Electronic Imaging 2006 보고서

Electronic Imaging 2006 보고서

이 보고서에서는 인간시각과 영상이라는 주제 아래에 학회에 소개된 논문들 중 디지털 영상을 어떻게 실물 혹은 실제처럼 보이게 할 것인지, 인간시각은 영상을 어떻게 보고 느끼는지, 인간이 보는 것처럼 영상을 만들기 위해서는 어떤 방법이 있는지를 고민하는 연구들에 대하여 주목 받은 논문 혹은 주된 흐름 및 특이할 만한 점이 있는 내용들을 학회 참석자의 관점에서 소개한다.학회 분야1. 3D Imaging, Interaction, and Measurement2. Imaging, Visualization, and Perception3. Image Processing4. Digital Imaging Sensors and Applications5. Multimedia Processing and Applications6. Visual Communications and Image Processing7. Optical Security and Anti-Counterfeiting3D 이미징, 상호작용 및 측정영상에서의 입체감을 구현하기 위한 시간으로, ‘Stereoscopic displays and virtual reality system’, ‘The Engineering Reality of virtual Reality 2006’, ‘Three-dimensional Image capture and applications’으로 나뉘어 진행됐다. 3D 이미징 분야에서는 새로운 기술의 발전 혹은 개발보다는 2차원의 영상을 이용하여 어떻게 3차원의 영상을 만들 것인가에 대한 것과 서서히 사업화되고 있는 모바일과 홈 시어터 관점에서의 3차원 디스플레이, 그리고 영화나 게임 사업에서 활성화되고 있는 3차원 애니메이션에 대하여 주로 논의됐다.극장에서 현장감 있는 디지털 입체음향의 표준이 되어버린 돌비(Dolby Lab)는 영상에 대해서도 디지털 영상을 3차원의 현장감 있는 영상을 제공하기 위한 돌비 디지털 시네마 시스템(Dolby Digital Cinema System)을 소개하고 있는데 이번 학회에서는 이를 학계에 소개하는 논문인 “3D in digital cinema” 을 발표했다. 그 내용으로는 여러 개의 프로젝트를 기반으로 하는 디지털 시네마 인프라스트럭쳐(Digital Cinema infrastructure)[1]의 3차원 표현을 위한 영상 신호 분리 방법과 디스플레이 스크린의 프로젝션 방법에 관련된 기술, 황무지나 다름없는 3차원 극장 시스템을 개척하는 것에 대한 기회들과 기술적 난관들을 소개했다.3차원 영상 분야에서는 두 장의 영상 혹은 그 이상의 영상들로 한 장의 3차원 영상을 어떻게 만들 것인가에 관한 다양한 연구가 발표됐다. 그러나 이번 학회에서는 얼마나 빨리, 실시간으로 여러 장의 영상을 합성해서 한 장의 3차원 영상이나 가상현실(Virtual reality)을 3차원 디스플레이나 멀티뷰 디스플레이(multiview display)[2]에 표현할 것인가에 대한 논문이 다수 발표됐다. 필립스 연구소에서 두 편의 논문을 발표했는데, 이는 한 장의 영상으로 입체영상을 만드는 것이 좀 더 가까운 미래에 대응하는 것임을 알려준다. 발표된 논문 제목은 “Efficient view synthesis from uncalibrated stereo”와 “Real time rendering for multiview displays”였다.한편, 올해부터 처음으로 도입된 전시회에서 3차원 디스플레이 코너가 별도로 개설되어 3D에 관심이 있는 사람들에게는 기술교류의 장을 제공했다. 그러나 대부분의 전시물들이 벤처나 대학에서 연구된 결과물들이었으며, 3차원 영상을 보기위해 안경을 쓰거나 별도의 특수 디스플레이를 봐야 하는 번거로움이 있는 것은 여느 해와 특별한 차별점이 없었다. 따라서, 참여한 대부분의 영상처리 연구자들은 현재와 같은 문제점을 안고 있는 3차원 디스플레이는 상용화되기 어렵다는 의견을 내놓았다.이미징, 시각화(Visualization) 및 인식Human Vision and Electronic Imaging ⅩⅦHuman Vision and Electronic Imaging은 이번 학회에서 가장 인지도 높은 분야 중 하나로서 참여자들의 자긍심 또한 높은 분야이기도 하다. 이번 학회에서는 특히 영상에 대한 사람의 심리 물리학적(psycho-physical) 혹은 주관적(subjective) 실험을 기반으로 한 화질 평가 논문들이 대부분이었다.발표된 논문들은 동영상을 바라보는 인간 시각에 대한 연구 즉, 영상의 시간적 정보와 공간적 정보를 동시에 사용하여 연구를 수행한 논문들이 많았다. 한편, 좀 더 현실적인 관점에서 human vision의 연구를 수행한 논문들도 있었는데, 평판 디스플레이나 카메라에서 종종 발생하는 물리적인 에러나 결점들을 인간시각의 관점에서 신호처리 방법을 이용하여 숨기거나(hide) 수정하는(correction) 논문들이 소개됐다.1) 세션 2: “Mechanisms of Luminance, Color, and Temporal Sensitivity”영상에서 사람의 눈이 느끼는 contrast sensitivity[3]에 대한 연구가 발표되었다. 