다시점 동영상 부호화기는 서로 다른 카메라에 의해 영상을 획득하므로 카메라 내부 파라미터의 차이나 조명의 차이 및 변화 등에 의한 시점 간 명도 성분의 불균형을 가지고 있다. 이로 인해 잘못된 변이 추정이 이루어질 수 있으며, 따라서 전체적인 다시점 동영상 부호화의 성능을 크게 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 레지듀얼이 가지고 있는 밝기 차 정보를 이용하여 시점 간의 불균형을 해소하는 가중치 예측 알고리듬을 제안한다. 주변의 인과적인 블록의 레지듀얼 정보를 이용하여 현재 블록과 참조 블록의 밝기 차를 예측하고, 이 값을 이용해 시점 간 불균형을 보정 한 후 변이 추정을 수행한다. 변이 보상 후 계산된 현재 블록의 레지듀얼 평균값을 앞에서 예측된 밝기 차의 값에 누적하여 다음 블록의 밝기 차 예측에 사용한다. 제안된 방법을 실험 영상에 적용한 결과 평균적으로 약 0.2dB의 이득을 얻었다.
본 논문에서는 실세계에서의 사용자 동작을 가상 공간의 캐릭터를 통해 나타낼 수 있는 제어 방법에 대해 논한다. 사용자의 캐릭터는 스테레오 카메라 영상으로부터 얻어지는 5개의 3차원 좌표값을 이용하여 표현된다. 영상에서 구하는 3차원 좌표값은 노이즈를 포함하는 불안정한 데이터이므로 자연스럽고 부드럽게 변형할 수 있도록 프레임 내에서 보정 작업이 필요하다. 보정 후 안정된 위치 데이터는 부드럽게 변형할 수 있도록 프레임 내에서 보정 작업이 필요하다. 보정 후 안정된 위치 데이터는 신체 제약조건을 만족하는 범위에서 동역학(inverse kinematic)을 이용하여 관절각 데이터로 변형한다. 하지만 이 방법은 수학적인 계산을 통해 나온 결과이기 때문에 때때로 사용자가 운하지 않는 동작을 만들어 내는 단점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 관절각 제약조건을 만족하는 데이터만으로 보간 작업을 한다.
본 논문에서는 문자나 그래픽 같은 매우 간단한 메시지만을 표출하고 있는 소형 LED 전광판에서도 동영상이 표출될 수 있도록 임베디드 시스템을 이용한 프로세서를 설계하였다. 구현 방법으로는 임베디드 시스템에서 출력되는 24Bit의 디지털 동영상을 표출할 수 있도록 하기위하여 비디오 프로세서와 LED Display Panel을 설계한 동영상 LED 전광판을 제작하였다. 감마 보정, 밝기, 색 대비조정, 스케줄 기능, 인터넷에 의한 표출영상 변환 및 저장장치를 내장하였으며, 그래픽, 동영상 등을 소형LED 전광판에서 표출할 수 있도록 Windows CE 기반의 응용 프로그램을 설계하였다.
Due to the increasing demand for more rapid, precise and accurate geolocation of the targets on video frames from UAVs, an efficient and timely method for correcting sensor models of motion imagery is required. In this paper, we propose a method to adjust or correct sensor models of motion imagery frames using space resection via image matching with reference data. The proposed method adopts image matching between the motion imagery frames and the reference frames which are synthesized from reference data. Ground or reference control points are generated or selected through the matching process in near real time, and are used for space resection to get adjusted sensor models. Finally, more precise and accurate geolocation of the targets can possibly be done on the fly, and we have got the promising result on performance analysis in terms of the geolocation quality.
본 논문에서는 스테레오스코픽 3D 동영상에서 왼쪽과 오른쪽 영상 사이의 프레임 동기가 맞지 않아 시청에 어려움을 주는 문제를 해결하기 위해 두 영상에서 물체의 움직임에 따른 시간적 프레임 차분 영상을 이용한 동기화 방법을 제안한다. 먼저, 스테레오 조정(rectification) 과정을 통해 수직 시차를 보정한 왼쪽과 오른쪽 입력 동영상에서 시간적 프레임 차분 영상을 구하고, 두 차분 영상들에 대한 수평 방향 프로파일을 계산한다. 그 다음, 두 수평 프로파일의 절대 오차에 대한 평균 (mean of absolute difference(MAD))을 계산하여 그 값이 최소가 되는 프레임 조합을 찾아 스테레오스코픽 3D 동영상의 동기를 맞출 수 있도록 하였다. 실험결과, 두 영상의 프레임 동기가 맞는 프레임 조합에서 최소 MAD 값을 기록하여 제안 방법을 통해 스테레오스코픽 3D 동영상에서의 프레임 동기화가 가능하며, 제안 방법이 가우시안 잡음이나 H.264/AVC를 이용한 동영상 압축에 대해서도 강인함을 갖고 있음을 알 수 있다.
