• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.1-9
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• 2019

자율 주행 자동차나 소방 로봇과 같은 시스템에서 영상을 얻을 때 다양한 요인들로 인해 잡음, 블러와 같은 열화가 발생한다. 이런 열화된 영상에 직접 영상 분류와 같은 기술을 적용하기 어려워 열화 제거가 불가피하나 이러한 시스템들은 영상의 열화를 인식할 수 없어서 열화된 영상을 복원하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 영상에 적용된 열화를 인지하지 못하는 상황에서 여러 방법들로 열화된 영상으로부터 자연스럽고 선명한 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 우리가 제안한 방법은 딥러닝 모델에 채널 어텐션 모듈과 스킵 커넥션을 사용하여 영상에 적용된 열화에 따라 복원에 필요한 채널에 높은 가중치를 적용해 복합 열화 영상의 복원을 진행한다. 이 방법은 다른 복합 열화 복원 방법에 비해 학습이 간단하고 기존의 다른 방법들에 비해 높은 복합 열화 복원 성능을 낸다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.430-439
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• 2019

CNN (convolutional neural network) 기반의 단일 열화 영상 복원 방법은 우수한 성능을 나타내지만 한가지의 특정 열화를 해결하는 데 맞춤화 되어있다. 본 연구에서는 복합적으로 열화 된 영상 분류 및 복원을 위한 알고리즘을 제시한다. 복합 열화 영상 분류 문제를 해결하기 위해 CNN 기반의 알고리즘인 사전 학습된 Inception-v3 네트워크를 활용하고, 영상 열화 복원을 위해 기존의 CNN 기반의 복원 알고리즘을 사용하여 툴체인을 구성한다. 실험적으로 복합 열화 영상의 복원 순서를 추정하였으며, CNN 기반의 영상 화질 측정 알고리즘의 결과와 비교하였다. 제안하는 알고리즘은 추정된 복원 순서를 바탕으로 구현되어 실험 결과를 통해 복합 열화 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.57-58
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• 2009

최근 MPEG에서 HD(High Definition) 해상도 이상의 초고해상도 비디오를 위한 HVC(High-performance Video Coding) 표준화에 대하여 논의가 되고 있다. 이런 흐름 속에서 ETRI에서 보유중인 베리어 방식의 CCD를 사용하여 NHK에서 제작된 RG1G2B 4K 영상은 dark current error, bias error, flat error 등에 의한 영상 자체의 열화가 많아 HVC 연구를 위한 영상으로 사용되기에는 무리가 많다. 가장 이상적인 해결방안은 NHK에서 제작한 카메라 자체에 열화제거를 위한 장치들을 설치하여 규칙적인 열화를 제거한 영상을 확보하는 것이지만, 특수 제작된 카메라여서 이 방법은 불가능하다. 본 논문은 이 NHK의 영상을 wavelet 기반의 denoise filter를 응용하여 영상의 열화를 일정부분 제거하면서 영상의 디테일이 최대한 유지되도록 하여, 기존의 영상보다 깔끔한 8K UHD 영상을 획득하는 방안을 제시한다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제8권1호
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• pp.57-62
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• 1994

영상처리 방식을 이용하여 유기 절연재료의 트리잉 열화를 측정하였다. 전통적으로 목측(가시측정)에 의한 트리현상 변화를 관찰해 왔으나 트리형상 특징과 변화를 이해하는데 정확한 측정에 어려움을 만들었다. 영상처리 시스템을 이용한 트리 측정장치를 이용하여 트리진전길이와 열화면적들의 고유특성을 영상처리 시스템을 이용하여 목측치와 거의 대등한 결과가 나오는 트리진전 영상처리 자동계측 시스템을 구현하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권9호
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• pp.110-117
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• 2016

컬러 영상의 콘트라스트를 향상시키기 위해서 가장 많이 사용되는 방법은 컬러 영상의 밝기 값에 콘트라스트 향상 알고리즘을 적용시키는 것이다. 이 방법은 색상 열화 없이 콘트라스트가 향상된 결과를 얻을 수 있지만, 원본 영상 대비 결과 영상의 채도가 감소되는 문제가 발생한다. 컬러 영상의 콘트라스트를 향상시키기 위한 또 다른 방법은 컬러 영상의 각 채널에 콘트라스트 향상 알고리즘을 적용시키는 것이다. 이 방법은 콘트라스트와 채도가 동시에 향상되지만 색상 열화가 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 컬러 영상의 각 채널 처리 시 발생하는 색상 열화 원인을 분석하여 이를 보상해주는 방법으로 색상 열화 문제를 해결하였다. 또한 각 채널의 특성을 고려한 채널 적응적 콘트라스트 향상 방법을 이용하여 색상 열화를 방지하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법을 이용하면 컬러 영상의 콘트라스트 향상뿐만 아니라 색상 열화가 발생하지 않으면서 채도가 향상된 결과 영상을 획득할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 주관적 평가뿐 아니라 객관적 평가 지표들에서도 기존 방법들보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.67-72
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• 2012

본 논문에서는 대기 열황 영상의 색상 분석을 통해 대기값과 전달률을 추정하여 대기 열화 요인을 제거함으로써 영상의 가시성을 향상시키는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 RGB채널의 최대값을 이용하여 영상을 정규화 시키고, 반사율을 이용하여 RGB 채널 각각의 적응적 대기값을 추정한다. 또한 영상의 Y채널의 감마보정을 통해 전달률을 생성한다. 결과적으로 대기값과 전달률을 이용하여 대기 열화 요인을 제거함으로써 가시성이 향상된 영상을 얻는다. 제안된 방법은 영상의 색상을 분석하기 때문에 기존의 기술의 문제점인 색상왜곡을 억제하고, 효과적으로 영상을 복원함으로써 가시성 향상에 있어서 뛰어난 성능을 보인다. 그 결과 제안된 알고리듬은 안개, 연기, 먼지 등과 같은 다양한 대기중의 불순물에 의한 화질 열화를 효과적으로 제거하여 가시성 향상에 기여할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.89-91
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• 2019