특히 미국 sharp lab과 RIT[4]의 산학협력 결과 논문인 “Spatio-velocity CSF(contrast sensitivity function) as a function of retinal velocity using unstabilized stimuli”는 동영상에서 발생하는 시·공간적 콘트라스트 민감도(contrast sensitivity)를 고려하려고 하는 시도를 보여주는 논문이었다.한편, 사람이 느끼는 것과 같은 HDR(high dynamic range)의 영상을 디스플레이에서 구현하기 위하여 높은 다이나믹 레인지의 영상 정보를 낮은 다이나믹 레인지의 영상으로 디스플레이하는 다이나믹 레인지 압축(dynamic range compression)을 소개한 “High-dynamic range scene compression in humans”과 밝기 인지 모델을 제안하는 논문 “Computational model of lightness perception in HDR imaging”도 발표됐다.2) 세션 3: “Eye movements, visual search and attention: A Tribute to Larry Stark”사람이 영상을 볼 때 안구의 움직임(eye movement)은 일정한 경로(scan path)를 갖는다는 학문 분야를 개척한 래리 스탁(Larry Stark) 교수의 죽음을 기리기 위해 교수의 이름을 딴 세션이 진행되었다. 이 세션에서는 래리 스탁 교수가 생전에 이룩한 연구 성과들을 소개하고 현재 안구의 경로 분야 연구 현황을 점검하였으며, 앞으로의 전망을 논의했다.3) 세션 4: “Perceptual Image Quality and Applications”사람이 느끼는 영상의 화질을 평가하여 그것을 기준으로 영상처리(image processing)를 수행하거나 화질 평가방법(measure) 자체를 개발하는 논문들이 발표되었다.화질 평가를 위한 국제 표준화 작업의 일환으로 활발한 연구 활동을 하고 있는 런던 대학에서 발표된 “attention-based color correction”였으며, 이와는 다른 주제로 발표된 “Study of asthenopia caused by the viewing of stereoscopic images”는 동경공업대학에서 발표한 논문으로 입체적인 디스플레이(stereoscopic display)가 상용화 되는 데 가장 큰 걸림돌이 되고 있는 눈의 피로감(asthenopia, eye fatigue, or eyestrain)에 대한 연구를 발표했다.논문에서는 근래에 들어 상용화되고 있는 3차원 디스플레이에서 발생하는 눈의 피로감의 근본적인 원인을 찾기 위해 MEG(Magneto-encephalography: 뇌파 자기 전위 기록술)[5]와 같은 의학 장비와 3D 옵토미터 등을 이용하여 2차원 영상과 3차원 영상이 보여졌을 때 눈과 뇌에서 나타나는 현상을 주관적이고 정성적인 방법의 실험으로 연구했다.논문에서는 이번 연구를 통하여 이와 같은 현상을 피할 수 없다는 사실을 밝혀냈으며 나아가 앞으로의 연구에서는 이와 같은 피로감을 완화하기 위한 지침을 제시하겠다고 발표했다.4) 세션 5: “Visually tuned Algorithms for the Design and Analysis of Flat-Panel Displays”디스플레이 패널의 물리적인 특성에 대한 연구와 이때 발생하는 결점들을 보상하기 위한 신호 처리 기술들이 소개되었다. 다음은 그 중 몇몇 논문들이다.-“Perceptual image quality improvement for large screen displays” 는 STMicroelectronics의 F. 리보스키(F. Lebowsky)[6]가 발표한 논문으로, 논문에서는 대화면에서 저해상도의 영상을 표시했을 때 발생하는 화질 열화를 보상하기 위해 ‘contour phase synthesis’를 이용하는 새로운 보간(interpolation or scaling) 방법을 제안했다.-“Human vision-based algorithm to hide defective pixels in LCDs”는 Barco사에서 발표한 논문으로 LCD에서 발생하는 불량 화소로 간주되는 데드 픽셀(dead pixel) 혹은 픽셀 에러(pixel error)에 대하여 LCD의 불량으로 간주하지 않고 이를 신호처리적으로 숨기는(눈에 띄지 않게 하는) 방법을 제안했다. 제안된 불량 화소 보정(defective pixel correction) 기술을 FPGA[7]로 구현하여 이용하면 불량화소를 갖는 LCD를 이용하면서도 고화질의 디스플레이를 제공할 수 있다고 한다.-“LCD motion-blur analysis, perception, and reduc- tion using synchronized backlight flashing”는 미국 샤프 랩(sharp Lab)이 발표한 두 편의 논문들 중 하나로서, X. 펭(X. Feng)이 발표한 논문이었다. 