본 논문에서는 정보은닉을 이용하여 동영상 데이터의 전송오류를 보정하는 방법을 제안하고 있다. 수신단에서 전송오류가 발생한 위치를 구하기 위해 송신단에서는 동영상 데이터의 부호화 과정 동안 마크로 블록 별로 한 비트씩의 데이터를 은닉하여 전송한다. 수신단에서는 복호화 과정 동안 은닉된 정보를 검출하며, 이 정보와 원래 데이터와의 비교에 의해 오류가 발생된 위치를 구하고 이를 보정함으로써 복원된 영상의 화질을 개선하도록 한다. 또한, 은닉된 정보는 동영상 데이터에 대한 저작권 정보로도 활용될 수 있다. 각각 150 프레임씩으로 구성되는 3개의 QCIF 크기의 동영상 데이터에 대한 실험 결과 은닉된 정보가 부호화된 스트림에 미치는 화질의 저하는 미세하며, 수신단에서의 오류를 교정한 결과 잡음이 많은 채널에서는 복원된 영상의 화질을 5dB 가까이 개선할 수 있음을 확인하였다. 또한, 영상의 복원 과정에서 동영상에 대한 저작권 정보도 효과적으로 구할 수 있었다.
실제 영상과 가상의 오브젝트 또는 가상의 환경에 오브젝트를 합성하는 경우 등 사실적인 합성을 결과를 얻기 위해서는 실제 환경과 같은 배경 영상의 정확한 광원 정보가 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경을 배경으로 영상을 합성 하는 과정에 필요한 광원정보를 카메라와 Light Probe를 이용하여 촬영된 단일 영상으로부터 추정하는 기법을 제안한다. 실내에 존재하는 광원들은 정확한 위치정보를 알 수 없는 실외환경에서와 달리 제한된 공간의 원점으로부터 3차원 공간에 위치한 좌표로 나타낼 수 있다. 광원을 추정하기 위해 먼저 실내 공간에 반사도가 높은 Light Probe를 위치하고 디지털 카메라의 적정 노출을 이용하여 광원 추정에 사용할 영상을 획득한다. 광원으로 존재하는 오브젝트의 경우 짧은 노출시간에도 카메라의 영상에 획득된다. 그렇기 때문에 단일 영상에서 광원의 영역을 추정하기 위해 영상처리를 통해 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷하게 밝은 영역만 표현되도록 처리를 한다. 전 처리된 영상으로부터 밝은 영역과 어두운 영역으로 구분을 하고 밝은 영역으로부터 광원의 정보를 추정한다. 추정된 광원들은 실제 렌더링에 곧바로 적용이 가능하며, 이를 통해 배경에 적합한 렌더링 결과를 얻을 수 있다.
방사성 의약품 또는 방사성 동위원소를 이용하여 동적 상태의 변화를 측정하고 핵자기 공명 영상에서 해부학적 기준 정보를 얻어 영상을 융합, 등록하고 같은 대상에서 비슷한 검사를 계속해서 비교하게 되며 해부학적 기준 정보나 다른 검사 기기 종류에서 반복되는 검사의 비교를 위해 영상 합성 연구가 유효하며 기능적 특성 때문에 단일 광자 방출 전산화 단층 촬영과 양전자 방출 단층 촬영은 해부학적 기준 정보가 필요하게 되고 같은 대상에서 이러한 해부학적 기준 정보를 얻고 기능적인 이상과 상관관계를 찾아내고 반복되는 진단에 대한 비교를 위해서 영상등록과 융합을 시행하였다. 해부학적 구조가 같은 특성을 갖는 여러 영상 시스템들을 이용하여 해부학적기준과 동적 정보를 함께 얻고 등록하기 위해 짝을 이루는 점올 이용하여 2 가지 영상 데이터에서 4 점 쌍 이상을 선택하여 등록하였다. 기준 영상과 짝을 이루는 점과 대응한 영상은 다른 색을 선택하여 영상을 구분하였으며 핵자기 공명영상을 기준영상으로 하고 단일 광자 방출 컴퓨터 단층 촬영 영상, 양전자 방출 전산화 단층 촬영 영상을 기준영상에 1:1 대응하여 영상을 등록하기 위해서 변환한다. 핵자기 공명 영상이 기준 영상으로 사용되지만 인터폴레이션 에러는 주어진 영상의 공간 주파수에 따라 달라지므로 낮은 해상도를 갖는 양전자 방출 전산화 단층 촬영 영상과 단일 광자 방출 컴퓨터 단층 촬영 영상의 인터폴레이션 에러는 적다. 따라서 방사성 동위원소를 이용하여 질병의 진단 및 질환의 병태 생리 생화학적 연구를 통한 신체의 동역학적 상태의 변화를 측정할 수 있는 이런 정량적이고 기능적인 정보를 해부학적 기준 정보를 주는 핵자기 공명 영상이나 컴퓨터 단층 촬영에서 반복 시행하여 검사와 진단에 용이하게 이용하고, 비교를 위해서 영상을 등록하고 융합하여 진단에 보다 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다.
