오차 확산 방법은 연속 계조 영상을 이진 영상으로 표현할 때 우수한 화질을 보이지만 에지 영역에서는 에지 정보가 흐려지는 특성이 있다. 이를 개선하기 위해 원영상의 국부적 특성을 고려하여 에지 강조 가중치를 다르게 적용하는 방법을 제안한다. 제안방법은 국부적 특성의 척도로 3$\times$3 소벨연산자를 이용한 에지 정보를 사용했다. 먼저 원영상을 소벨연산자를 이용해 에지를 검출한다. 검출된 에지 정보의 정규화 값을 입력으로 하는 정현파 함수로 에지 정보에 따라 에지 정보 가중치 함수를 구한다. 구해진 에지 정보 가중치 함수와 입력 화소 값을 곱하여 에지 강조 가중치를 구하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안 방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수와 해프톤 영상의 역해프톤 영상을 이용하여 기존의 방법과 비교했다. 제안방법을 적용한 결과 영상은 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이고 미세한 에지도 잘 표현되어졌다. 또한 기존의 방법에 비해 에지의 재현성이 개선되었다.
본 논문은 인간의 공간 지각 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝 시스템을 제안한다. 제안방법은 원 화소의 명암값과 $3{\times}3$ 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 공간 변화량(SV: spatial variation)을 구한다. SV와 국부 평균을 이용하여 계산한 에지 강조 정보량(IEE: information of edge enchancement)을 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수로 평가했으며 제안방법을 영상에 적용한 결과 이진 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이며 미세한 에지도 잘 보존되었다.
디지털 해프토닝 방법 중 오차 확산 해프토닝은 다른 해프토닝 방법에 비해 우수한 화질을 보이지만 에지가 흐려지는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 논문은 인간의 공간 지각 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인간의 눈이 한 화소의 명암 값이 아니라 국부 평균을 인식한다는 것과 공간적 변화량을 인간이 인식하는 정도를 이용하여 에지 강조 정보량(IEE : information of edge enhancement)을 구한다. 이 값을 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 이때 컬러 성분간의 상관관계를 고려하여 오차 확산 필터의 계수가 적응적으로 변화하는 방법을 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성함을 보여주며 에지를 자연스럽게 표현하고 컬러 임펄스나 거짓 등고선과 같은 단점도 줄여줌을 보여준다.
연속 계조 영상을 이진 영상으로 변환하는 방법을 해프토닝이라 한다. 이와 같은 해프토닝 방법 중 오차확산법은 연속 계조 영상을 이진 영상으로 표현할 때 우수한 화질을 보이지만 에지 영역에서는 에지 정보가 흐려지는 특성이 있다. 이를 개선하기 위해 원영상의 국부적인 공간 정보를 이용하여 에지를 강조하는 방법을 제안한다 제안 방법은 인간의 시각이 한 점을 인식하지 않고 국부 평균을 인식함을 고려하여 한 화소와 인접 화소의 평균을 이용한 비율 값을 국부 평균에 가중치로 적용하고 에지 강조 정보량(EEI : Edge enhancement information)을 구한다. 이때 국부 평균에 적용되는 가중치는 원 화소와 3$\times$3 블록의 평균과의 차이 값과 공간 활성도(LAM : Local activity measure)의 비율을 이용하여 계산된다 공간 활성도는 국부 공간의 변화량을 표현하는 척도로 3$\times$3 블록의 평균과 블록의 화소의 차이 값의 제곱의 합으로 구한다 EEI를 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안 방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수로 평가했으며 제안 방법을 영상에 적용한 결과 이진 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이며 미세한 에지도 잘 보존되었다. 또한 눈에 거슬리는 규칙적 패턴도 줄어 개선된 화질을 보여주었다.
선으로 구성된 회로도나 설계도 같은 특수 목적 영상을 처리할 경우 에지가 강조된 영상을 필요로 한다. 또한 프린터, 팩시밀리, LCD TV 등과 같은 이진 출력 장치에 연속 계조 영상을 표현하기 위한 디지털 해프토닝 방법 중 오차 확산 방법으로 이진 영상을 생성할 경우 에지가 흐려진다. 본 논문은 회로도나 설계도 등의 영상 뿐 아니라 이진 출력 장치 등에 사용되는 이진 영상의 에지를 강조하는 방법을 제안한다. 인간의 눈은 한 화소의 명암값이 아니라 국부 평균을 인식한다는 것을 이용하여 제안 방법은 원화소의 명암값과 $3{\times}3$ 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 국부 공간 변화량(LAM: local activity measure)을 사용한다. 제안된 시스템은 또한 LAM에 평균 명암도를 곱하여 얻어진 에지 강조 정보량(IEE: information of edge enhancement)을 사용한다. IEE를 양자화기 입력에 더하여 이진 영상의 에지를 강조한다. 컴퓨터 시뮬레이션은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성한다. 또한 거리에 따른 에지 상관도와 로컬 평균 일치도를 이용하여 제안 방법과 기존 방법의 특성을 분석한다.
