블록 기반의 변환 부호화 방식은 영상 압축 표준에 널리 사용되고 있다. 이러한 방식에서 발생하는 여러 종류의 화질 열화 현상 중 블록의 경계에서 나타나는 블록화 현상은 화질을 떨어뜨리는 대표적인 요인이다. 블록화 현상에 의한 화질 열화는 기존의 PSNR 같은 화질 측정값과 부합하지 않아 새로운 평가 기법의 개발이 필요하다. 본 논문은 블록 기반 변환 부호화 방식으로 압축된 영상에서 블록화 현상이 발생한 정도를 측정하여 화질을 평가하는 새로운 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은, 블록화 현상이 블록 경계에서 발생하면 경계면에서 양쪽 화소의 밝기값의 차이가 나며, 대개 그 길이가 블록의 경계 길이 만큼 이어지는 특징을 이용하여 블록화 현상을 찾아낸다. 본 논문에서 제안하는 방법은 원본 영상이 필요치 않고, 블록 경계에서 동작하며, 블록화 현상의 발생 정도를 수치화 한다. 다양한 압축 영상에 본 기법을 적용한 결과, 제안하는 블록화 현상 평가 수치는 인간의 시각 특성에 기반한 주관적 화질 평가와 부합하는 것을 확인하였다.
의료영상 시스템을 통해 볼 수 있는 모든 X-선 영상은 피사체 본래의 특성만이 표현된 영상이 아닌 그 영상시스템 고유의 특성이 반영된 영상이라 할 수 있다. 영상화질에서 시스템에 의한 열화는 시스템응답함수인 변조전달 함수(modulation transfer function; MTF)로 설명되며 잡음력 스펙트럼(noise power spectrum; NPS)으로 설명할 수 있다. 이 때, 열화된 영상은 영상시스템의 MTF와 NPS를 정확하게 측정함으로써 그 시스템의 특성에 따라 설계된 필터에 의해 원영상에 가깝게 복원(restoration)될 수 있다. 본 논문에서는, 영상복원 시뮬레이션을 통해 기존의 직접 역필터링(direct-inverse filtering), 제한된 역필터링(limited-inverse filtering), 위너 필터링(Wiener filtering) 기법을 바탕으로 열화된 영상을 원 영상에 가깝도록 복원하고 복원영상의 화질을 정량적으로 평가하였다.
최근, 영상처리는 디지털 시대의 급속 발전과 함께 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 방법들은 복합잡음 환경에서의 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 마스크의 메디안 값 및 공간 가중치를 적용하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
본 논문에서는 반작용휠 미소진동시험 결과 및 유한요소모델 기반 광기계해석 통합모델을 이용해 영상품질저하 예측을 실시하고 해석결과를 바탕으로 기준 회전수에서 영상품질관점에서 최적의 반작용휠 배치조합을 찾는 것을 목적으로 한다. 위성은 적절한 기동성능을 위하여 여러 개의 반작용휠을 장착하는데 반작용휠에서 발생하는 미소진동은 위성영상품질 열화에 원인이 된다. 같은 반작용휠이라도 제조과정상 발생하는 제품의 진동특성차이가 있으며 이를 반영한 반작용휠의 배치설계는 최종 위성영상 성능품질 열화를 최소화시킬 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 모든 반작용휠의 배치상태를 선정하고 이에 따른 영상품질 열화해석을 실시하여 최소의 열화가 일어나는 반작용휠 배치조합을 찾아내었다.
A-PET is a quad-head PET scanner developed for use in small-animal imaging. The dimensions of its volumetric field of view (FOV) are $46.1{\times}46.1{\times}46.1mm^3$ and the gap between the detector modules has been minimized in order to provide a highly sensitive system. However, such a small FOV together with the quad-head geometry causes image quality degradation. The main factor related to image degradation for the quad-head PET is the mispositioning of events caused by the penetration effect in the detector. In this paper, we propose a precise method for modelling the system at the high spatial resolution of the A-PET using a LOR (line of response) based ML-EM (maximum likelihood expectation maximization) that allows for penetration effects. The proposed system model provides the detection probability of every possible ray-path via crystal sampling methods. For the ray-path sampling, the sub-LORs are defined by connecting the sampling points of the crystal pair. We incorporate the detection probability of each sub-LOR into the model by calculating the penetration effect. For comparison, we used a standard LOR-based model and a Monte Carlo-based modeling approach, and evaluated the reconstructed images using both the National Electrical Manufacturers Association NU 4-2008 standards and the Geant4 Application for Tomographic Emission simulation toolkit (GATE). An average full width at half maximum (FWHM) at different locations of 1.77 mm and 1.79 mm are obtained using the proposed system model and standard LOR system model, which does not include penetration effects, respectively. The standard deviation of the uniform region in the NEMA image quality phantom is 2.14% for the proposed method and 14.3% for the LOR system model, indicating that the proposed model out-performs the standard LOR-based model.