단일 영상에서 피부색 영역을 추출하기 위해서 기존의 많은 방법들이 하나의 고정된 피부색 모델을 사용한다. 그러나 영상에 특성에 따라 영상에 포함된 피부색의 분포가 다양하기 때문에 이러한 방법을 이용하여 피부색을 검출할 경우 낮은 검출율이나 높은 긍정 오류율이 발생할 수 있다. 따라서 영상의 특징에 따라 적응적으로 피부색 영역을 추출할 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 영상의 특징에 따라 2단계의 과정을 거쳐 피부색 모델을 수정하는 방법으로, 다양한 조명과 환경 조건에서 높은 검출율과 낮은 긍정 오류율을 동시에 가지는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 어안렌즈 및 왜곡경향을 조사하고, 기존 보정기법을 토대로 어안렌즈에 적합한 사진측량학적 기법을 이용한 보정기법을 채용하였다. 이를 이용하여 어안렌즈를 보정하여 왜곡계수를 산출하여, 관측한 영상점을 왜곡이 보정된 영상점으로 위치 보정하는 기술을 개발하였다. 본 논문에서 적용된 보정 기술은 컴퓨터비젼분야, 제어계측분야에서 광범위하게 사용되고 있는 어안렌즈의 왜곡보정을 실시하여 영상을 보정하는데 목적이 있다. 이렇게 보정된 어안렌즈 영상은 실내 위치추적 및 모니터링 분야에 사용되고 있는 어안렌즈영상에 정확도 향상에 기여할 수 있으리라 예상된다. 또 본 논문에서는 렌즈 보정기술의 효율성을 높이기 위해서 단영상 왜곡보정 프로그램 및 다수 영상 왜곡 보정 프로그램을 구현하였다. 단영상 프로그램은 로봇의 대략 생산체제를 위해 구현하였으며, 다수영상 프로그램은 사용자 입장에서 구현하였다.
위성영상 기술의 발달과 고해상도 위성영상의 해상도 규제가 완화됨에 따라 건물의 높이 정보를 획득하는데 있어 고해상도 위성영상의 그림자 정보를 이용하는 연구들이 활발히 수행되어지고 있다. 그림자 정보를 이용하여 건물 높이 정보를 획득하는 연구의 정확도를 높이기 위해서는 정확한 건물의 그림자 탐지가 선행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 단영상을 이용한 그림자 탐지기법인 임계값법(Thresholding), 영상분류법, 영역확장법(Region Growing)을 건물의 그림자 탐지에 적용하여 각 기법의 장단점과 정확도를 평가하였다. 영상에서 수동으로 건물의 그림자를 디지타이징한 참조 자료와 기법들을 적용하여 탐지한 결과 영상을 시각적으로 비교하였고, 오차행렬(Confusion Matrix)을 이용한 전체정확도(Accuracy), F-measure, AOR(Area Overlap Ratio)을 이용하여 정량적인 정확도평가를 수행하였다. 실험결과 영역확장법을 적용한 경우 시각적 정량적으로 가장 높은 정확도를 보였으며, 영상분류법을 적용한 경우 시각적으로는 임계값을 적용한 경우보다 좋은 결과를 보였으나 정량적으로는 가장 낮은 정확도를 보였다.
