• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2002년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.77-80
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• 2002

영상압축기술의 발전으로 인하여 디지털 영상은 대부분 압축된 형태로 사용된다 이러한 압축된 영상을 축소 및 확대하는 것은 네트웍환경에서의 대역폭에 따른 축소된 영상 전송과 디스플레이 장치에 맞는 크기로의 영상 조절 등 다양한 응용에 사용 가능하다. 가장 대표적인 압축 방식은 DCT를 이용해서 영상을 부호화하는 것이다. 최근 DCT로 부호화 된 영상에 대해 DCT 영역에서 직접 축소한 후 다시 DCT 영역에서 확대해 원래 크기의 DCT로 부호화 된 영상을 얻는 방법에 대한 연구가 진행되어왔다. 이러한 연구의 주관심사는 최종적으로 부호화 된 결과 영상의 화질을 개선하는 것이다. 본 논문에서는 DCT로 부호화 된 영상을 축소하기 위해, 변경된 IDCT 방법을 제안한다. 그리고 변경된 IDCT 방법을 사용해서 DCT 영역에서 직접 축소된 영상을 얻는 방법과 이에 대응하는 확대된 영상을 얻는 새로운 방법을 제시한다. 제시된 영상 축소 방법과 확대 방법을 같이 사용함으로써 DCT 영역에서 축소 후 확대된 영상은 가장 최근에 제안된 방법들보다 높은 PSNR값을 나타낸다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.443-446
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• 2007

원영상과 목적영상 사이의 원근 변환(projective transform)에 의해서 생성되는 조강도 영상은 영상의 확대와 축소가 동시에 일어나는 특징을 가지고 있다. 조감도 영상을 구성하는 과정은 원영상의 위치에 따라서 원영상을 확대하거나 축소하여 목적영상을 만들어 내기 때문에, 원영상의 확대와 축소영역을 목적영상에 적합하게 나타내기 위한 보간법이 필요하다. 이중선형 보간법(bilinear interpolation)은 낮은 연산량 때문에 영상변환에 많이 사용되는 보간법이다. 하지만 영상의 확대와 축소 영역에서는 흐려지거나 에일리어싱(aliasing) 효과에 의한 아티팩트(artifact)가 일어나는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 고주파성분을 유지하는 에지(edge)정보 기반의 변형된 EWA를 사용 한다. 그리고 엔티 에일리어싱(anti-aliasing)을 수행하는 MIP-mapping을 이용한 보간법을 통해서 축소 영역에서 발생하는 에일리어싱 문제를 해결하여 조감도 영상의 화질을 개선한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1996년도 학술대회
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• pp.67-75
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• 1996

컴퓨터를 이용한 문서정보의 처리를 위해서는 기본적으로 문서영상내의 각 특징영역을 분리하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 노이즈가 존재하는 non-manhattan layout 이치 문서영상내의 halftone 이미지, 선 및 텍스트 등의 중요한 특징영역들을 자동으로 구분 추출하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 기본적인 아이디어는 먼저 처리속도의 고속화를 위하여 원본 영상을 축소시키는 것이 필수적인 바, 축소 시 노이즈의 제거와 동시에 축소된 영상 내에서 원하는 영역의 특징들이 잘 나타나도록 하는 임계치 축소기법을 제안 사용하여 축소영상을 만든 다음, 축소영상에 다양한 모폴로지 필터를 적용함으로써 각 알고리즘의 성능을 이용한 노이즈 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.136-139
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• 2004

본 논문은 MPEG-2 동영상의 축소전환 시 IDCT기법을 이용한 임베디드 시스템 구현에 대한 연구이다 일반적으로 압축된 MPEG-2 동영상의 축소전환은 입력 비트열을 완전 복호화한 후, 저대역 필터링과 서브 샘플링을 수행하는 것이다. 그러나 이 방법은 큰 메모리와 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위해 DCT 영역에 축소 전환하는 방법이 제안되었다. 이 방법은 고해상도 프레임 메모리의 1/4만을 요구한다. 이는 완전히 축소된 영상이 프레임 메모리에 저장되기 때문이다 그러나 이로 인한 필도 정보의 손실은 움직임 보상 단계에서 심각한 오차를 일으키며 영상 화질을 저하시킨다. 임베디드 시스템에서는 동영상의 화질을 유지하며 계산량이 적은 축소 변환 기법이 필요하다. 공간적인 영역에서 축소 변환 방법과 주파수 영역에서의 축소 변환 기법을 임베디드 시스템에 적용하였을 때 동영상의 프레임 속도에 대하여 비교하여 보았다. 주파수 영역에서 축소 변환을 수행하였을 때 평균 29 frame/sec로 주파수 영역에서의 변환 기법이 25% 우수하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.30-36
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• 2003