홀드 타입 LCD[8]에서 발생하는 모션 블러(motion blur)를 사람의 눈과 영상의 움직임 속도 등에 대하여 시뮬레이션하고 그 결과를 분석하여 이를 토대로 하여 LCD의 백라이트를 항상 켜져 있는 CCFL 방식대신 1/8 주기로 LED 백라이트 플래싱 방법을 적용함으로써 모션 블러를 제거하고자 하였다.일반적으로 LCD 모션 블러를 제거하기 위한 해결책으로 백라이트 플래싱, 흑색 삽입(black insertion), 액정 오버드라이빙(LC overdriving) 등이 알려져 있다. 60Hz 주기 내에서의 LCD에서 방출되는 총 광량 감소와 현재의 2배 이상 빠른 백라이트 구동기술을 요구하여 실제 적용은 되지 않고 있었으나, 백라이트가 CCFL에서 구동이 간편한 LED로 점차 교체됨에 따라 2005년부터 각종 전시회에서 120Hz 구동기술을 바탕으로 블랙 대신 그레이 삽입(gray insertion) 및 백라이트 플래싱, 액정 오버드라이빙 기술이 적용된 시제품들이 한국, 일본, 대만을 중심으로 소개되고 있다.-“Using optimal rendering to visually mask defective subpixels” 는 미국 샤프 랩에서 발표한 두 편의 논문들 중 다른 하나이다. LCD 및 PDP와 같은 평면 TV에서 영상의 화소를 표현하는 단위는 RGB 각각을 표현하는 부화소이다. 이때, 표현되는 영상이 한 평면상에 얼마나 조밀하게 표현되는가를 나타내는 공간주파수 분석을 통하여 공간적인 해상도를 최대화하고 그로 인해 발생 할 수 있는 고주파의 영상경계에서 나타나는 색띠현상(color fringe)을 최소화하기 위한 기술이 부화소 표현기술이다. 논문에서는 이와 같은 부화소 표현 기술에 대한 샤프 랩에서 진행된 연구 결과를 정리한 것으로, 샤프 아메리카 랩의 디지털 미디어 랩 디렉터를 맡고 있는 스코트 댈리(Scott Daly)가 수행해 온 연구를 4년 전부터 딘 메싱(Dean Messing)이 수행하고 있다.5) 세션 6: “Perceptual issues in Video Quality”정지 영상에 대한 인간 시각 특성의 연구가 오래 전부터 수행되어 온 반면 동영상에 대한 연구는 불과 최근의 일이다. 따라서 동영상에서의 인간시각 특성에 대한 더 많은 고려와 연구가 요구되고 있으며, 최근 방송사 혹은 공공 연구기관에 의한 연구도 활발히 이루어지고 있었다.-“Perceptual study of the impact of varying frame rate on motion imagery interpretability quality”는 움직이는 물체에 대한 움직임 속도와 콘트라스트, 동작 복합성, 방해인자(confuser)[9] 수, 노이즈 구조를 조정하여 사람들의 발견가능성 문턱값(delectability threshold)을 조사했다. 그 결과, 관심대상 물체의 움직임 속도와 대비특성, 방해인자(confuser) 수가 사람들의 영상의 해석능력에 영향을 준다는 것을 밝혀냈다.-“Color preference and perceived color naturalness of digital videos” 에서는 UC 산타 바바라에서 연구된 것으로 CIEL*u*v*에서 색도를 조정한 자연물에서 자연스러움과 호응도를 조사한 연구이다. 이러한 종류의 연구는 주관적 실험에 의해 연구결과가 표현되는데, 본 논문에서 수행된 연구는 일반적인 주관적 실험에서 사용되는 MOS (mean opinion score)[10]를 사용하여 PMOS(preference mean opinion score)와 NMOS(naturalness mean opinion score)로 나누어 분석, 정리하였다.-“Stabilizing viewing distances in subjective assessments of mobile video” 는 브리티시 텔레커뮤니케이션스(British Telecommunications)에서 발표한 논문으로, 멀리미디어 주관적 품질 테스트고 국제 표준화를 주도하는 VQEG(Video Quality Experts Group)[11]에서 수행하는 일 중에서 모바일의 저 해상도 비디오 신호에서의 주관적 화질 평가를 위하여 시청거리(viewing distance)[12]를 고정했을 때와 고정하지 않을 때의 평가 결과의 신뢰도 차이를 밝히는데 목적을 둔 논문이다. 일반적으로 모바일 동영상의 화질은 네트워크 성능, 영상 크기, 프레임 비율, 디스플레이의 코딩 기법, 비트 비율 등에 영향을 받는다. 이 논문은 이러한 화질에 영향을 주는 인자들의 영향력을 고려하여 화질 평가 방법의 표준을 정하기 위해 수행된 기본 연구 중 하나이다.-“Predicting subjective video quality from separated spatial and temporal assessment” 에서는 화질 예측 모델(visual quality prediction model)을 제안하였다. 논문에서는 총체적인 비디오 화질은 공간적 선명한(spatial: clearness-sharpness) 특성과 시간적 자연스러운(tem- poral: fluidity) 특성의 독립적인 평가척도들로 유추될 수 있음을 증명하고, 제안한 4개의 예측 모델들의 신뢰도를 평가자들의 주관적 평가치 MOS(mean opinion score)와의 상관관계를 이용하여 평가했다.