본 논문에서는 영상으로부터 블록 단위의 동작벡터를 추출하기 위해 가변적인 크기의 블록을 사용하는 정합 방법을 제안한다. 제안된 정합 알고리즘은 탐색영역의 크기를 적응적으로 조절하고, 보다 정확한 동작벡터를 추출할 때가지 블록의 크기를 동적으로 설정한다. 본 논문에서는 탐색영역의 중심위치를 결정하기 위해 시간의 경과에 따른 블록의 동작변화는 작다고 가정한다. 또한, 탐색영역의 범위는 공간적으로 인접한 블록들의 동작 균일성에 따라 조절된다. 블록의 크기를 결정하는 과정은 작은 크기의 블록에서부터 정합을 시작한다. 정합 정확도가 좋을 경우 블록의 크기를 조금 확대한 후 본 논문에서 정한 정합 기준이 만족될 때가지 정합 과정을 반복한다. 실험 결과는 제안한 가변적인 블록정합 방법이 보다 정확한 블록 단위의 동작벡터를 추출함을 보여준다.
본 논문에서는 실감 있는 3차원 얼굴모델 생성에 필요한 얼굴 텍스쳐를 생성하기 위해 실린더형 원형모델의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 실린더형 3차원 모델에 대한 2차원 영상을 영상의 상관관계를 이용하는 블록 정합 알고리즘을 사용해서 정렬하는 방법으로서 블록 정합을 수행 할 때 동일한 블록 크기를 사용하는 기존 방법과는 달리 모델의 곡률을 고려해 가변적인 크기의 블록을 사용한다. 그리고 영상 모자익 기법을 사용해서 정렬된 영상을 하나의 텍스쳐 영상으로 생성한다. 이 때 중첩된 영역에 따라 선형적인 가중치를 부여하면서 크로스디졸브 기법을 이용해 영상을 스티칭한다.
기존의 블록 기반 압축 센싱은 고정 블록 크기를 사용하여 신호를 복원하며, 영역별 신호의 특성에 적합한 블록 크기를 사용하지 못하여 복원 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 블록 기반 압축 센싱에서 신호의 특성에 따라 블록 크기를 가변적으로 결정하여 복원 신호의 품질을 향상시키는 가변 블록 크기 기술을 제안한다. 제안한 방법은 여러 블록 크기로 신호를 복원하고, 프레임별로 각 복원한 신호의 자기 상관도를 측정하여 신호의 특성을 확인하고, 프레임의 블록 크기를 결정한다. 동일한 측정 데이터에 대하여 제안한 가변 블록 크기 방법이 기존의 고정 블록 크기 방법에 비하여 향상된 품질의 신호를 복원하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 효과적으로 블록 크기를 변화시키는 움직임 예측에 대하여 제시하고 있다 블록안의 움직임의 정도에 따라 블록 크기를 채택하는 방식으로, 임의의 프레임에서의 블록의 수는 정확한 움직임을 나타내기 위해 변화된다. 이것은 움직임과 보충적인 데이터사이의 비트할당이 가변적이 되고, 프레임에 기초한 전체적인 비트율 역시 변화하게 된다. 특히, 본 논문은 동적 블록 크기 방법의 대표적인 쿼드 트리(quad fee) 방법의 단점을 보완하는 방향에서 연구되었으며, 성능 향상을 위한 새로운 방법도 아울러 덧붙여져 있다. 즉, 보통 사용하는 쿼드 트리 방식의 분할 대신에 각각의 쿼드 부분의 프레임 차를 이용하여 가장 큰 블록의 동질성 테스트를 실시하여 분할한다. 또한, 분할과 재결합 방식을 함께 적용하여 불필요한 블록의 개수가 많아지는 것을 방지하여, 큰 계산량 감소와 높은 이미지 질을 달성하도록 하였다. 자연히, 계산량은 기존 방법보다 약 20-70% 정도 감소했으며, 이미지 질도 크게 향상되는 결과를 가져오게 되었다
가변성형 공정에서 동일한 크기의 성형펀치 배열로 구성된 가변금형을 이용하는 경우 펀치의 크기가 일정하여 성형 가능한 곡률 반경이 제한되기 때문에 비교적 유연성이 낮다. 이에 본 연구에서는 가변금형의 유연성을 높이기 위하여 분할가변금형에 대한 개념을 제안하였다. 임의의 성형면을 형성하기 위하여 두 가지 크기의 펀치로 구성된 펀치 블록을 착안하였다. 상대적으로 큰 곡률 반경을 갖는 성형영역에 대해서는 크기가 큰 펀치 블록을 적용하였으며, 작은 곡률 반경을 갖는 성형영역에 대해서는 작은 크기의 펀치로 구성된 펀치 블록을 적용하였다. 해석적 연구를 토대로 성형된 제품의 단면 형상을 비교하였으며 이로부터 서로 다른 크기의 펀치 블록을 조합하여 구성한 분할가변금형을 이용한 판재의 성형공정이 비교적 복잡한 곡률 반경 분포를 갖는 곡면 가공에 적합함을 확인하였다.
