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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김원준
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 건국대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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영상 촬영 과정에서 탈초점(Out-of-focus), 객체의 움직임 등 다양한 이유로 영상 흐려짐 현상이 발생하며, 이로 인해 영상 내 선명한 영역의 고주파 성분이 급격하게 감소하게 된다. 이러한 성질을 바탕으로, 본 논문에서는 질감 표현자를 이용하여 별도의 주파수 변환 과정 없이 고주파 성분을 획득하고, 이를 바탕으로 흐려진 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학습 기반 질감 특징과 유역(Watershed) 기반 질감 특징을 이용하여 다양한 환경에서도 흐려짐을 검출할 수 있다. 또한, 흐려짐의 최소 검출 단위를 픽셀 단위에서 영역 단위로 확장하여 처리 속도를 향상시키고, 인접한 영역 사이의 관계를 이용하는 영상 보정 기법을 적용하여 흐려짐 검출 성능을 개선하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 흐려짐 검출 방법 대비 처리 속도와 검출 성능이 향상되었음을 보여준다.
목차
제1장 서론 1제1절 연구의 배경 및 필요성 1제2절 관련 연구 21. 주파수 정보 기반 접근 방법 22. 공간 정보 기반 접근 방법 4제2장 제안하는 방법 6제1절 기술적 배경 6제2절 이진 통계 영상 특징 기반 흐려짐 검출 71. 독립 성분 분석 72. 이진 통계 영상 특징 기반 질감 표현자 8제3절 유역 기반 흐려짐 검출 111. 유역 영상 분할 알고리즘 112. 유역 기반 질감 표현자 11제4절 다중 질감 표현자의 필요성 15제5절 다중 스케일 슈퍼픽셀 단위 영상 보정 기법 151. 슈퍼픽셀 알고리즘 152. 슈퍼픽셀 기반 검출 결과 보정 기법 183. 다중 스케일 기반 검출 결과 보정 기법 18제3장 실험 결과 및 분석 20제1절 데이터베이스 20제2절 실험 환경 및 구현 21제3절 기존 방법들과의 비교 실험 211. 정량적 평가 212. 정성적 평가 24제4절 다중 질감 표현자 사용 필요성 검증 실험 27제5절 결과 분석 31제6절 흐려짐 검출 응용 분야 321. 흐려짐 제거 322. 관심 영역 강조 32제4장 결론 34참고문헌 36ABSTRACT 39
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