H.264 표준은 공간영역에서의 인트라 예측, 루프필터 등과 같은 새로운 부호화 도구를 사용한다. 이러한 부호화 도구들의 사용으로 인해 H.264 비트스트림은 이전의 부호화 표준들과 비교하여 보다 많은 정보를 가지게 된다. 본 논문은 H.264의 인트라 프레임에서의 공간적 에러은닉 기법에 관한 것으로 H.264 비트스트림 내에 포함되어 있는 인트라블록의 예측모드 정보를 이용하여 손실된 블록을 공간적으로 복원한다. 인트라 블록의 예측모드 정보는 해당 블록내의 에지방향과 상당한 관련이 있기 때문에 인트라 프레임에서의 손실된 매크로블록을 복원하는 데 효과적으로 사용될 수 있다. 제안하는 알고리듬은 먼저 주변의 예측모드정보를 사용하여 손실된 매크로블록의 에지방향을 예측하고, 손실된 블록을 에지영역과 평탄영역으로 구분한다. 이후 에지영역은 에지기반의 방향성 복원기법을 사용하여 복원하며, 평탄영역은 가중평균을 이용한 보간 기법을 사용하여 복원한다. 실험 결과 제안하는 알고리듬은 이전의 방법과 비교하여 적게는 0.35 dB 부터 많게는 5.48 dB까지의 화질 향상을 가져온다.
단일 영상 초해상도는 하나의 저해상도 영상에서 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근 심층신경망을 적용한 초해상도 기법이 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 논문에서는 기존의 심층신경망 기반 초해상도 복원 기법보다 속도와 성능을 개선한 신경망 구조를 제안한다. 이를 위해 기존 기법의 단점을 분석하고 해결책을 제시한다. 제안하는 방법은 기존 기법의 5단계를 3단계로 줄여 효율성을 높였으며, 네트워크의 폭과 깊이에 대한 실험을 통해 가장 효율적인 신경망 구조를 연구하였다. 제안하는 방법의 성능과 속도를 알아보기 위해 비교 실험을 진행하였다. 제안하는 방법은 $1024{\times}1024$ 영상을 초당 148장 복원하는 속도를 나타냈으며, 4가지 데이터에 대해 기존 방법보다 복원 성능이 우수하였다.
MPEG-2, MPEG-4, H.263, H.264 와 같은 부호화 표준은 비디오 영상을 압축하여 대역폭이 제한된 유/무선 통신 시스템을 통하여 전송한다. 통신 시스템에서 고압축률의 비트스트림은 채널 잡음 (channel noise)에 민감하여, 채널 잡음으로 인한 오류가 발생하기 쉽다. 이러한 오류는 수신부에서 디코딩할 때 비디오 영상을 심각하게 왜곡시키게 된다. 본 논문에서는 수신부 단에서 오류를 복원하는 기법 (decoder error concealment) 중 손상된 움직임벡터를 복원하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 손실된 움직임벡터를 예측하기 위하여 인접 블록들의 움직임 벡터를, 예측필터의 일종인 칼만 필터의 입력 치로 사용하여, 손실된 움직임벡터의 최적 예상치를 만들어 손상된 움직임벡터를 복구하게 된다. H.264 비디오 코딩을 적용한 표준 테스트 영상에 대하여, 손실된 MVD (motion vector difference) 값을 0 으로 대체한 뒤, H.264 비디오 코딩에서 사용하고 있는 기본 움직임벡터 예측만을 사용한 경우와 본 논문에서 제안한 칼만 필터를 사용한 복원기법을 비교하였으며, 복원된 움직 임벡터와 원래 움직임벡터 값과의 차이를 나타내는 오차율을 비교한 결과 제안된 기법의 오차율이 평균 0.91 - 1.12 정도의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있다.
