기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술은 주관적 화질 평가를 대체하기 위한 기술로, 비디오를 입력 신호로 화질 평가 결과를 출력 신호로 하는 기계학습 모델을 통해서 개발하는 기술이다. 학습에 필요한 비디오 데이터 셋은 입력 신호인 비디오 시퀀스와 입력의 출력신호로 학습할 주관적 화질 평가 결과로 구성된다. 이때 데이터 셋의 일부는 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발 과정에서 학습에 사용하고, 남은 일부는 개발 기술의 성능 평가에 사용한다. 일반적으로 기계학습 기반 기술의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 비례한다. 그러나, 기계학습 기반 비디오 화질 자동 측정 기술 개발에 필요한 데이터 셋은 주관적 화질 평가 결과를 포함해야 하므로, 데이터 양을 늘리는 것은 쉬운 문제가 아니다. 이에 본 논문에서는 압축 비디오에 대한 화질 자동 측정 기술 개발을 위해 필요한 데이터 셋을 양과 질적 측면에서 효율적으로 구축하는 방법을 제안한다. 양적 측면에서 효율성을 높이기 위해 부호화 복잡도와 평가 난이도 기반으로 시퀀스를 선정 방법을, 질적 측면에서 효율성을 높이기 위해 쌍 비교(Pairwise Comparison)기반의 주관적 화질 평가 방법을 제안한다.
병원에서 사용하는 X선 장비는 X선 장비의 능력 연구와 더불어 출력되는 영상의 화질까지도 분석하는 연구가 활발히 진행되어야 한다. 영상의학과 장비의 X-Ray기계나 CT, MRI와 같은 장비의 후향적 이미지 분석은 활발히 진행되었으나 혈관조영실의 혈관조영장비를 이용하여 획득한 영상의 화질 측정은 팬텀을 이용하여 측정하는 방법이 대부분이고 실제 환자에게 촬영된 후의 영상에 관한 화질 측정은 미비한 실정이며 정확한 화질 측정 방법에 관한 연구가 현저히 부족한 상태이다. 따라서 본 연구를 통해 관상동맥 조영술 후 획득된 영상의 화질측정 방법을 고안한 연구를 진행해 시술자에게 질 높은 영상을 제공하고자 연구를 진행하게 되었다. 사용된 장비 및 프로그램은 혈관 조영 검사 장비(Axiom Artis Zee Ceiling)와 Image J프로그램을 사용하였다. 대상으로는 관상동맥 조영술 후 PACS프로그램에 자동 저장된 영상들을 대상으로 하였다. 화질 측정 방법으로는 Image J프로그램을 이용했을 때 관상동맥 조영술 중 좌 관상동맥의 주요 혈관들이 가장 잘 펼쳐져 보이는 각도의 영상인 AP Caudal 30°영상과 우 관상동맥의 혈관이 가장 잘 펼쳐져 보이는 LAO 30° 영상을 선택하여 선택된 영상의 배경영역(Background)과 관심영역(ROI)을 측정하기 위해 혈관과 간, 폐 등의 음영 중복이 가장 최소화 되는 구간을 찾아 측정하는 방법에 관한 기준을 제시하였다. 결론적으로 혈관 조영 영상의 화질측정 분석 방법은 정확히 제시되어 있는 기준이 없기 때문에 시술자에게 질 좋은 영상을 제공하기 위해선 그 장비의 기술자들뿐 아니라 실제로 사용하는 사용자들이 연구자가 되어 다양한 방법으로 화질측정에 관한 연구를 진행해야만 환자에게도 우수한 영상을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 들어 주관적인 화질 측정을 대체할 객관적 화질 측정에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 휴대용 단말장치에서 주로 사용되는 CIF와 QCIF 영상을 대상으로 하여 VQEG (Video Quality Experts Group)에 제안된 모델 중 NTIA(National Telecommunications and Information Administration) 모델에 대한 객관적 화질 측정의 방법을 실험하였다. 사전 연구로서 CIF와 QCIF 영상을 대상으로 하여 주관적 화질 측정을 실시하였으며, 그 결과를 토대로 NTIA에서 제안한 VQM 모델의 파라미터 값에 새로운 가중치를 추출하였다. 본 논문에서는 휴대단말용 비디오를 위한 NTIA 모델의 객관적 화질 측정방법의 결과를 제시하고 분석하였다.