강한 외부 조도 아래에서의 디스플레이는 인간의 인지 시스템에 의해, 실제보다 더 어둡게 인지된다. 해당 문제를 소프트웨어 측면에서 해결하기 위한 기존의 기법들은, 외부 조도에 대응하지 못하거나 밝기에 비해 색상이 향상되지 못하는 한계를 보인다. 따라서 본 논문은 외부 조도 값에 따라 영상의 밝기 및 색상을 향상하는 시인성 개선 알고리즘을 제안한다. 해당 알고리즘은 입력 영상과 함께 외부 조도 값을 인자로 받은 후, 딥러닝 모델을 통한 luminance 학습 및 chrominance 복원 방정식을 적용하여, 개선된 영상의 열화 현상과 입력 영상과의 대비 차이가 최소화되도록 영상을 생성한다. 이는 정성적 평가에서 열화 모델링 적용 영상 비교를 통해 해당 알고리즘이 강한 외부 조도 아래에서의 시인성 개선에 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있다.
디지털 비디오 카세트 레코더(DVCR)는 디지털 기록과 다양한 디지털 영상처리 기술과 같은 여러가지 측면에서 놀랄만한 성능에 힘입어 차세대 VCR로 대두되고 있다. 본 논문에서는 DVCR 시스템의 표준규격을 이해하고, 성능을 평가하고, 재생된 DVCR의 영상을 개선시키는 알고리듬을 제안하고자 한다. 보다 자세히 설명하자면, DVCR 영상을 개선하기 위하여 이산 코사인 변환, 양자화, 역 이산코사인 변환과 역양자화를 영상 시스템의 열화요인으로 모델링하고, 이러한 열화모델 때문에 발생하는 블럭 현상을 적응적으로 복원하는 고속 알고리듬을 제안한다.
This paper proposes on the implementation of efficient image transmission system by generation and protection of watermark signals. For this, the image structure understanding is performed for improving the image quality and the generation of watermark signals. Then, the histogram is constructed and the watermark signals are selected from this. At this stage, by embedding of the coefficients of curve fittness into the lower 4 its of the image data pixels, image quality degradation due to the embedding of watermark signals are prevented. Finally, turbo encoding is performed to solve the problem of watermark signal losses that may occur on channels when transmitting. Especially, a new interleaving method called semi-random interleaver is proposed.
Successive images can be reconstructed without great degradation by using one codebook in vector quantization, because statistics of successive images are sinilar. In this paper, we propose a method to update vector centroids in one slot of an image sequence and reconstruct images with the codebook replenished with the updated vector centroids. To remove the overhead required to transmit the updated vector centroids, we catagorize image blocks into changing blocks and nonchanging blocks, and then transmit only the labels of the changing blocks. Therefore, we can assign the remaining bits to the replenishment of a codebook. By the proposed method, almost the same image as the same image as the one reconstructed by LBG algorithm can be obtained and the bit rate can be reduced to below 0.5 bit/pixel.
Multi-Spectral Camera(MSC) is a main payload on the KOMPSAT-2 satellite to perform the earth remote sensing. The MSC instrument has one(1) channel for panchromatic imaging and four(4) channel for multi-spectral imaging covering the spectral range from 450nm to 900nm using TDI CCD Focal Plane Array (FPA). The compression method on KOMPSAT-2 MSC was selected and used to match EOS input rate and PDTS output data rate on MSC image data chain. At once the MSC performance was carefully handled to minimize any degradation so that it was analyzed and restored in KGS(KOMPSAT Ground Station) during LEOP and Cal./Val.(Calibration and Validation) phase. In this paper, on-orbit image data chain in MSC and image data processing on KGS including general MSC description is briefly described. The influences on image performance between on-board compression algorithms and between performance restoration methods in ground station are analyzed and discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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