-“Handling of annoying variations of performances in video algorithm optimization” 에서는 동영상에서 프레임별로 적용되는 각종 영상향상 기술에 대하여 각 프레임에서 최적화된 값들이 최대의 화질을 제공하나 다른 프레임에서는 그렇지 못한 경우가 있으므로 매 프레임을 튜닝하는 번거로움을 제거하기 위해 성가심 정도(annoyance)를 측정하여 프레임별 관리를 하면 “몇몇 영상에 대해서만 최고의 화질을 제공하는 방법 대신에 모든 영상에서 더 나은 화질을 얻을 수 있다”고 소개했다.6) Poster 세션-“Simple color conversion method to perceptible images for color vision deficiencies”는 일본의 야마가타 대학(Yamagata Univ.)에서 발표한 논문으로, 색맹자를 위한 색변환 방법을 제안하고 있다. 일반적으로 사람의 눈에서 색을 구분하기 위한 시세포는 4종류의 원추세포(cone)으로 구성되어 있는데 그 중 하나가 부족한 dichromat(색맹)으로 분류되는 이들은 해당 콘에서 구분하는 색들의 구분력이 없다. 이를 보완하기 위해 논문은 색의 차이를 인지 못하는 영상의 영역을 인식할 수 있도록 구분 가능한 색으로 변환시키는 것을 목적으로 한다. 먼저 영상을 CIEL*a*b*로 변환하고 영역을 분할하여 원추 시세포들에서 구분하기 어려운 영역인지 아닌지를 판별한 다음, 해당 영역에 포함된 색을 구분 가능한 영역의 색으로 변화시켜준다.-“Subjective video quality evaluation for multimedia applications”는 앞에서 언급된 VQEG(Video Quality Experts Group)에서 수행하는 일 중에서, 특정조건의 실험이 여러 실험실에서 동시에 이루어진 결과를 토대로 동영상 화질의 주관적 평가의 반복성(repeatability)과 신뢰성(reliability)을 증명한 논문이다. 이때의 실험 조건은 모바일 환경으로 실시하였는데 CIF의 해상도, 프레임 비율은 5~25프레임/초로 테스트했으며, 뷰잉 디스턴스는 앞 논문의 결과를 인용하면서 고정하지 않았다. 이와 같이 동영상 특히 모바일 환경에서의 객관적 화질평가가 중요시 되고 있음을 알 수 있게 해준다.-“Image stability analysis on the human retina”는 루마니아의 한 대학에서 발표된 논문으로 인간의 망막에서 이미지 안정성을 구축하는 기법을 시뮬레이션 한 논문이다. 이 논문의 실험 결과들로부터 안구의 움직임에도 불구하고 망막에 맺히는 영상은 고정되어 있음을 알 수 있다.Color Imaging ⅩⅠ: 공정, 하드카피 및 애플리케이션해당 TC에서는 국내의 연구진에 의해 디스플레이, 프린터 등의 분야에서 다수의 논문들이 발표되었다. 디스플레이 분야에서는 광색역 디스플레이(wide gamut display)에 관한 내용이 두 편이 발표되었는데, 그 중 하나는 “Six-primary-color LCD monitor using six-color LEDs with an accurate calibration system”이며, 미쓰비시 일렉트로닉스에서 발표한 논문으로, 6색의 LED를 이용한 광 색역 LCD 모니터의 구현에 대한 연구 결과를 발표한 논문이다.또 다른 하나는 컬러 이미징 분야에서 저명한 오사카 일렉트로-커뮤니케이션 대학(Osaka Electro-Communication Univ.)의 토미나가(Tominaga) 교수가 발표한 논문인 “ A color control method for image output with projection display”이다.논문은 다 원색의 DLP에서 영상의 색 정보를 RGB에서 디스플레이의 다 원색으로 추출하는 과정을 신경 네트워크를 이용하여 구현한 것이다. 그러나 이 논문은 2005년 CIC에서 펀트(Funt) 교수가 발표한 논문의 내용과 차별성이 없어 일부 참석자로부터 비난을 받았다.이미지 특성과 시스템 성능주로 ISO 표준화 및 VQEG에서 다루는 화질 평가에 대한 이슈가 주를 이루었으며, 그 외에도 몇몇 독창적인 화질 평가 시스템을 구축하기 위한 시도가 소개됐다. 국내에서는 연세대 이철희 교수의 연구실에서 이 분야의 연구를 주도적으로 수행하고 있으나 전자공학이나 물리학과 같은 자연과학분야 외에도 시각 심리 및 색채 심리와 같은 좀 더 폭넓은 분야의 협력이 필요한 분야이다.1) 포스터(Poster) 세션-“Image quality assessment based on textual structure and noise normalization”은 중국 베이징 지아오통 대학(Beijing Jiaotong Univ.)에서 발표한 논문으로, 휴먼 비전 시스템(Human Vision System)이 공간적인 정보를 추출한 것에 상관관계가 높다는 왕(Wang)의 가설과 에러 감도(error sensitivity)를 따르는 객관적인 이미지 특성 평가를 고려하여, 새로운 화질 평가 수단으로 텍스쳐(texture) 정보와 정규화된 노이즈에 근거한 SNPSNR을 제안하고 있었다. 