본 논문은 PMIPv6 기반 무선 네트워크 환경에서 입체영상을 송수신하는 멀티인터페이스 이동노드의 핸드오버 수행 시 손실을 최소화하기 위한 MPTCP 기반의 입체영상 전송기법을 제안하다. 제안하는 입체영상 전송 기법은 입체영상 단말 이동 시 멀티인터페이스 간 입체영상으로 정의된 플로우의 플로우 이동성이 수행되며 플로우 이동성 발생 시 단대단 연결 단절 현상을 MPTCP Sublflow 기능을 통해 극복한다. 기존 기법에 비해 제안하는 기법은 데이터 손실 및 단대단 지연을 최소화하며 이동성 환경에서 입체영상의 좌우영상 싱크문제를 극복하는 방법이다.
3D 카메라 기술 중에서 초점의 흐려짐을 이용한 깊이 추정은 카메라의 초점거리 평면의 물체는 선명한 상이 맺히지만 카메라의 초점거리 평면으로부터 멀어진 물체는 흐린 영상을 만들어낸다는 현상을 이용해 3D 깊이를 추정한다. 본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 촬영한 영상의 흐림 정도를 분석하여 3D 깊이를 추정하는 알고리즘을 연구하였다. 단일 카메라의 1 개의 영상 또는 단일 카메라의 초점이 서로 다른 2 개의 영상을 사용하여 초점의 흐려짐을 이용한 3D 깊이를 추정하는 방법을 통해 최적화된 피사체 범위를 도출하였다. 1 개의 영상을 이용한 깊이 추정에서는 스마트폰 카메라와 DSLR 카메라 모두 250 mm의 초점거리를 사용하는 것이 가장 좋은 성능을 보였다. 2개의 영상을 이용한 깊이 추정에서는 스마트폰 카메라 영상은 150 mm와 250 mm로 그리고 DSLR 카메라 영상은 200 mm와 300 mm로 초점거리를 설정하였을 때 가장 좋은 3D 깊이 추정 유효 범위를 갖는 것으로 나타났다.
최근 3 차원 디스플레이 기술의 발전에 힘입어 3 차원 컨텐츠에 대한 수요도 늘고 있다. 스테레오스코픽(Stereoscopic) 렌즈를 이용하여 3 차원 컨텐츠를 만들거나 여러 장의 2 차원 영상을 이용한 3 차원 복원 연구가 활발히 진행되는 가운데 본 논문에서는 단일 2 차원 영상을 이용해서 깊이 지도를 획득하는 알고리즘을 제안한다. 단일 영상을 보고 3 차원 구조를 파악하는 인간의 시각 체계의 능력에 착안하여 본 논문에서는 단일 영상을 이용하여 깊이 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 깊이 단서들 중, 가림 단서를 소개하고 추가로 인간의 시각 체계에서 사용하는 깊이 단서들을 결합하여 기계 학습 알고리즘에 접목시킨다. 실험을 통해 우리는 제안 알고리즘이 물체의 외곽정보를 이용하여 양질의 깊이 지도를 준다는 것을 확인할 수 있다.
단일 영상 기반 초고해상도 복원은 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야의 중요한 기초 및 응용 분야 중 하나이며, 딥러닝에 대한 연구가 발전됨에 따라 이를 이용한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 기존 딥러닝 기반 연구들은 복원 성능을 높이기 위해서 다양한 구조의 네트워크를 설계하거나 네트워크를 학습하는 알고리즘들을 중점으로 연구되어 왔다. 최근 들어 네트워크 구조나 설계 이외에 네트워크를 통과하는 정보의 집합체인 특징 맵에 관한 연구들이 진행되고 있다. Attention은 특징 맵에서 채널 간의 관계를 이용하여 특정 채널을 강조하거나 또는 공간 정보를 강조하는 방식으로 특징 맵의 정보를 잘 활용하도록 하여 전체적인 네트워크의 성능을 향상시킨다. 본 논문은 단일 영상 기반 초고해상도 복원 네트워크를 기반으로 다양한 Attention방법들을 적용하고 성능을 비교 및 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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