웨이브렛 변환은 최근에 동영상 처리 분야에서 비정체적 동영상 신호를 나타낼 수 있기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 대역 분할 방식의 웨이브렛 변환을 사용한 움직임 예측은 많은 곳에서 응용되어 지고 있으나 움직임 예측 오류가 최저 주파수 대역에서 발생하면 움직임 예측 오류는 다음 단계로 누적되고 각각의 단계에서 계산에 소요되는 시간과 데이터량이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 다른 한편으로 왜곡율 관점에서 주어진 비트율에서 최고의 화질을 얻는 웨이브렛 패킷이 제안되었다. 그러나 이 방법에서 웨이브렛 패킷 설계를 위해 많은 시간이 소요되는 단점이 존재한다. 그래서 소요시간 문제를 해결하기 위해 Top-down 방식이 제시되었으나 주어진 비트율에서 최적의 해를 찾지는 못했다. 본 논문에서는 영상의 분산이 영상의 복잡도를 나타낼 수 있다는 것을 고려했다. 그래서 동영상 압축을 위한 적응적인 웨이브렛 패킷을 사용한 고속의 다해상도 움직임 예측 방법을 제안하였다.
위성영상으로부터 수치고도모형(DEM:Digital Elevation Model)을 생성하는데 있어 입체 광학 위성영상을 이용하는 방법과 입체 SAR 위성영상을 이용한 레이다간섭 기법(SAR Interferometry)이 가장 널리 사용되고 있다. 이러한 기법들은 영상 취득 센서의 특성과 자료 처리의 한계를 가지고 있으며 이는 서로 다른 특성의 자료를 융합함으로써 극복될 수 있다. 본 연구는 SAR 위성영상과 광학 위성영상으로부터 생성된 DEM을 융합하여 고품질의 DEM을 생성하고자 함이 목적이다. DEM 융합은 SAR 위성영상의 DEM과 광학 위성영상의 DEM의 특성을 상호 보완하기 위해 다해상도 wavelet 변환(Multiresolution Wavelet Transform) 기법이 적용되었다. 다해상도 wavelet 변환 기법에 의한 DEM 융합은 오차의 영향을 받는 부분에 대해 다른 DEM 자료를 대체함으로써 수행되며 본 연구에서는 SPOT 위성영상과 ERS-1 위성영상을 이용하여 DEM을 생성하고 DEM 융합 기법을 적용하였다. DEM의 오차 분석은 1:5000 수치지형도를 이용하여 기준 DEM을 생성하여 비교하였으며, DEM 융합 결과 서로 다른 특성의 DEM을 융합함으로써 보다 향상된 DEM 제작 가능성을 타진하였다.
본 논문에서는 실시간적인 요소와 높은 경험의 질을 요구하는 다자간 협업 환경에서 고해상도 비디오를 제공하기 위하여, 무손실과 저지연, 저비용의 특징을 갖는 비압축 HD 비디오를 처리할 수 있는 '비압축 HD 비디오 전송 응용' (Scalable Video Tool)을 구현하여 초고해상도 디스플레이를 위한 비압축 HD 가시화 서비스'를 구성한다. Scalable Video Tool (SVT)은 Microsoft 사의 Direct Show를 기반으로, 비압축 HD 카메라와 DV 카메라, WebCam의 영상도 실시간으로 처리가 가능하다. 초고해상도 디스플레이에 고해상도 비디오와 이미지 가시화를 지원하는 SAGE(Scalable adaptive graphics environment)[2]와 SVT를 연동하여 다자간 협업 환경에서 다양한 형태의 고해상도 비디오와 그래픽스 자료를 공유할 수 있는 시스템을 구성한다. 본 논문의 마지막에서는 $5{\times}11$의 격자 형태로 구성된 타일드 디스플레이 (Tiled Display)를 이용하여 제안된 시스템을 검증한다.
본 논문에서는 cavity 변형 물체의 전역적 변형 형태는 유지하면서 계산 복잡도를 줄이기 위하여 모델의 다중해상도적 표현 기법 및 서로 다른 상세 레벨간 물리적 특성변수에 대한 적응기법을 제안한다. 또한, 객체의 안정적 변형을 지원하기 위한 형태유지 스프링을 제안한다. 일반적으로 위나 풍선과 같은 cavity 변형객체는 전체 구성노드의 수를 줄이기 위하여 표면 메쉬 구조로 모델링 된다. 이 경우, 표면의 인접 노드만이 감쇠(damping) 스프링으로 연결되고, 모델의 체적정보의 부재로 인하여 외부 힘이 일정시간 동안 지속적으로 주어지는 경우, 객체의 형태변형이 왜곡되고, 초기형태로의 복원이 불가능해진다. 본 논문에서 제안하는 형태유지 스프링은 외부힘에 의한 변형 후 초기형태로의 복원을 보장함으로써, 복잡한 계산과정 없이 간접적으로 객체의 볼륨유지 효과를 제공하고 변형의 불안전성을 제거한다.