또한 VQEG에서 수행 중인 화질평가 방법의 몇몇 접근 방법 및 테스트를 위한 실험영상들을 모아둔 웹사이트(http://live.ece.utexas.edu/research/quality)를 소개하기도 했다.-“Quantification method of the color break-up phenomena: evaluation of next-generation color wheels for field sequential color displays”는 프랑스 Thomson에서 개발한 것으로 field sequential display[13]에서 필연적으로 발생하는 색 분리(color break-up) 현상을 정량화 하는 방법을 제안했다. 논문에서 고려한 인자로는 프레임 속도, 안구 움직임 속도(eye movement speed), 그리고 디스플레이 기술이었다. 또한, 논문에서는 이와 같은 색 분리 현상을 감소시키기 위한 방안으로는 field sequential color display에서 표시되는 색의 순서에 대한 고려가 가장 중요하다고 발표했다.-“No-reference jerkiness evaluation method for multimedia communications”는 동영상 코딩에서 시간 축 서브 샘플링(sub-sampling)에 의해 발생하는 에러인 jerkiness를 평가하기 위한 것이다. 기존의 몇몇 연구에서는 레퍼런스 원영상을 보여주고 피실험자에게 해당 동영상의 jerkiness[14]를 평가하게 하는 방법을 취해왔다. 그러나 동영상에서 발생하는 jerkiness를 정량화하기 위해 신경 네트워크를 이용하여 jerkiness의 발생요인인 영상 내에서의 물체의 속도, 가속도, jerk 등을 모델링하고 그때의 수치화된 jerkiness와 해당 영상의 레퍼런스 없이 5점 척도로 평가된 주관적 평가 지표(MOS)를 이용하여 매칭 관계를 확인했다.2) 세션 1 : 이미지 특성 이해-“What do users really perceive: probing the subjective image quality”는 핀란드의 노키아(nokia)와 대학이 공동으로 발표한 논문이다. 화질 평가는 현재의 디지털 영상을 다루는 학계의 가장 큰 숙제이다. 이 논문에서도 이를 다루기 위해 주관적 방법과 객관적 방법으로 동시에 접근하고 있는데, 경계의 선명도(sharpness) 하나만을 다루고 있다. 평가자의 경험을 프로브하기 위해 주관적 데이터를 정량적 분석과 정성적 분석을 함께 사용하는 IBQ(Interpretation -Based Quality) 접근을 사용하여 분석했다. 논문에서 평가의 단순화를 위하여 테스트 영상으로 ISO 12640만을 사용했다는 점에서 좀 더 다양한 영상에 대한 연구가 요구되기도 했다.3) 세션 2 : 지각 특성과 심리 측정-“The effect of image sharpness on quantitative eye-movement data and on image quality evaluation while viewing natural images”도 핀란드의 노키아에서 발표한 논문으로, 관찰자의 안구 움직임 정보가 화질 평가수단으로 쓰일 수 있느냐를 연구한 것이다. 즉 영상의 관찰자가 화질에 대한 주관적인 어떤 평가를 하지 않아도 안구의 움직임 정보만으로 화질 평가를 하고자 하는 것이었다. 그러나 결과의 신뢰도는 그리 높지 않았다.-“Assessing the enhancement of image sharpness” 는 4개의 경계 선명도 향상 방법(sharpness enhancement method)들을 비교한 논문이다. 논문에서 사용한 2개의 방법은 인간시각의 콘트라스트 감도 기능을 이용한 것이고 나머지 2개는 포토샵의 선명화 필터(sharpening filter)를 이용한 것이었다. 이때 평가한 항목은 선명화 성능, 영상 의존성, 서로 다른 색역에서의 경계 선명도 변화 영향, 인지 영상 선명도(perceived image sharpness)와 선호도와의 상관관계, 이미지 파워 스펙트럼에서의 선명화의 영향 등이었다.-“Comparison of various subjective video quality assessment methods”는 연세대 이철희 교수 연구실(http://hdsp.yonsei.ac.kr)에서 발표한 논문으로 한국 정보통신 기술협회의 수탁과제였던 “객관적 비디오 화질평가 기법에 관한 연구”의 일환으로, VQEG의 각 서브그룹에서 발표한 서로 다른 주관적 화질 평가방법들을 비교한 논문이다. 즉, DSCQS(double stimulus continuous quality scale) 방법, SSCQE(single stimulus continuous quality evaluation), ACR(absolute category rating) 방법들을 통계적 방법으로 비교한 것이었다4) 세션 3 : 지각 이미지 특성 모델링-“Selecting significant colors from a complex image for image quality modeling”는 London college of Communication에서 발표한 논문으로, 서로 다른 콘텐츠를 갖는 영상에서 피부색과 같은 의미 있는 몇몇 색에 대하여 변형을 주고 그것에 대한 화질을 평가한 것이다. 