고해상도 위성영상을 이용하여 수치지도를 제작함에 있어 가장 큰 문제점은 레스터 자료인 위성영상에서 경계검출을 통해 벡터자료의 형태로 제작하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 경계검출을 통하여 위성영상에서 지형의 경계를 검출해내고, 이를 스크린 디지 타이징 기법을 적용하여 벡터라이징 한 후 나타난 결과를 국토지리정보원의 수치지도와 비교하여 정확도를 비교ㆍ평가하였다. 대상 범위는 대전광역시 유성구 가정동 일부지역을 IKONOS로 촬영된 공간해상도 1m의 위성영상을 사용하였다. 위성영상의 전처리는 기하보정과 정사보정을 거친 후 영상강조를 하였고, 여러 가지의 필터링을 적용하여 경계검출을 수행하였다. 경계검출 방법 중에 하나인 Sobel 연산자를 적용한 후 축척 1:5,000 수치지도와의 중첩을 통하여 표준편차(Root Mean Square Error : RMSE)를 산출하여 비교ㆍ분석하였다. 그리고 스크린 디지타이징 기법을 적용하여 추출한 벡터자료를 건물, 도로 및 임야로 분류하여 수치지도와 중첩하여 정확도를 분석하였다. 그 결과 건물과 도로의 경우에는 공공측량 작업규정에서 정하고 있는 축척 1:5,000의 평면위치 허용오차 기준을 만족하고 있지만, 임야의 경우는 축척 1:10,000 이상의 허용오차기준에 만족되고 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 동영상에서 색상 정보를 이용하여 실시간 얼굴 영역 트랙킹에 대해 기술한다. 동영상의 각 프레임에서 살색 영역과 비살색 영역을 분리하여 이 중 얼굴의 형태학적 정보를 이용하여 얼굴 영역만을 선택하였다. 색상 정보만을 이용하여 찾을 경우 생기는 오판된 얼굴 영역 후보는 연속되는 프레임에서의 트랙킹 정보를 이용하여 보정하였다.
본 논문에서는 카메라로 촬영한 동영상에서 키 프레임을 추출하고 특징점을 기반으로 영상을 정합하는 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 다양한 동영상의 히스토그램, 에지 등의 정보를 이용해 강인한 키 프레임을 추출하고 추출된 다수의 키 프레임 영상에 실린더 투영 방법과 FAST(Feature from Accelerated Segment Test) 기법을 적용하여 자연스러운 정합 영상을 획득할 수 있다. 정합된 특징점의 오차율을 최소화하기 위해 RANSAC(Random Sample Consensus)을 사용하고 여러 장의 다른 시점 영상을 정합할 때 생길 수 있는 경계선을 제거하고 보정하기 위해 선형가중치 함수도 사용한다. 실험을 통해 제안하는 기법으로 자연스러운 파노라마 영상을 생성할 수 있었다.
본 논문은 3D 입체 영상시스템의 좌-우 영상에 대한 실시간 동기 오차를 검출하고, 보정하는 방법을 제안한다. 스테레오스코픽 동영상의 경우 좌영상과 우영상의 동기가 편집과정의 실수나 영상전송 등의 다양한 이유로 시간적 동기가 맞지 않아 3D 입체 영상 품질이 떨어지는 문제점이 있다. 시간적 동기화의 목표는 두 비디오 시퀸스에서 동기오차를 검출하고, 검출된 동기오차만큼 보정하는 것이다. 이러한 동기오차의 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 스페시오그램(spatiogram) 특징에 추가적인 컬러 분포의 변화 및 컬러 분포의 공간적인 변화 특징을 추가적으로 활용하여 좌-우 영상의 시간적 동기오차를 검출하고 보정하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 동기오차를 검출하기 위해 좌-우 영상의 동기 프레임(pair frame)을 검출한다. 이 때, 단일 프레임만으로는 변화가 뚜렷하지 않으므로 일정한 시간의 블록 단위로 비교하는 방법을 새롭게 제안한다. 제안된 방법은 다양한 3D 콘텐츠 영상들의 실험을 통하여 그 효용성을 입증하였다.
2차원 이미지는 오래전부터 발전되어온 훌륭한 표현 방법 중 한가지 이다. 하지만 단순한 2차원 이미지만을 가지고 보정과 편집을 통해 다양한 효과를 표현하는데 있어 여러 가지 한계가 있다. 본 논문에서는 2차원의 평면 이미지인 나비와 춘란의 이미지를 사용하여 나비의 날개짓과 춘란의 생장을 표현함으로써 단순한 2차원 평면 이미지를 사용하여 3차원 공간상에서 움직임과 동적인 느낌을 강조한 3차원 영상 제작기법을 구현하고자 한다. 이러한 영상제작기법은 동적인 효과를 가진 고품질의 영상을 쉽게 제작할 수 있기 때문에 개인 뿐만 아니라 전문 방송과 영상 매체에 효율적으로 적용할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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