사용자 조작성 기반 인터랙티브 영상 향상 및 구도 개선

User-Guided Interactive Image Enhancement and Composition Improvement

연구 내용

스크리블과 파라미터로 경계 정보를 반영한 명암 조정을 수행하고, 객체 정보를 기반으로 크롭을 통해 영상 구도를 개선하는 연구

김창수 연구실은 사용자의 조작 입력을 반영해 영상 품질을 조정하는 알고리즘을 연구합니다. 사용자는 전역 밝기 제어 파라미터와 국소 영역에 대한 스크리블을 제공하고, 알고리즘은 이를 인접 영역으로 전파해 경계 민감 마스크를 생성한 뒤 신경망을 통해 향상된 영상을 복원합니다. 또한 순서학습 기반 크롭 방법으로 영상 내 주요 내용을 고려한 구도 개선을 수행하며, 객체 정보를 활용해 타겟 영상의 크롭을 결정하는 영상 구도 분석 및 개선 방법을 특허로도 확보했습니다. 이를 인공지능 기반 사용자 중심 시각초월시스템 과제에서 개인화 처리로 확장합니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

2022년에는 사용자의 선호를 반영하기 위해 스크리블 입력을 경계 정보를 고려한 마스크로 전파하고, 신경망 기반 향상 결과를 반복적으로 제공하는 인터랙티브 명암 향상 연구를 수행했습니다. 2022~2026년에는 사용자 중심 시각초월시스템 개발 과제를 통해 개인화와 데이터 압축을 포함한 응용 요구를 반영했습니다. 이후 2024년에는 순서학습을 활용한 크롭 기반 접근으로 영상 구도 개선을 확장했고, 객체 정보를 활용한 구도 분석·개선에 대한 방법을 특허로 연계해 구현 가능성을 높였습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

스크리블 기반 명암 조정
개인화 영상 향상
시각보조용 이미지 전처리
구도 자동 크롭
경계 보존 향상
사용자 선호 파라미터 기반 처리
모바일 촬영 후 프레이밍 보정
사용자 반복 피드백 기반 개선
객체 정보 기반 구도 개선
데이터 압축 연계 영상 품질 유지