본 논문에서는 포맷 변환기를 사용하여 여러 가지 영상처리 필터링을 구현하였다. 이러한 설계기법은 집적회로를 이용한 대규모 화소처리배열을 근거로 하여 실현하였다. 집적구조의 두가지 형태는 연산병렬프로세서와 병렬 프로세스 DRAM(또는 SRAM) 셀로 분류할 수 있다. 이러한 포맷 변환기 설계는 효율적인 제어 경로 수행을 능력을 가지고 있으며 하드웨어를 복잡하게 한 필요 없이 고급 기술로 사용 될 수 있다. 실험 결과 1)단순한 평활화는 더 높은 공간의 주파수를 억제하면서 잡음을 감소시킬 뿐 아니라 에지를 흐리게 할 수 있으며, 2) 평활화와 분할 과정은 날카로운 에지를 보존하면서 잡음을 감소시키고, 3) 평활화와 분할과 같은 메디안 필터링기법은 영상 잡음을 줄이기 위해 적용될 수 있고 날카로운 에지는 유지하면서 스파이크 성분을 제거하고 화소 값에서 단조로운 변화를 유지 할 수 있었다.
최근 들어, 디지털 영상처리 장치에 대한 수요가 급격히 증대되면서 영상의 우수한 화질이 요구되고 있다. 그러나 여러 가지 원인에 의해 잡음이 추가되어 영상을 훼손시킨다. 따라서 잡음제거에 대한 필요성이 대두되고 있으며, 잡음제거 기술은 주요한 연구 분야가 되었다. 영상은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 많이 훼손되며, 본 논문에서는 AWGN을 제거하기 위해, 에지보호를 위한 개선된 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 공간거리 차이 정보를 고려한 가중치 필터와 적응 가중치 필터로 처리한 결과값의 평균과 마스크내의 분산과 추정된 잡음분산의 관계식에 의해 처리된 값을 합하여, 영상의 최종출력값을 구한다. 따라서 제안한 방법은 우수한 잡음제거 및 에지보존 특성을 나타내었고 영상의 화질을 개선하였다.
본 논문에서는 회화적 렌더링에서 칼라변환을 이용한 브러쉬 스트로크의 생성에 관한 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 브러쉬 스트로크 생성을 위한 전체적인 구성은 다음과 같다. 첫째, 두 장의 사진(한 장의 소스 이미지와 한 장의 참조 이미지)을 입력으로 하여 칼라 변환 이론을 적용하여 색상 테이블이 바뀐 새로운 이미지를 생성한다. 이 방법은 소스 이미지의 칼라 분포 형태를 창조 이미지의 칼라 분포 형태로 변환하기 위해, 선형 히스토그램 매칭이라 불리는, 간단한 통계학적 방법을 이용한다. 둘째, 가우시안 블러링과 소벨 필터를 이용하여 에지를 검출한다. 검출된 에지는 브러쉬 스트로크 렌더링 시 에지 부분에서 스트로크를 클리핑 함으로써 이미지의 윤곽선 보존을 위해 사용된다. 셋째, 브러쉬 스트로크의 방향을 결정하기 위한 방향맵을 생성한다. 방향맵은 입력 영상에 대한 영역 분할 및 병합을 토대로 만들어진다. 영역별 각 픽셀들에 대해 이미지 그래디언트에 기초한 일정한 방향을 부여함으로써 방향맵을 구성한다. 넷째, 구성된 방향맵을 참조하여 브러쉬 스트로크 생성의 기초가 되는 베지어 곡선(Bezier Curve)의 제어점(Control point)을 설정한다. 실제 회화작품에서 사용되는 브러쉬 스트로크는 일반적으로 곡선의 형태를 이루므로 곡선 표현이 가능한 베지어 곡선을 이용하여 브러쉬 스트로크를 표현하였다. 마지막으로, 생성된 브러쉬 스트로크를 에지부문에서 클리핑하고 배경색을 참조하여 블렌딩하거나 퐁 조명 모델을 이용하여 이미지에 적용하게 된다.
Watershed 알고리듬을 통해 에지 기반과 영역 기반 기법을 결합한 하이브리드 영상 분할 알고리듬을 제안하였다. 먼저 minimax flow와 결합된 평균 곡률 확산을 이용하여 에지를 보존하면서 잡음을 제거를 수행한다. 영상을 watershed 알고리듬을 이용하여 분할한 후에 RAG (Region Adjacency Graph)을 사용하여 분할된 영역들간의 관계를 분석한다. RAG의 그래프 노드와 에지 비용은 분할된 영역과 두 인접한 영역사이의 상이함을 나타낸다. 최소 비용의 RAG의 에지를 찾아 가장 유사한 영역 쌍이 결정되면 두 영역은 서로 합치고 RAG은 갱신된다. 제안한 방법을 통해서 잡음을 효과적으로 감소시키고 한 화소 두께의, 닫힌 경계선을 획득할 수 있었다.
