의료영상에서 화질저하를 최소화 하면서 Noise를 감소시키기 위하여 Noise가 첨가되어 있는 영상을 대상으로 Low Pass Filter(LPF) 5종, High Pass Filter(HPF) 4종, Median Filter(MF) 11종의 모두 20개의 필터를 복합적으로 사용하여 Noise 제거효과를 검토하였다. Noise를 나타내는 지표로 Peak Signal to Noise Ratio(PSNR), Mean Square Error(MSE)를 비교하였다. 그 결과 Noise 감소효과가 가장 높은 필터의 조합은 LPF3*3#1 + HPF3*3#1 + Vertical3*1로 나타났다. 이 필터의 조합을 흉부, 골반, 머리 등의 의료영상에 적용하여 임상적인 Noise 제거효과를 확인하였다.
본 논문에서는 최적의 항공 영상 융합을 위하여 적응 가이디드 필터 기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 적응 가이디드 필터는 가이디드 필터 설계 요소 중에서 정규화 파라미터 값을 입력된 영상 특성에 따라서 조절하고 PSNR (peak signal to noise ratio)을 미리 정해둔 값으로 유지한다. 제안한 방법은 입력 영상의 특성에 관계없이 미리 정한 PSNR을 유지하는 범위 내에서 잡음을 제거하므로 최적의 영상 융합 성능의 결과를 가져올 수 있다. 필터 성능은 시뮬레이션을 통해 검증하였고, 기존에 많이 사용되고 있는 영상융합 품질 파라미터를 이용하여 분석하였다.
영상 데이터는 획득 및 전송하는 과정에서 외부의 여러 원인에 의해 잡음이 발생한다. 잡음은 발생 원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, 이러한 잡음 제거하기 위한 연구는 지금까지 계속되고 있다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해, 비잡음 신호는 그대로 보존하고 잡음 신호에 대해 국부 마스크의 잡음 밀도 밀도에 따라 마스크의 크기를 확장하여 처리하는 가중치 필터를 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
본 연구에서는 술자의 주관적인 판단에 의존하고 있는 질환 여부의 판정을 객관적이고 과학적인 방법으로 판정하기 위한 방안을 제안하였다. 제안된 방법에서는 간세포암 환자를 추적관찰 한 초음파영상을 MSE(Mean Squared Error : 평균제곱오차)를 구한 후 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)분석을 하였다. 분석한 결과 시간이 지남에 따라 MSE값과 PSNR값이 변화함을 알 수 있었다. 이러한 이유는 간세포암이 진행됨에 따라 초음파 에코의 증가로 초음파영상의 변화에 기인하는 것이다. 본 논문의 결과는 술자의 주관적인 판단에 의하여 행해지고 있는 초음파 검사를 과학적이고 객관적인 판정을 할 수 있는 방법으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 PSNR(Peak-to-peak Signal to Noise Ratio)이 다른 어떤 척도보다도 화질의 평가에 있어서 중요하다는 전제하에 비쥬얼리듬(VR: Visual Rhythm) 정보를 특징정보로 이용하여 원본영상이 가용하지 않은 일반 시청자들의 STB(Set-Top Box) 재생영상으로부터 PSNR을 추정하는 방법을 제안하였다. 핵심 아이디어는 VR정보는 근사적으로 2차원 영상프레임을 1차원으로 투영한 정보라 할 수 있기 때문에 수직성분의 화소값들로만 이루어져 있을지라도 화면특성에 관한 상당한 정보를 가지고 있기 때문에 송수신단의 VR정보만을 이용하여 PSNR값을 추정하는 것이 가능하다는 것이다. 모의실험을 통해 VR정보로부터 추정한 PSNR값이 매 프레임 별로 2차원 재생영상으로부터 구한 PSNR을 근사적으로 추정함으로써 시청자들이 평균적으로 어느 정도의 화질로 시청하고 있는지 비교적 정확하게 모니터링이 가능하다는 것을 확인하였다. 제안된 방법은 심각한 화면열화가 발생한 시간 위치와 지속시간, 발생횟수 등의 통계정보뿐 아니라 이들을 시각적으로 직접 확인할 수 있으며, 자원이 부족한 STB의 연산부담을 최소화하면서 효율적으로 영상품질을 모니터링할 수 있는 장점이 있다.
현재 영상 시스템은 멀티미디어 기술의 발전으로 여러 분야에 활용되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리하는 과정에서 다양한 원인에 따라 잡음이 발생한다. 영상에 첨가되는 잡음은 발생 원인과 형태에 따라 여러 가지 종류가 있으며, salt and pepper 잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문은 salt and pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 추정 마스크를 이용한 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적인 판단을 위해, 기존의 방법들과 비교하였으며 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)를 사용하였다.
최근, 영상정보에 관련된 하드웨어 및 소프트웨어 등의 기술이 발달함에 따라 다양한 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가 되고 있다. 그러나 영상 신호의 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것이다. 영상은 대부분 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 훼손되며, 잡음 제거를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 AWGN의 영향을 완화하기 위하여, 공간 영역에서의 저주파 및 고주파 특성이 우수한 잡음제거 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 결과를 비교하였으며, 성능의 평가를 위하여 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
본 논문은 밝기 변화가 심한 비디오 시퀀스에 대해 효율적인 움직임 보상 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 화면간의 밝기 변화 변수들을 추정하고 지역적인 움직임 보상을 수행한다. 밝기 변화가 심한 화면을 검출하기 위해 연속되는 두 프레임간의 히스토그램의 크로스 엔트로피를 계산하여 밝기 변화가 심한 화면을 그렇지 않은 화면과 나누어 밝기 변화가 심하지 않은 경우에 발생할 수 있는 불필요한 계산량을 줄였다. 밝기 변화가 심한 비디오 시퀀스에 대한 실험결과 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 적은 계산량으로 높은 PSNR (peak signal to noise ratio) 성능을 나타내었다.
영상처리는 스마트폰, 태블릿 PC와 같은 영상 매체를 이용한 디스플레이 등의 발전으로 인해 여러 분야에서 필요성이 높아지고 있다. 디지털 영상 기술은 데이터를 획득, 처리, 전송하는 과정에서 여러 원인에 의해 잡음이 발생한다. 따라서 본 논문은 임펄스 잡음에 훼손된 잡음 영상을 복원하기 위해 방향성을 고려하여 잡음 제거에 우수한 메디안 필터를 제안하였으며, 영상내의 잡음 제거 특성을 입증하기 위해, 판단기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존방법들과 비교하였다.
본 논문에서는 DCT 평면에서 modulation transfer function (MTF)을 사용한 정지영상 워터마킹 방법을 제안하였다. 정지영상에 삽입된 워터마크의 가시성을 줄이기 위하여 인간의 시각적 특성을 나타내는 MTF를 사용하였다. 제안한 워터마킹 방법이 lowpass filtering 및 cropping 등의 공격에 강인한 특성을 나타내었다. 공간평면과 DCT 평면 사이의 에너지 상관관계를 이용하여 DCT 평면에서 삽입될 워터마크의 길이와 공간 평면에서 원하는 peak signal to noise ratio (PSNR)가 주어졌을 때 DCT 평면에서 워터마크 weighting factor를 구하는 식을 유도하였으며, 원하는 PSNR과 공간평면 및 DCT 평면에서 계산된 PSNR이 본 실험에서 사용한 7가지 영상에 대하여 최대 0.07dB이내로 오차를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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