최근 모바일 기기를 위한 카메라 관련 기술이 발전하면서 취득할 수 있는 영상의 화질 또한 크게 향상되고 있다. 그러나, 일상 생활에서 빈번히 발생하는 다양한 실내외 불규칙한 조명 조건 및 저조도 환경은 여전히 영상 화질 저하를 야기한다. 본 고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 널리 연구되고 있는 심층신경망 기반 영상 화질 개선 연구의 최신 동향을 소개하고자 한다. 먼저, 다양한 최적화 기법을 바탕으로 영상 내 조명 성분을 추정하고, 이를 개선하는 방법들에 대해 간략히 설명한다. 또한, 영상 인식, 객체 검출 등에서 뛰어난 성능을 입증한 합성곱 신경망 구조를 기반으로 영상의 잠재적 특징을 효과적으로 검출한 후 이를 바탕으로 개선된 영상을 생성하는 방법에 대해 설명한다. 다양한 데이터셋에 대한 실험 결과를 통해 인공지능 기반 영상 화질 개선의 우수성을 보인다.
본 논문에서는 라플라시안 피라미드를 이용하여 컬러 영상의 밝기 및 색상을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상을 라플라시안 피라미드로 구성한 후 저해상도 근사 영상을 이용하여 영상의 전체적인 밝기를 개선하고 대역 통과 영상들을 이용하여 대비를 개선한 후 입력 영상의 밝기 값에 따라 적응적으로 색상을 재현함으로써 최종적으로 컬러 영상의 화질을 개선한다. 실험 결과 제안하는 방법은 영상 조명 특성에 강인한 화질 개선 성능을 보여주었으며 동영상에 적응시에도 자연스러운 화질 개선 결과를 얻을 수 있었고 실시간 처리가 가능한 수행 속도를 보여주었다.
일반 영상의 화질을 개선하기 위해 다양한 알고리즘이 존재한다. 하지만 X-ray 영상의 경우 일반 영상과 특성이 다르기 때문에 기존의 화질 개선 알고리즘으로는 진단에 적합한 화질을 얻을 수 없다. 디지털 X-ray 기기로부터 처음 획득된 X-ray 영상은 데이터 범위가 일반 영상에 비해 넓고 밝기 레벨이 고르지 못하다. 특히 Chest X-ray 영상의 경우 다양한 이유로 촬영하기 때문에 갈비뼈와 혈관, 척추 뼈 등 특성이 다른 모든 부위들을 자연스럽게 개선할 필요가 있다. 본 논문은 영상의 불필요한 배경 성분을 제거하여 특정 밝기에 밀집되어 있는 데이터들의 히스토그램 범위를 확장시키고 주파수 대역 별 가중치를 조절하여 대비 및 선명도를 향상시킨다. 마지막으로 전역적 대비 개선 기법과 지역적 대비 개선 기법의 장점을 취하여 진단에 적합하도록 개선된 Chest X-ray 영상을 얻는다.
본 논문은 디지털 카메라로 촬영된 영상의 화질을 향상시키기 위해 영상의 명도 표면을 생성하여 이를 스트레칭 하는 대비 개선 기법을 제안한다. 제안된 명도 표면 스트레칭 기법은 가우시안 함수에 의해 상부 명도 표면과 하부 명도 표면을 생성하여 출력 영상의 최대 명도 범위로 스트레칭함으로써 입력 영상의 대비를 개선하게 된다. 다양한 조명 환경에서 획득한 디지털 컬러 사진을 대상으로 기존의 화질 개선 알고리즘인 히스토그램 스트레칭, 명도 표면 스트레칭, 히스토그램 평활화, 감마 조정, 레티넥스 기법과 제안한 화질 개선 기법의 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과 제안한 영상 개선 기법은 다른 방법들에 비해 CPP 성능이 우수하였으며 인간 시각의 관점에서 자연스럽게 화질을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 위성 영상과 같은 원격 센싱 영상 등의 저 대비 영상의 화질을 개선하기 위하여 SVD (singular value decomposition)를 이용한 적응적 히스토그램 평활화 기법을 제안한다. 저 대비 영상의 특이값과 히스토그램 평활화 영상의 특이값을 결합하되, 사용자 파라미터를 통해 영상의 화질을 조절할 수 있도록 적응적 화질 개선 기법을 제안한다. 위성 영상을 비롯한 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과 제안하는 방법이 기존의 히스토그램 평활화 기법 및 이를 개선한 방법에 비해 GSD (global standard deviation)으로 측정한 객관적 수치 측면에서 우수한 성능을 나타내고, 주관적 화질 측면에서 자연스럽고 영상의 어두운 영역 및 밝은 영역에서의 디테일 보존 성능이 우수함을 확인할 수 있다.