객체 추적 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 활발하게 연구되고 있는 분야로, 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)이나 로보틱스, 그리고 자율주행 자동차와 같은 곳에 유용하게 사용될 수 있다. 그중에서도 열화상 객체 추적 기술은 빛이 전혀 없는 어두운 밤에도 적용 가능하기 때문에, 감시 시스템이나 사고 현장의 구조 상황, 또는 군사적 응용에 더욱 유용하다. 그러나 일반적으로 열화상 영상은 컬러 영상보다 해상도가 낮고, 객체의 경계가 흐릿하며, 텍스쳐가 거의 없다는 점 때문에 기존 추적 방법들의 성능 저하의 원인이 된다. 이에 본 논문은 기존 Correlation Filter 기반 추적기에 객체성 특징을 함께 이용하여, 열화상 영상에서의 객체 추적 성능을 향상 시키는 방법을 제안하였다. 또한 실험을 통해 기존 방법보다 열화상 영상에서의 객체 추적 성능이 향상된 것을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.109-117
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• 2014

본 논문에서는 저해상도 영상들 사이의 움직임 정보를 사용하지 않고 서로 다른 형태의 열화영상들로부터 초해상도 영상을 복원하는 기술을 제안한다. 초해상도 영상 복원을 위해서 직사각형 조리개 마스크를 90도 회전하여 두 장의 영상을 취득하기 위한 렌즈시스템을 제안한다. 제안한 기술은 저해상도 영상에서 발생한 초점열화를 프레임마다 추정할 필요가 없고, 조리개 마스크 형태에 해당하는 초점열화만 추정하면 된다. 취득한 영상 간에는 평행 이동이 없기 때문에 영상정합이 필요하지 않다. 직사각형 조리개 마스크를 직교하여 취득한 두 장만의 영상으로 충분히 배타적인 정보를 얻을 수 있다. 따라서 저해상도 영상들 사이의 정합오류와 정합을 위한 계산량을 감소시킬 수 있기 때문에 고해상도 영상을 추정하기에 용이하다. 또한 기존의 카메라 렌즈 시스템에 조리개 마스크를 추가하여 적용할 수 있기 때문에 새로운 형태의 렌즈 시스템을 제작할 필요 없이 초해상도 영상을 복원할 수 있는 카메라 시스템으로 확장 가능하다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방향성 직사각형 열화를 사용한 초해상도 영상복원 기술의 성능을 검증하기 위해서 기존의 초해상도 영상복원 기술과 비교하였으며, 그 결과 해상도가 상당히 개선되었음을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.281-289
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• 2000

영상을 획득하는 과정에 있어서 영상 획득 장치 또는 피사체의 흔들림은 영상에 손상을 가져온다. 이러한 손상을 움직임 열화(motion blur)라고 부르며, 영상의 선명도를 떨어뜨리는 주된 원인이 된다. 최근 연구에서 밝힌 극점자취 방법을 통해 주어진 열화영상에서 열화의 PSF(Point Spread Function) 특성을 구하는데 사용되는 중요한 파라메터를 추출 할 수 있다. 이러한 극점 자취방법으로, 노이즈에 의한 열화에 관계없이 적은 연산량으로 움직임 열화의 방향을 추출할 수 있다. 본 논문에서는 통계적 극점 자취 접근법을 새롭게 제안한다. 저주파 영역에서 움직임 열화방향의 추정오차를 줄이기 위해 ML(Maximum Likelihood)분류를 통해 오차를 유발하는 극점을 선택하여 가중치를 적용, 그 영향을 최소화한다. 선형 예측법을 사용하여, 불규칙적 자료가 극점으로 선택되는 것을 방지한다 제안된 MALM(Moving average least mean)방법은 두번째로 큰 극점의 검출을 위해 움직임의 정도를 판별하는데 사용된다. MALM방법은 자체적으로 노이즈 제거 과정을 내포하고 있으므로 노이즈가 많은 환경에서도 파라메터를 추출할 수가 있다. 실험에서 우리는 제안된 방법을 통해 얻어진 정보를 사용하여, 열화 된 이미지를 효율적으로 복구해 낼 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.87-90
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• 1998

움직임 열화(motion blur)현상은 카메라와 피사체간의 상대적임 움직임에 발생되는 영상의 번짐 현상으로, 본 논문에서는 새롭게 제시한, 노이즈의 분산을 산출해 내기 위한 노이즈 지배영역과, 움직임 열화와 각도와 길이를 추정해내기 위한 신호 지배영역을 통하여 움직임 열화의 파라메터를 효율적으로 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 새롭게 제안한 가변가중치(weight)를 적용한 최소자승법(Least Man Square)은 극점 자취의 방향 추정에 있어 정밀한 측정이 가능케 한다. 열화의 방향이 얻어지면, 1차원 셉스트럼(Cepstrum)방법으로 빠르게 움직임 열화의 길이를 구할 수 있게 된다. 이러한 방법으로 얻어진 정보들을 이용하여, 실제 손상되어진 영상을 효과적으로 복원할 수 있었다.