H.264 SVC(Scalable Video Coding)는 디스크 저장 공간 효율성과 높은 확장성을 제공할 수 있는 장점이 있다. 그러나 스트리밍 서버나 단말기는 비트 스트림을 효율적으로 추출해야 한다. 본 논문에서는 네트워크 가용 대역폭을 넘지 않으면서 최대의 PSNR을 얻기 위한 SVC 비트 스트림 추출 기법을 제공한다. 이를 위하여 오프라인시에 최대의 PSNR을 얻기 위한 추출 지점에 대한 정보를 획득한 후, 온라인시에 네트워크 가용 대역폭을 만족하는 비트 스트림의 공간/시간 해상도를 결정한다. 이러한 공간/시간 해상도 정보는 네트워크 가용 대역폭과 함께 비트 스트림 추출기의 입력 파라미터로 사용된다. JSVM 참조 소프트웨어를 활용한 실험을 통하여 본 논문에서 제시한 추출 기법이 높은 PSNR을 제공함을 증명하였다.
SPECT를 이용한 환자의 검사 시 몸 안에서 방출되는 ${\gamma}$-선은 감쇠 또는 산란 등의 현상이 일어나며, 검출기에 도달할 때 조준기의 물리적 특성과 기학적인 모양에 따라 퍼지는 현상이 발생하여 정량분석이 불가능하였다. 체내에서 방출되는 ${\gamma}$-선의 정확한 정량분석을 위해서는 반드시 부분용적효과에 대한 보정이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 SPECT의 종합적인 부분용적효과를 해결하기 위하여 Sinogram Filter를 구현하였다. 구현된 Filter를 적용하여 실험을 한 결과, SPECT에서 발생되는 부분용적효과를 제거하였다. 기존방법과 제안한 방법을 비교하기 위하여 PSNR을 시행한 결과 제안한 방법으로 한 경우 PSNR은 7 dB, 기존방법은 14 dB로 나왔다. 제안한 방법의 dB이 낮아진 이유는 산란선 제거를 많이 하여 MSE가 높아지기 때문에 PSNR값이 낮게 나타났다. 따라서 제안한 방법을 적용한다면 SPECT 영상의 부분용적효과를 제거하여 영상의 질이 좋아질 것이다.
보간 기법이 영상 확대에 널리 사용되고 있다. 보간 기법을 사용하여 확대한 영상은 입력 영상의 픽셀들과 입력 영상의 픽셀들을 사용하여 보간 된 픽셀들로 구성된다. 선형적인 값을 갖는 보간 픽셀 값들은 실제 영상의 특성인 지역성을 갖지 못하는 한계가 있다. 따라서 실제영상에 존재하는 지역성을 갖도록보간 픽셀들을 추정하면 확대 영상은 실제 영상에더욱 가깝게 된다. 입력영상에 존재하는 인접 픽셀들의 특성을 이용하여 보간을 수행함으로 보간픽셀들이 지역성을 갖도록 하여 확대 영상의 화질을 개선하는 효율적인 보간 기법이 본 논문에서 제안되었고 제안된 기법을 사용하여 확대한 영상의 화질이 향상되었다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위한 실험에서 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용하였다. 제안된 기법을 적용하여 확대한 여러 영상들의 PSNR 값들이 기존의 보간 기법들을 사용하여 확대한 영상들의 PSNR 값들보다 큰 것을 확인하였다.
ASTC는 OpenGL ES 3.2 및 Vulkan 1.0 이상의 버전에서 지원하는 표준 텍스쳐 포맷 중 하나로, 모바일 플랫폼(Android 및 iOS)에서 지속적으로 사용이 증가해 왔다. ASTC의 가장 큰 특징은 블록 크기 설정으로, 이를 통해 품질과 압축률 간의 트레이드 오프를 조절할 수 있다. 하지만 텍스쳐의 개수가 많을 경우 텍스쳐별 최적의 블록 크기를 일일히 수작업으로 설정하는 것은 많은 시간과 노고를 야기하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 PSNR 값을 기반으로 자동으로 ASTC 블록 크기를 결정하는 새로운 방법을 제안한다. 모든 블록 크기에 대해 압축을 수행한 후 PSNR값을 비교하는 brute-force 방식은 최고 14배까지 압축 시간을 증가시킬 수 있는 반면, 본 논문의 방법은 압축 과정을 3단계로 나누어 이러한 압축 시간 증가를 최소화한다. 다양한 형태의 64개 이미지로 구성된 텍스쳐 셋을 통해 실험한 결과, 제안하는 방법은 텍스쳐별로 4×4 에서 12×12까지 다양한 블록 크기를 결정하였으며, 블록 크기를 6×6으로 일괄적으로 정한 경우에 비해 압축된 파일들의 총 크기가 68% 감소하였다.
