Earticle

사물을 분석하고 인지하는 분야에 해당하는 시지각은 시각의 생리학적인 측면과 시각체계의 인지적 측면에 대 해 많은 연구가 이루어져 있으며 이를 바탕으로 설립된 시지각 이론이 각 분야별로 다양한 응용 가능성을 모색하고 있 는 실정이다. 그러므로 뉴미디어 시대의 대표적 사례물 중 하나인 모바일 디스플레이가 강조되는 가운데, 시지각 연구 를 기반으로 하여 보다 효용성 있는 시각적 인지 기반의 비중을 늘려야 한다는 인식이 본 연구의 기본적인 이해이다. 본 연구는 모바일 디스플레이를 대상으로 하여 조도와 배경의 밝기에 따른 가독성 관련 실험을 진행하고 이를 분석하 였다. 이를 위해 두 가지 조건에 해당하는 조도의 환경 조건과 기존 모바일 디스플레이에서 가독성 향상 방안으로 제 안되는 두 가지 배경의 밝기 조건을 대상으로 하여 가독성 관련 실험을 진행하였다. 본 연구에서 진행된 실험결과를 분석하여 조도와 배경의 밝기에 따른 가독성에 대해 유의미 여부를 정의하고 가독성 향상을 위한 방안을 제시한다.

Visual perception is part of a field of study that examines the analysis and recognition of objects. There have been numerous studies on this topic, including research on the physiological and cognitive aspects of the visual system. Visual perception theory was established through such research efforts and the potential for its application in each field is being investigated. Mobile displays are a representative example of media in the new age. Therefore, this study is based on the understanding that research on visual perception must stress the importance of useful visual cognition. This study used displays to conduct legibility tests based on illumination intensity and contrast ratio. Two conditions relevant to legibility were tested 1) illumination intensity environment and 2) two luminance conditions proposed as measures to improve readability in existing mobile displays. The results of this study were analysed to determine the degree of legibility based on illumination intensity and contrast ratio, and measures for improving legibility were proposed.

We conducted visual perception experiments to determine the perception limits of motion blur based on human visual system at LCD TV's moving pictures. The motion blur can be expressed Blurred Edge Width (BEW). The results showed that the BEW of moving pictures should be below 3.4pixels (visual angle 4.2') at 3H distance in a living room environment.

본 논문에서는 사람의 인지특성을 기반으로 대조 민감도에 의해 나타나는 특성을 모델링 한 JND (Just Noticeable Difference) 모델을 비디오 코딩에 적용하여 압축률을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 JND 모델에 따른 임계치를 기준으로 양자화 단계에서 비가시 신호를 제한하여 주관적 화질을 유지하면서 비트율을 낮추는 방법으로, 변환을 통해 주파수 도메인으로 변환된 잔차 신호들을 양자화 단계에서 입력으로 받아 신호제한 및 양자화를 수행한다. 양자화 단계에서 주파수 도메인의 신호가 JND 관점에서 유사하게 인지되는 기준 임계치를 구해 잔차 신호에서 비가시 신호를 제한하고 양자화를 수행한 후, 최적의 율-인지왜곡 비용을 갖는 양자화 계수를 선택함으로써 비트율을 절감시킨다. 제안하는 알고리즘의 성능 검증은 최신 비디오 압축 표준인 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.0에 적용했으며, CTC (Common Test Condition)의 Random Access 모드에서 HM 16.0을 통해 압축된 영상 대비 평균 4.11%, BQTerrace 영상의 양자화 파라미터 22에서 최대 17.22%의 비트율 절감을 보였으며, Low Delay 모드에서 평균 7.16%, 최대 22.55%, All intra 모드에서 평균 13.41%, 최대 21.64%의 비트율 절감을 보였다. 5명의 평가자들의 주관적 화질 측정으로 평균 DMOS (Difference Mean Opinion Score) 값은 최대 약 0.36 최소 0 정도의 분포를 보였다.

In this paper, the fast encoding algorithm in High Efficiency Video Coding (HEVC) encoder was studied. For the encoding efficiency, the current HEVC reference software is divided the input image into Coding Tree Unit (CTU). then, it should be re-divided into CU up to maximum depth in form of quad-tree for RDO (Rate-Distortion Optimization) in encoding precess. But, it is one of the reason why complexity is high in the encoding precess. In this paper, to reduce the high complexity in the encoding process, it proposed the method by determining the maximum depth of the CU using a hierarchical clustering at the pre-processing. The hierarchical clustering results represented an average combination of motion vectors (MV) on neighboring blocks. Experimental results showed that the proposed method could achieve an average of 16% time saving with minimal BD-rate loss at 1080p video resolution. When combined the previous fast algorithm, the proposed method could achieve an average 45.13% time saving with 1.84% BD-rate loss.

