칼라 양자화는 칼라 카메라로부터 입력된 자연 색의 칼라 영상을 컴퓨터 모니터에 표현하기 위해 더 적은 칼라 팔레트로 구성하는 것이다. 이것은 자연색 중에서 인간이 인식한 수 있는 색은 수 백가지 정도일 뿐 아니라 실제 칼라 영상에 나타나는 색은 이 보다는 훨씬 적다는 것을 바탕으로 한다. 본 논문에서는 인간의 시각 특성중 공간 지각 특성을 고려한 개선된 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터양자화 기법을 제안한다. 제안 방법은 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터 양자화의 두 노드로 분할하는 과정에 영상의 블록 내의 칼라의 변화에 따른 인간의 시각의 반응 정도를 가중피로 결합하여 양자화를 하였다. 제안 방법은 기존의 방법보다 색상이 선명해지며 유사한 영역의 분한에 뛰어난 성능을 보여 주었으며 주관적인 화질 평가와 PSNR에서도 좋은 결과를 보였다.
최근에 인간과 컴퓨터 상호작용을 위한 사용자 의도 및 행위 인식에 관한 비전 기반 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 테이블-탑 디스플레이 시스템은 터치 감지 기술의 발전, 협력적인 작업 추구에 발맞추어 다양한 응용으로 발전하였다. 이전의 테이블-탑 디스플레이는 오직 한 명의 사용자만을 지원하였으나 현재에는 멀티터치를 통한 멀티유저를 지원하게 되었다. 따라서 테이블-탑 디스플레이의 궁극적인 목적인 협력적인 작업과 네 가지 원소 (인간, 컴퓨터, 투영된 객체, 물리적 객체) 의 상호작용이 실현 가능하게 되었다. 일반적으로 테이블-탑 디스플레이 시스템은 다음의 네 가지 측면; 맨 손을 이용한 멀티 터치 상호작용, 동시적인 사용자 상호작용을 통한 협력적인 작업의 구현, 임의의 위치 터치를 이용한 정보 조작, 상호작용의 도구로서 물리적인 객체의 사용을 중심으로 설계되어 있다. 본 논문에서는 테이블-탑 디스플레이 시스템을 위한 최첨단의 멀티터치 센싱 기술을 시각기반 방법, 비-시각 기반 방법으로 분류하고 비판적인 견해에서 분석을 하였다. 또한 테이블-탑 디스플레이 관련 연구들을 시스템 구성방식에 따라 분류하고 그 장단점과 실제 사용되는 응용 분야에 대해 기술하였다.
공정제어시스템과 같은 복잡한 시스템을 감시하고 제어하기 위한 정보 디스플레이를 설계하기 위해 두 가지의 세부적인 설계문제를 효과적으로 다루어야 한다. 정보디스플레이에서 표현할 정보의 내용을 파악하고 조직화하는 문제와 그 표현할 정보를 시각적으로 잘 표현하는 문제로 구분이 된다. Ecological Interface Design (EID)는 두 문제를 다루기 위한 이론적 배경지식과 방법을 제공하는 정보디스플레이 설계의 틀이다. EID는 1990년대 초반에 그 개념적 틀이 소개된 이후에 그 유용성이 여러 작업영역과 직무환경에서 입증되어 왔다. 그러나 실제 현장에서 EID의 개념을 활용하는데 있어 큰 어려움으로 지적된 것이 정보의 시각화를 위한 실용적이고 구체적인 원칙과 방법이 부족하다는 점이었다. 또한 EID 개념의 활용에만 집중할 경우 효과적인 정보 디스플레이 설계를 위해 고려되어야 하는 다른 설계 문제들이 쉽게 간과될 가능성도 높다. 이 점은 아직도 EID의 실제적 활용성을 높이는데 큰 약점으로 지적된다. 이 논문에서는 EID의 개요와 장단점을 소개한 후에 이에 기반해서 정보 디스플레이 설계를 종합적으로 다루는 데 도움이 될 수 있는 방법을 소개한다. 특히 이 논문에서는 기능적으로 추상화된 정보의 시각화 및 추상화 관점에서 다른 단계에 있는 정보들간의 목적-수단 관계를 시각화해서 명시화하는 것을 강조한다. 또한 디스플레이 설계 요소에 기반한 설계 프로세스 및 관련 설계 원칙 및 지침의 적절한 활용도 강조한다. 이 논문에서 제안된 방법은 EID의 개념적 틀을 확장하면서 인간 중심적인 정보 디스플레이의 설계하는데 유용한 원칙과 방향성을 정립하는데 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 인간의 시각 특성의 하나인 공간 지각 특성을 고려하여 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터양자화를 하는 개선된 양자화 기법을 제안한다. 제안 방법은 고유벡터를 이용한 이진 트리 벡터 양자화의 두노드로 분할하는 과정에 영상의 블록 내 칼라 변화에 따른 시각 시스템의 특성을 가중치로 결합하여 양자화를 하였다. 그리고 원영상의 밝기성분과 양자화영상의 밝기성분의 차영상을 이용해 MTF(modulation transfer function)를 고려하여 양자화 영상의 화질을 평가한다. 제안 방법은 적은 레벨의 양자화된 영상을 구할 수 있었으며. 영상이 차지하는 자원을 효과적으로 감소시킬 수 있었다. 이는 기존의 방법보다 색상이 선명해지며 유사한 영역의 분할에 뛰어난 성능을 보여주었다.
