에지검출은 영상의 특징 정보를 화소값들의 밝기 변화로 취득하는 기술이며, 여러 영상처리 분야에서 전처리 과정으로 활용되고 있다. 기존의 에지검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 로버츠(Roberts) 방법 등이 있으며, 이러한 방법들은 영상의 전체 영역에서 동일한 가중치를 적용하여 처리하므로 에지검출 결과가 다소 미흡하다. 따라서 본 논문은 변형된 방향성 마스크를 적용하여 화소들의 방향 및 크기를 고려한 에지검출 알고리즘을 제안하였다.
이 논문은 명암(grayScale)을 갖는 텍스트 문서 영상을 위한 새로운 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 텍스트 문서 영상을 여러 블록으로 나누었을 때, 블록 영상들의 에지 방향 히스토그램이 유사하다는 부분 영상의 일관성이라는 특성을 갖는다. 이러한 특성을 이용하여 블록의 에지 방향 히스토그램을 조작하여 신호를 삽입한다. 다양한 공격에 대한 실험을 통하여 알고리즘의 강인성과 비인지성을 분석하였다.
디인터레이싱 방식은 일반적으로 화면 간 디인터레이싱과 화면 내 디인터레이싱으로 나뉜다. 화면 내 디인터레이싱에서 가장 보편적인 방식은 라인카피와 라인별 평균값을 취하는 선형적인 방식이다. 또한 ELA(Edge Based Line Average), ELA를 변형시킨 방식 등이 에지를 이용한 디인터레이싱 방식들이다. 하지만 선형적 보간법은 에지 블러링이나 계단현상을 발생시키고, ELA나 변형된 ELA를 이용한 방식은 특정방향에지 정보가 부족해서 다양한 형태의 에지 부분에서의 디인터레이싱이 좋지 못하다. 본 논문은 7방향의 에지 방향 보간법과 수평방향의 에지라인을 고려한 화면 내 디인터레이싱 방식을 소개한다. 기존 방식에서 나타나던 오브젝트의 계단현상을 최대한 줄여줌으로써 보다 낳은 화질을 보인다.
잡음에 의해 훼손된 영상 신호를 복원할 때 쓰이는 Wiener filter는 국부영역의 잡음 분산과 신호 분산을 가지고 적응적으로 필터의 파라미터를 조절한다. 그러나 기존의 Wiener filter는 고정된 필터 마스크를 사용함으로써, 평탄 영역의 잡음을 크게 제거하면, 에지 부분의 잡음이 살고, 에지 부분의 잡음을 제거하면, 평탄영역의 잡음이 사는 특성이 있다. 본 논문은 Kirsh mask로 에지와 그 방향성을 판별한 후, 에지 부분의 잡음을 제거하면서 평탄 영역의 잡음도 동시에 제거하기 위해 가변적인 필터 마스크를 사용했으며, 잡음에 의해 훼손된 방향성 정보를 살러 주기위해 필터 마tm크와 훼손된 영상 이미지에 방향성 정보를 추가했다. 제안된 방법으로 실험한 결과 주관적 비교에서 에피 부분이 잡음을 제거하고 방향성을 살렸으며, PSNR을 이용한 객관적 비교에서도 기존알고리즘보다 개선된 성능을 보였다.
에지는 영상의 특징을 분석함에 있어서 중요한 정보를 포함하고 있다. 에지 검출은 컴퓨터비전과 영상처리 등의 분야에서 많이 활용하고 있으며, 초기에 사용된 방법들 가운데서 sobel, prewitt, roberts method 등이 대표적이다. 이러한 기존의 방법은 밝기의 기울기가 큰 변화지점은 쉽게 검출하지만, 선택적인 방향성 에지 검출이 미흡하다. 본 논문에서는 이러한 기존의 에지 검출 방식의 단점을 보완하기 위해 방향성을 고려한 적응 에지 검출 방법을 제안하여, 시험 영상의 에지 성분을 검출하였으며, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 정지 영상의 에지 정보를 표현하는 크기와 각도를 이용하여 정지 영상을 보호하는 방법에 대하여 기술한다. 일반적으로 에지 정보는 영상의 중요한 특징점으로 패턴인식 등에 주로 사용되며 에지 크기는 에지의 존재유무를 나타내는 척도이고 각도는 에지의 방향성을 나타낸다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상 내부에 저작전과 같은 정보를 은닉하는 대신에 저작권 정보와 에지 크기 및 방향성 정보를 조합하여 새로운 정보를 생성하여 이를 사용한다. 정지 영상으로부터 에지 크기와 방향 정보를 추출하기 위하여 소벨 연산자를 사용하며 의사 난수 발생기를 사용하여 저작권 정보의 크기와 동일한 개수의 정의를 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법을 검증하기 위하여 콘텐츠에 대한 외부 공격의 강인성 실험을 하였으며 히스토그램 평활화, 미디언 필터링, 회전, 잘라내기 등의 다양한 신호 처리를 통해 변형된 영상을 사용하였고 평균 90%이상의 저작권 검출율을 얻었다. 제안된 방법은 기존의 인공지능 기법을 활용하고 있는 방법 중 하나인 신경회로망을 이용한 방법에서 압축 및 미디언 필터를 영상에 적용한 후 얻어진 저작권 검출율인 88.43%과 89.25% 보다 높은 저작권 검출율을 보이고 있다. 또한 기존 방법에서는 공격에 대한 강인성에 따라 워터마크가 은닉된 영상은 원 영상과의 품질면에서 차이가 존재하는 반면에, 본 논문에서 제안한 방법은 원영상에 정보를 직접 삽입하지 않기 때문에 공격에 대한 강인성과는 무관하게 영상의 품질 저하가 없는 장점이 있다.
