스크래치는 오래된 필름에서 가장 많이 나타나는 손상 요인이다. 고화질의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서는 이러한 스크래치들은 반드시 검출 및 복원되어야 한다. 이러한 중요성 때문에 지금까지 많은 복원 알고리즘이 개발되어 왔으나, 스크래치 영역의 자동검출에 대한 연구는 거의 이루어지지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 자동으로 스크래치영역을 추출할 수 있는 신경망 기반의 검출 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론 (Multi-layer perceptron: MLP)을 이용하여 스크래치영역과 비 스크래치영역을 구분하는데, 이 MLP는 다양한 크기의 스크래치를 검출하기 위해 다양한 크기의 입력 영상에 대해 적용된다. 제안된 방법의 평가를 위해 principal/ secondary 스크래치, alone/not-alone 스크래치, moving/static 스크래치등의 다양한 종류의 스크래치를 가진 영상에 대해 실험이 이루어졌고, 그 결과 제안된 방법의 강건함과 효율성을 입증되었다.
오래된 영상에는 여러 가지 물리적 요인에 의하여 스크래치가 발생하고 이 스크래치는 화질의 열화를 야기한다. 이러한 스크래치는 다양한 길이, 다양한 너비로 발생하므로, 이를 반영하기 위하여 본 논문에서는 스크래치를 리지로 간주하고 scale space에서 리지를 검출한다. 검출된 리지는 영상의 화질이 좋지 않아 조각난 채로 검출되므로 본 논문에서는 검출된 리지를 수직 방향으로 그룹핑하여 최종적으로 스크래치를 검출한다.
필름 복원은 오래된 필름에서 손상된 영역을 검출하고 복원하는 것으로 최근 고화질의 멀티미디어 서비스에 대한 요구가 급증함에 따라 많은 연구자들로부터 관심을 받고 있다. 여러 손상요인 중 가장 빈번하게 나타나는 요인은 스크래치다. 따라서 본 논문에서는 모든 종류의 스크래치를 검출하고 이를 복원함으로써 자동으로 스크래치를 제거할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 다양한 종류의 스크래치를 제거하기 위하여 스크래치의 공간 정보를 이용한다.: 1) 스크래치는 주변 화소에 비해 밝거나 어두운 밝기 값을 가진다. 2) 대부분의 스크래치는 세로의 가늘고 긴 직선 형태로 나타난다. 제안한 시스템은 스크래치 검출과 스크래치 복원으로 구성된다. 다양한 종류의 스크래치들은 신경망 기반의 텍스처 분류기와 모폴로지 기반의 형태필터링을 통해 검출되며, 검출된 손상 영역은 양선형 보간법을 이용하여 복원된다. 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위하여 모든 종류의 스크래치에 대해 실험하였고, 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 종류의 스크래치를 강건하고 효율적으로 제거할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 필름 영상에 존재하는 선형 스크래치를 검출하고 이를 제거하는 기술을 제안한다. 현재까지 스크래치 검출과 복원에 대한 많은 연구가 독립적으로 진행되어 왔는데, 그 이유는 영화가 요구하는 높은 품질과 그에 필요한 방대한 계산량 등의 문제점 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 영상을 3-레벨 웨이블릿을 변환하고, 웨이블릿 계수축소와 보간법을 이용하여 선형 스크래치의 검출과 제거를 동시에 수행한다. 실험결과를 통하여 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 스크래치 제거 방법보다 적은 계산량으로 정확하게 선형 스크래치를 검출하고 제거함을 알 수 있다. 또한 제안하는 방법은 상용화 되어 있는 고전 영화 복원 시스템에 추가하여 사용이 가능하다.
최근 다양한 형태의 멀티미디어의 확산과 영상에 대한 관심이 높아짐에 따라 필름 복원은 많은 사람들로부터 관심을 받고 있는 연구 분야다. 본 논문에서는 스크래치 텍스처 및 형태 특성을 이용하여 모든 종류의 스크래치를 자동으로 검출하고 복원 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손상된 필름에서 자주 발생되는 스크래치의 공간적인 정보를 이용하여 텍스처 분류기와 형태 필터링을 통해 스크래치를 검출 하고, 양선형 보간법을 사용하여 손상된 필름 영역을 주변 픽셀 값을 이용하여 스크래치를 제거 함으로써 영상을 복원한다. 본 논문에서 제안된 방법은 Kokaram의 논문에 제안된 방법보다 다양한 종류의 스크래치를 정확하게 인식하며, 적은 계산 비용임에도 불구하고 양선형 보간법은 스크래치 영역을 제거한다.
