본 논문에서는 물체의 경계나 형태 추출을 위하여 레벨 세트 이론을 바탕으로 한 새로운 곡선 전개방법을 제안한다. 특히 전처리 과정에서 잡음의 효과적 처리를 위하여 기존의 필터 방식들이 가지는 단점인 경계 부분의 bluning 현상을 줄이고 정확한 에지 위치를 보존할 수 있는 비등방성 확산 필터(anisotropic diffusion filter)를 사용한다. 기존의 레벨 세트 방식이 수축이나 팽창 중 단지 한가지의 방식만 적용되어지는 반면, 제안한 방법은 물체의 경계 추출시 팽창과 수축이 통시에 가능하므로 특히 초기 곡선이 여러 물체에 걸쳐져 있는 경우에도 정확한 형태 추출이 가능하였다. 아울러 초기 곡선의 설정이 위치나 형태에 거의 제한을 받지 않기 때문에 추출을 원하는 영역이 아주 조금만 포함되어 있어도 정화한 형태 추출이 가능하였다.
플래쉬 영상은 비-플래쉬 영상에 비해 잡음이 적고 디테일을 잘 표현하지만, 강한 플래쉬 빛으로 인하여, 종종 부자연스럽게 회백색으로 포화되고 전면 물체 주위에는 비정상적으로 강한 그림자가 나타나는 등의 색상 열화를 겪는다. 본 논문에서는 동일 장면을 찍은 비-플래쉬 영상의 색상 정보를 전달함으로써 플래쉬 영상의 색상 화질을 개선하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 플래쉬 영상의 선명한 에지와 섬세한 디테일을 더욱 잘 보존하면서도 자연스러운 색상의 영상을 구성함으로써 우수한 주관적 화질을 보여준다. 잡음 특성이 다른 두 가지 영상에 대한 실험을 통하여 성능을 검증하였다.
비디오 압축 표준 중에서 H.264/AVC는 높은 압축률과 신뢰성 있는 비디오 전송을 지원하기 위해 설계된 표준이다. 이는 블록기반의 DCT를 이용하여 압축을 하기 때문에 블럭킹 효과가 나타나며 이를 감소시키기 위한 디블러킹 필터를 사용하지만 영상이 과도하게 평활화 됨으로 화질이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 개선된 디블록킹 필터를 제안한다. 제안된 디블록킹 필터는 블록 경계 강도를 재결정하고 저주파 영역에서의 튀는 점(artifacts)을 제거하기 위해 코너 필터링을 적용한다. 성능을 평가하기 위해 제안된 디블록킹 필터와 기존의 방법을 다양한 비디오에 적용하여 주관적인 화질 평가와 객관적인 화질 평가를 하였다. 실험결과는 제안방법은 영상의 에지가 보존되면서 블록킹 현상이 감소되고 PSNR이 개선됨을 보여준다.
True Color 영상은 전송 및 저장에 많은 데이터 량이 필요하지만, 적은 데이터를 가지고 컬러 모니터에 나타낼 때 인간 시각에 별무리없이 나타내고자 한다. 본 논문 에서는 RGB, YIQ/YUV 공간에서 256개의 컬러맵 생성 방법과 서로 다른 컬러맵을 한 화면에 동시에 표시하면 원 컬러 영상과 다르게 나타나므로 컬러맵간을 결합하여 공 통되는 컬러맵 표현 방법을 제시한다. RGB, YIQ/YUV 공간상에서 처리된 결과를 비교하 기 위해 PSNR, 표준편차, Sobel연산자를 이용한 에지보존율로서 측정하였다. 처리시간 은 새로운 컬러맵 생성은 3초, 컬러맵간의 결합은 2초 소요되었다. PSNR 값은 RGB 공 간이 YIQ 공간과 YUV 공간보다 평균적으로 0.15, 0.34[dB] 정도 높고, 표준편차는 평균적으로 0.15, 0.41정도 낮았다. 그러나 데이타 압축 면에서 YIQ/YUV공간은 색상 부분에서 8비트중 4비트만을 사용하였기 때문에, RGB 공간보다 1/3정도 압축 효율을 나타낸다.
CT의 검사 건수는 크게 증가하고 있으며, 이에 따른 방사선 피폭도 늘어나고 있는 실정이다. 반복된 두부 CT검사는 수정체 및 갑상선에 영향을 줄 수 있다. 대부분의 병원에서는 두부 CT검사로 영상 정보 증가와 영상 질 향상에 대한 관심에 비해 주요장기 방사선 피폭에 대한 관심은 부족한 경향이 있다. 사용 프로토콜은 병원마다 다른 경향이 있고 업무과중으로 피폭선량을 고려할만한 여건은 부족한 편이다. 피폭감소를 고려한 저관전압 CT를 사용할 경우 임펄스 잡음이 발생한다. 본 연구에서는 잡음이 발생한 CT 영상에 대해 제안한 방법을 적용하여 화질 개선 정도를 분석하였다. 제안하는 영상개선 방법은 임펄스잡음후보 화소에 대해서만 총변량 최적화 방법을 적용하였다. 실험결과 에지 정보가 잘 보존되는 특징이 있었고 임펄스 잡음을 효과적으로 제거 할 수 있었다. 관전압과 회전시간에 따라 획득된 영상들에 대해서 매우 잘 작동하였다. 본 연구에서 제안하는 방법을 적용한다면 화질 걱정 없이 검사 프로토콜을 피폭 최저조건으로 설정하여 사용할 수 있고 CT에 적용시 도움이 될 것으로 판단한다.
