본 논문은 조도 변화에 의해 동영상 시퀀스에서 발생하는 주기적인 색상 및 밝기 변화를 저감하기 위한 알고리즘을 제안한다. 밝기 변화가 주기적으로 일어나는 광원 환경에서 동영상을 촬영하는 경우, 노출 시간이 짧아짐에 따라 색상 및 밝기가 주기적으로 변하는 색 유동성 현상, 즉 컬러 롤링 현상(color rolling phenomenon)이 발생한다. 색 유동성 현상이 발생하는 경우 화이트 밸런스 알고리즘을 적용함으로써 개별 프레임의 색상을 보정할 수 있지만, 프레임 간에 발생하는 밝기 차이를 고려하지 않기 때문에 동영상의 밝기가 주기적으로 변하는 문제가 남게 된다. 제안하는 방법에서는 프레임 간에 발생하는 밝기 변화를 추정함으로써 색 유동성 현상으로 인해 나타나는 밝기 및 색상 변화를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 움직이는 물체에 의해 발생하는 밝기 변화 추정 에러를 줄이기 위해 움직임 검출(motion detection) 방법에 기반하여 색 유동성에 의한 밝기 변화만을 선택적으로 검출하여 보상한다. 또한 이전 밝기 정보를 이용하여 색 유동성에 의한 밝기 변화량을 예측함으로써 실시간 영상 처리에 적합하도록 하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법을 사용하는 경우 조도 변화에 의한 밝기 변화를 보상함으로써 동영상의 프레임 간 밝기 및 색상의 항상성을 유지하는 것을 확인할 수 있다.
동영상 장면에서 자막은 흔히 중요한 의미 정보를 나타내기 때문에 영상으로부터 자막 영역을 검출하는 것은 동영상에 대한 의미적인 분석 및 색인 등 다양한 범위에서 널리 응용될 수 있다. 본 논문에서는 DCT 기반으로 압축된 영상에서 자막 후보 영역을 검출하기 위한 고속의 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자막 영역에서 나타나는 수평 밝기 값의 교대 패턴을 검출하기 위하여 각 블록 별로 1회의 1-D IDCT 과정을 필요로 한다
정보화 사회의 정보 기반 구조로서, 고속 정보망의 구축, 개인용 컴퓨터의 급속한 보급, 멀티미디어 기술의 발전 등으로 인하여 정보 서비스의 새로운 장이 열리고 있다. 동영상 데이터는 텍스트만이 아니라 영상정보, 음성정보등 각종 의미있는 다양한 멀티미디어 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 동영상에서 음성과 영상을 분리하여 음성을 이용하여 음성열을 분할 및 복원하여 음성을 텍스트로 변환하여 텍스트색인파일을 만들고 영상은 이미지를 분할 및 히스토그램을 사용하여 이미지 샷을 검출하여 두 색인파일을 이용하여 인덱싱을 하여 동영상 검색에 활용한다.
대용량의 동영상 데이터 이용에 있어 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필요하다. 본 논문은 AVI 영상에서의 내용기반 색인에 기초가 될 동영상의 장면 변환점 검출에 관한 효과적인 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 프레임을 블록화 시켜 대각선 방향으로 블록간의 ALH(Average of Luminance Histogram)를 비교하여 일정한 임계치에 도달하지 못할 경우 이 프레임을 장면 변환점으로 검출하게 된다. 점진적 장면의 변화에 대비하기 위해 장면 변환점이 추출될 때까지 임계치 값을 낮춰줌으로서 정확한 장면 전환 지점을 검출하고자 한다.
최근 들어, 통신 및 멀티미디어의 발달과 더불어 대용량 동영상 데이터의 효과적인 관리 및 처리 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 동영상 압축표준인 MPEG-2 데이터의 효과적인 관리 및 처리를 위한 클라이언트/서버 환경에서의 비선형 편집 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 압축 정보를 이용하여 최소한의 복호화 과정을 통해 장면전화 검출 및 색인을 수행하는 색인부의 DirectX를 기반으로 한 편집부로 크게 구성되어 있다. 본 논문에서는 압축 정보를 사용하여 빠르게 색인을 수행하고, DirectX 기술을 사용함으로써 다양한 편집 기능을 제공하며 사용자에게 직관적이고 간편한 인터페이스를 제공한다. 또한 클라이언트/서버 환경에서의 편집기능을 제공함으로써 고성능의 편집 서버를 통해 저사양의 클라이언트 컴퓨터에서도 소프트웨어적으로 MPEG-2 동영상을 효과적으로 편집할 수 있는 시스템을 구현하였다.
멀티미디어 컨텐츠의 지능형 선택/검색 시스템(MISS: Multimedia Content Intelligent Selection/search) 는 콘텐츠를 공급하는 서버에 다량의 멀티미디어 컨텐츠들이 존재하며, 이 컨텐츠 중에서 원하는 것을 검색, 선택하는 시스템이다. 지능적 검색, 선택기능을 갖는 MISS 시스템은 인터넷 및 네트워크상에 연결된 시스템들간의 맞춤형 서비스 구현에 필요한 핵심이며, 모든 종류의 멀티미디어 콘텐츠에 적용 가능하다. 현재 WWW 서비스경우는 정보를 찾기 위하여 웹상에서 문서를 찾아주는 텍스트 기반 정보검색기술이 사용되고 있는데, 점점 우리가 접하는 정보의 형태는 텍스트와 함께 화상, 음성, 동영상 등의 멀티미디어화 및 디지털화하고 있다. 사용자들에게는 멀티미디어 데이터를 효과적으로 찾아야 하는 필요성이 증가하고 이에 따라 방대한 양의 분산된 멀티미디어 데이터를 처리할 수 있는 색인 및 검색 도구의 요구가 커지게 되었다. MISS 시스템은 WWW 서비스의 요구에도 적용될 수 있다. MISS 시스템은 다량의 동영상 콘텐츠 중에서 특정 배우, 감독등의 여러 가지 검색 조건으로 콘텐츠를 검색/선택할 수 있고, 하나의 동영상 콘텐츠 내에서 특정Video Segment를 검색할 수 있다. 본 MISS 시스템은 동영상에 대한 Search/Query를 위한DS 구조로써 MPEG-7의 User preference metadata를 이용하였다.
