본 논문에서는 영역기반의 스테레오 정합을 사용하여 영상의 변이를 추정하는 방법에 대해 기술한다. 영역기반의 변이 추정은 분할된 영역단위로 변이값을 계산하는데 스테레오 정합 단계의 정합오류뿐만 아니라 정합된 영역의 유형을 고려하지 않고 일률적인 방법으로 변이를 계산하기 때문에 부정확한 변이를 추정하게 되는 문제점을 가진다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 정합된 영역의 유형을 고려하여 변이를 추정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스테레오 정합 수행 후 정합영역의 유형을 분석하여 유사정합, 비유사정합, 오정합, 비정합 영역으로 분류한 다음 분류된 정합영역별로 적절한 변이 추정 방법을 적용한다. 이 방법은 정합오류로 인한 잘못된 변이 추정을 최소화하며 정상적인 정합영역에 대해서도 변이의 정확도를 향상시킨다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 장면에 대해 실험을 하였으며 실험결과 다양한 영상에서 정확도가 향상된 변이도를 얻을 수 있었다.
스테레오 영상은 단일 영상과는 달리 오른쪽과 왼쪽, 2개의 영상으로 구성되어 있기 때문에 단일 영상에 비하여 더욱 많은 데이터량을 가지게 된다. 따라서 이를 효율적으로 처리하기 위한 영상 압축 기술이 필요하게 되었고, 이를 위해 DPCM기반의 예측 부호화 압축 기술을 대부분의 비디오 압축 표준에서 사용한다. 예측 부호화 기술의 구현을 위해 움직임 추정 및 변이 추정이 필요한데 이를 수행하는 알고리즘으로 여러 가지 비디오 코딩 표준들에서 블록 정합 알고리즘을 사용한다. 블록 정합 알고리즘 중 완전탐색 알고리즘은 기준 블록을 탐색영역 안에 존재하는 모든 블록과 비교하여 최적의 블록을 찾아낸다. 이 알고리즘은 최적의 블록을 찾을 수 있어 효율은 좋으나 많은 연산량이 단점이 된다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서 움직임 벡터 정보와 전 프레임의 변이벡터 정보를 이용하여 고속으로 현재 프레임의 변이 벡터를 추정할 수 있는 방안을 제시한다. 변이 벡터 추정시 전역 변이 벡터를 사용하여 탐색 영역을 줄이고, 전 프레임들 사이에서 구한 변이 벡터 정보를 재사용하면서 움직임 벡터 정보를 이용하여 탐색 위치를 제한함으로 연산량을 줄여 고속의 변이 벡터 추정을 가능하게 하였다. 실험결과 제안 알고리즘은 움직임이 많은 복잡 영상 보다는 움직임이 적은 단순 영상에서의 성능이 훨씬 뛰어났으며, 움직임이 적은 단순 영상에서의 변이 벡터 추정 시에 약간의 residual 증가는 있지만 빠른 처리 속도를 제공하여 고속의 변이 벡터 추정을 가능하게 함을 확인하였다.
본 논문에서는 평활화 기법이 적용된 새로운 적응적 변이추정 알고리즘을 제시하고 이를 이용하여 스테레오 영상을 효과적으로 복원하는 방법을 제시하였다. 적응적 변이추정 방식은 기존 방식들에 비해 복원된 영상의 PSNR 이 크게 개선되는 것으로 분석되고 있지만 정합창의 크기가 입력 영상의 특징값에 따라 적응적으로 변하기 때문에 정합창이 겹쳐지거나 할당되지 않는 영역이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 적응력 변이추정 방식에 임계값을 설정하여 경계값을 보존하는 평활화 기법을 적용하여 보다 효율적인 스테레오 영상 복원기법을 제시하였다. 즉, 추정된 인접 변이벡터들 사이의 유사성을 이용하여 인접 변이 벡터들을 평활화해 줌으로써 기존의 적응적 정합창에서 발생했던 잘못된 변이벡터의 보정 뿐만 아니라 경계부분에서는 최적의 경계 보존값을 찾아 복원함으로써 보다 효율적인 예측영상의 복원이 가능하였다. CCETT의 'Man'과 'Claud' 영상을 사용한 실험 결과, 제안된 변이추정 기법에 의해 복원된 영상의 PSNR 기존의 화소기반에 비해 10.89dB, 6.13dB, 적응기반에 비해서는 1.41dB, 0.81dB 각각 개선됨이 분석되었다.
