본 논문에서는 비디오 카메라를 이용하여 촬영한 영상신호의 편집 시스템과 편집 방법, 그리고 효율적인 영상 관리를 수행하는 영상 시스템을 제안한다. 이를 위해 아날로그 비디오 카메라로 촬영한 아날로그 비디오 신호 또는 디지털 비디오 카메라로 촬영한 디지털 비디오 신호를 컴퓨터 시스템을 이용하여 볼 수 있는 비디오 스트림 데이터로 변환시킨다. 컴퓨터 시스템에 구비된 사용자 인터페이스를 이용하여 입력되는 사용자의 요구에 따라 변환된 비디오 스트림 데이터를 내용 또는 일자별로 인덱스화하여 저장하며 사용자가 인덱스 정보를 이용하여 비디오 스트림 데이터들을 검색하고 편집한다.
최근 대용량 디지털 비디오의 효율적인 이용 및 관리를 위한 데이터 베이스 구축이 절실히 요구되고 있다. 이를 위해서 , 디지털 비디오의 내용 기반 요약이 필요하며, 선행 기술로서 비디오의 샷 경계 검출이 이루어져야 한다. 기존의 샷 경계 검출 방법들은 압축 파일로 저장된 비디오 데이터에 대해 샷 경계 검출을 수행한다. 이러한 기존 방법과 달리, 본 논문에서는 디지털 비디오 카메라로부터 비디오 데이터를 얻어 저장하면서, 실시간으로 샷 경계 검출을 수행하고자 한다. 그리고, 실시간 샷 경계 검출에 있어서 본 논문은 MPEG-7의 Homogeneous Texture와 Edge Histogram 기술자를 적용하여 추출된 각 비디오 프레임의 질감과 에지 정보를 이용한다 이 방법은 비디오의 샷 경계 검출에 있어서 시간적으로 기존 방법들보다 효율적이고, 내용 기반 검색에 유용하다.
본 연구는 비측량용 디지털 비디오 카메라를 이용하여 석조문화재인 석탑을 대상으로 촬영하였다. 비측량용 카메라인 디지털 비디오 카메라는 기존의 측량용 또는 준측량용 카메라에서 하지 못하는 방법이 있으며, 이는 촬영된 동영상을 가지고 분석하고자 하는 부분을 손쉽게 정지영상으로 취득할 수가 있었다. 비측량용인 디지털 비디오 카메라로 문화재 3차원 해석에 있어서 $2mm{\sim}4mm$의 정확도를 얻을 수 있었다. 차후 문화재 원형 보존에 대한 계획의 수행에 있어서 문화재에 대한 자세한 정보를 제공하기 위해 효율적이고 경제적인 방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 디지털 홀로그래피 방식의 비디오 서비스를 위한 서비스 시스템의 구조를 제안하고자 한다. 실사 영상의 디지털 홀로그래피 서비스를 위해서 레이저를 이용한 광학적인 홀로그램 획득이 아닌 실사 기반의 홀로그램 획득 방법을 이용한다. 실사 기반의 홀로그램 획득 방법에는 스테레오 및 다시점 카메라, 그리고 깊이 카메라를 이용하는 것들이 포함된다. 각 카메라 시스템으로 획득된 정보는 깊이와 RGB 정보로 만들어진 후에 컴퓨터 생성 홀로그램(computer-generated hologram, CGH) 과정을 거치면서 홀로그램이 된다. 생성된 홀로그램은 SLM(spatical light modulator)를 통해서 복원되어 영상 서비스를 제공한다. 또한 디지털 홀로그램 기반의 비디오 서비스를 위한 신호처리 기법들을 종합적으로 논의하고, 마지막으로 스테레오 및 깊이 카메라 기반의 홀로그램 생성 결과들을 보인다.
