본 논문에서는 영상의 그래디언트의 히스토그램 (HOG)에 기반한 적응적 평활화 필터를 이용하여 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음 제거 방법을 제안한다. 하프톤 잡음은 잡음의 편차가 커서 에지 영역과 유사한 특성을 나타내므로 일반적인 에지 보존 평활화 필터를 적용할 경우에는 잡음 제거 효과가 떨어진다. 또한 인쇄물에 주로 사용되는 집중형 도트 방식의 하프톤은 컬러 영상에서 채널간의 간섭 현상으로 인해 모아레 패턴을 생성한다. 따라서 본 논문에서는 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음과 모아레 패턴을 효과적으로 제거하기 위해 하프톤 잡음의 방향성에 기반한 적응적 평활화 필터 방법을 제안한다. 하프톤 잡음의 경우 영상의 에지와 달리 등방성을 가지므로 영상을 블록 단위로 나누어 지배적인 에지의 크기와 방향성을 살핌으로써 적응적 평활화 필터를 구성할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 방법은 다양한 인쇄 매체를 통해 생성된 하프톤 문서에 대하여 효과적으로 하프톤 잡음을 제거하면서도 영상의 에지를 보존하는 것을 확인할 수 있었다.
디지털 색채를 통한 화질향상을 위해서 디지털 색채에 대한 과학적이고 체계적인 접근이 필요하며, 그에 따라 객관적인 논의가 요구되고 있다. 특히 미디어 환경에서 시각적 특성을 반영한 디스플레이 관련 연구 및 이를 통해 추진되고 있는 국제 표준안 등이 영향력을 증명하고 있는 가운데, 화질 평가 시 중요한 요소 중 하나인 색채에 대한 중요도는 사실상 디스플레이의 전반적인 화질을 평가하는데 있어서 가장 중요한 요소라고 할 수 있다. 본 연구는 미디어 환경에서 시각적 특성을 반영한 디지털 색채 재현을 목적으로 주변시 시각 영역 특성에서 색채 속성 관련 연구를 진행하였다. 정신물리학 실험을 통해 평가된 결과를 바탕으로 배경의 밝기와 색채 자극의 크기에 따른 디지털 색채 특성을 찾고자 하였으며 색채 자극의 크기가 증가됨에 따라 주변시 시각 특성을 규명하고 디스플레이에서 재현하는 방법에 대해 제안 하였다.
본 논문에서는 이동차량 양상 안정화를 위한 효율적인 흔들림 보정 기법을 제안한다. 제안된 흔들림 보정 기법은 입력으로 받은 영상 이미지 프레임의 색상 분리를 통한 변환 및 분리정보에 대한 누적 히스토그램을 계산하였고, 흔들리는 차량용 영상 이미지를 보정한 결과에서 색상 정보를 맞추기 위해 히스토그램 매칭을 하였다. 본 논문에서 제안된 흔들림 보정 기법은 기존 차량 영상 안정화 기술과 비교하였을 때, 휘도 및 컬러 레벨의 비교를 통해 노이즈가 가장 적고 영상의 자연스러움이 더 뛰어난 복원 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 흔들림 보정 기법은 메모리를 사용하지 않고 실시간으로 처리를 통해 다른 방법과 비교하여 효율성을 입증하였다.
본 논문에서는 실사 3차원 모델 생성용 다시점 카메라 시스템을 통해 획득된 영상에 대한 조명 보상 기법을 제안하고자 한다. 3차원 체적에 대한 촬영은 실내에서 이루어지고 시간에 따른 조명의 위치와 강도는 일정하다고 가정한다. 다시점 카메라는 총 8대를 사용하고, 공간의 중심을 향해서 수렴하는 형태이므로 조명이 일정하다고 할지라도 각 카메라에 입사되는 빛의 강도 및 각도는 다르다. 따라서 모든 카메라는 색상 보정 차트를 촬영하고, 색상 최적화 함수를 이용하여 획득된 8개의 영상 사이의 관계를 정의하는 색상 변환 매트릭스를 획득한다. 이것을 이용하여 색상 보정 차트를 기준으로 모든 카메라로부터 입력되는 영상을 보정한다. 본 논문은 3차원 객체를 8대의 카메라를 이용해 영상 취득할 시 카메라 간의 색차를 최소화하기 위한 컬러 보정 방법을 제안한 것으로 3차원 영상으로 복원 시 영상 간의 색차가 줄어드는 것을 실험적으로 증명하였다.