CR을 이용하여 PC를 기반으로 하는 PACS를 구현하였다. CR에서 디지털 데이터를 직접 받아들이기 위하여 의료영상표준안인 DICOM3.0에 맞추어 DICON Interface Unit(DIU)을 설계하였다. DIU를 통하여 들어온 CR 영상은 파일서버에 저장되며, 그 영상의 환자정보는 데이터베이스에 저장된다. PC의 효율을 높이고 사용자의 편이를 위해 웨이블릿 변환을 이용하여 다해상도의 영상을 만들고, 이를 순차적으로 나타내었다. 저장공간에 계층적으로 영상을 저장하기 위하여 웨이블릿 압축방법을 새롭게 적용하였다. 이 방법은 CR 영상을 저장하는 저장공간은 파일서버의 단기저장장치와 검색PC의 하드디스크로 나누인다. 일반적인 PACS에서 지원하는 영상처리도 PC를 기반으로 구현하였다.
대용량 지형 데이터를 실시간에 렌더링 하기 위해 여러 가지 연속상세단계 기법들이 연구되었다. 하지만 이러한 방법을 적용해도 지형 데이터가 하드웨어에서 처리할 수 있는 크기보다 클 경우 과도한 간략화로 인한 기하오차가 발생하거나 프레임률이 저하된다. 또한 기존 연속상세단계 기법을 수행하기 위해 만들어진 자료구조들 또한 지형 데이터의 크기에 비례하여 커지므로 메모리와 전처리 시간이 많이 소요된다. 본 논문에서는 적은 개수의 정점으로 효과적인 지형 렌더링이 가능한 편향맵을 다해상도로 확장하여 별도의 자료구조가 따로 필요 없는 간단한 연속상세단계 기법을 제안한다. 이 방법은 적은 메모리 용량으로 높은 정확도의 지형을 실시간에 렌더링 할 수 있다. 연속상세단계 선택은 보다 빠른 처리를 위해 GPU에서 패치 단위의 테셀레이션을 통해서 단일 패스로 수행된다. 상세단계가 선택으로 세분화 된 지형의 각 정점들은 화면 공간상의 오차를 참조하여 각각의 상세단계를 선택한 후 해당되는 편향맵에 저장된 이동벡터만큼 이동하여 최종 지형 메쉬를 생성한다. 제안한 방법은 전처리 단계를 포함한 모든 처리가 GPU에서 수행되므로 속도가 빠르고 적은 정점으로 보다 정확한 지형을 렌더링 할 수 있다.
본 연구는 인식의 정확성을 향상시키기 위하여 단일 특징을 이용한 인식 대신에 다중 특징을 이용하는 인식방법을 제안한다. 각각의 특징은 다음과 같은 방법으로 구하여진다. 얼굴 전체의 특징은 웨이블렛 다해상도 분해와 주성분 분석방법으로 계산하였고, 입술의 경우는 입술의 경계를 구한 후 최소 자승법을 이용한 방정식의 계수를 구하였으며, 또 하나의 특징은 얼굴요소의 거리 비율에 의해 구하였다. 위 값들을 입력으로 한 역전파 학습 알고리즘으로 분류하여 실험하여 제안된 방범의 유효성을 확인하였다.
고속 움직임 추정을 위한 다 해상도 블록 정합 기법을 제안한다 최저 해상도 계층에서 전역 탐색을 통해 최소 정함 오치를 갖는 움직임 벡터를 선택하고, 공간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들 중에서 최소 정합 오차를 갖는 움직임 벡터를 찾는다 이 때, 주변 움직임 벡터들의 보다 정확한 탐색을 위해 저 해상도 계층에서도 움직임 벡터의 양자화 없이 탐색을 할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다. 이렇게 얻어진 2개의 움직임 벡터들은 중간 해상도 계층에서의 탐색을 위한 초기 탐색 중심점들로 사용된다 중간 계층에서, 각 초기점을 중심으로 훨씬 좁아진 영역에서의 지역 탐색을 수행한다. 최저 해상도 계층에서 주변 움직임 벡터 탐색을 위해 사용했던 방법을 이용하면, 각 지역 탐색을 정수 화소 단위로 수행할 수 있다 지역 탐색 영역 내에서 최소 정함 오차를 갖는 움직임 벡터를 찾고, 이 벡터를 중심으로 마지막 계층에서의 마지막 탐색을 수행한다 그러나, 중간 해상도 계층에서 이미 정수 화소 단위의 정확한 움직임 벡터 추정을 수행했기 때문에, 마지막 최고 해상도 계층에서의 지역 탐색은 전체 성능에 미미한 영향을 주게 된다. 따라서 최고 해상도 계층에서의 탐색을 생략하더라도 성능 저하 없이 탐색 속도를 향상시킬 수 있다 모의 실험을 통해 최고 계층에서의 지역 탐색을 생략하더라도 제안한 블록 정합 기법이 전역 탐색 기법에 비해 보편적인 MPEG2 부호화 환경 하에서 최대 02dB의 PSNR 저하만을 보이며, 200배 이상의 계산 속도를 가점을 보인다 또한, 제안한 기법은 규칙적인 데이터 흐름을 가지am로 하드웨어 구현에도 적합하다.
본 논문에서는 웨이블렛 계수와 Hidden Markov Model(HMM) 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안 한다. 입력 영상은 이산웨이블렛을 기반으로 한 다행상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 해상도에서 얻어진 웨이블렛 계수를 특징벡터로 사용하여 HMM의 모델을 생성한다. 인식단계 에서는 웨이블렛 변환에 의해 생성된 개별대역의 인식값을 더하여 상호 보완함으로써 인식률을 높일 수 있었다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 기본적 알고리즘인 벡터 양자화(VQ) 기법을 적용한 경우와 기존 얼굴인식에 제안된 DCT-HMM을 이용한 기법과의 인식률 비교를 한 결과, 제안된 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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