영상의 디컨벌루션은 보통 감시 시스템에서 모션 블러 (motion blur)나 초점이 맞지 않아 발생하는 블러 (out-of-focus blur) 문제를 줄이기 위해 전처리 과정에서 사용된다. 본 논문에서는 유전 프로그래밍 (Genetic Programming, GP)에 기반한 새로운 블라인드 영상 디컨벌루션 필터링 방법을 제안한다. GP 진화 과정을 통해 영상 복원을 위한 수학적 표현이 만들어지는데, 이것은 블러 영상의 특징들 사이의 관계를 최적으로 조합하여 원래 화소 값을 복원할 수 있는 추정자 함수가 된다. 이를 위해, 먼저 각 화소의 작은 이웃으로부터 특징 벡터를 만들고 추정자 함수를 학습시키는데, 이러한 GP 진화 과정을 통해 지정한 적합성 기준에 따라 유용한 정보들이 자동으로 조합된다. 개발된 함수는 훼손된 영상의 각 화소에 적용하여 원래의 화소 값을 복원하게 된다. 개발된 함수는 다양한 방법으로 훼손된 영상에 적용하여 실험하였는데, 실험 결과 제안된 방법이 기존 알고리즘에 비해 좋은 결과를 나타내는 것을 알 수 있었다.
시차 기반 영상처리에 대한 연구들이 증가함에 따라 저해상도 및 모션 블러된 라이트필드 영상을 복원하는 연구는 필수적이 되었다. 이러한 기법들은 라이트필드 영상 향상 과정으로 알려져 있으나 두 개 이상의 문제를 동시에 해결하는 기존의 연구는 거의 존재하지 않는다. 본 논문에서는 라이트필드 공간 영역 초해상도 복원과 모션 블러 제거를 동시 수행하는 프레임워크를 제안한다. 특히, 저해상도 및 6-DOF 모션 블러된 라이트필드 데이터셋으로 훈련하는 간단한 네트워크를 생성한다. 또한 성능을 향상하기 위해 생성적 적대 신경망의 지역 영역 최적화 기법을 제안하였다. 제안한 프레임워크는 정량적, 정성적 측정을 통해 평가하고 기존의 state-of-the-art 기법들과 비교하여 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
본 논문에서는 기준영상에 대한 정보가 없는 무기준(No-reference) 정지영상 객관적 화질 평가 방법을 제안한다. 제안하는 무기준 객관적 화질평가 방법은 인간의 시각체계에서 민감하게 반응하고 화질의 주된 열화 요인인 경계영역의 블록킹과 블러링을 측정하여 수치화 한다. 블록킹 정량화를 위해서, 우선 인접 화소간의 차이를 누적하여 블록킹이 발생하는 위치를 찾고 그 교차점에서 블록킹 현상을 2차원 계단함수로 모델링하여 블록킹의 국소적인 강도를 계산한다. 계산된 국소적 수치들은 적절한 함수화를 통하여 블록킹 수치로 사용된다. 이상적인 영상의 경계는 계단함수임을 가정하면 블러링된 영상에서의 경계의 전이 폭을 계산함으로써 블러링 정도를 예측할 수 있다. 주어진 영상을 다시 Gaussian 블러링 커널을 이용하여 블러링시킨 후 두 영상의 경계 마스크 영상을 이용하여 경계 블록을 결정한다. 경계블록을 수평, 수직, 두 대각선 방향으로 사영하여 얻은 사영신호로부터 국소적 극대 및 극소 위치를 이용하여 경계 전이의 폭을 추정한다. 또한 kurtosis와 SSIM을 이용하여 그 수치를 보정하여 블러링의 수치로 사용한다. 제안한 방법의 객관적 화질 수치는 주관적 화질 수치와 비교해 본 결과 높은 상관관계를 가지는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 계층구조 합성곱 신경망 기반의 고해상도 동영상 프레임 고속 보간 방법을 제안한다. 기존의 고해상도 동영상 프레임 보간 방법은 시간 해상도와 공간 해상도를 분리하여 보간 하기 때문에, 예측된 보간 프레임이 블러(blur) 열화를 갖는 문제를 보인다. 제안하는 방법에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 계층구조 합성곱 신경망 기반의 보간 방법을 이용한다. 제안하는 계층구조 합성곱 신경망은 우선 저해상도의 광학 흐름 추정지도를 생성하고 이를 고해상도로 복원하여 프레임 보간을 수행한다. 이때, 저해상도 광학 흐름 지도를 추정할 때 사용된 특징 정보들을 활용하여 고품질의 고해상도 광학 흐름 지도를 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 고해상도 프레임을 고속으로 보간하며, 동시에 블러 열화에 대한 성능 향상을 가짐을 보였다.