본 논문에서는 입체 영상 시스템 중 전송단에서의 영상의 입체감 분석을 위한 변이추정 방식에 대해 중점적으로 연구하였다. 변이추정은 기본적으로 MAE(mean absolute error)를 최소가 되도록 하는 동시에 변이를 각 방향에서의 경계값의 크기에 반비례한 정도로 평활화하는 반복적 블록 매칭 방식을 적용하였다. 수신단에서는 복원된 영상과 변이 정보를 이용하여 IVR(Intermediate View Reconstruction)을 수행하였으며, 보간법(interpolation)을 사용하는 동시에 occlusion 영역에서의 좌우 영상중 한 영상에서 외삽법(extrapolation)을 택하였다. 이 알고리즘으로 영상의 smooth 영역에서 일정하게 평활화된 변이를 추정하였고, 경계부분에서는 평활화방식에서 흔히 발생하는 oversmoothing 문제를 해결하였다. 또한 IVR에서는 다른 알고리즘에 비해 영상의 경계 부분을 살리며, occlusion 영역을 잘 보존하는 특성을 보였다.
본 논문에서는 분할영역기반 스테레오 정합을 사용하여 영상의 변이를 추정하는 방법에 관하여 기술한다. 분할영역기반의 변이 추정은 분할된 영역단위로 변이값을 계산하는데 스테레오 정합단계의 정합오류뿐만 아니라 정합된 영역의 유형을 고려하지 않고 일률적인 방법으로 변이를 계산하기 때문에 부정확한 변이를 추정하게 되는 문제점을 가지고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 정합된 영역의 정합유형을 고려하여 변이를 추정하는 방법을 제안한다. 즉, 제안하는 방법은 스테레오 정합 수행 후 정합영역의 정합유형을 분석하여 유사정합, 비유사정합, 오정합, 비정합 영역으로 분류한 다음 분류된 정합영역별로 적절한 변이 추정 방법을 적용한다. 이 방법은 정합오류로 인한 잘못된 변이 추정을 최소화하며 정상적인 정합영역에 대해서도 변이의 정확도를 향상시킨다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 장면에 대해서 실험을 수행하였으며 실험결과 가상 영상과 실내 영상에서 정확도가 향상된 변이도를 얻을 수 있었다. 주목할 만한 결과는 기존의 연구에서 적용하기 힘들었던 복잡한 실외 영상에 대한 변이도 역시 정확도가 향상된 것이다.
본 논문에서는 3차원 영상 시스템에서 기준이 되는 좌우 영상이 있을 때 임의의 중간 시점 영상 합성 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 양방향 다이나믹 프로그래밍 기반 변이 추정 과정과, 이를 기반으로 양방향 변이 정합과정에 의해 가려진 영역을 추출하는 과정, 그리고 완성된 변이 맵을 바탕으로 중간 시점 영상을 생성하는 과정으로 구성된다. 이중 변이 추정 과정에 제안된 양방향 다이나믹 프로그래밍 기법은, 일반적인 다이나믹 프로그래밍이 가진 장점을 살리면서, 영상 특성을 고려한 코스트 값의 사용 및 양방향 코스트 행렬 생성 방법으로 발생될 수 있는 오류를 최소화함으로써 가려진 영역을 보다 정확하게 구분해 낼 수 있었다. 이후 이러한 과정에서 생성된 변이 맵에 대해 적절한 후처리 과정으로 가려진 영역을 판별하고, 이를 기반으로 한 중간 영상 생성에서 모호한 영역을 고려하여 보다 정확하고 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 입체 영상 시스템 중 전송단에서의 영상의 입체감 분석을 위한 변이추정 과정과 수신단에서의 중간시점영상 재구성 방식에 대해 중점적으로 연구하였다. 변이추정은 기본적으로 MAE(mean absolute error)를 최소가 되도록 하는 동시에, 블록의 변이를 각 방향에서의 영상의 벼화량에 반비례하게 평활화하는 반복적 블록 정합 방식을 제안하여 적용하였다. 수신단에서는 복원된 영상과 변이 정보를 이용하여 중간시점 영상을 재구성하였으며, 보간법(interpolation)을 사용하는 동시에 좌 또는 우영상의 가려진 영역(occlusion)에서는 좌우 영상 중 한 영상에서의 외삽법(extrapolation)을 사용하여 변이-보상 변이 전달방식으로 이를 합성하였다. 이 변이 추정 방식으로영상의 평활 영역에서 일정하게 평활화된 변이를 추정하여 변이 정보에 대한 정보량을 줄이고, 경계부분에서는 평활화 방식에서 흔히 발생하는 과평활화 문제를 해결하였다. 또한 IVR 에서는 다른 방식에 비해 영상의 경계 부분을 보존하며, occlusion 영역을 잘 살리는 특성을 보였다.