본 논문에서는 컬러와 운동 정보를 혼합한 손 추적 시스템을 제안하고자 한다. 손의 검출 및 추적은 많은 경우 피부색을 모델링하여 검출을 하는 방식을 사용한다. 하지만 이와 같은 방법으로는 빛이나 주변 사물에 의해 영향을 많이 받기 때문에 정확한 값을 일정하게 도출해 낼 수 없었다. 또한, 피부색에 의존하므로, 손뿐만 아니라 얼굴 및 비부 색과 비슷한 색을 갖는 배경 등에 의해 추적이 방해받을 수 있다. 이에 본 논문은 운동 히스토리 기법(MHI)을 이용하여 움직임을 파악한 후 이를 CamShift와 결합함으로서, 효과적으로 추적할 수 있도록 설계하였다. 제안된 시스템은 C/C++을 기반으로 구현하였으며, 실험에서 제안 방법이 안정적이고 우수한 성능을 보여줌을 증명하였다.
자유시점 영상합성기술은 MPEG-I(Immersive) 표준에서 중요한 기술 중 하나이다. 현재 MPEG-I에서 개발하여 사용하는 RVS (Reference View Synthesizer) 프로그램은 다수의 시점의 컬러영상과 깊이영상을 바탕으로 임의시점의 영상을 생성하는 DIBR (Depth Information-Based Rendering) 프로그램이다. RVS는 기존의 DIBR이 갖는 깊이정보 전달의 문제를 컴퓨터 그래픽스의 메쉬 표면 방식으로 접근하여 이전 화소방식에 비하여 2.5dB 이상의 성능향상을 보이며 OpenGL을 사용하면 CPU에서 동작하는 코드보다 10배 이상의 속도를 보인다. 그러나 여전히 2개의 2k 해상도 입력 영상에서 0.75fps 정도의 비실시간 처리속도를 보인다. 본 논문에서는 현 RVS의 내부 구현을 분석하고 이를 바탕으로 1) OpenGL 버퍼와 텍스쳐 객체의 재사용 2) 파일 입출력과 OpenGL 실행의 병렬화 3) GPU 셰이더 프로그램과 버퍼 데이터 전송의 병렬화를 적용하였다. 그 결과 두 개의 2k 해상도 입력 영상의 처리속도를 34배 이상 가속하여 22-28fps의 실시간 성능을 확보하였다.
신호등 검출은 첨단운전자보조시스템에서 매우 중요하며 최근 신호등 검출 알고리즘의 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 기존의 영상처리 기반의 신호등검출 알고리즘은 조명의 변화에 민감하다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 신호등 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저 제안하는 컬러맵과 HSV(hue-saturation-value)를 이용하여 신호등의 후보영역을 검출한다. 이후 검출된 신호등 후보영역으로부터 HOG(histogram of oriented gradient) 서술자와 SVM(support vector machine)을 이용하여 신호등을 검출한다. 검출된 신호등 영상을 이용하여 제안하는 Multilayer HOG 서술자를 이용하여 신호등의 방향 정보를 결정한다. 실험결과에서 확인할 수 있듯이 제안하는 알고리즘은 높은 검출성능과 실시간 처리가 가능하다.
깊이 영상은 3차원 공간상의 거리 정보를 2차원 평면에 나타낸 영상이며 다양한 3D 비전 연구에서 유용하게 사용된다. 기존의 많은 깊이 추정 연구는 주로 좁은 FoV (Field of View) 영상을 사용하여 전체 장면 중 상당 부분이 소실된 영상에 대한 깊이 정보를 추정한다. 본 논문에서는 소수의 좁은 FoV 영상으로부터 360° 전 방향 RGBD 영상을 동시에 생성하는 기법을 제안한다. 오버랩 되지 않는 4장의 소수 영상으로부터 전체 파노라마 영상에 대해서 상대적인 FoV를 추정하고 360° 컬러 영상과 깊이 영상을 동시에 생성하는 적대적 생성 신경망 기반의 영상 생성 모델을 제안하였으며, 두 모달리티의 특징을 공유하여 상호 보완된 결과를 확인한다. 또한 360° 영상의 구면 특성을 반영한 네트워크를 구성하여 개선된 성능을 보인다.
