영상기술의 발전으로 영상의 품질측정에 관한 연구가 많이 진행되어왔다. 이를 통해 새로운 영상처리, 영상통신등에 사람의 시각적 인지 특성을 고려한 품질측정이 가능해졌다. 무기준법 영상측정방법은 전달된 영상의 정보만을 이용해 품질을 측정하기 때문에, 방송이나 실시간 전송에 주로 이용되어왔다. 이 논문에서 우리는 세가지 비트스트림 정보를 이용한 새로운 무기준법 영상 품질평가 방법을 제안한다. 화면갱신비율, 움직임지수, 양자화계수의 관계를 정립하고, 회기분석을 통해 각각 요소의 가중치를 계산하여냈다. 제안하는 기법을 평가하기 위해, ITU-T P.910에 따라 250개의 영상에 대한 주관적인 영상품질을 측정하였다. 실험결과, 제안하는 화질평가 기법이 기존의 다른 방법들에 비해 주관적인 화질평가와 상관관계가 높게 나타났다.
정합, 비교. 분류 지문의 처리에 있어 지문 영상의 품질은 처리 결과의 정확성에 직결되므로. 지문 영상의 품질을 측정하는 방법과 함께 좋지 않은 품질의 영상을 개선하기 위한 다양한 방법이 연구되었으며, 또한 지문 영상의 상태에 영향을 적게 받는 지문 처리 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 지문 영상의 상태를 통한 영상의 품질 측정 방법과, 그를 통한 지문 처리의 정확도의 변화를 측정하였다. 지문 품질 측정은 지문 영상에서 융선의 윤곽과 방향을 통해서 표준적인 지문 영상의 기준에 부합하는가를 검사함으로써 지문의 입력 상태를 측정하여 부적합한 지문 영상을 제외한다. 지문 정합은 특징점 분석을 통한 하우스도프 거리를 측정하였다. 실험 결과 나쁜 품질의 지문이 제외된 집합은 원 집합과 비교하여 일치 지문과 비일치 지문의 집합 사이에 약 1.7의 거리 증가가 있었다.
영상의 품질을 측정하는 것은 영상처리에서 매우 중요한 문제이다. 지금까지 영상 품질을 측정하기 위한 다양한 방법들이 제시되었고, 이들은 수학적인 관점에서 영상의 품질을 적절히 표현해주고 있다. 그러나, 수학적인 측정과 인간의 시각에 의해서 측정되는 품질은 서로 다를 수 있고 영상이 전달되는 최종 대상체는 인간의 시각이기 때문에 이를 고려한 영상품질 측정 방법이 필요하다. 본 논문에서는 사람의 시각적 특성을 고려하여 영상 품질을 측정할 수 있는 통계적 방법을 제시하였다. 사람의 시각은 영상의 전체적인 품질을 판단하면서도 국부적인 위치에서의 품질을 판단하며, 전체적인 영상의 품질보다는 국부적인 위치에서의 품질이 시각적인 영상품질 판단에 미치는 영향이 크다. 본 논문에서는 영상을 세그먼트화하고 각 세그먼트화된 영상에서 얻어진 영상 품질 값에 스코어링을 하는 통계적 기법을 사용하여 시각에 의한 판단과 유사한 결과를 얻었다.
지문 영상의 품질은 지문 인식의 성능에 큰 영향을 미친다. 그러므로 지문 영상의 품질을 명가하고 정의하는 과정이 선행되면 안정된 지문 인식 성능을 보장 받을 수 있다. 본 연구의 목적은 지문 영상 품질을 측정하는 알고리즘을 이용하여 정합 후 인증성공률을 높이는 것이다. 본 연구는 지문 영상의 품질을 측정하는 세가지 알고리즘을 구현하고 정량적으로 표현한 후 품질 정도에 따라 분류한 영상들을 이용하여 본인 대 본인 정합을 수행하였다. 그리고 알고리즘간의 특성을 비교하였으며 품질에 따른 정합 성능을 평가하였다. 실험 결과, 품질 평가 후의 정합 성능이 그렇지 않았을 때의 성능에 비해 5% 이상의 성능 향상을 보였다. 또한 좀 더 나은 성능 향상을 위해서는 융선의 지속성과 일관성을 판단할 수 있는 알고리즘 및 여러 품질 측정값들의 효율적인 조합의 연구가 필요하다.
본 논문에서는 인간의 시각 인지 능력(Human Visual System; HVS)을 기반으로 하는 영상 품질 측정 방법을 제안한다. 보다 구체적으로 제안하는 시각 인지 기반의 영상 품질 측정 방법은 기존의 객관적인 품질 평가 방법인 PSNR 품질 측정 방법에 1) HVS 에 기반한 foveated contrast sensitivity 을 이용하여 집중 영역으로부터 거리에 따른 인식률 저하를 반영하였으며, 이와 동시에 2) Just Noticeable Distortion(JND)을 통해 영상의 휘도 대비 차이에서 오는 인식률 차이를 반영하여 사용자가 인지하는 품질을 계산하였다. 이러한 연구 결과는 특히 대형 영상의 부호화 과정에서 양자화 및 bit allocation, 또는 기 부호화된 영상의 전송 과정에서 차등화된 오류 보호 기술 등에 활용할 수 있을 것이다.
