지난 회에서는 형태와 형태이면에 있는 구현의 논리를 모두 다룰 수밖에 없는 파라메트릭 툴의 성격에 대하여 간략하게 이야기 해보았고 이를 반증할수 있는 곡면상의 패널링의 예를 살펴 보았습니다. 삼차원 곡면으로 인해 발생하는 패널들의 시각적 왜곡 및 구축상의 어려움을 해결하고자 왜곡이 발생하는 물리적인 이유를 이해하고 이를 미적분의 개념을 빌어 해결해 보았습니다. 오늘 살펴볼 예도 이와 비슷한 미적분의 개념을 빌리게 되지만 문제의 해결을 위함이 아닌 자연 현상을 시뮬레이션 하고 시뮬레이션의 결과로 얻어진 데이터를 설계에 반영하기 위함이라는데에 차이가 있다고 할 수 있겠습니다. 오늘 살펴볼 내용은 Harvard GSD에서 대학원 설계 수업의 일환으로 제가 진행하였던 파라메트릭 디자인 워크샵의 결과물이며 추후에 이를 실무에 이용하게 됩니다.
일반적으로 디지털 영상에 대한 기존 워터마킹 기법은 기하학적인 왜곡에 허약하다. 본 논문에서는 기하학적인 왜곡에 강건한 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마킹 기법은 워터마크의 생성단계 워터마크 삽입단계, 워터마크 추출 단계로 구성된다. 워터마크 생성단계에서는 시각적으로 구별이 가능한 그레이 영상을 워터마크로 사용하며, 워터마크 삽입 단계에서는 원 영상을 콤플렉스 웨이블릿 변환하여 위상 정보에 워터마크를 삽입한다. 그리고 워터마크 추출 단계에서는 워터마크된 영상으로부터 계층적으로 워터마크를 추출하여 자기 상관관계 비교에 의해 워터마크를 추출한다. 실험 결과를 통하여 이동, 크기 변환, 회전과 같은 기하학적인 변형에도 워터마크가 추출되는 것을 볼 수 있다.
본 논문에서는 인간의 시각적 특성을 고려한 새로운 변환 영역 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 워터마크로 사용될 랜덤 신호를 변환 블록의 중간 주파수 영역 변환계수로 설정한 후 이를 역변환한다. 그리고 역변환된 워터마크 영상에서 시각적으로 인지하치 쉬운 영역에 위치한 워터마크 신호를 삭제한 후 다시 순방향 변환하여 중간 주파수 영역의 훼손된 워터마크를 초기의 워터마크로 복원한다. 이러한 과정을 반복적으로 실행한 후 최종적으로 생성된 변환 영역 워터마크를 입력 영상의 변환 계수에 대해 삽입한다. 따라서 워터마킹된 영상에서 워터마크의 삽입으로 인한 시각적 왜곡은 감소될 수 있다. 모의 실험은 제안된 방법으로 형성된 워터마킹된 영상이 시각적으로 우수하며 손실 부호화, 필터링 등의 다양한 영상처리에 대해 견고함을 나타낸다.
본 논문에서는 인간의 시각 특성을 고려한 시각 적응적 DCT 영상 압축 방법이 제안되었다. 인간의 시각 체계의 특성 중 복잡한 영사이나 대비효과(contrast)가 큰 부분에서는 압축과정에서 발생한 왜곡이 쉽게 눈에 인지되지 않는 특성을 갖는 공간적 마스킹(spatial masking)을 이용하여 영상의 질을 어느정도 유지하면서 적응적 압축 방법에 의해 압축율을 보다 높이는 방법을 제시하였다. DCT 변환 블록에서 경계영역 정보를 많이 포함하는 부분을 추출한 후 이 영역은 다른 영역에 비해 복잡도가 더 높고 경계성분의 대비효과가 더 크기 때문에 이 영역의 분산을 취해 이 값에 따라 적응적으로 양자화한다. 실험결과, 제안된 영상 압축 알고리즘은 기존의 시각 적응적 압축 방법보다 좋은 성능을 보이며 특히 고주파 성분을 많이 가진 복잡한 영상에 대하여 높은 압축률을 보였다.
