• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.369-382
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• 2018

본 논문은 딥 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)를 이용하여 행 별로 서로 다른 노출로 촬영된 단일 영상을 HDR 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 입력 영상에서 저조도 또는 포화로 인해 발생하는 정보 손실 영역을 CNN을 이용하여 복원하여 휘도맵을 생성한다. 또한, CNN 학습 과정에서 인간의 시각 인지 특성을 고려할 수 있는 손실 함수를 제안한다. 마지막으로 복원된 휘도맵에 디모자이킹 필터를 적용하여 최종 HDR 영상을 획득한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 기법에 비해서 높은 품질의 HDR 영상을 취득하는 것을 확인한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.217-226
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• 2019

본 논문에서는 가이디드 영상 필터 (guided image filter: GIF)를 이용하여 컨볼루션 신경망 (convolutional neural network; CNN)을 이용한 역 톤 매핑 (inverse tone-mapping) 기법의 결과를 향상시킬 수 있는 필터링 기법을 제안한다. 저동적범위 (low dynamic range; LDR) 영상을 고동적범위 (high dynamic range; HDR) 디스플레이에서 표현할 수 있도록 변환하는 역 톤 매핑 기법은 지속적으로 제안되어왔다. 최근 들어 컨볼루션 신경망을 이용하여 단일 LDR 영상을 HDR 영상으로 변환하는 알고리듬이 많이 연구되었다. 그 중엔 제한된 동적범위 (dynamic range)로 인해 화소가 포화되어 기존 화소 정보가 손실되는데 이를 학습된 컨볼루션 신경망을 이용해서 복원하는 알고리듬이 존재한다. 해당 알고리듬은 비포화 영역의 잡음까지는 억제하지 못하며 포화 영역의 디테일까지는 복원하지 못한다. 제안한 알고리듬은 입력 영상에 가중된 가이디드 영상 필터 (weighted guided image filter; WGIF)를 사용해서 비포화 영역의 잡음을 억제하고 포화 영역의 디테일을 복원시킨 다음 컨볼루션 신경망에 인가하여 최종 결과 영상의 품질을 개선하였다. 제안하는 알고리듬은 HDR 정량적 화질평가 지표를 측정하였을 때 기존의 알고리듬에 비해 높은 화질평가 지수를 나타내었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.26-33
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• 2014

The purpose of this study is to evaluate the accuracy of luminance maps generated from five types of HDRI builder(High Dynamic Ranging Image builder) which include Photosphere, Bracket, Picturenaut, Luminance HDR and Photoshop. To accomplish this goal a set of experiments was conducted. In order to assess the luminance values of the HDR image from HDR image builder, the values had to be compared to the ones obtained from imaging photometer. After comparing measured luminance data using imaging photometer with those retrieved from the HDR images, Photosphere error rate estimated at 3% below.

• 한국디지털건축인테리어학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.81-89
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• 2012

Luminance is the most important quantity in lighting design and illuminating engineering. There are three methods for measuring luminance; using a conventional luminance meter, through the illuminance measurement and subsequent calculations and using digital imaging photometer. Recently, HDRI(High Dynamic Range Imaging) technique introduces a new method of capturing luminance values in a lighting environment. The radiance maps from HDRI are commonly used as visual environment maps for lighting analysis applications. For the HDRI, HDR software is needed to create HDR image. Currently, there is number of HDR software available. The purpose of this paper is to investigate whether a luminance map can be accurately captured by the various types of HDR software which include HDR Shop and Photoshop. To accomplish this goal a set of experiments was conducted. In order to assess the luminance values of the HDR image from HDR software, the values had to be compared to the ones obtained with conventional methods of luminance measurement.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.1399-1408
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• 2012

광원은 그래픽 모델의 색상과 밝기에 영향을 미치는 중요한 요소이며, 사실적인 합성 결과를 얻기 위해서는 실세계에 존재하는 모든 광원의 정보를 정교하게 저장하고 적절히 활용할 수 있어야 한다. 실세계 광원정보를 HDR 환경 맵으로 표현하여 높은 정확도로 저장하는 것이 가능하지만, 고정된 조명 환경에서 촬영된 한 장의 HDR 환경 맵만으로는 동적 가상 조명 위치에 대한 새로운 환경 맵을 생성하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 미리 정의된 위치와 방향에서 촬영된 대표 HDR 환경 맵들을 이용하여 임의로 선택된 위치에 대응하는 가상 광원의 정보를 동적으로 생성하는 기법에 대해 설명한다. 본 기법은 입력된 대표 HDR 영상들로부터 분석된 광원의 밝기와 분포 등의 정보를 기반으로 영상 보간을 통해 가상 조명에 대한 HDR 환경맵을 자동 계산한다. 보간 결과로 얻어진 정보를 영상기반 라이팅 기법에 활용함으로써 가상 광원의 효과가 그래픽 모델의 렌더링 결과에 사실적으로 반영될 수 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.705-708
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• 2015

