본 논문에서는 영상안에서의 노이즈를 제거하기 위한 방법과 영상을 압축하기 위한 방법을 제안하였다. 영상을 필터링하기 위한 방법으로 해상도의 손상 없이 영상의 신호대잡음비(SNR)를 개선시킬 수 있는 국부 형태 적응 필터링을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 템플릿 형태가 고정되어 있는 기존의 필터링 방법 대신에 다중 템플릿들을 정의하였다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할 때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나. $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 영상 압축에 있어서는 두 가지 모델이 제안되었다. 첫 번째로, 향상된 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 무손실에 가까운 압축을 제안하였으며, 두 번째로, 완전 복원이 가능한 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 통합된 유/무손실 압축을 제안하였다. 모의 실험에서, 제안된 알고리즘에 의해 재구성된 영상들은 부동 소수점 기반 웨이블렛 변환과 JPEG에 의해 재구성된 영상들에 비해 높은 신호대잡음비를 보였다.
정확한 변위정보를 추정하기 위해 다양한 비용 값 계산함수 또는 비용 값 합산 방법들이 개발되었다. 본 논문에서는 비용 값 계산을 위해 좌, 우영상의 기울기와 SAD(Sum of Absolute Differences)를 이용하며 비용 값 합산을 위해 가이드 영상 필터링을 사용한다. 가이드 영상 필터링은 가이드 영상의 종류에 따라 필터링결과가 크게 변하게 되는데, 스테레오 정합에 사용된 원본 입력 영상을 가이드 영상으로 사용할 경우 정확한 화소 값을 가지고 있기 때문에 경계영역을 보존하며 필터링 수행이 가능하다. 하지만 가이드 필터링은 가이드 영상으로부터 미리 지정해준 이웃한 화소와의 거리와 색상차이의 분산 값만을 고려하여 필터링을 수행하기 때문에 설정 변수 값에 매우 의존적인 특성을 갖는다. 가이드 필터링 과정에서 변수에 대한 의존성을 낮추고 경계영역의 정확도를 높이기 위해 우선 평활화 필터를 이용하여 경계영역을 추출한다. 원본 입력영상을 사용하여 경계영역을 추출할 경우 객체 내부의 많은 텍스처 영역의 정보까지 추출되지만, 평활화 필터를 이용할 경우 정확한 경계 영역의 정보만을 추출 할 수 있다. 추출된 경계영역에 대해서만 높은 가중치를 사용한 뒤 기존의 가이드 영상 필터링과 혼합하여 최종 비용 값을 합산한다. 제안한 방법을 사용하여 경계영역의 정확도가 향상된 최종 변위 지도를 획득할 수 있었다.
제 3차 국가 GIS 기본 계획의 목적은 국가지리정보체계의 원활한 구축 및 지리정보 활용촉진으로 기존의 구가 GIS 구축의 양적 확산에서 질적 심화를 도모하고 있다. 고해상도 위성영상이 다양한 분야에서 활발하게 이용하게 됨에 따라 지형자료의 더 정확한 경계검출에 대한 필요성이 대두되고 있다. 위성영상을 이용한 도로 경계 검출은 교통정보시스템을 포함한 도로계획, 도시계획 등의 GIS 응용을 위한 필수 연구로 인식하고 있다. 본 연구는 IKONOS 영상에서 도로 경계 검출을 위한 고주파 와 저주파 필터링 비교분석에 관한 연구이다. 분석결과 저주파 필터링과 고주파 필터링은 입력영상의 경계부분에서 영상을 선택적으로 강조할 수 있었다. 저주파 필터링과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체영상을 대상으로 변화시켜 비교적 도로 폭이 넓은 경우 효과적이었다. 고주파 필터링은 세부적인 영상정보를 선택적으로 강조할 수 있었다.
본 논문에서는 영상 보간의 결과 측면에서 깊이를 보정하는 방법 중 하나인 유도 영상 필터링 기법을 비교한다. 실험을 위해 초기 깊이 영상을 두 종류의 유도 영상 필터링 기법으로 개선을 하였다. 초기 깊이 영상과, 각각의 필터링 기법에 의해 개선된 변이 영상을 이용하여 영상 보간을 하였고, 그 결과를 비교하였다. 결과로서 한 시점 영상의 텍스처 정보만을 이용하여 변이를 개선하는 유도 영상 필터링 기법으로 변이 영상을 개선하게 되는 경우에 육안으로는 구분이 갈 정도로 변이가 개선이 되지만, 영상 보간의 측면에서 보았을 때는 크게 차이가 없거나 오히려 품질이 저하되는 경우를 확인할 수 있었다.
SAR 영상의 Speckle noise는 해석을 방해하는 요인이 되고 분류할 때 분류정확도를 떨어뜨리는 역할을 하기 때문에 이를 감소시키기 위한 전처리 과정이 필요하다. 이 연구에서는 SAR 영상의 Speckle noise를 줄이기 위해서 영상의 특성을 분석하고 영상에 맞는 wavelet 변환을 이용한 필터링 기법과 Variogram에 기반한 필터링 기법을 제시하고 SAR 영상에 대한 적용 실험을 수행하였으며 그 결과를 분석하였다. 실험 결과 variogram 기반 필터링은 기존의 adaptive filter와 유사한 결과를 보였고 wavelet 기반 필터링은 기존의 필터링보다 좀 더 나은 결과를 보였다.
