휘도-색차 신호에서 휘도 신호는 그레이 영상을 생성하고, 각각의 컬러 요소들을 단색 시스템으로 호환할 수 있다. 그리고 휘도-색차 신호의 각 컬러 요소들은 적은 상관 관계를 가지므로 신호를 부호화 또는 변조하는데 유용성을 지닌다. 그러나 각 컬러 신호들은 통계적으로 적은 상관 관계를 가지나 서로 독립적이지는 않다. 그러므로 본 논문은 컬러 요소들 간의 상호 의존적인 특징을 고려하여 웨이브릿 기반의 주파수 영역에서 휘도-색차 신호에 대한 워터마크 삽입 알고리즘을 제안한다. 따라서 디지털 워터마크의 견고성과 비시각성을 보장할 수 있다.
HEVC(High Efficiency Video Coding)의 색차신호 화면내 예측(Intra Prediction)은 복호화된 주변 화소로부터의 예측과 동일한 위치의 휘도신호의 예측 모드를 이용한 예측을 수행한다. 본 논문에서는 색차신호 화면내 예측의 성능 향상을 위하여 합성 곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기반의 색차신호 예측 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 복원된 주변 블록의 휘도 및 색차신호로부터 CNN 을 이용하여 현재블록의 색차신호를 예측한다. 실험결과 제안한 CNN 기반의 색차신호 예측 기법이 HEVC 의 색차신호 화면내 예측보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 불완전한 휘도/색신호 분리로 인해 복조된 NTSC 칼라 TV신호의 휘도와 색차신호의 경계(edge)에서 나타나는 dot 패턴을 제거하는 2차원 필터에 대한 것이다. 제안된 필터는 휘도와 색차신호의 천이영역 검출신호와 dot 패턴 검출신호에 따라 직렬(cascade)로 연결된 수평-수직방향 저역통과필터의 차단주파수를 조절함으로써 dot 패턴을 감소시킨다. 제안 방식의 성능을 검증하기 위하여 현재 가장 많이 사용되는 NTSC 디코더 칩인 BT835과 SAA7113H을 이용하여 복조된 휘도와 색차신호에 적용한 결과 영상신호가 변화를 갖는 경계 영역에서 발생한 dot 패턴과 불완전한 복조로 인해 발생하는 평탄영역에서의 dot 패턴이 제거되었음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 디지털 영상의 색상을 유지하면서 영상의 명암대비 향상과 함께 채도를 향상시키는 방법을 제시한다. 제안방법은 명암대비 향상 후 밝기 변화에 따른 시각적인 채도 변화를 보정하기 위해 최대색차신호 테이블을 이용한다. 최대색차신호 테이블로부터 휘도변화에 따른 가중치를 구하고, 입력 색차신호에 가중치를 곱하여 채도를 밝기에 적응적으로 보정한다. 또한 사용자가 입력한 만큼의 채도를 향상시키는 과정에서 과도한 채도 향상으로 인한 왜곡을 막기 위해 휘도와 색상에 따른 채도의 상관관계를 고려하여 색차신호가 올바른 색역에 사상될 수 있도록 한다. 다양한 특성을 갖는 영상에 대한 실험을 통해 제안방법은 기존방식과 비교하여 효과적으로 컬러 영상의 선명도를 향상시킴을 확인하였다.
본 논문에서는 휘도 및 색차 성분에 따른 SHVC 계층간 참조 픽처 생성 방법의 부호화 성능을 분석한다. SHVC 상위 계층에서는 하위 계층의 픽처를 DCT-IF 기반 업샘플링하여 사용한다. 상위 계층의 부호화 성능을 높이기 위해 딥러닝 기반 필터링을 이용하여 휘도, 색차 성분의 고주파 신호 복원이 부호화 성능에 미치는 영향을 분석한다. 기존 Y 성분에만 VDSR 네트워크를 이용하여 필터링을 적용하였을 때보다 색차 성분까지 필터링을 진행할 경우 최대 2.18%, 평균 1.5% 감소된 결과를 보였다.
일반적인 칼러 텔레비전 시스템에서는 색차신호의 대역제한으로 인하여 고채도 영상의 색경계 부분이 열화된다. 본 논문에서는 경계부분의 열화를 보정하기 위해 잡음의 영향을 적게 받는 변형된 색상가중 휘도복조 방식을 제안하였다. 제안 방식에서는 색차신호의 미분치와 대역제한된 휘도신호의 미분치의 비로써 색상 가중치를 구하였다. 색신호의 분리가 양호한 경우, 1차 저역통과 필터를 거친 색차신호와 휘도 신호는 이론적으로 거의 완전한 보정을 할 수 있다. 또한 잡음이 있는 화상인 경우 제안 방식으로 보정하는 과정에서 미분처리에 따른 임펄스성 잡음이 수반될 수 있으며 이를 제거하기 위한 잡음저감 방법도 함께 고려하였다. 잡음이 있는 화상을 사용한 컴퓨터 모의실험을 통해서 고채도 칼러영상의 경계영역에서 해상도의 향상과 함께 대역확장의 효과를 확인하였다.