최근 동영상 압축에 관한 국제 표준화 기구인 JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding) 에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 확장 표준으로 HEVC/Range Extension (HEVC/RExt)의 개발을 완료하고 스크린 콘텐츠 동영상의 부호화기술을 위한 표준인 HEVC/Screen Content Coding (HEVC/SCC)을 제정 중이다. 기존 동영상 압축 과정에서는 이미지 센서로부터 취득한 RGB 영상을 변환하여 부호화를 수행하는 반면에 애니매이션, 그래픽스 등 컴퓨터로 합성한 영상을 일컫는 스크린 콘텐츠의 경우는 색 공간의 변환이 주관적 화질을 심각하게 열화 시킬 수 있으므로 기존 RGB 색 공간을 유지하며 효율적으로 색 공간 내 정보의 중복성을 줄이기 위한 부호화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 HEVC/RExt.와 HEVC/SCC에서 개발한 스크린 콘텐츠 동영상 압축을 위한 색 요소 예측 기법과 루프 내 색 공간 변환 기술의 성능을 분석한다. 실험 결과에 의하면 색 요소 예측 기법은 평균 약 11.7% BD-rate 감소, 색 공간 예측 기법은 평균 약 16.4% BD-rate 감소를 보인다. 그러나 두 기법이 동시에 적용되는 경우 약 18.2%의 BD-rate 감소를 보여 두 기법의 부호화 효율이 약 9.9% 중첩된다. 본 결과를 응용하여 두 기법이 배타적으로 선택이 되게끔 부호기 고속화를 수행하는 경우 약 0.3%의 부호화 손실로 93%의 부호화 측정 시간을 제공한다.
컴퓨터의 발전과 정보통신기술의 발달은 멀티미디어 기술 확산과 대용량의 멀티미디어 동영상데이터 사용을 증가시켰다. 동영상데이터는 전체적인 데이터를 파악하고, 원하는 동영상을 바로 재생 가능할 뿐만 아니라 동영상 데이터의 정보가 요약된 리스트제공이 필요하다. 그리고 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필수적이며 꼭 필요한 기술이다. 따라서 본 연구는 동영상 데이터 내용기반 색인에 기초가 된 프레임의 짓 검출의 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 프레임의 대각선 방향으로 나누어 일정한 픽셀 색상 정보 값을 추출하였다 동영상 데이터의 각각 프레임에서 추출된 칼라색상의 픽셀값은 A(j, i)행렬로 i는 프레임 수. j는 프레임의 영상 높이로 저장한다. 저장되어진 픽셀값은 프레임간의 색상차의 자승합을 이용하여 프레임간의 특정 값의 차이를 임계 값보다 클 경우 빠르고 정화하게 컷을 검출하였다. 프레임 컷 검출에 대한 실험을 포괄적으로 하기 위해 여러 종류의 동영상 데이터를 실험 대상으로 하여 컷 검출 시스템의 성능을 비교 분석하였다.
대용량의 동영상 데이터 이용에 있어 사용자가 전체 동영상 데이터를 한눈에 파악할 수 있고, 필요한 경우 원하는 지점부터 동영상을 재생할 수 있도록 하기 위하여 동영상 데이터의 정보를 요약해 놓은 프레임 리스트를 제공하며, 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필요하다. 본 논문은 내용기반 색인에 기초가 될 동영상의 장면 전환점 검출에 관한 효과적인 방법을.제안하고자 한다. 제안된 방법은 동영상 데이터를 대각선 방향으로 일정 픽셀의 칼라 값을 추출하여 동영상의 전체 구조를 파악할 수 있도록 정지영상으로 샘플링 하였으며, 샘플링 된 데이터는 장면전환점을 한눈으로 파악할 수 있었다. 각각의 프레임에서 추출한 픽셀의 칼라 값은 행렬A에 i$\times$j 행렬로 i는 프레임 수, j는 프레임의 영상 높이로 저장하고 MSE(Mean Square Error) 도입하여 각 프레임의 평균 오차를 계산한다. 평균오차와 일정 임계값을 초과하면 그 프레임을 장면 전환점으로 검출하고자 한다.
최근 비디오 데이터의 급격한 증가에 따라 원하는 동영상 정보를 검색하고자 할 때 막대한 시간과 노력의 낭비가 생긴다. 비디오 데이터의 효율적인 관리와 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인이 필요하다. 일반적으로 비디오 색인을 하기 위한 시작점은 장면전환 검출이 된다. 본 논문에서는 장면 전환을 검출한 후, 검출된 장면들 간의 변화를 참조하여 계층적 구조로 설정하여 동영상의 인덱스를 생성하는 방법을 소개한다. 컷으로 검출된 장면들을 비교하는데에는 전역적인 방법과 Bipartite 매칭을 이용한 국부적인 방법이 비교되었다. 컷 사이의 비교에 국부적인 방법을 사용함으로써 씬이 잘못 구분되는 오류를 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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