디스플레이 업계에서 그 중요성이 커지고 있는 HDR에 대한 개략적인 개념과, 그와 관련된 국제 표준화 동향을 언급하였다. 또한 HDR 기술이 추구하는 실감 화질 구현을 위한 디스플레이 기술에서 중요한 화질 인자에 대해서도 살펴보았다. 대부분의 기술 개발 과정이 그렇듯이, 새로운 기술의 출현하면 해당 기술의 성능 향상 혹은 artifact 저감을 위해서는 해당 성능이나 artifact의 정도를 측정하는 새로운 방법이 필요하다. 그와 더불어, 새로운 측정 방법이 개발된 이후에는 그 방법의 측정치를 기준으로 성능 향상과 artifact 저감의 목표를 설정해야 한다. 이러한 과정들을 통해서 비로소 소비자들이 제대로 된 실감 화질을 디스플레이를 통해서 체험, 경험할 수 있을 것이다. 현재 진행 중인 다양한 기관의 HDR 관련 표준화가 명확히 정의되고 올바른 화질 측정항목과 방법들이 표준화된다면, 현재 진행 중인 각 디스플레이 기술의 HDR 기반의 실감 화질 성능 및 기술 적용에 따른 artifact도 올바른 방향을 전개되리라 생각된다.
영상 크기 변환은 응용 환경에서의 다양한 목적을 위하여 사용되며, 변환 함수의 성능을 평가하기 위하여 처리전과 후의 두 영상의 화질을 비교한다. 변환 함수의 객관적 성능 평가를 위하여 화질 비교의 정확한 지표가 요구되며, 실제 다양한 관점에서의 접근이 이루어졌다. 하지만 영상 크기 변환 과정에서 생략되거나 새롭게 생성되는 화소들의 위치를 고려한 화질 비교 척도에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 크기 변환에서 발생하는 화소들의 생략 및 추정 위치를 고려한 객관적 영상 화질 측정방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 영상 화질 척도를 이용하여 위치 변화를 고려한 새로운 영상화질 측정 방법을 만들고, 위치 변화에 대한 민감도를 평가하였다. 실험을 통해서 기존에 널리 사용되는 영상 화질 측정 방법이 화소들의 생략 및 추정 위치의 변화에 많은 영향을 받는 것을 알 수 있었고, 제안하는 방법이 화소들의 생략 및 추정 위치 변화를 고려한 영상 화질 표현의 객관적 척도임을 확인하였다. 제안하는 방법은 영상 복원 및 개선 함수의 성능을 평가하는 척도로서 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문에서는 비트스트림 기반의 객관적 비디오 화질 측정에 관한 새로운 방법을 제안한다. 기존 방법이 복원된 비디오의 손상 정도로 화질을 측정하는 것이었다면, 본 논문에서 제안하는 방법은 비디오 코덱으로부터 복원 과정 중에 발생되는 파싱 데이터에서 화질을 측정하는 방법에 대한 것이다. 제안하는 알고리듬은 H.264/AVC 복호화기의 디블록킹 필터 안에 존재하는 경계 세기 값의 통계를 이용하여 화질 측정을 한다. 이는 기존의 EPSNR과 블록화 현상 알고리듬과 비교하여 낮은 연산 복잡도를 갖고, 실시간 화질 측정이 가능하다. 화질 측정 결과에서 주관적 화질 측정 결과와 비교해 높은 유사도를 보였고, 두 가지의 기존 방법과 비교하여 각각 32%, 65% 정도 더 좋은 성능을 보였다.