생산현장 업무에서는 측정검사업무의 비중이 크다. 측정검사의 업무는 품질향상을 위한 활동이며 또한 고부가가치의 제품을 위해서도 중요하다. 고품질 고정밀도는 철저한 측정검사를 통하여 이루어진다. 제품의 치수를 정확히 측정하여 정밀도 있는 부품을 제작하고 불량부품이나 파손된 부품을 검사하여 제거함으로써 제품의 성은과 품질이 우수하게 인정된다. 이러한 측정검사작업의 정밀도향상, 생산성 향상을 위해서는 자동화가 필요하다. 측정검사의 자동화 (CAT : Computer Aided Testing)에는 영상처리를 이용하는 시각검사의 자동화가 중요한 분야이다. 영상처리를 이용한 시각검사의 대상은 결함검사, 두께검사, 형상칫수 검사, 물체의 위치, 방향, 종류의 파악 등이 있다.
본 논문은 인간에 의해 주관적으로 측정되던 이동 멀티미디어 영상 품질에 대한 방법을 개선하기 위한 논문이다. 다양한 열화요인을 가지는 동영상의 정량적이며 객관적인 화질평가를 위해서는 기존의 PSNR의 한계를 보완하고 전송망에서 발생하는 오류를 고려하여야 한다. 따라서, 본 논문에서는 인간의 인지특성을 반영할 수 있는 새로운 객관적 화질측정방법을 제안하였다. 제안된 방법은 멀티미디어 서비스 영상의 품질을 다양하고 정확하게 측정할 수 있으며 서비스 가이드라인을 설정하여 고품질 영상서비스를 제공하는 표준안 설정을 위한 측정 방법과 시스템으로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 IPTV 멀티캐스팅 서비스에서 네트워크 부하증가에 따른 영상품질을 평가하기 위해 유럽형 디지털 영상품질 표준 측정규격인 ETSI(European Telecommunication Standard Institute) TR 101 290을 이용하여 실험 측정한 결과를 제출하였다. 실험결과를 통해 IPTV에서의 영상품질과 ETSI TR 101 290 측정방식과는 밀접한 상관관계가 있음을 증명하였고 기존의 영상품질 평가방식에서 알 수 없었던 요소를 정확하게 평가할 수 있음을 증명하였다.
온라인 지문 인식 시스템에서는 주변 환경, 사용자의 지문 상태 및 입력 방법에 따라 다양한 품질의 지문이 입력된다. 따라서 지문 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는, 입력된 지문 영상을 이용하여 본인과 타인간의 변별력을 높이는 연구뿐만 아니라 다양한 품질의 지문 영상들 중에서 품질이 좋은 지문 영상을 선택하여 이를 인식에 사용하는 연구도 병행이 되어야 한다. 하지만 대부분의 기존 연구에서는 지문의 지역적인 품질만을 측정하였기 때문에 한 장의 지문영상의 품질에 대한 예측은 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 논문에서는 획득된 지문 영상의 품질을 판단하기 위해서 지역적인 지문 품질 측정과 이를 통한 전역적 지문 품질 측정 방볍을 제안하였다. 지역적인 지문 품질 평가에서는 각 지문 블록에서 그레디언트(Gradient)의 확률 밀도 함수(Probability Density Function)의 형태를 측정하여 블록 별 품질 값을 예측하였고, 이를 기반으로 전역적인 품질 평가에서는 신경망(Neural network)올 사용하여 지문 영상 전체를 평가함으로써 입력된 영상의 사용 여부를 판단하였다. FVC2002 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과, 제안한 전역적 방법을 사용하였을 때 NFIQ(NIST Fingerprint Image Quality)의 방법보다 정합 예측 성능이 높게 나타난 것올 확인할 수 있었다.
입력이 되는 지문 영상의 품질은 지문 인식 시스템의 전체 인식 성능에 다양하게 영향을 미친다. 지문 영상의 품질은 추출, 정합 등의 알고리즘 내에서도 중요한 정보로 활용되는데, 특히 센서 입력부에서의 품질 측정 및 평가는 불필요한 처리 과정을 줄여 시스템의 전반적인 안정성을 유도하는데 사용되는 만큼 매우 중요한 과정이 된다. 본 논문에서는 기존의 많은 연구 결과들과는 달리 센서, 인식 알고리즘, 손가락의 특성에 독립적인 지문 영상 품질을 정의하였다. 또한 이의 측정을 위하여 지문 영상의 지역적 특성들만을 이용한 새로운 품질 측정 방법도 제안하였다. 제안하는 품질 측정 방법은 블록별 품질 특성 분류 결과를 이용하여 전체 지문 영상의 품질을 수치화하는 것으로, 본 논문에서는 FVC에서 사용된 몇 가지 서브 데이터베이스들을 이용하여 제안하는 방법의 유용함을 증명하였다. 실험 결과는 NIST의 NFIQ, AWARE사의 QualityCheck 품질 측정 알고리즘들과 비교되었는데, 이들 알고리즘들에 비해 제안하는 측정 방법이 인간의 시각적 분류 기준과 유사한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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