본 연구에서는 프랙탈 이론의 하천유역분야 적용성을 고찰을 통하여 하상의 불연속 경계면을 보간하기 위한 침식모형기반 프랙탈 기법을 제시하고, 이를 이용하여 적용 대상인 하상 경계부분의 3차원 지형을 생성하여 실제 측량성과와의 비교, 공간 통계학적 분석을 통해 이론의 적용성을 검증하였다. 침식모형기반 프랙탈 기법의 검증을 위해 표본을 추출하여 실제 지형측량결과 및 IDW 기법에 의한 보간 지형과의 분산분석을 수행하였다. 표본집단이 모집단과 동일 분산을 갖고 있는지에 대한 표고값 간의 F-검정 결과, 유의확률 0.501로 유의수준 0.05보다 큰 것으로 분석되어 표고의 표준차이는 없는 것으로 나타났다. 분산분석 결과 RMSE는 IDW 및 침식모형기반 프랙탈 기법 각 0.802, 0.384로 침식모형기반 프랙탈 기법이 우수한 것으로 나타났다. 이러한 결과로 부터 3차원 정밀 하상 지형 생성 방법으로 침식모형기반 프랙탈 기법의 적용성이 우수한 것으로 사료된다.
자연 영상에는 일반적으로 지역성이 존재하기 때문에 인접한 픽셀 값들은 매우 유사한 값을 갖는다. 유사한 픽셀 값을 갖는 인접 픽셀들을 사용하여 실제 영상의 곡면 특성을 추정할 수 있다. 본 논문에서는 인접 픽셀 값들을 사용하여 실제 영상에 존재하는 곡면 특성을 정밀하게 추정하고, 곡면 특성을 반영하여 보간 값을 구하는 효과적인 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여 보간 값을 구하고자 하는 부분의 곡면 특성을 추정한 후, 추정된 곡면 특성을 충실하게 반영하는 보간 값을 구하여 확대 영상을 생성하는 효과적인 영상 확대 기법은 확대 영상의 화질을 향상시킨다. 실험을 통하여 제안된 기법의 성능이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
동영상 신호의 프레임율 증가를 위해서 움직임 보상 보간(motion compensated interpolation) 기법이 많이 사용 된다. 특히 쌍방향 예측을 이용한 움직임 추정 기법은 움직임 추정 과정에서 빈 공간이나 겹쳐지는 문제를 해결함으로써 중간 삽입 프레임 생성 과정에서 좋은 성능을 보인다. 그러나 이와 같은 움직임 추정 과정에서 잘못된 움직임 벡터를 선택할 경우 왜곡된 블록을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 쌍방향 움직임 예측을 기반으혹 하는 움직임 보상 보간 기법의 움직임 추정 과정에서 선택되는 움직임 벡터가 올바른 추정인지를 판별하고 인접한 움직임 벡터와 병함한 블록을 이용하여 1/2 화소 단위로 움직임 벡터를 보정하는 새로운 기법을 제안한다. 또한, 제안하는 기법이 기존의 움직임 벡터 추정 기법에 비해서 우수한 성능을 보이는 것을 모의 실험을 통하여 확인한다.
본 논문에서는 보조 센서를 이용한 어레이 형상 추정 기법들의 보조 센서 개수와 위치에 따른 형상 추정 성능을 분석하였다. 또한 다항근사를 이용한 어레이 형상추정 기법에 스플라인 보간법을 후처리로 적용하여 형상 추정 성능을 개선하는 기법을 제안하였다 보조 센서를 등간격으로 배치하였을 경우, 형상 추정 성능이 가장 우수함을 확인하고, 제안한 기법이 하이드로폰의 수평 간격을 등간격으로 가정한 기존의 기법과 칼만 필터에 스플라인 보간법을 이용한 기법에 비해 어레이 형상 추정 성능이 우수함을 모의 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 비월주사 방식의 영상을 순차주사 방식의 영상으로 변환하기 위한 deinterlacing 기법에 관하여 고찰한다. 먼저, 공간 영역 상에서 수행되는 기존의 deinterlacing 기법 중에서 우수한 성능을 보이는 것으로 알려진 ELA방법의 단점을 보완하기 위하여 적응적 ELA 알고리즘을 제안하였다. 기존의 ELA방법은 수평 edge를 검출할 수 없어 수평 edge 성분을 포함하는 화소 값은 원치 않는 값으로 보간 되는 결과를 가져왔다. 이를 개선시키기 위해 수평 edge를 효과적으로 검출하는 방법을 제안하고, 수평 에지 부분을 적절히 보간할 수 있는 적응적인 필터를 제안한다. 그 결과 수평 edge 부분에서의 개선으로 기존의 ELA 방법보다 더 나은 성능을 얻었다.