논문은 유사한 의미의 콘텐츠에 쓰여진 몇몇 색들에 의해 화질을 평가할 수 있다고 결론지었다.-“Influence of ambient illumination of adapted and optimal white point”는 네덜란드 필립스에서 발표한 논문이다. 유럽 방송 연맹(EBU: European Broadcasting Union)에서 TV를 위해 권고하는 흰색은 D65이지만 사람이 느끼는 최적 흰색은 영상의 콘텐츠에 따라 다르게 나타난다는 연구 결과가 있었다. 이것에 대해 논문은 조명의 색도와 강도에 따른 순응 흰색과 최적 흰색의 영향에 대해 조사하였고, 그 결과, 조명의 강도는 피부색을 갖는 콘텐츠를 제외하고는 별다른 영향이 없었으며, 조명의 색도에 따른 조명에 순응된 흰색의 변화량은 최적 흰색의 변화량의 2.5배였다. 결론적으로, 자연영상을 표현하고자 할 때 최적 색 표현을 위해 조명과 영상의 콘텐츠를 모두 고려해야 한다고 결론지었다.5) 세션 4 : 객체 속성 특성화 I-“Characterization of digital image noise properties based on RAW data”는 노키아와의 협력과제로 수행된 연구결과였다. 논문에서는 3개의 서로 다른 CMOS, CCD 센서를 갖는 디지털 카메라를 이용하여 노이즈 특성을 파악하고자 하였다. 논문에서는 노이즈의 특성을 분석하기 위해 광자 전달 함수 (photon transfer curve) 방법과 ISO 15739 표준을 사용했다.6) 세션 5 : 객체 속성 특성화 II-“PSF estimation by gradient descent fit to the ESF”는 일반적으로 카메라나 스캐너의 광학 특성을 측정하기 위해 PSF(point spread function)를 측정하여 이용하는 과정에서 노이즈를 강조하는 문제점이 있었는데 이 문제점을 제거하기 위해 ESF(edge spread function)를 사용하여 해결하려고 하였다.7) 세션 7 : 표준화 II: Breakthroughs-“Statistical interpretation of ISO TC42 dynamic range: risky business” 는 해당분야의 권위자라 할 수 있는 코닥의 번스(Burns)에 의해 발표된 논문으로 영상입력장치의 다이내믹 범위를 평가하는 표준 2가지의 성능을 비교하고 있다. 즉, 다이내믹 범위를 평가하기 위한 표준으로 DSC를 위한 ISO 15739와 스캐너를 위한 ISO 21550를 고려하였으며, 다이내믹 범위를 표현하기 위해 SNR을 이용하였다. 논문에서는 현재 고려하지 않은 화소의 공간적 해상도에 따라 다른 SNR이 나타날 수 있으므로 이를 고려한 신호대잡음비(SNR)의 기준 마련이 필요함을 강조했다.8) 세션 10 : Image Defects Characterization and Modeling-“Visibility and annoyance of LCD defective subpixels of different colors and surrounds at different positions”은 UC 산타 바바라(Santa Barbara)에서 발표한 논문으로 결함 픽셀(defective pixel)의 시인성에 대한 연구이다. 주변의 밝기가 증가할수록, 또 주변의 조직이 복잡할수록 시인성이 떨어지며, 그린이나 레드보다 블루의 결함 서브픽셀이 눈에 덜 띈다는 연구 결과를 발표하였다.-“Robust detection of defects in imaging arrays”는 사이먼 프레이저 대학(Simon Fraser Univ.)에서 발표한 논문으로, 발표된 논문의 내용을 구현한 결과를 전시회에서 노트북을 이용한 프로모션을 실시했다. 제안된 기술로는 한 장의 영상이 아니라 이전의 촬영된 영상에서 찾아진 데드 픽셀(dead pixel)에 대한 정보를 이용하여 현재의 영상에 보상해 주는 알고리즘이었다.인터넷 이미징인터넷 이미징 TC에서는 학회 기간 중에 방콕에서 해당 분야의 MPEG 표준화 회의가 진행되어 참석률이 저조하였으며, 주요 논문은 콘텐츠 검색에 관한 것이었다. 특히 세션 6에서는 얼굴과 피부색에 대한 탐지에 대해서만 유사한 논문이 3편 발표되었다. 참고적으로 발표된 논문의 제목은 아래와 같다.-“Combining color models for skin detection”-“Using context and similarity for face and location identification”-“Skin segmentation using multiple thresholding”스펙트럴 이미징 : 8회 멀티스펙트럴 컬러 사이언스 국제 심포지엄2005년 ‘Color Imaging X’ TC에서 가장 많은 논문이 발표된 스펙트럴 이미징 분야는 별도의 TC로 분리되어 진행되었다. 상업성이 낮아 범용 응용 분야를 찾지 못한 스펙트럴 이미징은 주로 의료(bio-medical) 영상 분야나 미술품의 디지털 박물관을 위한 데이터의 수집과 복원에 초점이 맞춰져 있었다.