본 논문에서는 2선식 양방향 통신이 가능한 I2C 제어기법을 이용하여 CCD 카메라와 Video 카메라로부터 아날로그 형태의 영상신호를 입력받아 다양한 포맷으로 디지털 영상을 지원하는 비디오 디코더를 설계하였고, 디지털화된 영상신호를 입력받아 NTSC와 S-VIDEO 방식으로 아날로그 영상신호를 재구성하는 stand-alone 시스템을 이용하여 비디오 엔코더를 설계하였다. 설계된 비디오 디코더와 엔코더를 이용하여 영상신호를 전송한 결과, EIA 포맷과 CCIR-xxx 포맷을 효율적으로 제어할 수 있음을 확인하였다.
많은 양의 비디오 데이터가 디지털화 되면서 사용자가 쉽게 자신이 원하는 비디오 데이터를 검색할 수 있는 내용 기반 검색이 필요하게 되었다. 내용 기반 검색을 위해서는 비디오 데이터를 연속된 카메라 모션으로 구성된 셧으로 나누고, 셧의 내용을 대표 할 수 있는 대표 프레임을 찾아야 한다. 대표 프레임은 비디오 데이터의 요약과 색인의 중요한 수단이다. 본 논문에서는 셧의 내용 기반으로 대표 프레임을 찾기 위해서 프레임에 존재하는 영역 정보를 바탕으로 셧의 내용을 알 수 있는 핵심 정보인 카메라 모션을 검출 하고, 이를 기반으로 대표 프레임을 선택하는 방법을 제안한다.
최근들어 디지털 영상 기술의 발달로 많은 영화들이 디지털화되어 제작되고 있고, 이러한 디지털 영화를 직접 상영할 수 있는 디지털 시네마로의 전환이 빠르게 진행되고 있다. 하지만 아직 까지 디지털시네마에서 요구하는 2K이상의 고해상도를 지원하는 촬영 장비는 매우 고가이기 때문에 디지털 영화의 제작에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 저가의 일반 비디오 카메라와 디지털 스틸 카메라의 조합을 통해 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 즉, 비디오 카메라로 촬영한 저해상도 비디오 영상과 동시에 일정한 간격의 키프레임마다 함께 촬영된 고해상도 이미지들을 이용하여 새로운 고해상도 비디오 영상을 합성하는 것이다. 비디오 합성은 프레임 단위로 이루어지는데, 먼저 현재 프레임의 픽셀마다 대응되는 점의 위치를 앞뒤 키프레임들에서 찾는다. 대응점은 현재 프레임과 키프레임 간의 광흐름(optical flow)을 계산하여 찾게 된다. 대응점이 구해지면 키프레임의 고해상도 이미지에서 대응점 위치의 이미지 블럭을 가져와 현재 프레임의 해당 픽셀 위치에 복사한다. 만일 키프레임에서의 대응점을 찾을 수 없는 경우에는 현재 저해상도 비디오 프레임의 확대 이미지를 빈곳 채움에 이용하여 이미지를 완성한다. 본 연구의 결과는 고해상도 비디오 합성 외에 비사실적 비디오 렌더링 등과 같은 영상 효과의 구현에도 적용할 수 있다.
