동영상 컨텐츠에 가시적 혹은 비가시적으로 정보를 삽입하는 기술을 동영상 워터마킹이라고 한다. 기하학적인 공격에 강인하도록 설계하기 위하여 특징점 기반의 워터마킹 기법을 바탕으로 하고, 동영상 특성에 맞는 움직임을 고려하여 움직임에 따른 영역을 설정하여 움직임이 많은 영역과 움직임이 적은 영역에 대해 각각 워터마크를 삽입/추출하는 시스템을 설계하였다.
본 논문에서는 지각적 동영상 부호화 기법으로서 부 대역 부호화 기반의 시각적 민감도가 낮은 고주파 영역을 억제하는 기법을 동영상 코덱 전처리로 사용하는 것을 제안한다. 먼저 억제하기 위한 고주파 대역 설정을 위해 입력 시퀀스의 프레임들을 특정 주파수 대역으로 나눈다. 나누어진 주파수 대역 중 고주파 대역에 한에 적절한 이득 값 조절을 통하여 고주파 영역을 억제한다. 이와 같은 전처리 이후 동영상 압축 표준에 적용하여 인간의 시각적 구조의 인지 특성을 고려한 동영상 압축 효율을 얻는다. 모의 실험을 통해 제안 기법을 H.264의 전처리로 적용한 결과와 전처리 없이 적용한 결과를 비교하여 시각적 차이 없이 평균 9.56%의 데이터 감소 효과를 얻었다.
본 논문은 MPEG으로 압축 부호화 된 동영상에서 동영상 내용의 변화를 반영하는 내용 곡선을 추출하는 방법을 제안하고, 내용 곡선으로부터 효율적이고 빠르게 동영상을 열람할 수 있는 동영상 요약을 생성하는 기법에 대하여 기술하고 있다. 기존의 동영상 요약 기법들은 복호화 과정에서 대체로 계산이 복잡하여 동영상 요약을 만들어 내는 데에 적지 않은 시간이 소요되는 단점을 보유하고 있다. 또한 동영상의 내용 곡선을 이용한 기존의 용약 기법은 고차원의 내용 곡선을 처리하는 데에 있어 많은 계산을 필요로 하게 된다. 그러나 제안된 기법은 MPEG 압축 영역에서 직접 2차원의 내용 곡선을 추출한 뒤 제안된 곡선의 선형 근사 기법을 통하여 고속으로 동영상 요약을 만들어 낸다. 또한 제안된 기법을 동영상 요약을 구성하는 대표 프레임의 개수와 계산량을 사용자가 원하는 만큼 설정할 수 있는 장점도 있다.
본 논문에서는 간단한 사용자 입력과 다중 랜덤 워크(multiple random walker) 기법을 기반으로 동영상 내의 주요 객체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 우선 동영상의 첫 프레임에서 점 형태의 사용자의 입력을 받아 대략적인 객체와 배경의 위치를 얻고, Lab 색상의 측지거리를 이용하여 객체와 배경의 중요도 지도를 얻는다. 다음으로 영상을 슈퍼 픽셀 단위로 분할하고, 다중 랜덤 워크 기법을 적용하여 객체 분할을 수행한다. 랜덤 워크 기법 적용 시, 중요도 지도를 각 랜덤 워커의 초기 분포로 설정하고, 노드간 색상과 움직임 차이를 이용하여 전이 행렬을 계산한다. 마지막으로 결과를 정련한 뒤, 다음 프레임으로 분할 결과를 전파하여 시간적 일관성을 유지한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법에 비하여 우수한 객체 분할 성능을 보임을 확인한다.
본 연구에서는 다양한 동영상내에서 장면전환 검출(Scene Change Detection(SCD))을 하기 위한 임계값 설정시, 전체 동영상을 임의적으로 120개의 프레임 단위로 구분 짓고 120개의 frame을 한 블록으로 하여 각 블록내의 프레임들로부터 얻어진 밝기 히스토그램 사이의 차이값을 데이터로 하여 통계적 기법으로 접근, 차이값의 평균과 표준편차를 이용한 각 블록내의 신뢰구간을 구함으로써 신뢰구간을 벗어나는 프레임은 SCD가 발생한 것으로 생각하였다. 또한 점진적 장면 전환검출시에는 점진적 장면 전환의 특징인 차이값의 분포를 이용하여 장면 전환 검출을 시도하였다. 따라서 SCD를 하기 위하여 사용되어지던 임계값 설정이 동영상에 따라 자동적으로 변화함으로써 임계값 설정의 어려움을 극복하여, 좀더 효율적인 SCO를 이루었으며, 정확도 면에서 급진적/점진적 장면 전환 검출율이 90% 이상의 결과를 보였다.
