이 논문에서는 중복된 웨이블렛 변환영역에서 다중척도 정칙화를 이용한 새로운 영상복원방법을 제시하였다. 제안된 방법은 중복된 웨이블렛 변환을 이용하여 단일척도 영상복원문제를 다중척도의 영상복원문제로 변환한 후에, 각 척도에 의존하는 정칙화 방법을 이용하여 각 척도별로 영상복원을 하고 그 결과를 중복 웨이블렛 역변환을 통해 최종적인 영상복원을 얻는 방법이다. 제안된 방법은 웨이블렛 관련 복원부분에서는 다소 적은 정칙화 계수를 적용하여 뚜렷한 경계를 복원하는 반면, 적은 정칙화 계수에 적용한 것에 의해 발생하는 잡음은 웨이블렛 축소법을 이용하여 제거하였다. 제안된 방법의 향상된 영상복원 성능은 전통적인 Wiener 필터링과의 비교실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 먼저 영역 기반 부호화를 위한 새로운 결합 분할 척도를 정의하고 이를 이용한 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 결합 분할 척도는 기존의 밝기 분할 척도, 움직임 분할 척도 및 제안한 변화 검출기로부터 정의되는 변화 분할 척도의 가중 합으로 구성된다. 변화 분할 척도는 기존의 변화 검출기의 결과 영상에 포함되어있는 많은 부정확한 요소들을 제거하기 위하여 수리 형태학에 기반한 녹임 필터링된 영상으로부터 한 화소와 이와 인접한 화소간의 변화 차의 절대값으로 정의된다. 변화 분할 척도는 움직임이 있는 이동체 영역과 배경 영역간의 정차한 분할을 하는데 있어서 효과적인 분할 척도로 사용될 수 있다. 그러므로 제안한 결합 분할 척도는 영역 기반 영상압축의 영상 분할과정에서 추정된 움직임 정보가 부정확하고, 움직임이 있는 이동체 영역과 배경 영역간의 경계 부분에서의 밝기가 유사하더라도 이들간의 경계를 정확히 분할할 수 있다.
본 논문에서는 데이터의존성과 벡터왜곡척도를 이용하여 개선된 칼라영상을 복호화하였다. 프랙탈 칼라영상의 복원방법은 Zhang과 Po의 벡터왜곡척도를 이용한 R, G, B 칼라 성분간의 상관관계를 고려하여 부호화한 압축파일을 사용하여 수렴될 복원영상을 독립적인 반복변환에 의해 수렴되는 영역과 데이터의존성을 갖는 영역으로 분류하여 데이터의존성 부분이 차지하는 만큼 복호화 과정에서 불필요한 계산량이 제거되었고, R 영역에서 검색한 데이터 의존영역을 G, B 영역에 그대로 사용하여 고속복호화가 가능하였다.
감성 인식은 기계가 작업을 자동적으로 판단하여 인간의 감성을 인식하도록 하는 것이다. 인간의 감성은 매우 주관적이므로 객관적인 측정이 불가능하다. 따라서 감성 인식의 목표는 가급적 많은 사람들이 공감하는 척도를 만드는 것이다. 영상에서의 감성 인식은 영상의 여러 가지 특징을 감성과 매칭하는 방법으로 구현된다. 본 논문에서는 고바야시의 영상 척도를 참고하여 의류 영상에서 색상 특징을 이용한 감성 인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 영상 척도의 색상 정보를 데이터화하고, 입력 의류 영상에서 추출한 색상을 저장된 색상 데이터와 비교하여 가장 유사한 색상을 찾고, 이 색상과 연관된 감성을 출력한다. 제안된 시스템은 한 의류 영상에서 최대 3개까지 감성을 찾을 수 있다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 70명의 관찰자가 검사하였다. 그 결과에 따르면 제안한 시스템이 인식한 감성과 관찰자의 감성이 매우 유사하였다.
집적 영상 (Integral Imaging) 기술은 3차원 이미징 (Imaging)과 디스플레이를 위한 기술이다. 많은 파라미터들이 3차원 집적 영상 시스템의 성능에 영향을 준다. 3차원 시스템 성능의 척도 (Performance Metric)를 정의하고 이러한 파라미터들을 최적화함으로써 향상된 시스템 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 주어진 시스템 조건하에서 성능 척도를 사용하여 3차원 집적 영상 시스템의 성능을 최적화하는 방법에 대해 설명한다. 이 분석에서, 성능 척도를 최적화하기 위해 렌즈의 개구수 (Numerical Aperture), 영상 센서간의 거리, 영상 센서의 수, 픽셀 크기, 그리고 픽셀 수와 같은 시스템 파라미터들을 최적화하여 선택한다. 이미징 처리과정을 설명하기 위해 파동 광학 (Wave Optics)을 사용하였다.
본 논문에서는 항공 영상에서 직선 성분을 강건하게 추출하기 위한 새로운 영상 필터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 지상 구조물의 추출에 유용한 직선 특징을 이루는 에지와 비직선 특징을 이루는 에지의 대비도를 증가시키기 위하여 비선형, 비등방 확산 기법 [2]을 영상에 적응적으로 적용한다. 이를 위하여 확산 매개변수를 제안하는 새로운 직선성 척도로 설정하고 영상의 각 점에서의 직선성 값에 따라 적응적으로 확산을 시킴으로써 확산 과정에서 직선 특징을 잘 보존하고 비직선 특징을 효과적으로 제거한다. 본 논문에서는 직선성 척도로서 에지 체인 위의 점들의 방향성 엔트로피를 제안하고 다양한 영상에 대한 실험을 통해서 엔트로피 척도가 영상에서의 직선 특징을 추출하는데 효율적임을 보인다.