영상압축기술의 발전으로 인하여 디지털 영상은 대부분 압축된 형태로 사용된다. 이러한 압축된 영상을 축소 및 확대하는 것은 네트웍환경에서의 대역폭에 따른 축소된 영상 전송과 디스플레이 장치에 맞는 크기로의 영상 조절 등 다양한 응용에 사용 가능하다. 가장 대표적인 압축 방식은 DCT를 이용해서 영상을 부호화하는 것이다. 최근 DCT로 부호화된 영상에 대해 DCT 영역에서 직접 축소한 후 다시 DCT 영역에서 확대해 원래 크기의 DCT로 부호화된 영상을 얻는 방법에 대한 연구가 진행되어왔다. 이러한 연구의 주관심사는 최종적으로 부호화된 결과 영상의 화질을 개선하는 것이다. 본 논문에서는 DCT로 부호화된 영상을 축소하기 위해, 변경된 IDCT 방법을 제안한다. 그리고 변경된 IDCT 방법을 사용해서 DCT 영역에서 직접 축소된 영상을 얻는 방법과 이에 대응하는 확대된 영상을 얻는 새로운 방법을 제시한다. 제시된 영상 축소 방법과 확대 방법을 같이 사용함으로써 DCT 영역에서 축소 후 확대된 영상은 가장 최근에 제안된 방법들보다 높은 PSNR값을 나타낸다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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• pp.185-188
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• 2005

DTV-to-DMB 비디오 변환을 위해서는 기본적으로 MPEG-2 MP@HL의 HDTV/SDTV급 영상을 MPEG-4 AVC BP@1.3의 QCIF/QVGA/WDF/CIF급 영상으로 변환하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 DTV-to-DMB 비디오 변환을 위해 DTV의 고해상도 영상을 DMB의 저해상도 영상으로 축소하는 방식을 제안하고 있다. DTV-to-DMB 비디오 변환은 실시간 변환이 고려되어야 하며, 실시간 변환을 위해서는 축소 방식의 시간 복잡도가 고려 되어야 한다. 일반적으로 낮은 시간 복잡도를 갖는 영상 축소 방식으로는 대상 영상의 하나의 픽셀을 참조 영상 내 대응하는 픽셀들 중 한 픽셀을 선택하여 결정하는 방식(Just Get A Pixel)이 있으며, 참조 영상의 대응하는 픽셀들의 평균값을 선택하는 방식 (Average Shrink)과 중간값을 선택하는 방식 (Median Shrink)이 있다. 한편, DTV 영상은 인터레이스 방식을사용하며 DMB의 프로그레시브 방식 영상으로 변환 처리 과정에서, 움직임이 큰 영상에 대해 사물의 윤곽선이 계단 모양으로 보이는 재그 에지 (Jagged Edge) 현상이 나타난다. 본 논문에서는 대상 영상의 한 픽셀을 참조 영상의 대응하는 픽셀들 중 중간 위치의 몇 개 픽셀들과 주변 인접 픽셀들을 선출하여 그것들의 평균값 (Average)을 구하여 결정하는 Center Average 축소 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기본적인 축소 방식을 기반으로 하여 낮은 시간 복잡도를 갖으며, 재그 에지 (Jagged Edge) 현상을 줄여 준다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.93-101
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• 2001