최근 4차산업 혁명의 시대가 도래하면서 새로운 기술들이 많이 구현되고 있는 추세이다. 그 중 영상신호는 다양한 분야에서 활용되어 지고 있다. 하지만 영상신호를 송,수신할 때 다양한 이유로 잡음이 발생하게 되며 Salt and Pepper 잡음과 AWGN이 대표적이다. 영상처리를 수행 할 때 잡음을 제거하지 않고 처리하게 되면 오류의 전파라는 문제점을 야기할 수 있다. 일반적으로 잡음을 제거하는 방법으로 CWMF, MF, AMF 등이 있지만 이러한 필터들의 경우 고밀도 잡음 영역에서 다소 미흡한 성능을 보이며, 스무딩 현상으로 인해 에지 성분의 보존률도 다소 떨어진다. 본 연구에서는 표준편차를 이용한 변형된 가중치 필터를 이용하여 Salt and Pepper잡음을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 잡음 제거 성능을 입증하기 위해 PSNR과 확대영상을 사용하여 기존의 알고리즘과 비교하였다.
최근 IoT 기술과 AI의 성능향상에 따라 폭넓은 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상의 잡음 제거는 영상에 기반한 시스템에서 전처리 단계로 사용하는 중요한 과정으로 다양한 연구가 진행되었으나, 대부분의 경우 에지와 같은 고주파 성분에서 스무딩 효과에 의해 디테일한 정보를 보존하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상을 가우시안 분포에 기반한 퍼지 가중치를 사용하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.
영상 데이타는 전송, 검출 및 처리과정에서 여러 잡음에 의해 훼손될 수 있다. 적응성 가중 메디안 필터라는 공간변화 필터를 사용하여 방사선 투과영상의 양자 잡음을 제거하였다. 제안된 필터는 처리 윈도우 내 각 픽셀의 국소 통계치의 변화에 따라 필터의 성능이 변화하여 에지를 최대한 보존하면서 잡음만을 제거하고자 이러한 국소 통계 값에 근거한 적응성 가중 메디안 휠터 (AWMF)를 제시한다. AWMF를 구현함에 있어 두 가지 방법으로 나뉘는데, 우선 국소 통계의 특성에 따라 3개의 영역으로 분류하여 가중치를 부여하는 간단한 비선형 필터이고, 다음으로는 잡음모델로부터 국소 통계의 특성에 따라 경계(edge) 영역과 균일 영역으로 구분하여 영상시스템에 적당한 균일 척도 값을 구하여 영상의 공간적인 변화 정도를 판단하는 기준이 되도록 하였다. 제안한 알고리듬은 IBM-PC 상에서 C 언어로 구현하였으며 AWMF가 다른 잡음 제거 필터들과의 성능 비교를 통하여 경계는 보존하면서 잡음은 최대한 제거하는 우수한 필터임을 검증하였다.
본 논문에서는 객체이동을 고려한 배경영상 생성과 사고 후보영역의 보존 및 검증하는 방법을 포함하는 개선된 교차로 교통사고 감지 방법을 제안한다. 교차로 내 신호등 주기를 이용한 교차로 사고감지 방법이 제안된 바 있는데 이는 사고 객체의 가려짐이 발생할 경우 사고를 감지하지 못하는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 역원근변환을 수행하여 객체의 크기를 일정하게 하였으며, 환경잡음에 강건한 배경영상 생성, 객체의 이동정보를 이용한 사고 후보영역의 생성, 에지 정보를 이용한 사고 후보영역의 보존 및 삭제 방법 등을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 출퇴근 시간대의 영상, 야간 및 주간의 우천 시의 다양한 사고 영상, 조명 및 그림자의 환경적 잡음이 포함된 영상을 저장하여 실험하였다. 실험 결과 실험에 포함된 20건의 사고를 모두 감지하였으며 실제 사고 유효 획득률은 76.9%로 나타났다. 또한 검지영역의 면적에 따라 초당 10~14프레임의 처리속도를 나타내어 실시간 처리에 문제가 없을 것으로 판단된다.
본 논문은 다양한 영상 획득 과정에서 발생하는 에일리어싱 성분과 잡음을 동시에 제거하기 위하여 공간-주파수 분석 기반사전 학습(dictionary learning)을 사용한 방향 적응적 영상 개선 알고리듬을 제안한다. 제안된 기술은 i) 학습된 사전과 결합된 웨이블릿-푸리에 변환을 이용하여 에일리어싱 및 잡음 영역을 검출하는 단계와, ii) 검출된 영역에서 방향 적응적 계수 축소기법을 이용하여 에일리어싱을 제거하는 동시에 잡음을 억제하는 단계로 구성된다. 제안한 방법은 공간-주파수 성분을 동시에 분석하여 특정 위치와 특정 주파수 성분을 선택적으로 제거하기 때문에, 검출된 영역에서 에지 성분을 보존하면서 에일리어싱 제거와 잡음 억제를 가능하게 한다. 실험 결과를 근거로 제안된 방법은 기존 알고리듬들과 비교할 때 주요 고주파 성분들의 억제 및 아티펙트 발생을 최소화하며 에일리어싱과 잡음을 제거함으로써 디지털 영상의 리샘플링, 초고해상도 영상 생성, 로봇비전 등과 같은 다양한 영상 획득 장치에 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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