본 논문에서는 형태 정합 및 포아송 방정식을 기반으로 객체와 배경과의 이음매가 없는 효율적인 동영상 합성 기법을 제안한다. 동영상 합성 기법은 영상 분할 과정과 영상 조합 과정으로 구성된다. 영상 분할 과정에서는 먼저 첫번째 프레임에 대해 사용자가 3 영역 지도를 설정한 후, 그랩 컷(grab cut) 알고리즘을 수행한다. 그리고 객체와 배경의 색상, 밝기, 텍스쳐 등이 유사할 경우 영상 분할의 성능이 감소될 수 있음을 감안하여, 현재 프레임과 이전 프레임 객체들 간의 형태 정합을 통해 현재 프레임에서 영상 분할된 객체를 보정한다. 영상 조합 과정에서는 포아송 방정식을 이용하여 객체와 목표 동영상의 배경이 서로 이음매 없이 조합되도록 하며, 또한 사용자가 설정한 움직임 경로에 따라 객체를 배치한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 합성된 동영상의 자연성 뿐만 아니라 수행 시간 면에서 우수함을 알 수 있었다.
본 논문은 모니터나 스마트TV 등에서 재생 중인 동영상 재생기의 창 영역을 정확하게 검출하는 기법을 제안한다. 단순히 시간적 차이 유무로 판단하거나 운영체제로부터 정보를 가져오는 기존 기법들과 달리, 제안하는 동영상 재생기 검출 기법은 영상 신호의 시공간적 특성 및 꼭지점 검출 필터를 이용하여 매우 정확하게 재생기 영역을 검출할 수 있다. 먼저, 영상 신호의 시간적 특성을 이용하여 재생기 창의 초기 영역을 설정한 뒤, 그 초기 영역을 기반으로 영상의 공간적 특성인 에지 정보와 꼭지점 검출 필터를 이용하여 재생기 창 영역의 네 꼭지점들의 위치를 계산한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법이 빠른 연산 속도와 정확한 검출 성능을 보임을 확인하였다.
오늘날, 다수의 사용자들 사이에서 화상회의 및 영상보안 시스템을 위한 영상 어플리케이션들은 다수의 동영상 연결 및 QoS 보장을 요구하고 있다. 동영상 시스템들은 광대역 무선 전송과 저비용 인터넷 접속을 위해 IEEE 802.11 무선 랜 장치를 채택한다. 그러나 현재의 IEEE 802.11e HCCA 표준에 따르면 동영상 전송을 위한 TSID는 두 개뿐이므로, 3개 이상의 동영상 세션이 하나의 무선 랜 단말에서 설정될 때, 동영상 세션들은 서로의 TXOP을 공유해야만 한다. 이 문제를 해결하기위해서, 기존 표준과 호환성을 유지하면서, 최대 15개까지 동영상세션을 설정할 수 있도록 프레임구조를 수정하였다. 제안방식은 NCTUns 4.0 네트워크 시뮬레이터와 실제 동영상데이터를 활용하여 수신량 및 PSNR 성능을 평가하였다. 그 결과, 500ms의 지연시간 안에 기존방식의 정상 동영상 세션이 약 75%를 수신한 반면, 제안방식은 97%이상을 수신하였다.
일반적으로 비사실적인 렌더링(Non-Photorealistic Rendering, NPR)에 의해 렌더링된 흑백 동영상 프레임들은 재생도중에 플리커(Flicker, 깜빡거리는 현상)와 같은 부작용이 발생한다. 이것은 연속적인 프레임 영상들이 시간 일관성을 고려하지 않은 상태로 NPR 기법이 프레임 단위로 적용되기 때문이다. 그러므로 각 영상의 플리커를 완화하기 위해서는 각 프레임의 객체들이 다음 프레임에서 변형되는 정도를 측정한 후, 연속된 프레임 영상에서 객체 사이의 연관성을 설정해야 하기 때문에, NPR 기법이 적용된 연속된 영상의 디플리커는 많은 어려움을 내포하고 있다. 본 논문에서는 NPR 기법들 중, 일관성 있는 스트록을 렌더링하기 위한 NPR 기법인 Coherent Line Drawing을 적용한 이진 영상의 디플리커 방법을 제안한다.
본 논문에서는 비트율이 매우 한정된 응용에 적용되는 초저속 동영상 부호화 표준인 H.236plus에 기반한 의미기반 율-제어 기법을 제안한다. 기존의 율-제어 기법들은 의미기반이 아닌 단순히 프레임에 대해 매크로 블록 단위로 최적의 양자화 파라미터를 설정해 정해진 비트율을 조정하나, 본 논문에서는 부호화 효율을 높이기 위해 의미 영역인식 및 우선권 부여를 통해 영역별로 최적의 양자화 파라미터를 설정함으로써 제약된 비트 내에서 주관적인 화질의 향상을 보이는 기법을 제안한다. 제안하고자하는 기법의 핵심은 부호화 시 배경에 해당하는 영역에 배정되는 비트량을 할당해 전경(얼굴) 영역에 비트 자원을 더 많이 배정함으로써 주관적인 화질을 보호, 개선하기 위한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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