Video moiré Reducing via Image Decomposition

본 논문에서는 디지털 영상에서 나타나는 검증가능한 모아레 제거 알고리즘을 제안한다. 연속된 영상 프레임 내에서 모아레 패턴이 객체 또는 피사체의 움직임과는 독립적인 형태로 발현된다는 관찰결과에 기반하여, 본 연구는 우선 현재 프레임과 움직임 정보를 활용해 워핑(Warping)된 다음 프레임 사이의 차이값을 계산하고, 이로부터 초기 형태의 모아레 맵을 추출해 낸다. 다음 단계로, 희소 표현(Sparse representation) 기법을 사용하여 추출된 모아레 맵을 여러개의 기저 벡터로 분해한다. 이어서 기댓값 최대화(EM) 군집화 알고리즘을 적용하여 분해된 기저 벡터들을 실제 모아레 패턴과 이상치로 분류하는 과정을 거친다. 이후 분석된 이상치들을 배제하는 과정을 통해 정련된 최종 모아레 맵을 획득한다. 그다음으로, 정련된 모아레 맵에 푸리에 변환을 적용하여 주파수 도메인으로 변환하고, 주파수 영역에서 모아레 제거를 위한 마스크를 생성한다. 마지막으로 주파수 도메인으로 변환된 원본 모아레 프레임에 해당 마스크를 적용함으로써 모아레를 제거한다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 알고리즘이 AMPED Five, Cognitech Investigator, Adobe Photoshop과 같은 주요 비디오 포렌식 도구에 내장된 전통적인 모아레 감소 기법 대비 효과적으로 모아레 패턴을 감소시키는 것을 보였다.