영상 장치 특성에 기반한 화질 개선 및 인간 시각 특성에 기반한 화질 평가

Title
영상 장치 특성에 기반한 화질 개선 및 인간 시각 특성에 기반한 화질 평가
Authors
장슬기
Keywords
영상장치특성에기반한화질개선및인간시각특성에기반한화질평가
Issue Date
2012
Publisher
인하대학교
Abstract
최근 들어 휴대폰은 대표적인 디지털 컨버전스 제품으로 디지털 카메라뿐만 아니라 초소형 프로젝터의 기능을 포함하며 다기능화되어 가고 있다. 또한 프린터 및 복사기 분야는 스캐너, 프린터, 복사기 등의 기능이 결합된 디지털 복합기가 시장에 일반화되어 가고 있는 추세이다. 이와 같은 영상 입출력 기기의 성능을 나타내는 중요한 지표들 중의 하나가 화질이다. 본 논문은 영상 입출력 기기의 화질 개선, 화질 평가, 그리고 화질 평가에 기반한 화질 개선 방법을 제안한다. 본 논문에서 수행된 화질 개선 연구는 휴대폰에 결합된 초소형 프로젝터와 카메라를 대상으로 하며 영상 장치 특성에 의한 화질 문제를 해결한다. 초소형 프로젝터의 경우 초소형 크기, 소모전력, 구동 방식 등에 의해 발생하는 화질 문제의 개선이 필요하고, 휴대폰 카메라 또한 사용 가능한 메모리와 계산량 등의 제약을 고려하여 화질 개선이 수행되어야 한다. 화이트 좌표 선정 및 화이트 밸런싱 방법은 초소형 프로젝터의 구동 방식으로 인해 발생하는 회색 및 저계조 부분의 색조 현상을 저감하기 위한 방법이다. 프레임 변환은 초소형 프로젝터에 의해 확대된 동영상에서 인지되는 움직임 저더, 움직임 블러링, 움직임 블로킹 등의 아티팩트를 저감하기 위해 프레임 수를 증가 시키는 방법이다. 자동 화이트 밸런스는 휴대폰 카메라에 의해 촬영된 영상에서 광원에 의한 색상 왜곡을 저감하기 위한 방법이다. 또한, 본 논문에서는 복합기를 구성하는 스캐너와 프린터를 대상으로 인간 시각 특성에 기반한 화질 평가 방법을 제안하였다. 제품간 성능 비교 및 최적화를 위한 방법으로 화질 평가의 중요성이 높아지고 있기 때문이다. 본 논문에서는 스캔 영상의 컬러 프린지, 스캔 영상과 복사 영상의 글자 화질 그리고 복사 영상의 노이즈에 대한 화질 평가 방법을 제안한다. 스캔 영상의 컬러 프린지는 센서 미정렬, 스캐너 캐리지의 변동 그리고 광학 수차로 인해 발생하며 오브젝트의 경계에서 발생하는 컬러 아티팩트로 정의된다. 글자의 화질은 스캔 또는 복사의 글자 재현 정도를 나타내는 것으로, 선명도 외에 글자 외형의 손실, 왜곡 등으로 평가된다. 복사 영상에서 노이즈는 단일 색상 패치에 낟알 무늬, 얼룩 무늬, 또는 물결 무늬 등이 불균일하게 인지되는 것으로 정의된다. 본 논문에서 제안하는 contrast 개선 방법은 화질 평가 결과를 기반으로 한다. 제안하는 contrast 개선 방법은 입력 영상들의 누적 분포 함수가 유사한 경우 동일한 계조 사상 함수를 적용하여 최적의 화질을 갖도록 contrast 개선이 가능함을 제시하였다. 또한 입력 영상에 대응하는 최적 계조 사상 함수의 결정 방법과 k-means 클러스터링을 이용한 영상 분류 방법에 대하여 제안하였다.
Description
본 문 목 차 요약 i Abstract iii 제1장 서론 1 1.1. 연구 배경 1 1.2. 연구 대상 5 1.2.1. 영상 장치 특성에 기반한 화질 개선 방법 6 1.2.2. 인간 시각 특성에 기반한 화질 평가 방법 9 1.2.3. 화질 평가에 기반한 contrast 개선 방법 11 1.3. 논문의 구성 13 제2장 영상 장치 특성에 기반한 화질 개선 방법 14 2.1. 측색학적 모델링을 이용한 화이트 좌표 결정 및 화이트 밸런싱 방법 15 2.1.1. 화이트 좌표 결정 및 화이트 밸런싱 방법 16 2.1.2. SOM에 대한 색 재현 특성화 방법 17 2.1.3. 화이트 좌표 결정 방법 24 2.1.4. 화이트 밸런싱 방법 27 2.1.5. 실험 결과 31 2.2. 가변 블록을 이용한 프레임 변환 방법 37 2.2.1. 프레임 변환 방법 39 2.2.2. 가변 블록을 이용한 움직임 벡터 예측 방법 40 2.2.3. 유사도 평가에 기반한 움직임 벡터의 보상 방법 45 2.2.4. 실험 결과 49 2.3. 입력 영상에 적응적인 자동 화이트 밸런스 방법 62 2.3.1. 자동 화이트 밸런스 방법 65 2.3.2. 영상 분류 방법 65 2.3.3. 단색 영상에 대한 자동 화이트 밸런스 방법 69 2.3.4. 다색 영상에 대한 자동 화이트 밸런스 방법 73 2.3.5. 실험 결과 74 2.4. 검토 90 제3장 인간 시각 특성에 기반한 화질 평가 방법 92 3.1. 스캔 영상의 컬러 프린지 평가 방법 97 3.1.1. 컬러 프린지의 화질 요소 결정 방법 98 3.1.2. 컬러 프린지 평가 모델 설계 방법 106 3.1.3. 실험 결과 111 3.2. 스캔 영상과 복사 영상에 대한 글자 화질 평가 방법 121 3.2.1. 글자 화질 요소 결정 방법 122 3.2.2. 글자 화질 평가 모델 설계 방법 130 3.2.3. 실험 결과 139 3.3. 복사 영상의 노이즈 평가 방법 149 3.3.1. 복사 영상의 노이즈 인지 특성 분석 150 3.3.2. 노이즈 인지 분석
URI
http://dspace.inha.ac.kr/handle/10505/23534
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College of Engineering(공과대학) > Information and Communication Engineering (정보통신공학) > Theses(정보통신공학 석박사 학위논문)
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