본 논문에서는 영상의 콘트라스트를 개선시키는 언샵 마스킹 방법을 제안한다. 언샵 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 기반 업샵 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하여 각 블록에 대한 DCT를 수행한다. DCT 결과를 토대로 블록들의 방향성 타입을 결정하여 각 블록의 타입에 따라 적합한 언샵 마스킹을 취할 수 있는 유연함을 제공 한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스쳐, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 배경 및 평이한 표면에서는 결과물을 시각적으로 훼손시키지 않기 위해 언샵 마스킹을 적용하지 않는다. 텍스쳐와 에지 영역에 대해서는 고주파 성분을 보존하기 위해 블록 타입에 맞는 적합한 언샵 마스킹을 적용한다. 이에 사용되는 언샵 마스킹은 선명화의 기여도를 제어하는 적응적 필터를 사용하여 디테일이 많은 부분은 콘트라스트를 개선시키고 평탄 영역에 대해서는 선명화를 약하게 하여 최대의 영상 개선 효율을 유도한다.
본 논문에서는 해양 환경에서 선박의 안전 운행에 위험 요소인 해상 물표를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 해양 환경에서 획득한 적외선 영상에 대한 분석을 통하여, 우리는 해수면과 같은 배경 영역들에서는 주로 수직 방향 에지가 나타나는 반면에, 해상 물표 영역은 수직 및 수평 방향 에지가 모두 나타나는 특징을 확인할 수 있었다. 따라서 우리는 IR 영상에 대해서 수평 및 수직 에지 특징 추출에 기반한 물체 영역 검출 방법을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째 단계에서는, 통계적 필터링 방법을 이용하여 해수면의 반짝임과 복잡한 클러터와 같은 잡음들을 효과적으로 제거할 수 있는 영상 개선 작업을 수행한다. 두 번째 단계에서는 1-D Discrete Cosine Transform(DCT) 기법을 이용하여 수직 방향 에지의 정보를 나타내는 수직 에지 지도 영상, 수평 방향 에지의 정보를 나타내는 수평 에지 지도 영상을 생성한다. 그런 다음, 수직 및 수평 에지 지도 영상들을 하나의 에지 지도 영상으로 통합한다. 세 번째 단계에서는 적응적인 문턱치 방법을 사용하여 물표 후보 영역을 검출한다. 마지막 단계에서는 IR 영상에서 검출한 물표 후보 영역들에 대해서 모폴로지 연산을 수행하여 배경 및 잡음 영역을 제거함으로써 정확한 물표 영역을 검출한다.
방향성 그라디언트 매스크의 크기값을 네 방향 에지 정보에 적용하여 선택된 두 방향의 가중된 합으로 표현하는 새로운 에지기반보간 기법 (Directional edge based interpolation, DEBI)을 제안한다. 네 방향의 그라디언트 정보를 추출하기 위한 등방성 그라디언트 매스크를 소개하고, 영상 보간을 이웃한 후보 영역 중에서 가장 유사한 영역을 선정하며, 선택된 영역만을 이용하여 보간을 실시한다. 보간 방향은 등방성 그라디언트 매스크의 최소 절대값을 나타내는 두 방향만이 이용되고, 그라디언트 매스크의 에지성분 특성에 따라서 영상 보간 방향이 결정된다. 두 방향의 보간값은 그라디언트 값을 가중치로 이용하는 방법으로 주변 간을 단순 평균에 의한 기존의 방법에 비하여, 영상 밝기 변화가 심한 곳과 경계선 영역에서 효과적임을 실험으로 증명하였다.
본 논문은 홍채영상에 대한 에지를 검출하고 홍채진단을 위한 에지영상패턴 매칭을 이용하여 홍채의 진단영역을 인식하는 연구이다. 에지검출기법은 8방향 키어쉬-라프라시언 기법을 적용하고 진단영역인식은 진단기준패턴과 입력에지영상패턴과 오버레이 패턴매칭으로 진단영역을 인식하였다. 그 결과 적용한 에지검출영상의 PSNR이 131정도이며 패턴매칭 영역인식결과는 86%정도로 홍채에 의한 인체의 상태를 추정하는 자동진단시스템으로 환용 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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