보조정보 생성기법은 분산 비디오 부호화 기법(DVC: Distributed Video Coding)에서 핵심적인 역할을 수행한다. 대부분의 기존 보조정보 생성 기법은 복원된 키 프레임을 참조영상으로 블록중심으로 대칭형 움직임 탐색 기법을 주로 사용하고 있다. 그러나 이와 같은 방식은 움직임 탐색에 얻어지는 움직임 벡터가 복원하고자 하는 블록의 위치와 일치하지 않는 경향이 있으며 보조정보의 성능을 개선하는데 제한적이다. 이와 같은 문제점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 움직임 벡터가 복원하고자 하는 블록의 중심 위치에서 대칭이도록 하는 블록중심 대칭형의 움직임 탐색 기법을 제안하고, 이와 같은 움직임 탐색법에 기초한 보조정보 생성 기법을 제안한다. 제안한 방식은 기존의 단순 대칭형 움직임 탐색방식에 비해 우수한 객관적 화질을 얻을 수 있음을 모의실험을 통해 보인다.
본 연구에서는 레이저 슬릿 빔을 이용한 능동 스테레오 정합 기법과 모자이크 기법을 결합한 3차원 형상 복원 기법을 제안한다. 능동 스테레오 정합 기법은 레이저 슬릿 빔이 조사된 좌, 우 영상에서 색상과 밝기 변화를 분석하여 레이저 라인의 위치정보를 검출하고, 등극선(epipolar line)에서 이를 비교하여 깊이 정보를 획득하는 방법이다. 모자이크 기법은 해리스 코너 검출 방법(harris corner detection)을 이용하여 영상의 특징점을 검출하고, 특징점 기술자(keypoint descriptor) 색인 분류 방법으로 연속 영상 간 특징점의 대응쌍을 찾고 상호 변환 관계를 추정하는 방법이다. 능동 스테레오 정합기법과 모자이크 기법을 이용하여 전체 연속 영상의 깊이 정보를 계산하였다. 이와 같은 방법으로 획득한 연속 영상의 깊이 정보를 영상의 색상, 질감 정보와 융합(blending)과정을 거쳐 최종 3차원 형상 정보로 복원하였다. 제안한 복원기법은 레이저 슬릿 빔과 스테레오 카메라를 사용함으로써 장소와 거리 제약 조건을 극복하여 용이하면서도 강인한 3차원 거리 정보를 획득할 수 있었다.
초해상도 영상복원은 동일 지역을 촬영한 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도의 영상으로 재구성하는 영상처리 알고리즘 기법이다. 이 기법은 위성영상, 비디오 감시, 영상 강조 및 복원, 영상 모자이킹, 의료 영상과 같이 여러 장의 프레임 영상을 획득할 수 있는 분야에서 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 지상을 촬영한 비디오 영상 열에 공간영역 초해상도 기법을 적용하였다. 실험에 사용된 영상은 높은 중복도로 촬영된 연속적인 비디오 영상에서 부표본화되었으며, 저해상도 영상과 고해상도 영상간의 관측 모델을 구성하고 초해상도 영상복원 기법중의 하나인 MAP 알고리즘을 적용하였다. MAP 기법을 이용하여 여러 장의 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 복원하였으며, 그 결과를 기존의 영상보간 방법들과 비교하였다.
부여 부소산사지 출토 치미는 지난 1978년 부여박물관에서 복원하였지만, 오랜 시간이 지남에 따라 복원재료인 석고가 열화되면서 치미의 무게를 감당하지 못해 부분적으로 심하게 파손되어 있었다. 이를 보강하기 위해 응급으로 에폭시 수지를 사용하여 몸통 내부와 일부 꼬리 부분을 여러 차례 보강한 흔적이 있었다. 전시 기간에 맞춰 치미를 이동하기 위해 상태 점검을 하던 중 치미의 하부 몸통 및 날개 부분의 안정성이 매우 취약하다고 판단되어 다시 복원하기로 하였다. 재 복원하기 위해 치미를 해체하는 과정에서 당시 도공의 제작 방법을 유추해볼 수 있는 여러 제작흔적이 남아 있어 치미의 제작 방법을 연구할 수 있는 좋은 자료로 판단되어 조사하였다. 본 논문은 재 복원을 위해 해체하는 과정에서 밝혀진 부소산사지 치미의 제작기법을 정리하였다. 3차원 기술을 이용해 치미를 스캔한 후 해체 과정에서 살펴본 치미의 제작기법을 바탕으로 수직적이고 경직된 형태를 자연스러운 형태로 수정하고 복원하여 이전 재료를 교체함으로써 복원제의 내구성을 강화하였다. 모델링한 출력물을 본래 편과 접합하고 소실된 형태를 새롭게 만들어 완형으로 재 복원하였다.