본 논문에서는 스크래치 텍스처 및 형태특성을 이용하여 모든 종류의 스크래치를 자동으로 검출 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 텍스처 분류 단계와 형태 필터링 단계를 구성된다. 텍스처 분류단계에서는 스크래치의 텍스처 정보를 이용하여 입력영상의 각 화소를 스크래치와 비스크래래치 영역으로 분류한다. 이때 분류기로 신경망을 사용한다. 형태필터링단계에서는 스크래치의 형태정보에 기반하여 설계된 원소구조를 사용하는 모폴로지 필터를 사용하여 잘못 분류된 스크래치 영역을 제거한다. 제안된 방법의 평가를 위해 다양한 종류의 스크래치를 가진 영화 및 애니메이션 데이터에 대해 실험이 이루어 졌고, 그 결과 제안된 방법의 강건함과 효율성이 입증되었다.
이 논문은 오래된 영화에서 스크래치, 블로치등의 여러 종류의 손상요인을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 후보 검출과 검증 단계로 이루어져 있다. 후보검출 단계에서는 스크래치와 블로치를 각각 공간적인 영역에서 주변에 비해 높은 대비를 가지는 특성과, 시공간적 불연속성에 따른 프레임의 최대범위를 찾아냄으로써 후보영역을 검출한다. 그 후, 생성된 몇몇의 오 검출을 제거하기 위해, 텍스처 분류기와 형태 필터링을 통한 검증단계를 거쳐 손상영역을 검출한다. 스크래치와 블로치의 텍스처 특징을 신경망(NNs)를 통해 학습되고, 그 형태는 모폴로지필터(morphological filter)에 의해 표현된다. 실험은 몇몇 오래된 영화를 대상으로 이루어졌고, 그에 따른 결과는 제안된 방법의 정확도는 81%의 정확도와 79%의 정밀도를 보였다.
영화복원은 오래된 필름으로부터 손상된 영역을 자동으로 검출하여 복원하는 것이다. 영화복원은 고화질의 멀티미디어 서비스를 위한 필수작업이기 때문에, 현재 많은 연구자들로부터 관심을 받고 있다. 필름은 flick, dust, 스크래치 등의 원인으로 손상이 이루어지는데, 이 중 가장 주된 요인은 스크래치이다. 스크래치로 손상된 데이터의 복원연구는 지난 몇 년간 활발히 수행되고 있다. 스크래치 복원을 위해서는 위치 및 길이 등의 기준에 따라 나타나는 다양한 종류의 스크래치들을 모두 검출할 수 있어야만 한다. 본 논문에서는 영화의 각 프레임 상에 나타나는 다양한 종류의 모든 스크래치를 자동으로 검출할 수 있는 신경망 기반의 검출 방법을 제안한다. 다양한 높이와 폭을 가진 스크래치들을 검출하기 위해 pyramid를 이용하여 입력 영상은 다양한 해상도의 영상으로 변환된다. 각 변환된 영상에 대하여 신경망기반의 텍스처 분류기를 이용하여 스크래치와 비스크래치의 영역으로 분류한다. 이때, 처리속도의 향상을 위해 에지로 분류된 화소에 대하여만 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 평가를 위해 다양한 종류의 스크래치를 가진 영화 및 애니메이션 데이터에 대해 실험이 이루어졌고, 그 결과, 제안된 방법의 강건함과 효율성이 입증되었다.
고화질의 멀티미디어 콘텐츠 수요 증가에 따라서 고전영화의 복원이 필요하다. 그러나 고전영화의 필름은 라인 스크래치와 먼지에 의해서 영상이 많이 훼손되어 있다. 본 논문에서는 필름상의 흑, 백 라인 스크래치를 검출하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 라인 스크래치 좌우 영역의 밝기 값을 고려하여 선형회귀 곡선 추적과 미디언 필터링으로 라인 스크래치 부분의 손상된 부분정보를 추정, 보간한다. 그 결과 흑, 백 라인 스크래치가 있는 PSNR 44.68인 필름영상을 48.60으로 향상시켰으며, 보간된 픽셀은 원 영상 픽셀에 14정도의 밝기 차로 접근되었다.
본 논문에서는 자동결함검출 방법으로 돌출 함몰, 점 등과 같은 작은 결항들을 검출하기 위해 모폴로지의 닫힘, 열림 방법을 이용하는 템플레이트 검사 방법을 사용하였고, 얼룩, 스크래치와 같은 큰 결함을 검출하기 위해 영상에서 격자와 같은 일정한 블록을 형성하여 각 블록을 비교하여 결함을 찾는 블록매칭 방법을 사용하였다. 또한 이 알고리즘을 적용한 결과 결함 검출에 좋은 성능이 있음을 보여준다. 제안된 알고리즘은 자체 개발한 장비에서 실제 BLU의 영상을 얻어 테스트를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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