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.
현재 공학분야에서 감성을 소재로 진행되는 연구가 급격히 증가되고 있다. 그 중 상품 디자인과 이미지 검색 그리고 HCI(Human Computer Interaction) 분야에서 감성은 더욱 중요한 토픽이 되고 있다. 본 논문은 감성기반의 지능형 이미지 검색을 위한 감성처리 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 단일 시각정보만을 고려하였고 이는 감성에 적합한 검색을 위해서 너무 단편적인 결과를 갖는다. 인간의 감성에 보다 적합한 검색을 위하여 우리는 컬러와 형태가 복합된 이미지에 대한 감성을 처리한다. 이를 위해 첫째, 컬러와 형태의 속성을 공통으로 갖는 대표감성을 정의하고 각 속성에 감성 가중치를 부여한다. 둘째, 사용자의 감성의 적합한 이미지 검색을 위하여 각 이미지의 감성정보량을 측정한다. 이를 이미지 검색에 적용하고, 본 저자의 이전 연구 중 단일 정보만을 고려한 감성기반 검색시스템과 사용자 만족도를 이용하여 비교 평가한다. 제안된 방법은 기존의 단일시각정보만을 고려했던 감성기반 이미지 검색보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 그리고 복합시각정보에 대한 감성을 동시에 처리할 수 있는 연구로써의 의의를 갖는다.
시각암호는 비밀화상을 share라 불리는 암호화된 형태로 분산하는 방법으로서n명의 참여자로 이루어진 잡합 p에 대하여, 각 참여자는 share로 구성된 슬라이드(transparency)를 한장씩 부여받는다. 참여자들의 인가된 부분집합은 슬라이드를 중첩시켜 시각적으로 비밀정보를 복원할 수 있지만, 다른 부분집합은 비밀 정보를 복원 할 수 없다. 이 방법은 비밀정보를 복원라기 위하여 인간의 시각 체계를 이용하므로 컴퓨터를 사용한 복잡한 연산이 필요 없는 이점이 있는 반면에 복원화상의 휘도가 손실되는 단점이 있다. 이논문에서는 참여자의 계층화를 고려한 (2, n) VCS(Visual Cryptography Scheme)를 구성하기 위한 새로운 모델을 제안하고 계층적 접근구조에 의해 휘도를 개선하는 방법을 보인다. 제안하는 방법의 효율을 평가하기 위하여 (2, n) VC로 재구성되는 화상의 휘도를 분석한다. 또한 그 응용으로서 한 장의 슬라이드로 사용자와 시스템 사이에 상호식별이 가능한 메카니즘을 제시한다.
본 논문에서는 움직임에 따른 인간시각 시스템의 인지 특성을 이용하여 동영상을 효과적으로 압축할 수 있는 기법을 제안한다. 비디오 신호에 대한 인간 시각 인지 특성을 분석하여 큰 이득을 주지 못하는 성분, 즉 인간의 눈에 민감하지 않은 부분을 감축 내지는 제거함으로써 인지 능력에서 볼 때 주관적 화질의 저하 없이 비디오 신호를 낮은 비트율로 압축할 수 있다. 제안된 기법은 움직임이 발생되는 정도와 크기에 매우 의존적으로, 움직임이 많은 비디오 신호에 더욱 적합하나 움직임이 작은 경우에도 적합한 움직임 보상을 통해 높은 이득을 얻기 때문에 모든 영상에 대해서 적용 가능한 방법이다. 몇 가지 영상을 대상으로 한 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 프레임당 21-30:1 정도의 압축하에서 높은 재생화질을 얻을 수 있다.
에지나 윤곽 정보는 인간의 시각 시스템에 의하여 가장 잘 인식되며 객체의 인식과 지각에 사용되는 중요한 정보이다. 그러므로 비디오내의 객체간의 상호작용, 객체기반 코딩과 표현과 같은 응용을 위하여, 비디오객체의 추출과정에 에지정보를 적용하면 인간의 시각 시스템과 근접한 객체 경계를 얻을 수 있다. 대부분의 객체추출 방식은 연산량이 많고 반복적인 연산을 수행하므로 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 비디오객체 분할 과정에 에지 정보를 적용하여 정확한 객체 경계를 추출하는 VLSI 구조를 제안한다. 제안된 하드웨어 구조는 연산방식이 간단하므로 하드웨어로 쉽게 구현될 수 있으며, 제안된 VLSI 하드웨어 구조를 이용하면 객체기반 멀티미디어 응용을 위하여 실시간으로 비디오객체를 분할할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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