혈관 내 초음파 카테터의 주파수 관련 화질 분석에 대한 선행 연구는 국내 국외 모두 미비한 실정이다. 따라서 프로그램을 이용해 영상 화질 측정 방법의 기준을 마련하여 혈관 내 초음파 영상의 화질 분석 관련 연구자들에게 측정 방법을 제안하고자 본 연구를 진행하게 되었다. 대상으로는 혈관 내강 크기가 3.0 - 4.0 mm를 대상으로 혈관 내 초음파를 사용하기 전 초음파 카테터에 공기나 이물질이 들어가지 않도록 충분히 세척해주고 니트로글리세린(NTG)을 관상동맥 내 200 micro를 투여해 혈관을 충분히 확장시킨 영상의 정상 혈관 영상과 병변 혈관 영상을 대상으로 하였다. 기준이 되는 영상 획득 방법으로는 혈관 내 초음파 사용 시 혈관 병변 평가가 가장 우수한 심장 수축기 끝 구간의 영상을 DCAS PACS 프로그램을 통해 후향적으로 획득하여 기준을 설정하였다. 측정 방법 기준 설정 시 정상 혈관과 병변 혈관의 동심원적 및 편심원적에 해당하는 기준 설정 방법을 제안하였고 이 기준을 적용하여 정상 혈관과 병변 혈관의 내강과 외강 관심 영역 및 배경 영역 측정 방법에 대해 제안하였다. 결론적으로 본 연구자들이 고안해낸 방법을 통해 혈관 내 초음파 촬영 영상의 화질을 측정한다면 혈관 내 초음파 카테터의 종류를 불문하고 일관성 있는 화질 측정 진행이 가능하다 생각한다. 따라서 혈관 내 초음파 영상 화질 관련 연구 시 실제 화질 측정 방법에 대해 가이드라인으로 적용시킬 수 있을 것으로 사료된다.
카메라로 촬영한 문서 영상의 분석 및 인식을 위한 적응적 이진화 방법을 제안한다. 먼저 카메라 영상의 화질을 분석하여 정량화하는 방법을 제안한다. 그 후 다양한 화질의 카메라 영상에 대하여 제안한 방법으로 측정한 화질과 그 화질에 적합한 이진화 파라미터간의 상관 관계를 통계적으로 분석한다. 그 후 그들간의 상관 관계를 이용하여 입력 영상의 화질에 적합한 이진화 파라미터를 자동으로 추정하도록 함으로써 화질 변화에 대한 적응력을 강화하였다. 실험을 통해 초점 및 잡영의 상태에 따라 적절한 파라미터를 추정함으로써 화질 변화에 적응하는 결과를 확인하였다.
인터넷의 발전과 비디오 압축 코덱의 발전으로 인해 실시간 영상 스트리밍 (Streaming) 서비스가 가능해졌다. 하지만, 패킷 손실로 인한 비디오 화질 열화는 여전히 문제가 되고 있다. 이 때문에 부호화기 에서는 에러에 강한 내성을 가지는 부호화방법으로 압축하며, 복호화기 에서는 에러 은닉기법을 통하여 패킷 손실에 의한 화질열화를 최소화한다. 이런 기법들을 활용하기 위해서는 패킷손실을 보정한 정확한 화질 열화를 측정 할 수 있는 방법이 필요하다. 영상의 화질을 평가하는 방법은 어떤 정보를 기준으로 평가하느냐에 따라서 전체 기준법 (Full Reference), 부분기준법 (Reduced Reference) 그리고 무기준법 (No Reference)으로 나눌 수 있다. 이중에서 무기준법은 수신 영상만을 가지고 측정하기 때문에, 다른 방법보다 활용범위가 넓다. 본 논문에서는 패킷 비디오 네트워크 환경에서의 발생할 수 있는 다양한 패턴의 패킷 손실에 따른 비디오의 화질 열화를 무기준법에 의해 측정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 수신된 영상의 움직임 정보를 이용하여 패킷 손실에 따른 각 프레임당 초기 에러 값을 예측 한다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 상당히 높은 피어슨 상관도 (Pearson Correlation)를 보여준다.
카메라 기반 문서 인식을 위해서는 화질 변화에 적응할 수 있는 이진화 기술이 매우 중요하다. 본 논문에서는 화질 분석을 통해 다양한 화질의 카메라 영상에 효과적으로 적응할 수 있는 이진화 방법을 제안한다. 먼저 이진화 파라미터가 이진화 결과에 미치는 영향을 분석하고, 카메라 영상의 화질을 측정하는 방법을 제안한다. 그리고, 측정된 화질과 이진화 파라미터간의 상관 관계를 통계적으로 분석하여 반영함으로써 화질 변화에 자동으로 적응하는 이진화 방법을 제안한다. 실험을 통해 화질과 이진화 파라미터간에는 유의한 상관 관계가 있으며, 제안하는 방법이 화질에 따라 적절한 파라미터를 추정함으로써 화질변화에 적응함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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