디지털 해프토닝은 연속계조영상과 시각적으로 유사한 이진 영상을 얻기 위한 방법이다. 이러한 해프토닝 방법 중에서 오차 확산 해프토닝은 다른 해프토닝 방법에 비해 우수한 화질을 보이지만 에지가 흐려지는 단점이 있다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 논문은 인간의 시각이 국부 평균 밝기를 인식하고 공간적인 작은 변화량을 인식하지 못하는 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝을 제안한다. 제안 방법은 원 화소의 명암값과 $3{\times}3$ 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 국부 공간 변화량을 구한다. 그 후 정규화된 공간 활성도(local activity)에 평균 명암도를 곱하여 에지 강조 정보량(IEE : information of edge enhancement)을 구하여 IEE를 양자화기 입력에 더하여 에지를 강조한다. 컴퓨터 시뮬레이션은 제안 방법이 기존의 방법에 비해 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 영상을 생성하며 물체의 경계가 잘 보존됨을 보여준다. 또한 거리에 따른 에지 상관도와 로컬 평균 일치도에서도 기존의 방법에 비해 개선된 결과를 보여준다.
본 논문에서는 영상에서 움직임 물체의 손실된 영역 보정 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저, 입력 영상에서 차 영상기법을 이용하여 움직임 물체를 추출한다. 추출한 움직임 물체는 손실된 영역과 미세한 잡음을 포함하고 있어 모폴로지 알고리즘을 이용하여 잡음을 제거하고 손실된 영역을 보정하기 위해 차 영상에 사용한 입력 영상에서 히스토그램 평활화(Histogram equalization)를 통해 영상의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 Canny 에지를 추출한다. 추출한 에지 영상에서 차 영상을 이용해 추출한 움직임 물체의 위치를 기준으로 플러드 필 알고리즘을 적용한다. 플러드 필 알고리즘을 적용하면 손의 에지영역을 색으로 채울 수 있다. 마지막으로 움직임 물체의 손실된 영역과 플러드 필(flood fill) 알고리즘을 적용한 영상을 합 연산 하여 손실된 영역을 보정한다.
영상개선을 위한 영상처리는 응용분야에 따라서 동일한 알고리즘이 각각 다르게 적용되므로 응용분야에 적합한 최적값이 필요하다. 본 논문에서는 X선 의료영상분야에 고주파통과 필터를 적용해서 에지영역을 개선하였고, 결과영상에 상수승수와 오프셋을 더하여 에지영역 및 평탄영역의 컨트라스트를 향상시켰다. 그러므로, 의료영상을 최적화시키기 위해서는 고주파강조필터가 필요함을 알 수 있었다. 또한, 구체적인 최적화 변수값으로는 가우시안 고주파통과필터, 차단주파수의 거리=0.05, 오프셋=0.5 값이다. 마지막으로 이들 최적화 변수값을 적용시켜 시뮬레이션 한 결과, 제안된 방법이 기존 방법들에 비해서 영상의 컨트라스트와 에지부분들을 향상시켰다.
에지추출은 영상인식의 첫 단계임과 동시에 영상인식의 성능을 좌우하는 아주 중 요한 단계이다. 기존의 기울기연산자나 표면집합에 의한 에지추출과 달리 본 논문에서 는 에지의 구조적 정보를 이용한 에지추출 알고리즘을 제안하였다. 먼저 에지의 구조 적 특성인 에지의 정확한 위치, 에지의 연속성, 에지의 두께와 에지의 길이에 대한 정의를 제시하였다. 이와같은 에지의 구조적 특성을 기본으로 $3\times3$ 윈도우에서의 적합한 화소구조와 화소구조에 일치하는 이상적인 에지위치를 정의하였다. 또한 적합 한 에지구조와 이상적인 에지위치에 의한 12개의 특성 불일치 강조윈도우를 제안하 였다. 제안된 12개의 윈도우는 모든 형태의 에지를 추출할 수 있는 에지추출알고리즘에서 사용되는 윈도우로써 잡음이 많은 영상에서 일반적으로 많은 사용되고 있는 기울기 연산자나 0점교차 연산자인 LoG 연산자 보다 놓은 에지추출 성능을 보여 주었다. 특 히, 잡음의 표준편차$(\sigma=30)$가 30인 잡음이 아주 많은 영상에서 더 좋은 성능을 보여 주었다.
본 논문에서는 에지를 강조하여 동적계획법을 적용한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘에서는 표면의 평활화 제약조건의 적용, 폐색 영역에서의 정합 화소 부재 등으로 인하여 대체로 불연속 지점에서의 무뎌짐 현상을 보이고 있다. 또한 밝기 변화가 없는 영역에서는 정합 정보 부족으로 인하여 정합 에러를 동반하게 된다. 본 논문에서는 좌${\cdot}$우 영상의 에지 부분은 에지 부분 사이에 정합이 이루어지고, 그 외의 영역에서는 그 외의 영역 사이에 정합이 이루어지게 유도함으로써 기존 알고리즘에서 야기되었던 문제점들을 보완하는 새로운 비용 함수를 정의하였다. 또한 영상에서 에지가 다량으로 발생할 가능성에 대비해 에지 정보사이의 정합은 비용 함수에 경로 거리와 비례하는 가중치를 추가하였다. 제안된 알고리즘을 평행 카메라 모델 뿐만아니라 수렴 카메라 모델로 획득한 다양한 형태의 영상에 적용한 결과, 기존의 알고리즘에 비해 폐색 영역에서의 처리와 정합 에러 측면에서 개선된 성능을 보였고, 특히 불연속 지점에서의 흐려짐 현상이 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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