동적 비전 센서(Dynamic Vision Sensor)라고도 알려진 이벤트 카메라는 생체에서 영감을 받은 새로운 시각 센서이다. 고정된 속도로 이미지를 생성하는 기존 카메라와 달리 이벤트 기반 카메라의 픽셀은 독립적이고 비동기적으로 작동한다. 기존 프레임 기반 카메라보다 이벤트 기반 카메라가 움직임을 포착하는데 더 적합하며 모션 블러(Motion Blur)가 없고 시간 해상도가 높다는 이점을 통해 고속카메라로 활용할 수 있다. 본 논문은 이벤트 카메라의 높은 시간 해상도와 동적 범위, 낮은 지연시간, 전력 소비량의 이점을 활용하여 움직이는 물체를 모션 블러 없이 포착하는 이벤트 기반 물체 추적 시스템을 제안한다. 실험을 통해 전체 영상을 포착하는 기존 프레임 기반 카메라에 비해 밝기 변화에 따른 동적 변화만을 추적하는 이벤트 기반 카메라는 모션 블러가 없다는 점을 검증하였다.
본 논문에서는 장편의 드라마나 영화에서 스토리 기반의 축약된 요약본을 자동으로 제작하기 위해 미디엄 숏(medium shot) 크기의 숏(shot)들을 추출하기 위한 방법을 고려한다. 미디엄 숏 정도의 크기는 보통 인물에 중심을 둔 숏들로 인물들 간의 관계에서 특히 대사나 표정으로 내용을 전달하기 위한 목적으로 적극 권장된다. 비디오 검색을 위한 인덱싱에서 신(scene) 전환 검출 및 숏 경계 검출, 그리고 이미지에서 심도와 초점기반의 화질 및 피사체 추출 등을 위해 전통적인 신호/영상처리 기법의 활용에서부터 최근의 기계학습 접목 등 다양한 연구들이 진행되고 있다. 영상문법에 근거하여 편집된 영상물에서 미디엄 숏 정도 크기의 숏들을 추출하여 배열한다면 어느 정도 원본 내용을 충실히 전달할 수 있는 축약된 요약본을 제작할 수 있다는 가정하에 해당 샷들을 블러(blur) 기반으로 검출하기 위해 이와 관련된 키워드들을 기반으로 기존 연구들을 살펴보고 적용 방법을 모색한다.
디지털 이미징 장치는 일반적으로 베이어 패턴(Bayer pattern)을 사용하며, 영상 획득 과정에서 광학적 블러(blur)에 의해 영상의 품질이 손상된다. 블러된 베이어 영상에서 고해상도 컬러 영상을 얻기 위하여, 일반적으로 컬러 보간 방법과 디블러링 방법을 독립적으로 수행한다. 하지만, 베이어 샘플링에 의한 에지 정보가 불충분하여 에지를 가로지르는 방향으로 보간 하게 되고, 이에 따라 컬러 보간 과정에서 에러가 발생한다. 이러한 에러는 디블러링 과정에서 강조되어 영상의 품질을 하락시킨다. 따라서 본 논문은 컬러 보간 방법과 결합된 디블러링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 보간 단계와 영역 결정 단계로 나눌 수 있다. 보간 단계에서는 가정된 에지 방향에 따라 보간 및 디블러링 과정을 수행하고, 영역 결정 단계에서는 각 화소 위치에서 국부 영역의 특성을 추정하고, 보간 단계에서 구한 값을 영역 적응적으로 융합한다. 또한 본 논문에서는 디블러링 성능을 향상시키기 위하여 광학적 블러와 유사한 파동 광학에 근거한 블러 모델을 기반으로 하고, 추정한 국부 영역 특성을 반영하여 디블러링 필터를 추정한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 컬러 보간 에러가 확대되는 것을 방지함을 확인할 수 있으며, 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인 할 수 있다.