주식 수익률이 정상적 과정이 아니라 비정상적 과정에 의해서 생성되고 있다는 사실이 여러 실증 분석에서 제시되고 있다. 시계열의 평균이 시간의 흐름에 따라 변하면 이 시계열은 비정상적 과정에 의하여 생성된다. 시간의 흐름에 따라 평균이 변하는 비정상 시계열은 단위근과 공적분에 의하여 시계열의 운동을 모형화하고 있다. 한편 시계열의 비정상성은 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때에도 발생한다. 시간의 흐름에 따라 무조건부 분산은 변하지 않고 있지만 이용 가능한 정보 집합을 조건으로 하는 조건부 분산이 변하는 경우도 있다. 이 같은 성질을 가진 주가 시계열은 자기회귀 조건부 이분산(ARCH) 계통의 과정으로 모형화하고 있다. 그러나 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변하면 ARCH 계통은 중대한 모형정립과오(misspecification)에 직면하게 된다. 따라서 본 논문은 무조건부 분산이 시간의 흐름에 따라 변할 때 자기 회귀 과정의 모수를 추정하는 방법을 검토하고, 이 방법을 한국 종합주가 지수에 적용하여 자기회귀 과정의 모수를 추정하였다. 이 방법에 의하여 추정된 2계 자기회귀 과정의 모수값 중 상수항과 제1계 항의 계수는 통상 최소자승법에 의한 값과 유사하다. 그러나 제2계 항 모수의 값은 양자가 상당히 다르다. 최소자승에 의한 제2계 값이 과대 추정되고 있다.
본 논문에서는 스테레오 정합에 사용되는 다이내믹 프로그래밍을 기반으로 영상의 시 공간적 중복성을 고려한 고속 변이 추정 기법을 제안한다. 영상 내 인접한 화소 간에 존재하는 높은 상관성을 이용하여 격행으로 다이내믹 프로그래밍 기반의 변이 추정을 수행하고 변이가 할당되지 않은 라인은 동일영역 내에서의 변이가 유사하다는 성질을 이용하여 주변의 변이벡터로 할당하였다. 또한 동영상의 변이 추정 시에는 프레임 간의 시간적 중복성을 고려한 알고리즘으로 수행시간을 크게 단축시킬 수 있었다. 모의 실험을 통하여 변이 정보를 이용한 중간시점 영상 생성 결과 블록매칭 알고리즘에 비하여 $0.8{\sim}2.4dB$의 PSNR(peak signal to noise ratio)이 증가하는 것을 확인하였다. 또한 일반적인 다이내믹 프로그래밍 기반의 변이 추정 방식과의 비교에서도 0.1dB가량의 PSNR이 증가하였으며 약 $48{\sim}68%$의 계산량이 감소하는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 동영상 부호화에 있어서의 영상 간 중복성을 제거하기 위한 수단으로 사용되는 움직임 추정 방식에 관련된 내용으로 특히 밝기가 변하는 영상에 대해 부호화 성능을 높여 주는 움직임 추정방식에 대해 부호화 제안하였다. 제안한 움직임 추정은 기존의 평균 절대 오차나 평균 제곱 오차를 기반으로 하는 기존의 움직임 추정에 의한 움직임 벡터와 매크로블록 간 오차의 최소 분산을 가지는 움직임 벡터 중 부호화 시 적은 비트를 필요로 하는 움직임 벡터를 이용함으로써 일반 영상에는 기존의 방법과 유사한 부호화 성능을 나타내고, 화면의 밝기가 급격하게 변하는 영상에서는 기존의 방법보다 우수한 부호화 성능을 나타내도록 하는 방법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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