영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에 있어서, 평균 제곱 오차(Mean Squared Error: MSE)는 좋은 수학적 특성(예를 들어, 척도성(metricability), 미분가능성(differentiability) 및 볼록 성질(convexity))을 가짐으로 인해 많은 영상 화질 최적화 문제의 객관적 척도로 사용되어 왔다. 그러나 MSE가 영상의 왜곡 신호에 대한 시각적 인지 화질과 상관도가 높지 않다는 것이 알려지면서, 이를 해결하기 위해 위에서 언급한 좋은 수학적 특성과 높은 영상 화질 예측 성능을 동시에 가지는 객관적 영상 화질 측정(Image Quality Assessment: IQA)척도가 활발히 연구되어 왔다. 비록 최근 제안된 좋은 수학적 성질을 만족시키는 IQA 척도들은 MSE와 비교하여 매우 향상된 주관적 화질 예측 성능을 보이지만, 상대적으로 높은 계산 복잡도를 가진다. 본 논문은 이를 해결하기 위해, 단순 라플라스 연산자를 이용한 좋은 수학적 특성을 가지는 새로운 IQA 척도를 제안한다. 제안 IQA 방법에 도입한 단순 라플라스 연산자는 인간 시각 체계의 망막에서의 광도 자극에 대한 시신경 반응을 효과적으로 모사할 뿐만 아니라 계산이 매우 단순하기 때문에, 제안 IQA 척도는 단순 라플라스 연산자를 사용하여 매우 빠른 계산 속도와 높은 주관적 화질 점수 예측력을 확보하였다. 제안 IQA 척도의 효과를 검증하기 위해, 최신 IQA 척도들과 광범위한 성능비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 IQA 척도는 모든 테스트 IQA 척도들 중 MSE를 제외하고 가장 빠른 처리 속도를 보였을 뿐만 아니라, 가장 높은 주관적 화질예측 성능을 보였다.
다양한 안개 제거 기술이 개발되어왔으나 이들의 성능을 정량 정성적으로 평가하는 방식에 대한 연구는 다소 부족하다. 본 논문에서는 안개 제거 기술의 성능을 평가하기 위하여 사용할 수 있는 다양한 척도를 살펴본다. 성능 척도의 신뢰도 검증을 위하여, 고화질 칼라 깊이 영상을 이용하여 안개 영상을 합성하고 안개 제거 영상과 원 영상을 비교하는 방식을 택한다. 한편 안개 제거 기술을 화질을 기준으로 평가하는 방식이 아닌, 안개 제거 전 후 영상에 대한 컴퓨터 비전 기법의 성능을 비교하는 방식을 검토한다. 다양한 안개 제거 기술 성능 척도에 대한 비교 분석 및 문제점에 대한 해결 방안을 토의한다.
영상 크기 변환은 응용 환경에서의 다양한 목적을 위하여 사용되며, 변환 함수의 성능을 평가하기 위하여 처리전과 후의 두 영상의 화질을 비교한다. 변환 함수의 객관적 성능 평가를 위하여 화질 비교의 정확한 지표가 요구되며, 실제 다양한 관점에서의 접근이 이루어졌다. 하지만 영상 크기 변환 과정에서 생략되거나 새롭게 생성되는 화소들의 위치를 고려한 화질 비교 척도에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 크기 변환에서 발생하는 화소들의 생략 및 추정 위치를 고려한 객관적 영상 화질 측정방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 영상 화질 척도를 이용하여 위치 변화를 고려한 새로운 영상화질 측정 방법을 만들고, 위치 변화에 대한 민감도를 평가하였다. 실험을 통해서 기존에 널리 사용되는 영상 화질 측정 방법이 화소들의 생략 및 추정 위치의 변화에 많은 영향을 받는 것을 알 수 있었고, 제안하는 방법이 화소들의 생략 및 추정 위치 변화를 고려한 영상 화질 표현의 객관적 척도임을 확인하였다. 제안하는 방법은 영상 복원 및 개선 함수의 성능을 평가하는 척도로서 유용하게 사용될 수 있다.
서비스 로봇은 효과적인 작업 수행을 위해 장소 인식을 정확하고 빠르게 할 필요가 있다. 이러한 장소 인식을 위해 영상 센서를 사용하여 데이터베이스와 비교하여 장소를 인식하는 방식이 많이 사용되고 있다. 현재 사용 가능한 영상 데이터베이스는 하나의 공간에서 다양하게 얻을 수 있는 영상을 수집하여 갖추고 있지 않다. 본 논문에서 제안하는 SEFEX database는 병원 실내에서 촬영된 영상 데이터베이스로 총 25개 촬영장소 (회전 영상 촬영 장소 15가지, 주행 영상 촬영 장소 10가지), 기준 영상 총 100장 (회전 영상 : 60장, 주행영상: 40장)과 시험 영상 총 250장 (회전 영상 : 150장, 주행 영상: 100장)의 사진으로 구성되어 있다. 이 영상 데이터베이스를 이용하여 제조사나 연구자가 장소 인식 성능 평가의 척도나 알고리즘의 평가 척도로 사용할 수 있을 것으로 예상되며, 새로운 장소 인식 방법의 개발 등의 장소 인식 분야에 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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