본 논문은 모바일 기반 양안식 HMD 기기를 사용하는 마커기반의 증강현실 시나리오에서 단안영상으로부터 삼차원 입체영상을 생성하는 효과적인 기법을 제안한다. 모바일 기기의 단안카메라로는 좌안과 우안에 대해 정확한 양안시차를 제공하는 양안영상을 생성할 수 없기 때문에, 기존의 양안식 증강현실 시스템에서는 좌안과 우안에 동일한 실세계 영상을 제공하여 입체감과 몰입감이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마커기반의 증강현실 시나리오에서 대부분의 사용자들이 마커를 주시한다는 가정 하에, 기존 방법에 비해 높은 입체감과 시각적 편안함을 제공하는 단안카메라 기반 3차원 입체영상 생성기법을 제안한다. 마커와 카메라의 3차원 자세정보를 통해 단안영상을 3차원 공간상에 나타내고, 사용자의 좌안과 우안에 해당하는 가상의 두 카메라를 통해 단안영상의 마커영역과 마커 위에 증강될 가상물체에 대해서 시차를 계산한다. 마커 이외의 영역은 블러 효과를 적용하여 선명도를 낮추고 양안식 HMD를 통해 입체 콘텐츠를 감상할 때 발생하는 시각적인 피로를 감소시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 생성된 3차원 입체영상이 기존 방법에 비해 높은 입체감을 제공하는지 여부를 세 가지의 사용자 실험을 통해 평가하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 기존방법에 비해 높은 입체감을 제공하고 시각적인 피로가 크지 않는다는 것, 사람의 시차와 동일한 스테레오 카메라를 통해 촬영된 영상과 유사한 현실감을 사용자에게 제공한다는 것, 그리고 영상블러를 통해 사용자의 시각적인 피로도가 감소되었다는 사실을 확인하였다.
본 논문은 동영상 프레임 간 선명도를 균일하게 유지하면서 블러를 제거하는 기법을 제안한다. 고정된 변수들을 이용하는 기존 기법들과 달리, 제안하는 동영상 디블러링 기법은 영상에 따라 디블러 변수들을 조절함으로써 선명도를 균일하게 만들어 준다. 먼저, 입력 프레임의 초기 블러 커널을 추정하고, 디컨볼루션을 수행한 뒤, 선명도를 측정한다. 그리고 균일한 선명도를 유지할 수 있도록 측정된 선명도에 기반하여 정규화 변수와 커널을 조절하고, 다시 디컨볼루션을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 상당히 균일한 선명도를 유지하면서 디블러링을 수행함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 동영상 화질을 최대한 유지하면서 압축 비트량 절감을 효율적으로 이루기 위해 복수개의 영상처리 필터를 영상의 블록에 따라 선택적으로 적용하고, 영상처리 필터의 선택을 위한 MSSSIM(Multi-Scale Structural SIMilarity) 및 쿨백-라이블러 발산(Kullback-Leibler divergence: KL-Divergence) 기반의 영상 처리 평가 함수를 제안한다. 영상압축의 경우, 영상 내 특징에 따라 화질과 비트량 절감의 특성이 다르며, 이에 따라 단일 목적을 가진 영상처리 필터로서는 화질을 유지하면서, 비트량 절감이라는 목적을 동시에 만족 시키기 어렵다. 이에 따라, 주관적 화질을 최대한 유지하면서, 비트량을 절감시키기 위해 주관적 화질 측도로서 MSSSIM를 사용하고 비트 량 측도를 위하여 쿨백-라이블러 발산을 사용함과 동시에 두 가지 척도를 하나의 척도로 결합시키기 위한 방법을 제안한다. 아울러 제안한 측도를 사용하여 서로 다른 특성을 가진 영상처리 필터를 전처리 필터로 사용할 경우, 주관적 화질을 최대한 유지하면서 비트량 절감을 유지할 수 있도록 동영상 압축이 가능함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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