본 논문에서는 DTV, TV-PIP, PC-video, camcorder, videophone 등에 널리 웅용되고 있는 영상 축소기를 제안한다. 제안된 영상 축소기는 2차원 위상 교정 디지털 필터를 이용한 고성능/고화질의 축소이미지를 제공하는 영상 축소기이다. 본 논문에서는 기존 제품에 웅용된 영상 축소기 방식인 Pixel-drop 방식, Upsampling 방식 및 Scaler32 방식의 문제점들을 모두 보완하는 엘리어싱 노이즈 제거 방법과 하드웨어 부담을 최소화한 방법인 디지털 필터의 위상 특성을 웅용한 축소원리를 설명할 것이다. 또한, 제안된 영상 축소기의 성능이 Scaler32 방식보다 우수함을 최종 시뮬레이션 결과(축소 영상)를 Scaler32 방식에 의한 결과와 비교하여 그 타당성을 증명할 것이다. 본 논문에서 제안된 영상 축소기는 라인메모리, 수직축 축소기, 수평축 축소기 및 FIFO로 크게 4블럭으로 구성되어 있다. 또한, 시스템 면적의 최소화를 위해 사용된 필터의 계수는 덧셈기와 천이기로 구현이 가능하며, 필터는 MUX-adder 형태의 구조를 가진다. 그리고, 보상 필터의 추가로 인한 필터의 대역제한폭이 영상 대역제한폭인 6MHz 까지 향상되어 원영상의 고주파 성분의 손실이 최소화된다. 제안된 영상 축소기는 하드웨어 언어인 Verilog-HDL로 설계되고, Cadence로 검증된다. 그리고, 회로 합성은 Synopsys 합성기로 합성되며, 레이아웃은 Mentor에서 수행된다. 사용되는 칩 마스터는 4,500$\mu\textrm{m}$$\times$4,500$\mu\textrm{m}$이며, 실제 레이아웃 크기는 2,528$\mu\textrm{m}$$\times$3,237$\mu\textrm{m}$이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.387-389
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• 2012

초분광영상은 사람이 볼 있는 가시광선 영역부터 자외선 파장 대역까지 수십에서 수천 개의 데이터를 가지고 있는 고차원 데이터이다. 그렇기 때문에 초분광영상을 이용한 연구에는 많은 저장 공간과 고사양의 성능을 필요로 한다. 따라서 초분광영상의 차원을 감소시켜 데이터용량을 줄이고, 처리속도를 향상시키기 위한 연구들이 이루어지고 있다. 기존에 자주 사용되던 방법인 PCA와 ICA는 차원축소를 위하여 고유벡터를 계산하고 이를 이용하여 축을 변경하여 차원축소를 한다. 하지만 초분광영상에서는 이러한 방법으로 차원을 축소할 시 정확도가 감소한다. 따라서 본 논문에서는 특징 밴드를 추출하고 이를 이용하여 차원축소를 하는 SPVD 알고리즘을 제안한다. SPVD(Spectral pair vector decomposition) 알고리즘은 d개의 그룹으로 나누고 각 그룹들의 양벡터 각과 음벡터 각을 계산한 후 이를 이용하여 차원축소를 한다. 실험 결과 PCA는 61차원에서 70.05%, ICA는 71차원에서 63.03% 정확도를 보이는데 비해 SPVD 알고리즘은 3차원에서 83% 정확도를 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.1187-1194
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• 2005

본 논문에서는 영상의 공간적 축소방법을 이용한 새로운 영상의 콘트라스트 향상기법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 축소된 영상을 생성하여 콘트라스트 향상을 위한 누적 분포함수(CDF: Cumulative Distribution Function)의 계산량을 감소시키고 하드웨어의 복잡성을 줄였다. 제안된 방식으로 처리한 영상은 향상된 콘트라스트 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 방식에 의한 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위하여 시각적 검증과 히스토그램 표준편차를 도입하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.39-44
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• 2011

영상이나 동영상을 저장하거나 전송할 때 저장 공간의 크기나 네트워크 대역폭을 고려하여 고해상도 윈본 영상을 축소하여 저장, 전송하고 최종적으로 영상을 디스플레이 하는 과정에서 영상을 확대하는 경우가 실제 응용에서 빈번히 나타난다. 기존 연구들에서는 이런 경우 확대 영상의 화질을 개선하기 위해 영상 확대 과정을 개선하기 위한 연구가 많이 진행되었다. 본 논문에서는 이런 상황에서는 고해상도 원본 영상이 존재한다는 점에 착안하여 영상 확대 과정 대신 영상을 축소하는 과정을 개선함으로써 최종 확대 영상의 화질을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 특히 실제 하드웨어나 소프트웨어에서 널리 적용되는 선행 보간법, 삼차 보간법 등에서 확대 영상의 화소가 작은 영상의 화소값들의 선형 조합으로 나타난다는 점에 착안하여 영상 확대 과정을 선형 변환으로 모델링하고 최적 축소 영상을 만틀기 위한 역변환을 얻는 방법을 제안한다. 또한 역변환 과정의 계산량을 줄이기 위해 역변환과정을 간단한 필터 커널로 근사하는 방법을 제안한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 방법으로 축소한 영상을 확대 복원하였을 때 기존에 사용되던 방법에 비해 상당한 화질 개선 효과가 있는 것을 실험적으로 확인하였다.