본 논문에서는 면 축약 방식을 이용하면서 3D 모델의 체적이 보존되는 메쉬 간략화 알고리즘을 제안하였다. 면 축약은 축약 대상 삼각형의 세 정점을 새로운 정점 하나로 모아 한 번에 4개의 면을 제거함으로써 에지 축약에 비해 빠른 간략화를 수행하는 방식이다. 어떤 방식이든 어느 면 또는 에지부터 축약할 것인가 하는 간략화 우선순위 척도가 매우 중요한데, 본 논문에서는 면 축약에 있어서 최근 제시되었던 한 방법의 문제점을 지적하고 이를 보완한 새로운 가중치 함수를 사용하여 축약 우선순위를 결정하였다. 또한 축약 대상 삼각형들을 대신할 새로운 한 정점을 결정하는데 있어서 체적이 보존되면서 삼각형 세 정점 주변의 곡률 차이 등을 반영할 수 있는 체적 기준점을 결정하는 새로운 방법을 제시하였다. 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제시한 방식이 체적을 보존하면서 기존의 다른 방식에 비해 뒤지지 않는 축약 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
영상 처리에서 중요한 연구 분야 중 하나는 잡음 제거이다. 영상의 잡음 제거는 비정상 시퀀스 및 다양한 유형의 잡음에 의한 손상과 같은 여러 이유로 인해 해결하기 어려운 문제이기 때문이다. 인간의 시각적 인식은 에지 정보에 크게 의존한다. 따라서 잡음 제거 시 반드시 에지 정보를 보존해야 한다. 노이즈를 제거하기 위해 일반적으로 정방형 메디안필터를 사용한다. 이 방법은 수학적 단순성을 가지고 있지만 에지 영역을 흐리게 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 영상 내에 존재하는 잡음을 효과적으로 제거하기 위해서 에지 검출 알고리즘을 갖는 가중 팔각형 메디안 필터를 사용한 새로운 메디안 필터 윈도우를 제안하였다. 이 방법은 에지를 검출하기 위해 움직이는 가중 팔각형 창을 사용하였다. 그리고 결과를 일반 메디안 필터, 격자형 메디안 필터 그리고 본 논문에서 제안한 가중 팔각형 메디안 필터의 결과와 비교하였다. 실험 결과, 에지 검출 알고리즘을 갖는 가중 팔각형 메디안 필터를 이용한 영상 복원이 일반 메디안 필터나 격자형 메디안 필터를 사용한 결과보다 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.
영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음을 제거하기 위한 캐스케이드 필터 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 잡음검출과 잡음제거 등 두 과정으로 구성되었으며, 잡음검출을 위하여 마스크의 분산과 중앙화소에 의한 분산을 이용하였다. 또한, 잡음신호에 대해서 스위칭 self adaptive weighted median 필터로 처리한 후, 변형된 가중치 알고리즘을 적용하여 제거하였다. 제안한 알고리즘은 잡음신호만을 제거하고 비잡음신호는 그대로 보존하여, 우수한 에지 보존특성 및 잡음제거 능력을 나타내었다.
본 논문에서는 다양한 건물 지붕의 검출에 사용될 수 있는 선소의 그룹화 기법을 제안한다. 먼저 에지 보존 필터를 사용하여 영상에 포함된 잡음을 제거한 후에 watershed 기법을 이용하여 에지의 위치를 보존하고 영상 분할을 수행한다. 분할된 영역의 경계선에 위치한 화소들의 곡률을 계산하여 control point를 검출하고 control point 사이의 선소를 추출한다. 추출된 선소들의 방향과 길이를 고려하여 선소의 연결을 수행하고 최종적으로 화소의 그레디언트 크기를 이용하여 선소의 위치를 조정한다. 항공 영상에 제안한 방법을 적용하여 건물 지붕을 정확하게 검출할 수 있음을 보였다.
잡음은 영상 처리 시스템에서 획득, 전송, 처리하는 과정에서 발생하며, 이러한 잡음은 영상의 화질을 저하시키고 시각적 오류를 발생시킨다. 현재 대표적인 salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 필터에는 SMF(standard median filter)가 있지만, SMF는 잡음 필도가 커짐에 따라 에지 보존 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 고밀도 salt and pepper 잡음 환경에서 우수한 잡음 제거 성능 및 에지 보존 특성을 위해, 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고 잡음인 경우 국부 마스크의 화소 변화가 적은 영역의 대해 가중치를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.
영상처리는 디지털 시대를 맞이하여 영상복원 기술의 수요가 급증함에 따라 여러 분야에서 대중화되고 있다. 그러나 영상 데이터를 획득, 전송, 처리하는 과정에서 salt and pepper 잡음에 의해 영상이 훼손된다. 기존의 영상을 복원하는 대표적인 방법들은 SMF(standard median filter), CWMF(center weighted median filter), SWMF(switching weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 필터들은 잡음 제거 및 에지 보존 특성이 다소 미흡하다. 따라서 제안한 알고리즘은 훼손된 영상을 복원하기 위해 변형된 메디안 필터를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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