본 논문은 영상 신호의 방향을 고려하여 기존의 multiband energy scaling 방법의 문제점을 보완하면서 human visual system(HVS)에 적합한 영상 local contrast 향상 방법을 개발하였다. 기존의 multiband energy scaling 방법은 신호 방향에 대한 고려 없이 화질을 향상시켜 ringing artifact가 발생하였으나 본 논문에서는 block gradient를 사용하여 신호의 방향을 측정하고 측정된 신호 방향에 따라 주파수 신호를 향상시켜 ringing artifact의 발생 없이 화질을 향상시켰다. 또한 본 논문은 human visual system(HVS)은 각 신호의 값 하나하나 보다는 각 신호가 가지는 주파수에 성분에 민감하게 반응한다는 것을 이용하여 주파수 성분에 대한 인간 시각의 민감도를 모델링한 contrast sensitivity function(CSF)에 따라 영상의 화질을 향상시켰다. 결국 본 논문에서 제안하는 방법은 신호의 특성과 인간 시각의 특성을 모두 고려하여 영상의 화질을 향상시키기 때문에 기존의 화질 향상 방법들에 비해 영상 신호와 인간 시각 특성에 더욱 적합하게 화질을 향상시킬 수 있다.

We develop the signal processing method for adaptive implementing direction of signal and the frequency sensitivity of human visual system(HVS). Existing multiband energy scaling method makes ringing artifact because it does not consider signal direction. To solve this problem, we use block gradient for signal direction in addition to existing method. And we use the fact that frequency component of signal is more sensitive than value of signal over human eyes. we enhance the signal according to contrast sensitivity function(CSF) which is the model of frequency sensitivity of human eye. Compared that the existing analysis models only improve the efficiencies in the existing systems, the developed method can process the image signals to be more desirable and suitable to HVS.

The purpose of this study was to analyze the misconceptions of the human's visual perception observed in science textbooks and the perceptions of teachers and students. For this purpose, we analyzed 9 kinds of 8th science textbooks of the 7th national science curriculum, and conducted a questionnaire survey of 281 middle school students and 51 science teachers concerning their concepts. According to the result of textbook analysis, 5 forms of visual stimulus pathways were presented in the 9 textbooks, but few explanations were given about the cognition process of the brain. According to the results of analyzing the questionnaires, most of the students and teachers had various misconceptions on visual stimulus pathway. Particularly with regard to the visual perception pathway of nerves from the eye to the brain, only 42% of the teachers and 7% of the students had scientific concepts. Therefore, it is necessary to supplement contents on human visual perception in the curriculum and to correct the textbooks using scientific concepts that do not cause misconceptions. In addition, it is suggested to provide science teachers with opportunities for training so that they have scientific understanding of human visual perception process.

For last several decades, the color correction methods have been proposed for HDR(high dynamic range) images. However, color distortion problems take place after correcting the colors such as halos, dominant color as well known. Accordingly, this article presents a novel approach in which the method consists of tone-mapping method and cone response function. In the proposed method, the tone mapping method is used to improve the contrast in the given HDR image based on chromatic and achromatic based on the CIEXYZ tristimulus value, expressed in c/m². The cone response function is used to deal with mismatch between corrected image and displayed image as well as to estimate various human visual effects based on the CMCAT2000 color appearance model. The experimental results show that the proposed method yields better performance of color correction over the conventional method in subjective and quantitative quality, and color reproduction.

본 논문에서는 인간의 시각 인지 능력(Human Visual System; HVS)을 기반으로 하는 영상 품질 측정 방법을 제안한다. 보다 구체적으로 제안하는 시각 인지 기반의 영상 품질 측정 방법은 기존의 객관적인 품질 평가 방법인 PSNR 품질 측정 방법에 1) HVS 에 기반한 foveated contrast sensitivity 을 이용하여 집중 영역으로부터 거리에 따른 인식률 저하를 반영하였으며, 이와 동시에 2) Just Noticeable Distortion(JND)을 통해 영상의 휘도 대비 차이에서 오는 인식률 차이를 반영하여 사용자가 인지하는 품질을 계산하였다. 이러한 연구 결과는 특히 대형 영상의 부호화 과정에서 양자화 및 bit allocation, 또는 기 부호화된 영상의 전송 과정에서 차등화된 오류 보호 기술 등에 활용할 수 있을 것이다.

본 논문에서는 MPEG-7 의 특징 기술자를 이용하고, 초기 중요도 가중치를 고려한 관심영역(ROI: Region-Of-Interest) 기반의 의료 영상 검색 시스템을 제안한다. 의료 영상에서 의미 없는 배경 부분을 제거하고, 영역 추출 처리 시간을 줄이는 관심 윈도우(AW: Attention Window)를 생성하여 관심 영역 세그먼테이션을 수행한다. 또한 인간 시각에 부합하는 검색 성능의 향상을 위해 특징 벡터 거리 계산에서 영역의 초기 가중치를 설정하였다. 실험에서 구현된 시스템은 의료 영상을 효과적으로 찾아내며, 조합된 특징과 가중치를 이용한 유사도 측정으로 검색 성능이 향상됨을 보여준다.