DOI QR코드

DOI QR Code

Correction of Rotated Frames in Video Sequences Using Modified Mojette Transform

변형된 모젯 변환을 이용한 동영상에서의 회전 프레임 보정

  • 김지홍 (동의대학교 영상정보공학과)
  • Received : 2012.10.17
  • Accepted : 2012.11.22
  • Published : 2013.01.31

Abstract

The camera motion is accompanied with the translation and/or the rotation of objects in frames of a video sequence. An unnecessary rotation of objects declines the quality of the moving pictures and in addition is a primary cause of the viewers' fatigue. In this paper, a novel method for correcting rotated frames in video sequences is presented, where the modified Mojette transform is applied to the motion-compensated area in each frame. The Mojette transform is one of discrete Radon transforms, and is modified for correcting the rotated frames as follows. First, the bin values in the Mojette transform are determined by using pixels on the projection line and the interpolation of pixels adjacent to the line. Second, the bin values are calculated only at some area determined by the motion estimation between current and reference frames. Finally, only one bin at each projection is computed for reducing the amount of the calculation in the Mojette transform. Through the simulation carried out on various test video sequences, it is shown that the proposed scheme has good performance for correcting the rotation of frames in moving pictures.

비디오 열의 각 프레임에는 카메라의 움직임에 따라 물체의 평행 이동 및 회전 운동이 반영된다. 이 때 물체의 불필요한 회전 운동은 영상의 품질을 저하시킬 뿐 아니라 시청자 피로도를 증가시키는 주요 원인이 된다. 본 논문에서는 동영상 촬영 중 카메라의 불필요한 흔들림으로 인한 프레임의 회전을 변형된 모젯변환을 이용하여 보정하는 새로운 방법을 제시한다. 모젯 변환은 이산 라돈 변환의 한 종류로서, 회전된 프레임의 보정에 적용하기 위해 본 논문에서는 다음과 같이 변형한다. 먼저, 보다 정확한 회전각 추출을 위해 보간을 이용하여 bin 값을 계산한다. 그리고 현재 프레임과 기준 프레임에 대해 움직임 추정을 적용하여 카메라의 평행 이동을 보상한 후, 카메라의 회전에 따른 bin 값의 변화가 없는 영역을 설정하여 모젯 변환을 적용한다. 또한 모젯 변환의 각 투영 방향에 대해 한 개만의 bin을 계산함으로써 계산량을 감소시킨다. 평행이동 및 회전 운동을 갖는 다양한 시험 비디오 열에 대해 적용된 모의 실험을 통해 제안된 방법이 프레임의 회전을 보정하는데 매우 효율적임을 볼 수 있었다.

Keywords

References

  1. H. Bordoloi and K.K. Sarma, "Face Recognition with Image Rotation Detection, Correction and Reinforced Decision using ANN," International Journal of Electrical and Electronics Engineering, Vol. 3 No. 7, pp. 433-440, 2009.
  2. 조보호, 정성환, "라돈 변환을 이용한 회전된 물체의 효율적인 보정," 정보과학회논문지, 제14권, 제3호, pp. 291-295, 2008.
  3. A. Kingston, I. Svalbe, and J.P. Guedon, "The Discrete Radon Transform: A More Efficient Approach to Image Reconstruction," Proc. of SPIE, Vol. 7078, pp. 70780G-1, 2008.
  4. A. Kingston and F. Autrusseau, "Lossless Image Compression via Predictive Coding of Discrete Radon Transform," Signal Processing Image Communication, Vol. 23, No. 4, pp. 313-324, 2008. https://doi.org/10.1016/j.image.2008.03.001
  5. 정향미, 김지홍, "모젯변환을 이용한 의료 영상의 회전 물체 보정," 한국멀티미디어학회논문지, 제15권, 제11호, pp. 1341-1348, 2012.
  6. J.P. Guedon, N. Normand, "The Mojette Transform: The First Ten Years," Discrete Geometry for Computer Imagery, Vol. 3429, pp. 79-91, 2005. https://doi.org/10.1007/978-3-540-31965-8_8
  7. F. Autrusseau, B. Parrein, and M. Servieres, "Lossless Compression Based on a Discrete and Exact Radon Transform: A Preliminary Study," ICASSP, Vol. 2, pp. 425-428, 2006.
  8. N. Normand, A. Kingston, and P. Evenou, "A Geometry Driven Reconstruction Algorithm for the Mojette Transform," Discrete Geometry for Computer Imagery, Vol. 4245, pp.122-133, 2006. https://doi.org/10.1007/11907350_11
  9. M. Katz, Questions of Uniqueness and Resolution in Reconstruction from Projections, Springer-Verlag, Berlin, 1978.
  10. P.A. Rattey and A.G. Lindgren, "Sampling the 2-D Radon Transform," IEEE Trans. on Acoustics, Speech, and Signal Proc., Vol. ASSP-29, No, 5, pp.994-1002, 1981.
  11. J.S. Lim, Two-Dimensional Signal And Image Processing, Prentice-Hall, Inc., New Jersey, 1990.

Cited by

  1. Correction of Rotated Region in Medical Images Using SIFT Features vol.18, pp.1, 2015, https://doi.org/10.9717/kmms.2015.18.1.017