Retinex 기법은 영상의 어두운 영역의 가시성 향상을 통해 영상의 명암대비를 향상시킨다. 그러나 기존 Retinex 방식들은 RGB 색공간에서 수행되기 때문에 색상의 왜곡과 과다한 채도향상으로 인한 색신호 재현의 오류가 발생한다. 본 논문에서는 YCbCr 색공간에서 휘도신호에 대한 Retinex 처리를 통해 명암을 향상시키고, 휘도신호와 색상에 따른 최대 색차신호 테이블을 이용하여 휘도신호의 밝기 변화에 따라 변화된 채도를 밝기에 적응적으로 보정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 과채도 현상을 막기 위해 휘도와 색상에 따른 채도의 상관관계를 고려하여 색차신호가 올바른 색역에 사상될 수 있도록 한다. 실험을 통해 제안된 방식은 기존 방식에 비해 다양한 특성을 갖는 영상에서 우수한 컬러 향상이 이루어짐을 확인하였다.
영상의 화질을 평가하는 방법은 어떤 정보를 기준으로 평가하느냐에 따라서 전체 기준법 (Full Reference), 부분기준법 (Reduced Reference) 그리고 무기준법 (No Reference)으로 나눌 수 있다. 이중 무기준법은 수신 영상만을 가지고 측정하기 때문에, 다른 방법보다 활용범위가 넓다. 또한, 최근 사람의 눈의 특성을 고려한 인지적(Perceptual)화질평가 방법이 많이 논의되어, 사람이 실제 보고 느끼는 바를 객관화 시키는 방법이 개발되어 왔다. 이들 화질평가 방법들에 대해 많은 연구가 수행되고 있으며, 국제기구들을 통하여 이들 지표들에 대한 표준화가 진행되고 있다. 본 논문에서는 휘도, 색차의 분포도를 분석하여 원본의 화질을 예측하는 방법을 통해서, 기존 무기준법의 정확도를 높이고자 한다. 영상신호의 양자화나 부호화로 인해 임계값을 벗어나는 값들이 생기게 되며, 이 값을 휘도, 색차의 분포도 분석으로 예측하여 화질평가를 수행하게 된다. 실험 결과 제안된 방법의 상관도는 다른 방법보다 높은 것으로 나타났다.
H.264/AVC 표준은 색차 신호를 보간할 때 선형 보간을 이용하여 예측 보간 신호를 생성한다. 휘도 신호의 예측 보간에 사용되는 6탭 FIR 필터, 2탭 선형필터, 고정밀도 필터의 조합은 선형 예측 보간에 비해서 더 정확한 예측 값을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 휘도신호의 예측 보간에 사용되는 6탭 FIR 필터, 2탭 선형 필터, 고정밀도 필터를 색차신호의 예측보간에 사용하여 부호화 효율을 높이는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 jm11.0kta2.7 과 비교하여 PSNR의 감소없이 BD-Rate의 감소를 확인하였다. Y는 최대 1.3%, Cb는 최대 19.8%, Cr은 최대 25.0%의 BD-Rate의 감소를 확인 할 수 있었다. 평균적으로 Y는 0.5%, Cb는 6.1%, Cr는 6.9%의 BD-Rate의 감소를 확인하였다.
본 논문에서는 시공간 3차원 잡음 제거기의 ASIC 설계 및 구현결과를 소개한다. 구현된 잡음 제거기는 휘도와 색차신호에 대한 잡음제거 필터들로 구성된다. 휘도에 적용한 필터는 A-MEAN 필터와 A-LMMSE 필터를 결합한 형태의 필터를 시공간적으로 연결한 필터로써, 특히 시간방향으로 IIR 필터 형태를 갖도록 설계하여 평탄한 영상영역에서 보다 강한 잡음 제거 효과를 갖도록 하였다. 한편, 색차신호에 대해서는 5탭 길이를 갖는 1차원 A-MEAN 필터를 적용하였다. C-언어를 이용한 시뮬레이션을 통해 설계된 잡음 제거기의 성능을 평가하였고, VHDL과 C-언어에 의한 시뮬레이션 결과를 비교하여 VHDL-코드의 검증을 수행했다. 구현과정은 시뮬레이션과 논리합성 등 전반부 설계를 Synopsys 툴을 이용하여 수행했고, 레이아웃 등 후반부 설계를 Cadence 툴과 Apollo 툴을 이용하여 수행했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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