디스플레이 장치와 영상 기술의 발전으로 3D 입체 영상에 대한 관심과 기술적 접근이 어느 때 보다 활발하다. 입체 영상의 경우 통상 복수의 평면 영상을 이용하여 합성하게 되는데 이 과정에서 각 영상의 객관적 화질을 서로 달리 함으로써 주관적 화질을 향상시킬 수 있다는 연구가 진행되어 왔다. 그러나 객관적 화질을 지나치게 달리 하거나 전반적으로 낮은 화질의 영상에서는 경계선이 제대로 재현되지 않아 입체감을 떨어뜨리는 문제가 발생한다. 또한 기존의 연구는 스테레오 영상에 한해서만 위의 가설을 검증하였으나 최근의 입체 영상에 관한 연구는 스테레오 영상뿐만 아니라 다시점 영상에서도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스테레오 영상과 9시점 영상에서의 비대칭 영상 부호화가 주관적 화질에 미치는 영향을 검증하고 구체적으로 어느 정도의 객관적 화질 차이를 유지하는 것이 비대칭 부호화에서 가장 효율적인지를 밝힌다. 또한 기존의 비대칭 영상 부호화와 비교하여 주관적 화질을 개선할 수 있는 더욱 효율적인 알고리듬을 제안한다. 제안되는 알고리듬은 경계선의 강도를 기준으로 매크로블록의 양자화 파라미터를 달리 하여 영상의 경계선을 보호하는 방법으로써 기존의 비대칭 영상 부호화보다 더욱 향상된 주관적 화질을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 영상의 화질 개선을 위해 일반적으로 사용되는 방법인 미디안 필터와 샤프닝 필터의 단점들을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 영상의 통계적 정보를 이용하여 평탄영역과 평탄하지 않은 영역을 구분하고 각 영역에 대해 저주파 통과 필터와 고주파 통과필터를 각기 다르게 적용하여 기존의 다른 화질 개선 필터 보다 향상된 개선 효과를 기대 할 수 있다. 또한 적용할 스케일 값의 크기만 결정하면 각 화소에서의 범주와 세기는 영상의 통계적 정보를 이용한 매핑 함수를 통해 자동으로 생성된다. 따라서 기존의 미디안 필터와 샤프닝 필터가 가지고 있던 복잡한 파라메터의 설정과정이 필요 없이 평탄영역에서의 잡음제거 및 블러링 효과와 활동성이 높은 영역에서의 선명화 효과를 동시에 얻을 수 있다.
본 논문에서는 최근 모바일 디스플레이로 각광 받고 있는 OLED 디스플레이를 위한 영상 화질 개선 기법을 제안한다. OLED 디스플레이는 영상의 화소값을 개별적으로 조정함으로써 전력 소모를 조정할 수 있다. 이러한 OLED의 특성과, 영상 화질 개선의 대표적인 기법인 히스토그램 수정 기법을 이용하여 전력소모를 최소화 하는 영상 화질 개선 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 OLED 디스플레이의 소모 전력을 추정하고, 입력 영상의 히스토그램 수정을 통하여 얻어지는 전달함수를 이용하여 영상을 변환한다. 모의실험을 통하여 영상을 표현하기 위한 소모 전력이 효과적으로 감소함을 확인한다.
유무선 정보통신환경에 맞춰 제한된 비트율로 압축된 CCTV 영상의 화질은 좋지 않을 수 있다. 본 논문은 제한된 비트율로 압축된 영상내 관심영역의 화질개선을 위해, 영상압축을 수행 하기 전의 카메라 센서로 획득한 영상에 전처리를 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 관심영역 및 비관심영역에 차등적 필터를 적용하여 화소 별 공간적 상관도를 향상시킨다. 제안된 방법을 사용한 결과 관심영역에서의 텍스처 손실을 최소화 할 수 있었으며 전처리 과정을 적용하지 않은 영상과 비교하여 객관적 화질이 향상됨을 확인할 수 있다.
화질개선 알고리즘에 있어서 빠른 처리시간을 가지는 알고리즘들은 영상의 질을 개선하기만 할 뿐 영상의 강조처리는 하지 않는 단점이 있고, 강조된 영상을 얻는 알고리즘의 경우에는 화질의 처기에 비례하여 많은 처리 시간을 필요로 하는 단점이 있다. 본 연구는 다양한 방법으로 촬영되는 영상에 있어서 근소한 화소의 차이로 인해 사람의 눈으로는 식별이 불가능한 영상을 개선하여 육안으로 식별하게 하거나, 영상의 본래 활용 목적에 부합하도록 개선하는 방법이다 이는 영상을 보기 좋게 하거나, 부드러운 영상을 얻는 것이 아니고 보다 뚜렷하게 강조된 영상을 얻기 위해 연구되었다. 이에 대한 새로운 알고리즘으로 히스토그램 재분배에 의한 화질 개선 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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