본 논문에서는 초고해상도(UHD: Ultra High Definition) 영상의 방송 서비스를 위한 UHD 영상의 주관적 화질 평가를 수행하고 이에 따른 화질평가 결과를 분석하였다. TV, 인터넷, 개인 미디어 기기들의 보급으로 인해 영상 콘텐츠의 소비가 늘어나고 있으며 이와 더불어 고화질 영상에 대한 수요 또한 증가하고 있다. 현재 HD급($1920{\times}1080$) 영상이 DTV, DVD, 디지털 캠코더, 감시 비디오 및 기타 멀티미디어 기기 등을 통하여 다양한 형태로 소비되고 있으며, 최근에는 이러한 HD 해상도를 넘어 4K-UHD($3840{\times}2160$) 해상도의 디지털 시네마 콘텐츠가 활발히 제작되고 있고, 멀티미디어 시장에서도 이를 지원하는 카메라, 빔 프로젝터, 디스플레이 등의 기기가 출시되기 시작하였으며, 곧 방송${\times}$통신 환경에서도 4K-UHD 비디오 서비스가 출현할 것으로 예상된다. 이에 본 논문에서는 UHD TV 서비스 도입 시에 UHD 비디오의 시청환경 및 신호규격을 결정하는데 도움을 주기 위해 4K-UHD 영상에 대해 공간 해상도, 컬러포맷, 프레임률, 압축률을 포함한 4 가지 항목에 대한 주관적 화질 평가 실험을 수행하였다. 평가 결과, HD 해상도 대비 UHD 해상도의 영상에 대해 더 높은 주관적 화질 평가 결과를 보였으며, 컬러포맷이 YUV444인 4K-UHD 영상이 YUV422, YUV420인 4K-UHD 영상들 보다 화질이 더 높은 주관적 평가를 받았고, YUV422와 YUV420 4K-UHD 영상 간의 화질 비교에서는 주관적 평가 차이는 미미한 것으로 나타났다. 프레임률에 있어서는 60fps의 4K-UHD 영상이 30fps의 4K-UHD 영상보다 움직임이 많은 영상일수록 더 높은 주관적 화질 평가 결과를 보였으며, HD 영상에 대한 비트심도 비교에서는 10bit인 영상과 8bit인 영상 간의 주관적 화질 평가차이는 매우 작은 것으로 나타났다. 마지막으로 복${\times}$부호화된 4K-UHD 영상의 PSNR이 높을수록 높은 주관적 화질평가를 받았으며 시청거리가 멀어질수록 부호화에 의한 화질 열화를 인지하는 능력이 떨어지면서 PSNR이 낮은 영상도 화질이 양호한 것으로 평가되는 경향이 있었다.
최근 영상을 중심으로 여러 형태의 정보를 결합하여 저장하거나 전송하는 멀티미디어가 많은 관심을 받고 있다. 현재 카메라와 관련된 동영상 캡처기술은 Motion JPEG이 주류를 이루고 있으며, 텔레비전, DMB 등의 방송 분야 및 DVD, VCR 분야에서는 MPEG-2, MPEG-4, H.264 및 WMV9 등의 압축 코덱이 채용되고 사용되고 있다. 그러나 이러한 다양한 영상 표준방식은 디코딩시 호환성 문제가 발생하게 되고 이에 따라 통합 코덱 연구가 필요하다. 이에 본 논문은 일반적 스텝 양자화외에 데드존 양자화를 사용하고 "$4{\times}4$", "$4{\times}8$", "$8{\times}4$", "$8{\times}8$"의 다양한 블록크기의 변환을 지원하는 VC-1을 기반으로 한 ITIQ C언어를 통해 시뮬레이션하고 최적화된 결과를 VHDL로 구현하여 향후 통합코덱 연구에 응용 가능하도록 연구 및 분석평가 하였다. 설계결과 4:2:0의 YCbCr포맷의 최초 $16{\times}16$블록을 복원하는데 483~510클록이 소요되었고 Xilinx XCVPC100 FF1696-6 환경에서 93,128개의 게이트 수와 71.469MHz의 동작속도를 나타내었다. 이는 640*480 크기의 컬러영상을 디코딩 하는데 프레임 당 최대 0.0074초가 소요됨을 의미하며 초당 30프레임의 영상에서도 0.222초면 디코딩이 가능한 결과이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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