최근 고해상도 위성영상이 다양한 분야에서 활발하게 이용하게 됨에 따라 지형자료의 정확한 경계검출에 대한 필요성이 대두되고 있다. 위성영상을 이용한 도로 경계 검출은 교통정보시스템을 포함한 도로계획, 도시계획 등의 지형 공간정보의 필수 연구로 인식되고 있다. 본 연구는 IKONOS 영상에서 도로 경계 검출을 위한 고주파와 저주파 필터링 비교분석에 관한 연구이다. 분석결과 저주파 필터링과 고주파 필터링은 입력영상의 경계부분에서 영상을 선택적으로 강조할 수 있었다. 저주파 필터링과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체영상을 대상으로 변화시켜 비교적 도로 폭이 넓은 경우 효과적이었다. 고주파 필터링은 세부적인 영상정보를 선택적으로 강조할 수 있었다.
효과적인 영상의 압축을 위하여 여러 가지 기법들이 연구되고 있는데, 그 중에 2 차원 필터링은 2 차원 영상 처리를 위해 많이 사용되고 있다. 2 차원 영상 필터링은 수평과 수직 방향으로 각각 1 차원 선형 필터를 수행함으로서 구현할 수 있으며, 필터링 방법에 따라 압축 효율에 많은 영향을 미치게 된다. 일반적으로 순환 콘볼루션을 이용한 필터링 기법은 영상을 감축하는데 가장 많이 사용되고 있는데, 경계 부분에서의 상관성 등이 전혀 고려되지 않기 때문에 필터링 효율이 떨어지는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 루프 콘볼루션을 이용한 필터링 기법을 제안 하였다. 제안된 필터링 기법은 경계 부분의 필터링 시 상관성이 높은 데이터를 이용하기 때문에 필터링의 효율을 높일 수가 있다. 제안된 필터링의 효율을 정확하게 분석하기 위하여 대역분할 부호화에 적용하였고, 자바 기반의 시뮬레이터를 사용하여 성능을 평가하였다.
최근 지능형 CCTV 관제 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. CCTV 영상 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 분석하기 위한 기술의 발전이 필요한 실정이다. 대부분의 지능형 CCTV 관제 시스템은 영상 속 객체를 찾고 이 객체의 메타데이터를 통해 지능형 관제 시스템을 수행한다. 하지만 영상 속 객체의 로그가 항상 정확하지 않다. 현재의 객체 인식 기술로는 CCTV 영상의 밝기, 해상도 조건에 따라 성능의 차이가 심하고, 영상의 프레임 대비 빠르게 움직인 CCTV 영상 속 모든 객체를 사람이 인식하는 정도로 인식하기 어렵다. 이러한 이동 객체의 크기, 위치를 분석한 메타데이터에는 에러가 포함되기 쉽다. 본 논문에서는 지능형 CCTV 관제 시스템에서 분석한 영상 속 객체의 프레임 메타데이터 에러를 학습기반 실시간 에러 필터링 알고리즘을 통해 개선하여 에러가 필터링된 데이터를 사용하는 지능형 관제 시스템의 정확도 향상에 기여 할 것을 기대한다.
호모몰픽 필터링은 푸리에 변환에 기초를 둔 기법으로 주파수 영역에서 저주파 신호는 약화시키고 고주파 신호는 강화하여 영상의 대비 차를 강화시키는 처리기법이다. 호모몰픽 필터링을 위한 응용 프로그램을 개발하여 인공위성영상과 지구물리 자력탐사 자료를 이미지화한 영상에 시험적으로 적용하여 그 결과를 분석하였다. 영상평활화 기법이나 커널 마스크 처리 등과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체 영상을 대상으로 변화시키는 반면에 호모몰픽 필터링은 세부적인 영상 정보의 내용을 선택적으로 강조할 수 있다. 호모몰픽 필터링은 인공위성 영상에서 복잡한 지형지물의 특성을 추출하거나 분리하는 데 효과적인 방법으로 나타났으며 지구물리 영상자료에서 이상대를 조사하는 경우에도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 생각된다.
현재 영상 정보 개선을 위한 다양한 영상 필터링 알고리즘들이 제시되고 있으며, 그 중에서 기존의 퍼지 논리를 이용한 필터링 알고리즘은 다른 기존의 필터링 방식에서 잡음이 제거된 후에 블러링 효과와 잡음 제거율이 반비례하는 단점을 개선하기 위해서 퍼지 논리를 적용하였다. 그러나 기존의 퍼지 필터 방법은 그레이 영상의 단색 정보만을 잡음의 판단 기준으로 하였기 때문에 칼라 영상에서는 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 퍼지 논리를 이용한 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 컬러 영상에 적용할 수 있는 퍼지 필터 알고리즘을 제안한다. 제시된 퍼지 필터 알고리즘은 영상의 RGB 컬러 정보를 각각의 R, G, B 채널 영상으로 분리하고, 각 채널 영상에 서 마스크가 위치한 기준 픽셀의 잡음 가능성 정도를 퍼지 논리에 적용하여 판단한다. 잡음 정도에 따라서 출력 영상의 화소값을 평균값 또는 중간값으로 결정한다. 제안된 방법을 잡음이 존재하는 칼라 영상에 적용한 결과, 단색 정보를 기준으로 처리하는 기존의 필터 방법에 비해서 효과적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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