전산화단층촬영장치 (computed tomography, CT)는 다른 방사선 촬영 장치와 비교하면 피폭이 많다는 문제점이 있다. 이러한 피폭을 감소하기 위하여 저선량 촬영을 하게 되면 영상에 잡음이 증가하게 된다. 이를 보완하기 위해 환자의 피폭선량은 감소시키면서 영상의 화질을 향상하는 다양한 잡음 제거 알고리즘이 개발되었으며, 그 중 우수한 시간 분해능을 가진 CT 장치에 효과적으로 적용할 수 있는 median modified Wiener filter (MMWF) 알고리즘이 제시되었다. 본 연구의 목적은 MMWF 알고리즘의 마스크 크기를 최적화하고, 기존의 알고리즘들에 대한 MMWF 알고리즘의 잡음 제거의 우수성을 보는 것이다. MATLAB 프로그램을 이용하여 획득한 Gaussian 잡음이 부가된 MASH 팬텀 복부 영상들로부터 각각의 마스크 크기가 설정된 MMWF 알고리즘을 적용한 후 root mean square error (RMSE), peak signal-to-noise ratio (PSNR), coefficient correlation (CC) 그리고 universal image quality index (UQI) 값을 비교하였다. 그 결과 5 × 5 마스크 크기에서 RMSE 값이 가장 낮고, PSNR, CC, UQI 값이 가장 높았다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 최적화된 마스크 크기로 Gaussian 필터, median 필터, Wiener 필터에 대한 MMWF의 RMSE, PSNR, CC, UQI 값을 비교하였으며 그 결과 MMWF 알고리즘에서 가장 개선된 RMSE, PSNR, CC, UQI 값을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 낮은 비트율에서 PSNR을 향상시키고 부호화 과정에서의 계산의 복잡성을 감소시키기 위한 이산 웨이브릿 변혼 영역에서의 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 이산 웨이브릿 변환 계수에 절대치를 취한 다음 유효계수의 위치와 부호를 나타내는 유효계수 트리를 구성한다. 제안한 방법은 치역 블록의 유효계수에 대해서만 축소된 정의역 블록의 계수와 정합함으로써 PSNR을 향상시키고 정의역 블록의 집합에서 치역 블록으로의 정합에 필요한 계산의 복잡성을 감소시킨다. 또한 본 논문에서는 치역 블록과 정합되는 축소된 정의역 블록의 수를 최소화하는 분류 방법을 제안한다. 제안한 방법은 치역 블록과 축소된 정의역 블록의 비교 회수를 현저하게 감소시킨다.
본 연구에서는 동일한 환경에서 스마트폰 카메라에서 촬영한 여러 장의 영상들로부터 얻을 수 있는 정보를 활용하여 영상 잡음을 효과적으로 제거할 수 있는 알고리즘을 개발한다. 이를 위해 스마트폰의 제한된 연산능력에 맞는 다중 영상 정합(registration) 알고리즘을 개발하고, 다중 영상들의 정보들을 조합하여 효과적으로 영상 잡음을 제거하는 방법을 제시한다. 제시한 알고리즘을 정량적으로 잡음 제거 성능을 측정하기 위해 PSNR 값으로 비교 시 단일 영상을 이용할 때보다 훨씬 향상된 PSNR 값 향상을 가져왔다. 실제 안드로이드 스마트폰에 해당 알고리즘을 개발하여, 실제 사용 가능한 수준의 영상 처리 속도로 만족할만한 잡음 제거 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
디지털 영상 확대를 위한 영상 스케일링은 고품질의 영상이 요구될수록 많은 수행시간 및 하드웨어 자원량이 요구된다. 본 논문에서는 적은 연산량 및 하드웨어 자원으로 고품질 영상을 생성하는 이중 선형-3차회선 보간법을 제안한다. 제안한 보간법은 4번의 선형 보간법과 1번의 3차회선 보간법으로 이루어진 선형-3차회선 보간법을 수평방향과 수직방향으로 각각 수행하는 구조이다. 실험결과, 제안하는 보간법은 PSNR과 수행시간 및 하드웨어 자원량 측면에서 비교했을 때, 적은 연산량 및 하드웨어 자원으로 양 3차회선 보간법보다 우수한 PSNR을 제공했다.
영상에 존재하는 잡음을 제거하는 방법은 공간영역과 변환영역에서 많은 연구가 되어 왔다. 초기에는 공간영역에서 저역통과필터를 많이 사용하였으나, 최근에는 변환영역에서 이산 웨이브릿 변환이 탁월한 에너지 집중도와 다분해능 성질에 기인하여 영상압축 뿐만 아니라 잡음제거에도 많이 사용되고 있다. 본 논문은 인간시각필터로 고려되는 Gabor 코사인과 사인 함수를 이용한 변환을 소프트 문턱치 기법으로 영상 잡음제거 응용에 적용하고자 한다. 기존 소프트 문턱치 기법을 이용하는 우수한 웨이브릿 변환과 PSNR 성능을 비교하고, 잡음 제거된 결과 영상을 시각적으로도 비교한다. 4가지 Gaussian 분포 잡음을 첨가한 여러 실제 영상의 실험으로부터 제안한 변환이 PSNR 성능에서 최대 1.18dB 우수하고, 시각적 인지에서도 분명한 차이를 보였다.
본 논문에서는 원본 영상에 존재하는 가로축 방향과 세로축 방향의 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면 특성을 정밀하게 조사한 후, 다양한 곡면의 특성을 효과적으로 활용하여 실제 영상의 픽셀 값에 더욱 근접한 보간 값을 구하고 이를 사용하여 확대 영상을 생성하는 확대 영상의 화질 개선 기법을 제안한다. 제안 기법의 절차에 따라 구해진 보간 값은 실제 영상에 존재하는 단순 볼록 곡면, 단순 오목 곡면, 복합 곡면상의 값을 갖게 되기 때문에 실제 영상에 더욱 근접한 확대 영상을 생성할 수 있어 확대 영상의 화질이 향상된다. 제안 기법을 적용하여 확대한 영상의 PSNR 값이 기존의 기법들을 적용하여 확대한 영상의 PSNR 값보다 큰 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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