-“High-fidelity video and still-image communication based on spectral information: natural vision system and its applications”는 스펙트럴 이미징에서 가장 주목 받은 논문으로 일본에서 1999년 시작한 내츄럴 비전 프로젝트(Natural Vision Project)가 끝나는 2006년 3월 즈음하여 프로젝트의 완료를 보고하는 논문이었다. 내츄럴 비전 프로젝트란 자연의 정보를 멀티 스펙트럼 데이터 영상으로 담아내고 이를 다시 디스플레이 하기 위한 것이었다. 이 프로젝트에 참가한 학교는 동경공업대학(Tokyo Institute of Technology)과 치바대학(Chiba Univ.)이며, 업체로는 NTT, 올림푸스 등이 참가했다.1차는 정지 영상에 대하여 1999년부터 2003년까지 수행되었으며, 2차는 동영상에 대하여 2003년부터 현재까지 수행되었다. 논문은 총 7년간의 연구결과를 요약한 것으로 한 회사나 학교에서는 감히 할 수 없는 분량의 연구를 수행했다. 개발된 내용으로는 자연물에서 멀티 스펙트럼 데이터를 얻기 위해 정지영상용 16 밴드 멀티스펙트럴 카메라, 동영상용인 6 밴드 HDTV 카메라를 개발하였고, 이를 다시 디스플레이 하기 위해 6원색 프로젝션 디스플레이와 4원색 플랫 패널 LCD 광색역 디스플레이(wide gamut display)를 개발하였다.이미지 프로세싱이미징 프로세싱: 알고리즘과 시스템 V1) 세션 3 : 이미지 프로세싱 시스템-“Automatic detection and tracking of reappearing targets in forward-looking infrared imagery” 는 South Alabama 대학에서 발표된 논문으로, 물체 인식과 추적을 위한 기술을 소개하고 있다. 다양한 변화 환경에서 물체를 인식하고 추적하기 위한 기술로 목표 물체에 대한 학습을 기반으로 하고 있는데, tuned basis functions와 correlation based template matching을 함께 사용했다.-“Robust human motion detection via fuzzy set based image understanding”은 다양한 환경에서의 인식을 위해 다중 특징점 추출(multiple feature extraction)과 퍼지 세트(fuzzy set) 기반의 영상해석기술을 사용하여 인간의 움직임을 인식하는 기술을 소개했다.2) 세션 6 : 알고리즘과 시스템-“Image denoising with block-matching and 3D filtering”에서는 정지영상에서의 노이즈 제거를 위해 슬라이딩 윈도 프로세싱과 블록 매칭 기법을 함께 사용했다.-“An algorithm for the enhancement of images of large dynamic range” 는 Akron Univ.에서 발표된 논문으로, 하이 다이내믹 범위의 영상이 있을 때 이것을 어떻게 표현할 것이냐하는 문제를 다룬 것이다. 논문에서는 다이내믹 범위 압축과 밝기와 콘트라스트 조절부분을 분리하여 표현하는 방법을 소개하였다. 먼저 다이내믹 범위 압축은 화소값의 로그 변환을 수행하고, 그 결과값을 이용하여 JPEG2000의 영상압축 표준의 basis인 biorthogonal 9/7 discrete wavelet transform을 수행하여 얻어진 근사 서브밴드는 조명도 정보를 포함하고 있고, 세부 서브밴드는 반사율 정보를 포함하게 된다. 따라서, 근사 서브밴드로 밝기를 조절하고, 세부 서브밴드로 콘트라스트를 조절하도록 개발된 기술이다.-“Noise image enhancement on Holder function spaces”는 노이즈의 모델 없이 노이즈를 포함한 영상을 복원하고자 하는 논문이다. 논문에서는 Holder function spaces에서의 wavelet based switching smoothness description을 이용하여 노이즈를 제거하는 기술을 소개하였다.3) Poster 세션 :-“The application of image filters combined with the nonlinear regression analysis on optical auto focusing”은 실제 카메라 모듈에서 리얼 타임 오토-리얼 타임 오토 포커싱 알고리즘, 이미지 캡처링 및 프로세싱 모듈, 스테퍼 모터들을 이용하여 옵티컬 오토 포커싱 옵티컬 오토 포커싱 시스템을 구현한 논문이었다. 사용된 오토 포커싱 알고리즘은 비리니어 리그레션 방법을 이용해 구현하였다.디지털 이미징 센서와 애플리케이션과학적/산업 애플리케이션용 센서, 카메라 및 시스템CMOS/CCD 카메라 센서에 대한 평가, 개선 방법, 새로운 카메라 시스템 아키텍처에 관한 논문들이 발표되었다. 주목 받은 논문으로는 와이오밍 대학(Wyoming Univ.)에서 발표한 논문으로 US 에어 포스 아카데미(Air Force Academy)의 협력과제로 개발한 플라이 아이(fly eye)를 모방한 카메라 개발이다.디지털 포토그래피이 TC에서는 총 7개의 세션으로 진행되었으며, 카메라 센서에 대한 역사, 트렌드, 이미지 프로세싱 기술 그리고 평가 방법에 관한 논문들이 발표됐다. 청중들의 관심을 끈 논문들은 디지털 카메라의 성능을 평가하기 위한 방법을 소개하거나 평가 결과를 소개하는 내용으로 총 6개의 논문이 두 개의 세션에 나뉘어 발표되었다. 