시각장애인이 책을 읽을 수 있는 방법은 점자책 또는 오디오북이 있다. 그러나 점자책과 오디오북은 그 개수가 한정적이다. 또한, 점자책과 오디오북을 제작하는 데에는 상당한 시간이 소요된다. 이로 인해 시각장애인의 기본적인 독서권이 침해 받고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 영상처리, OCR, TTS 기법을 적용해 시각장애인용 독서 스탠드를 개발하였다. 제안하는 시스템에서는 문자 인식률 향상을 위해 왜곡된 이미지를 보정한 후 단편 블록화 과정을 추가로 적용하여 문자 인식률을 93%까지 증가시켜 실용성을 높였다. 개발된 시스템은 도서관 및 서점 등에 설치되어 시각장애인의 독서권을 확보하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
현재까지 인간 시각 체계를 정확하게 반영하기 위한 이미지 평가 기법에 대한 연구가 많이 이루어져 오고 있다. SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 구조적 정보를 이용하여 이미지를 평가하는 대표적인 인간 시각 체계를 만족시키는 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 이미지의 색 차이를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 두 컬러 이미지 간 인지적 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 그리고 연구를 더 확장하여, SVM 분류기를 활용하여 왜곡 종류에 따라 최적의 평가 수식을 적용하는 최적화 시스템을 제안한다. 제안하는 기법을 평가하기 위해, 이미지 평가분야에서 가장 많이 알려진 LIVE 데이터베이스를 사용하였으며 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여준다.
이 논문에서는 스마트폰을 사용한 비디오 투과식 증강현실에서 왜곡 보정과 시야각 조정을 다룬다. 삼성 기어 VR이나 구글의 카드보드와 같은 스마트폰을 사용한 HMD(Head Mounted Display)에서는 일반적으로 렌즈로 인해서 영상이 왜곡되어 렌더링이 된다. 특히나 스마트폰을 사용한 증강현실에서는 스마트폰의 카메라와 HMD의 렌즈로 인해서 발생하는 왜곡이 합해져서 보다 복잡한 형태의 왜곡이 발생하게 된다. 이러한 왜곡은 사용자에게 시각적인 인지나 인식 기능에 부조화를 야기하게 된다. 유리와 같은 투명 디스플레이를 궁극적인 형태의 HMD라고 생각하면 최대한 이런 왜곡을 없애서 투명한 것과 같은 효과를 주어야 한다. 이 논문에서는 스마트폰 기반 비디오 투과식 증강현실 방식에서 왜곡을 보정하고 시야각을 조정하여 투명에 가까운 효과를 주는 방법을 제시한다. 논문에서 왜곡 보정 및 시야각 조정 모듈을 개발하고 이에 대한 성능을 측정하였다.
안저 영상 촬영기술이 발달되며 진단에 사용되는 안저 영상에는 시각적으로 많은 변화가 일어났다. 새로운 촬영 기법인 초광각 안저 영상은 기존 영상에 비해 넓은 범위의 영상을 생성할 수 있다. 촬영 범위가 넓어짐에 따라 이미지에는 왜곡이 발생하고, 이로 인해 안저 영상을 통한 황반 부위 진단에 어려움을 야기하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 왜곡을 보정하고 초광각 안저 영상을 기존 안저 영상의 영역으로 변환하는 시스템을 강화학습을 통해 구축한다. 제안하는 방법은 A3C 강화학습법을 사용하며 실험 결과는 제안 방법을 통해 안저 영상을 자동으로 변환할 수 있음을 보여준다.
180도 이상의 영역을 획득하는 어안렌즈(fisheye lens)는 최소의 카메라로 최대 시야각을 확보할 수 있는 장점으로 인해 차량 장착 시도가 늘고 있다. 이와 같이 어안렌즈를 통해 시야를 확보하고, 영상센서로 사용하기 위해서는 캘리브레이션 작업이 선행되어야 하며, 운전자에게 현실감 있는 영상을 제공하기 위해서는 이를 이용하여 방사왜곡(radial distortion)에 따른 기하학적인 왜곡 보정이 필요하다. 본 논문에서는 비대칭 왜곡을 가진 180도 이상 화각의 차량용 대각선 어안렌즈를 위해 영상 손실을 최소화하는 왜곡 보정 기법을 제안한다. 왜곡 보정은 왜곡 모델이 포함된 카메라 모델을 설정하고 캘리브레이션 과정을 통해 카메라 파라미터를 구한 후 왜곡이 보정된 뷰를 생성하는 과정으로 이루어진다. 먼저 왜곡모델로서 비선형의 왜곡 형상을 모방한 FOV(Field of View)모델을 사용한다. 또한 비대칭 왜곡렌즈의 경우 운전자의 좌우 시야각 확보에 중점을 두어 수직 화각보다 수평 화각이 크게 설계되었기 때문에 영상의 장축, 단축의 비율을 일치시킨 후 비선형 최적화 알고리즘을 사용하여 카메라 파라미터를 추정한다. 최종적으로 왜곡이 보정된 뷰 생성 시 역방향 사상과 함께 수평, 수직 방향에 대한 왜곡 보정 정도를 제어 가능하도록 함으로써 화각이 180도 이상인 영상에 대해서 핀홀 카메라 모델을 적용하여 2차원 평면으로 영상을 보정하는 경우 발생하는 영상 손실을 최소화하고 시각적 인지도를 높일 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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