최근 ISO/IEC의 MPEG과 ITU-T의 VCEG이 JCT-VC (Joint Collaborative Team for Video Coding)를 구성하여 HEVC (High Efficiency Video Coding) 차세대 비디오 압축 표준 제정을 위한 작업을 진행 중이다. 과거 압축률이 가장 좋은 것으로 알려진 H.264/AVC 보다 최대 50%까지 부호화 효율 향상을 목표로 하고 있다. HEVC는 H.264/AVC와는 상이한 부호화 구조를 채택하고 있고 작은 크기의 영상뿐만 아니라 크기가 큰 영상까지도 효율적으로 부호화할 수 있도록 설계되고 있다. 예측 및 변환 부호화 과정이 계층적 쿼드트리 구조를 가지며, 특히 변환 부호화는 작은 크기의 변환 블록으로부터 $32{\times}32$ 크기의 변환 블록까지 크게 확장되어 계층적 변환 구조를 이루며 부호화하도록 되어 있다. 본 논문에서는 기존 코덱과는 상이한 부호화 구조를 갖는 쿼드트리 부호화 기반 HEVC 코덱 표준을 위한 율-왜곡 (Rate-Distortion) 모델을 제안한다. 기존의 코덱에서는 부호화되는 기본 단위가 $16{\times}16$로 일정하고, 변환 및 양자화되는 블록의 크기 역시 $4{\times}4$또는 $8{\times}8$ 크기 단위로 그 블록의 크기가 작을 뿐만 아니라 고정된 크기를 사용한다. 따라서 단일 확률 모형을 사용하여 율-왜곡 모델을 만들었으며, 그 정확도 역시 비교적 정확한 결과를 얻었다. 그러나 HEVC에서는 계층적 가변 블록 크기를 갖는 기본 부호화, 예측 및 변환/양자화 기법을 사용하기 때문에 기존의 단일 모델로는 정확한 율-왜곡 모델을 만들어 내기 어렵다. 제안하는 방법은 HEVC의 기본 단위인 CU (Coding Unit)별로 독립적인 확률 모형을 사용하여 율-왜곡모델을 사용하는 것으로 CU의 크기가 가변적이고 CU 내의 텍스처 역시 크기에 따라 매우 다른 특성을 가지고 있기 때문에 단일 모델을 사용하는 것보다 매우 효율적인 것을 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 얼굴 형태와 유사한 타원체형 모델의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 블록정합 수행 시 좌우 곡률만을 고려한 기존의 실린더형 원형모델 방법은 좌우 영상에 대하여 정확한 정렬을 수행하지만 상하 영상에 대해서는 사람의 두상모양이나 턱 구조의 특징을 반영하지 않았기 때문에 정렬오류가 발생한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 타원체형 얼굴 모델의 상하 좌우의 곡률에 따라 가변적인 블록크기를 사용하는 블록정합 알고리즘으로서 영상의 상관관계를 이용하여 정확한 정렬을 할 수 있다. 그리고 정렬된 영상으로부터 얼굴 텍스쳐 영상을 생성하기 위하여 영상 모자익 기법을 사용한다. 이때 중첩된 영역에 따라 선형적인 가중치를 부여하여 영상을 스티칭하고 부분적으로 나타나는 고스트 효과를 제거함으로써 더 실감 있는 텍스쳐를 생성한다.
본 논문에서는 얼굴 형태와 유사한 타원체형 모텔의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 실린더형 모델을 사용한 기존의 방법은 블록정합 수행 시 좌우 곡률을 고려하므로 좌우영상은 정확히 정렬하지만 상하 부분은 사람의 두상모양이나 턱 구조와 다르기 때문에 상하 영상을 정렬할 때 오류가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 얼굴 모델의 상하좌우의 곡률에 따라 가변적인 블록크기론 사용하고 영상의 상관관계를 이용하여 정확한 정렬을 할 수 있도록 한다. 그리고 얼굴 텍스쳐영상을 생성하기 위하여 영상 모자익 기법을 사용하며 영상들이 서로 잘 융합하도록 크로스디졸브(Cross dissolve) 기법을 적용하여 영상을 스티칭한다.
본 논문에서는 One-bit 변환을 기반으로 한 고속의 가변 블록 크기 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내의 평균값을 이용하여 8bit 화소값을 1bit로 변환한 후 움직임 예측을 수행한다. One-bit 변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합과정을 심화시켜 보다 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과 한 프레임당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색 블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FSBMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균적으로 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다. 특히, 움직임이 많은 영상에서 뛰어난 효과를 나타냈다.
본 논문에서는 연속적인 레인지(range) 영상 자료로부터 동작 벡터를 추출하는 새로운 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 단일 특징을 사용하지 않고 다중 특징인 명암값, 색상, 레인지 특징의 세 가지 특징을 통합한 정합 유사 함수를 정의하며, 엔트로피를 이용하여 각 특징의 기여도를 구한 후 이를 가중치의 형태로 정합 유사 함수에 적용한다. 그리고 제안된 알고리즘은 고정된 블록 템플릿을 사용하지 않고 가변적인 크기의 블록 템플릿을 사용한다. 제안한 블록 정합에서는 먼저 작은 정합 템플릿으로 블록 정합을 시작한다. 만일 정합 정도가 좋지 않으면 정합 템플릿의 크기를 조금 확장한 후 본 논문에서 정의한 정합기준이 만족하거나 사전에 정의된 최대 블록 크기에 도달할 때까지 블록정합을 반복한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 블록 정합 알고리즘과 기존의 다른 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 제안한 알고리즘의 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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