높은 동적 범위(HDR) 영상는 일반적인 표준 디지털 영상에서 허용하는 것보다 훨씬 높은 동적 범위를 처리하는 디지털 영상 처리 기법이다. 이러한 HDR 영상에 대한 사실적 디스플레이를 위한 톤 매핑이 많이 연구되고 있다. 그러나 화면 휘도 분석을 위한 HDR 영상의 과학적 시각화는 주목을 받지 못하고 있다. 본 논문에서는 HDR 영상에서 색상 정보의 재생과 시각화를 위한 접근 방법을 제시한다. 색상 시각화 함수들을 구현하고, HDR 영상의 일반적인 평가요소에 따라 시각화 효율성에 대해 평가한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.281-289
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• 2013

HDR (High Dynamic Range) 영상 렌더링을 위하여 다중 노출 영상 기반의 iCAM06 영상 재생 모델이 많이 사용되고 있다. iCAM06은 HDR 영상을 표현하기 위하여 여러 단계의 색 공간 변환 및 스케일 변환을 거치게 된다. 이러한 여러 단계의 변환 중에서 높은 휘도 범위의 영상을 낮은 휘도 범위를 갖는 디스플레이에 출력하기 위한 톤 압축 (tone compression) 과정이 반드시 필요하다. 하지만 iCAM06에서의 톤 압축 시 자극치 간섭 및 색 절단 (color clipping)으로 인한 색 왜곡 (color distortion)이 발생하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 톤 압축 과정에서 발생된 색 왜곡을 IPT (Image Processing Transform)공간에서의 색차 정보를 이용하여 색 보상 (color correction)을 하는 방식을 제안하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 색 보상 방식이 iCAM06를 비롯한 기존의 개선된 모델보다 우수한 결과를 나타냄을 확인할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.9-17
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• 2012

최근 HDR (High Dynamic Range) 영상 렌더링을 위하여 다중 노출 영상 기반의 iCAM06 영상 재생 모델이 개발되었다. HDR 영상을 좁은 다이나믹 레인지를 갖는 디스플레이 장치에 출력하기 위해서는 톤 재현(tone reproduction) 또는 톤 맵핑(tone mapping) 과정을 거쳐야 하는데, HDR 렌더링 알고리즘을 대표하는 iCAM06은 출력 장치의 다이나믹 레인지에 영상을 재현하기 위해 S자 곡선 3 자극치 톤 압축(tone compression) 기법을 사용한다. 그러나 동일한 톤 맵핑 곡선의 사용으로 인한 톤 압축과정 중에서는 화이트 포인트 이동이 발생하는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 3 자극치의 조명 영역의 입력에 대한 왜곡된 채널 이득을 보정하여 화이트 포인트 이동을 보상하는 방법을 제안하였다. 실험 결과는 제안한 방법이 iCAM06보다 정량 정성적으로 개선된 결과를 보임을 확인할 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.1-8
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• 2012

HDR (high dynamic range) 영상은 일반적인 디지털 영상보다 훨씬 더 넓은 수치 범위로 빛의 노출을 저장한다. 따라서 실세계에 존재하는 광원들에 의해 표현되는 특정 장면에 내재된 빛의 세기를 매우 정확하게 저장할 수 있다. 이러한 HDR 영상을 빠르고 정확하게 촬영할 수 있는 전문가용 HDR 카메라가 개발되었으나 높은 가격으로 인해 아직까지 일반적인 작업환경에서 이용하기에는 어려움이 있다. 낮은 비용으로 HDR영상을 생성하는 일반적인 방법은 범용 디지털카메라를 이용해 동일한 장면을 서로 다른 노출로 반복 촬영하고 상용 소프트웨어에서 이들을 입력받아 하나의 HDR 영상으로 변환하는 것이다. 하지만 이러한 방법은 복잡하고 정확한 카메라 보정을 필요로 하는 작업이다. 더욱이 이 방법을 이용해 고급 영상 콘텐츠 제작을 위한 HDR 환경 맵을 생성하는 경우 더 섬세한 수작업과 시간 투자를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 촬영 작업을자동화 하기위해 개발된 HDR 파노라마 환경 맵 제작 시스템에 대해 자세히 설명한다. 그리고 영상기반 라이팅 기법을 적용하여 3D 그래픽 모델을 2D 배경영상에 삽입하는 사실적합성 작업에서 본 시스템이 효과적으로 이용될 수 있음을 실제 사례를 통해 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1395-1403
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• 2022

Lately, over 4K high definition and high dynamic range (HDR) display devices are popularized, various interpolation and HDR methods have been researched to expand the size and the dynamic range. Since most of the legacy low resolution (LR) images require both an interpolation and a HDR tone mapping methods, the two processes should be subsequently applied. Therefore, the proposed algorithm presents a HDR up-scaling algorithm using undecimated wavelet transform and Retinex method, which transfers a LR image of low dynamic range (LDR) into the high resolution (HR) with HDR. The proposed algorithm consists of an up-scaling scheme increasing the image size and a tone mapping scheme expanding the dynamic range. The up-scaling scheme uses the undecimated version of the simplest Haar wavelet analysis for the 8-directional interpolation and the change region is extracted during the analysis. This region information is utilized in controlling the surround functions' size of the proposed tone mapping using MSRCR, to enhance the pixels of around the edges that are dominant feature of the subjective image quality. As the results, the proposed algorithm can apply an up-scaling and tone mapping processes in accordance with the type of pixel.