디스플레이의 화질 평가에 이어 디지털 카메라의 성능을 평가하는데 많은 연구자들이 관심을 모으고 있음을 확인할 수 있었다.논문들에서 카메라 성능 평가와 관련해 참고할 만한 웹사이트로는 아래의 3곳이 소개됐다.1) http://www.imatest.comImatest라는 회사에서 생각하는 화질 평가 요소(http://www.imatest.com/docs/iqf.html)를 분류하고, 각 요소들을 평가하는 툴을 소개하고 있다.2) http://www.imageval.com영상의 휘도 정보에 대한 화질 평가의 전문가인 스탠포드 대학(Stanford Univ.)의 완델( Wandell)과 파렐(Farrell) 교수가 2003년에 설립한 컨설팅 회사로 컨설팅도 하고 주어진 컬러 필터 스펙트럼에 대한 평가 툴(iSAT)도 판매하는 회사이다. 30일 테스트 가능한 툴을 다운받을 수 있고 관련자료도 다운받을 수 있다.3) http://digitalkamera.image-engineering.de/index.php/ Downloads카메라의 성능 평가와 관련한 백서(white paper)도 받을 수 있으며, 다른 곳과는 달리 폰 카메라에 대한 평가도 수행하고 있는 회사이다. 성능 평가 항목에는 ISO 표준을 업데이트한 부분이 많았다.일본 요코하마의 가나가와 대학(Kanagawa Univ)의 다카히로 사이토(Takahiro Saito) 교수(saitot@kanagawa-u.ac.jp)는 이번 학회에 총 3편의 논문을 발표했는데, 모두 카메라 센서에서 필요한 기술들에 관한 내용이었다.1) 센서 디자인 세션 “Image recovery for a direct color imaging approach using a color filter array”: 이 논문은 Foveon Inc.에서 개발한 RGB 3-layer CMOS 이미저와 유사한 방법으로 Foveon의 방법이 데이터의 공간 해상도는 좋으나 색 특성이 나쁘다는 단점을 보완하기 위한 컬러 필터 디자인을 제안하면서 그 데이터를 이용한 영상의 RGB 데이터를 추출하는 과정에 대한 논문이다. 제안된 방법은 공간해상도의 증가를 위해 RGB 3-layer를 쓰면서도 하이브리드 방법으로 기존의 이미저에서 사용하는 베이어(bayer) 패턴과 같은 마젠타-그린의 컬러 필터를 동시에 사용한다.이를 이용함으로써, 포톤(photon)에 의한 크로스토크(crosstalk) 때문에 발생하는 색 특성 저하를 마젠타 필터를 통한 협 밴드 블루와 레드를 추출하여 보상할 수 있으면서도 그린 필터를 통한 블루와 레드 밴드가 억제된 그린을 얻을 수 있다.2) Demosaicing 세션 “Spatially adaptive super resolution sharpening-demosaicing for a single solid state color image sensor”: 이 논문은 이전에 쓴 옵티컬 로우 패스 필터에 의한 결점을 제거함과 동시에 베이어 패턴에 의한 컬러 신호를 demosaicing 하는 논문을 보완하는 것이다.기존의 방법의 단점은 컬러 에지 주변에서 울림이 발생하는데 이를 해결하기 위해 토털 베리에이션(total-variation) 이미지 조직화를 이용한 슈퍼 해상도를 소개하고 있다. 그러나 모든 선명화 접근이 그러하듯이 약간의 잘못된 조정으로 울림이 발생할 수 있으며, 이 논문에서 사용한 방법 또한 그런 위험을 안고 있다. 그래서, 이 논문에서는 이를 적절히 조절해 주기 위해 컬러 에지의 강도(salience)에 따라 토털 베리에이션(total-variation) 이미지 조직화를 적당히 조절해 주는 방법을 취하고 있다.3) 나머지 하나는 다른 분야인 VCIP(Visual Communica- tions and Image Processing) 2006에서 발표되었다. “Coupled nonlinear-diffusion color image sharpening based on the chromaticity-brightness model”: 이 논문은 이전에 저자가 발표한 리니어 컬러 모델을 이용한 컬러 이미지 컬러 이미 선명화 방법의 컬러 에지에서의 불필요한 선명화가 발생하는 단점을 보완하는 논문이다. 이 논문에서는 인간의 색인지방법과 유사한 색도 휘도 (chroma- ticity-brightness) 모델을 사용하고 있다.결론끝으로, 본 보고서에서는 스캐너와 프린터 분야에 대한 기술적인 내용을 다루지 않았지만, Electronic Imaging 2006에서는 디지털 영상의 다양한 입력과 출력 그리고 데이터의 유지 관리를 위한 기술적 이슈들을 각각의 기술 그룹에서 모두 다루고 있다.따라서 다양한 분야의 인맥을 넓힐 수 있는 장인 동시에 대규모의 학회이므로 참석하고자 하는 기술 그룹 미팅을 사전에 계획하지 않으면 겉도는 학회일 수도 있으므로 참석자의 계획에 따라 학회 참석의 성패가 결정될 것이다.

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오영관 (webmaster@techworld.co.kr)

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