본 논문은 3차원 데이터의 다중 부호화(multiple description coding, MDC) 기법을 제안한다. 우선 다수의 평면으로 구성된 3차원 데이터를 그래프 컬러링(graph coloring)을 통해 3차원 데이터 복원 시 동일한 기여도를 제공하는 2개 평면 부분집합(subset)들로 분할한다. 다음으로 복원된 3차원 데이터의 화질을 최대화하기 위해 각 평면 부분집합의 평면 정보를 채널 오류 환경(channel error condition)에 따라 적응적으로 변형시킨다. 변형된 평면 부분집합들은 각각 압축되고 개별 채널을 통해 복호기로 전송된다. 복호기에서 전송된 2개 평면 부분집합 정보가 모두 복호되었을 경우, 복원된 3차원 부분 정보들을 결합하여 고화질 3차원 데이터를 복원한다. 만약 단일 채널만 유효하여 3차원 영상의 부분 정보만 복원될 경우, 3차원 손상부 복구 알고리듬을 적용하여 영상 표면의 손상을 복원함으로써 부드러운 3차원 표면을 재생한다. 따라서 제안하는 기법은 전송 오류 환경이 열악하여 하나의 채널이 완전히 손실된 경우에도 최소한의 3차원 영상 복원 화질을 보장한다.
H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 상하좌우 인접한 블록의 픽셀을 사용하여 거리의 가중치 평균값으로 손실된 블록을 복원한다. H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 주변블록 픽셀의 간단한 평균값을 이용하여 복원하므로 심각한 블러링 현상이 발생하고 화질 저하의 문제를 야기한다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 주변블록의 픽셀 정보를 이용하여 손실된 블록의 주된 에지 방향을 추정하고, 통계값을 이용한 방해함수의 결과 값으로 에지 방향 기반의 보간법과 가중치 평균 보간법을 적응적으로 선택하여 복원하는 방법을 제안한다. 에지방향 기반의 보간법에서는 선택된 주된 에지방향과 상하좌우 각각의 주변블록의 에지방향들 간의 상호관계를 고려함으로써 최종적으로 최적 에지 방향을 선택하여 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상에 따라 H.264 에러복원기법보다 객관적인 화질이 $0.5{\sim}2.0dB$ 정도의 PSNR 향상을 보였다.
본 연구는 복원기법을 다양하게 조성하였을 때 어류의 서식처의 변화를 파악하기 위하여 물리서식처 모의를 수행하였다. 대상 구간은 원주천이며, 대상 어종은 돌고기, 피라미, 참갈겨니를 대상으로 하였다. 흐름 분석은 2차원 모형인 River2D 모형을 사용하였으며, 서식처 분석은 서식처 적합도 곡선을 이용하여 서식처의 양과 질을 산정하는 서식처 적합도 모형을 사용하였다. 생태학적으로 적합한 여울-소 출현에 따른 서식처의 변화를 확인하기 위하여 조성 구간을 50 m, 100 m, 200 m, 300 m으로 설정하였다. 그 결과 대상 어종별로 약간의 차이는 발생하였지만, 여울-소 복원기법을 200 m 구간으로 설정하였을 때 서식처가 현상태와 비교하였을 때 가중가용면적이 약 53% 향상되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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