해저보행로봇 CR200은 여러 개의 관절로 이루어진 6개의 다리를 이용하여 해저면에서 보행으로 이동하며 해저 정밀탐사 및 작업을 수행하는 로봇으로, 케이블로 연결된 선상제어실에서 원격 제어된다. CR200 시스템에서는 16개의 카메라가 장착될 예정이며, 취득된 카메라의 영상은 선상제어실의 비디오 컴퓨터로 전송되어 모니터링 및 녹화된다. 설계된 비디오 시스템에서 영상 전송은 전자기 간섭에 의한 화질 열화를 최소화하기 위하여 기가비트의 대역폭을 가진 이더넷과 광케이블을 통하여 디지털 형태로 전송되며, 아날로그 카메라의 영상은 비디오 인코더를 사용하여 디지털 영상으로 변환된 후에 전송된다. 본 논문에서는 CR200의 비디오 시스템의 설계를 소개하고, 실제로 제작하기 전에 설계된 비디오 시스템을 검증하기 위하여 테스트베드를 사용한 통합 테스트 결과를 제시한다. 아직 준비되지 않은 카메라에 대해서는 아이패드의 아날로그 영상 출력을 비디오 인코더의 입력으로 전달하여, 설계된 모든 카메라들이 동작하는 상황을 테스트베드로 실험하였다. 16개 카메라의 영상이 모니터링 및 녹화되는 상황을 테스트베드로 실험한 결과에 따르면, 압축률 10%의 H.264 동영상 압축 알고리즘을 사용할 경우에 30fps 영상의 모니터링 및 녹화에 각각 60Mbps의 전송량으로 비디오 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인할 수 있었다. 비디오 데이터의 전송은 센서 및 제어 데이터의 전송과 같은 네트워크를 사용하지만, 비디오 데이터의 기가비트 네트워크 사용률은 평균 12%이기 때문에 비디오 데이터 전송으로 인하여 데이터 통신은 거의 영향을 받지 않는다.
디지털 비디오 데이터를 효율적으로 브라우징 하는데 필요한 비디오 분할에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 비디오 데이터를 Shot단위로 분할하고, Shot내부에서 카메라 동작과 객체 움직임 분석을 이용한 sub-shot으로 분할하고자 한다. 연구 방법으로는 I-frame의 DC 영상을 이용하여 픽쳐그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작,객체움직임), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)로 세분화하고 해당 픽쳐 그룹의 P, B-frame을 검사하여 정확한 컷 발생 위치, 디졸브, 카메라동작, 객체 움직임을 검출하게 된다. 픽쳐그룹 분류에서 정확성을 높이기 위해 계층적 신경망과 다중 특징을 이용한다. 정확한 컷 발생위치 검출하기 위해서 P, B프레임의 메크로블럭 타입을 이용한 통계적 방법을 이용하고, 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임을 검출하기 위해서 P, B-frame의 메크로블럭 타입과 움직임 벡터를 이용한 신경망으로 검출한다. 본 연구에서는 계층적 탐색을 이용하여 시간을 단축할 수 있고, 계층적 신경망과 다중 특징을 이용하여 픽쳐 그룹을 세분화 할 수 있고, 메크로 블록 타입과 통계적 방법을 이용하여 정확한 컷 검출을 할수 있고, 신경망을 이용하여 디졸브, 카메라 동작, 객체움직임을 검출 할 수 있음을 확인한다.
본 연구에서는 디지털 비디오 리코더를 이용하여 대상물을 촬영하고 이로부터 대상물의 3차원 위치정보 및 영상복원을 수행하고자 하였다. 이를 위하여 먼저 비디오 리코더에 의한 측량결과의 정확도를 분석함으로서 그 정도에 따른 활용성을 평가하는 한편, 실제 대상물에 적용시켜 3차원 복원을 수치적으로 수행하였다. 이때 비디오 리코더의 렌즈왜곡은 없고 모든 광속은 렌즈의 투영중심을 정확하게 지나가는 것으로 간주하였으며, 표정을 위한 영상의 크기는 CCD 칩의 크기와 영상소수를 이용하여 결정하였다. 디지털 비디오 리코더로부터 취득된 정보와 1초독 데오돌라이트를 이용하여 삼각측량한 성과를 비교한 결과 평균제곱근 오차가 평면오차 0.0173m로 나타났다. 또한 정확한 렌즈왜곡 정보나 투영중심의 좌표가 없음에도 불구하고 실제 대상물을 촬영하고 복원하는데 있어서 매우 양호한 결과를 나타내었으며, 디지털 비디오카메라에 의해 촬영된 영상과 카메라의 종류만 알면 대상물의 3차원 디지털복원이 가능하리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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