본 논문에서는 LCD 모니터, LCD TV, PDP TY, OLED TV 등과 같은 평판 디스플레이 장비를 위한 적응형 칼라 영상 향상 알고리즘에 대해서 제안한다. 제안한 알고리즘은 칼라 영상에서 콘트라스트와 채도를 함께 향상 시키는 방법이다. 콘트라스트 향상을 위해서 사용하는 적응형 선형 추정 CDF(Cumulative Density Function) 기법은 콘트라스트 향상 시 밝기에 따른 조정이 가능하여 원 영상의 왜곡을 막아준다. 적응형 채도 향상 알고리즘은 채도 향상의 문제점인 Contour Artifact와 Over-Saturation이 발생하지 않는 범위내에서 제도를 향상시킨다. 또한 원 영상의 색상 분포에 따른 선택적 채도 향상 방법을 사용하여 고품질의 영상을 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘에 의한 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위해서 시각적 검증과 히스토그램 편차를 도입하였다.
In this paper, we propose an automatic extraction model for unknown translations and implement an unknown translation extraction system using the proposed model. The proposed model as a phrase-alignment model is incorporated with three models: a phrase-boundary model, a language model, and a translation model. Using the proposed model we implement the system for extracting unknown translations, which consists of three parts: construction of parallel corpora, alignment of Korean and English words, extraction of unknown translations. To evaluate the performance of the proposed system, we have established the reference corpus for extracting unknown translation, which comprises of 2,220 parallel sentences including about 1,500 unknown translations. Through several experiments, we have observed that the proposed model is very useful for extracting unknown translations. In the future, researches on objective evaluation and establishment of parallel corpora with good quality should be performed and studies on improving the performance of unknown translation extraction should be kept up.
