성능이 기존 알고리즘에 비해서 우수함을 보인다.
광대역 능동잡음제거는 수 백개의 적응필터 탭 수를 갖는다. 탭 수가 긴 적응필터는 많은 계산량이 요구된다. 본 논문에서는 적응계수 벡터가 서브밴드로 계산되는 M-채널 QMF 필터뱅크와 적응필터를 이용한 자동차 소음제거 모델을 제안한다. 분해 필터뱅크와 합성 필터뱅크는 cosine-modulated pseudo QMF 필터를 사용한다. 오차경로의 전달특성을 온라인 인식하기 위한 기준신호는 적응필터의 출력신호와 저주파대역의 서브밴드 출력신호와의 차신호를 사용한다. 따라서 제안한 자동차 소음제거 모델은 계산량이 적고 수렴속도가 빠른 견실한 시스템이 되도록 제안한다.
본 논문에서는 적응적 가중치 함수를 이용하여 블록 단위의 모션 벡터를 필터링하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 인접한 영상을 받아 들여 가변적 크기의 블록 정합 방법을 이용하여 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션 벡터를 강건 예측에 적용하여 아웃라이어(outlier)를 제거함으로써 강건 예측에서 사용하는 동작 모델에 근접한 모션 벡터만을 추출한다. 제안된 적응적 강건 예측은 연속적인 시그모이드 가중치 함수를 사용하여 정상 자료와 아웃라이어의 소속 정도를 보다 효과적으로 표현한다. 또한, 최소화 기법의 반복 단계에서 잔여에러가 감소함에 따라 점진적으로 시그모이드 가중치 함수를 조율함으로써 정상 자료와 아웃라이어를 보다 유연하게 분리한다. 실험에서는 카메라의 동작이 포함된 비디오 데이타를 입력 받아 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.
본 논문은 LMS 적응 필터의 수렴성능의 향상을 위한 새로운 적응신호처리 기법을 제안한다. 기존의 LMS 알고리즘의 문제점으로는 수렴특성이 입력 벡터의 자기 상관행렬의 고유치 분포에 영향을 받는다는 점이다. 본 논문은 두 선행처리 기법, 즉, 직교 변환에 의한 선행처리 기법과 split filter 구조 필터링 기법을 결합하여 보다 개선된 수렴특성을 갖는 적응신호처리 기법을 제안한다.
알고리즘 구조가 간단하고 실제적 응용이 쉬운 LMS 알고리즘을 이용한 적응 필터 설계에서 횡단필터, 격자필터 및 결합처리 격자필터의 예측기 특성을 비교 연구하였다. 실제적 설계를 위해 각 필터의 LMS 알고리즘의 이론적 배경과 구성을 보였고 최적 가중치 벡터와 반사계수의 적응 수렵조건을 명시하였으며 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 나타내었다. 또한 정지및 비정지 입력 신호에 대한 이들 필터의 오차신호 특성과 잡음특성을 비교하였고 결합처리 격자필터가 이들 LMS 알고리즘을 이용한 적응 필터에서 가장 우수한 특성을 갖고 있음을 보였다.
본 논문에서는 영상의 프레임률을 증가시키기 위한 새로운 움직임 벡터 평활화 기법과 움직임 보상 기법에 대해 제안한다. 제안하는 움직임 벡터 평활화 방법은 적응적 가중 벡터 중간값 필터를 사용하는 기존 방법의 한계를 극복하기 위해 정확도를 반영하여 가중치를 개선함으로써 잘못된 움직임 평활화를 줄인다. 또한 기존 움직임 보상 기법인 OBMC로 보간된 영상의 화질을 향상시키기 위해 원래의 블록을 4등분하여 등분된 각 블록을 기준으로 움직임 벡터를 재추정하고 이를 통해 보간 프레임을 생성하는 방법을 제안하다. 모의실험 결과는 제안된 방법이 객관적 측면과 주관적 측면에서 기존 기법에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 보인다.
인접투사 알고리즘(Affine Projection Algorithm: APA)에서 투사 차원은 적응필터 계수갱신에 사용하는 입력 벡터 요소 수이며, 이는 계수갱신을 위해 사용되는 투사 기저의 개수이다. 그리고 투사차원은 적응 필터의 수렴속도와 밀접한 관계가 있으며 알고리즘에서 필요한 계산량을 결정한다. 적응필터가 수렴함에 따라 수렴속도가 감소하게 되므로, 수렴속도를 결정하는 투사차원을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 적응필터 계수갱신 시 계수벡터의 변화량을 수렴속도와 연관시켜 인접투사 알고리즘의 투사차원을 조정하는 가변 차원 인접투사 알고리즘(Variable Dimension APA: VDAPA)을 제안한다. 제안한 방법은 적응필터의 수렴정도에 따라 투사 기저 수를 조정함으로써 APA의 계산량을 줄인다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 기존의 인접투사 알고리즘 및 NLMS 알고리즘과의 수렴속도, 계산량 면에서 성능을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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