의료영상 분야에서 볼륨 가시화가 광범위 하게 이용되고 있다. 3차원 영상의 적용으로 환자 진단을 위해 높은 품질의 영상이 요구되고 있고, 그에 따라 정확하게 구현할 수 있는 볼륨 가시화 기법이 연구되고 있다. 하지만 3차원 영상을 구현할 때 이산적인 값을 가진 볼륨 데이터를 이용하여 볼륨 가시화를 하므로 에일리어싱 현상이 나타나게 된다. 이런 현상을 없애기 위해서는 표본 값을 많게 하는 과표본화 방법이 있다. 과표본을 위해 사용하는 기법 중에서 캐트멀-롬 스플라인 방법이 있다. 이 기법은 계산이 쉽고 주어진 제어점들을 지나기 때문에 비교적 정확한 보간값을 구하지만 화소 값의 변화도가 큰 부분에서는 오버슈트나 언더슈트가 생겨 기존의 값과 오차가 생기게 된다. 본 논문에서는 캐트멀-롬 스플라인 보간법에 가우시안 함수를 이용하여 화소 값의 변화도에 따른 장력조정으로 보간값의 가중치를 조절하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 영상을 보간하였을 때 오버슈트 현상이 줄어들고 원 영상과의 최대신호대 잡음비를 비교할 때도 우수한 결과를 확인하였다.
LCD(Liquid Crystal Display)의 발전은 이전에 사용하던 CRT를 대체하고 있다. 하지만 LCD와 같은 홀드 타입(Hold type)형 디스플레이의 구조적 특성으로 인해 동영상 재생 시 움직임 블러나 움직임 저더 등의 많은 문제점이 발생했다. 이를 해결하기 위해 화면 사이사이에 새로운 화면을 생성하여 화질을 개선하기 위한 화면 보간 기법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 우세 움직임 벡터와 블럭간 분산값의 차이를 이용한 화면 보간 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 생성되는 프레임 전후의 프레임에 대하여 블록매칭을 이용한 단방향 움직임 추정을 통한 블록 움직임 예측을 하게 된다. 그리고 블록 움직임 예측에서 찾지 못한 부분을 비교 블록간 분산값을 통해 픽셀 평균값과 영향이 큰 모션 벡터를 선택하여 적용시키는 픽셀 움직임 예측으로 새로운 프레임을 생성한다. 제안하는 알고리즘을 이용하여 여러 실험영상의 프레임 보간 결과를 비교하였으며, 기존 알고리즘인 양방향 화면 보간 방법에 비하여 약 3dB 정도의 PSNR 증가를 얻을 수 있었고 단방향 화면 보간 방법에 비해 계산량을 줄일 수 있었다.
크리깅 보간법은 지구통계학 분야에 주로 사용되는 보간법의 하나이다. 이 방법은 실험적 베리오그램과 이론적 베리오그램의 작성과 크리깅 보간법의 정식화에 관한 연구를 포함하고 있다. 종래의 응력복구를 위한 최소제곱법과 대조적으로, 가우스적분점에서의 응력데이타로부터 준정해를 얻기 위해 가중 최소제곱법에 기초를 둔다. 즉, 동일한 가중치를 사용하는 종래의 방식들과는 달리 가우스적분점에서의 응력값의 보간을 위하여 베리오그램 모델링을 통한 가중치가 결정된다. 한편, 분할된 요소망에 Zienkiewicz와 Zhu에 의해 제안된 SPR기법에 기초를 둔 사후오차평가를 통해 p-차수를 균등 또는 선택적으로 증가시키는 자동체눈 방식이 도입되었다. 이 방법의 정당성을 보기위해 인장력을 받는 개구부를 갖는 평판문제를 해석하였다. 또한, 기존의 최소제곱법과의 비교를 통한 크리깅보간법의 정당성을 보여 주었다.
본 논문에서는 증강현실에서 객체 증강 시, 특징점과 GPS를 이용하여 증강 위치를 효율적으로 보간할 수 있는 ICP(Iterative closest point) 매칭 기법을 제안한다. 다양한 환경에서 제한받지 않고 객체를 증강하기 위해 일반적으로 마커리스(Markerless) 방식을 사용하며, 대표적으로 평면 검출과 페이스 검출을 사용한다. 이는 현실과 자연스러운 동기화를 위한 것으로 계산은 작지만, 인식의 범위가 넓기 때문에 증강 위치에 대한 오차가 존재한다. 이러한 작은 오차는 특정 산업에서는 치명적일 수 있으며, 특히 건설이나 의료시설에서 발생하면 큰 사고로 이어진다. 객체를 증강 시킬 때 해당 환경에 대한 점 구름(Point cloud)을 수집하여 데이터베이스에 저장한다. 본 논문에서는 관측되는 점 구름과의 오차를 줄이기 위해 ICP 매칭 기법을 사용하며, 실린더 기반의 각도 보간을 이용하여 계산량을 줄인다. 결과적으로 특징점과 GPS를 이용하여 ICP 매칭 기법을 통해 효율적으로 처리함으로써, 증강 위치에 대한 정확도가 개선된 증강 방식을 보여준다.
영상처리에서 많이 사용되고 있는 확대기법은 보간법을 이용하여 영상을 확대하고 있다. 이러한 보간법은 확대시 영상의 손실을 가져오는 블록화 현상이나 몽롱화현상이 발생한다. 본 논문에서는 경계선을 이용하여 기존의 영상확대기법을 개선하였다. 제안된 기법은 확대시 영상의 빈 공간을 채우는 기존의 보간법과 달리 입력영상의 부대역을 이용하여 영상을 확대하였다. 영상의 부대역은 각 대역별로 유사한 특징이었으므로 피라미드 분해기법에 의해 필요한 상위대역을 계산하여 확대하였다. 실험결과, 기존의 확대기법보다 영상손실을 제거하였으며, 처리시간을 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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