HDTV(high-definition television)와 개인용 컴퓨터와 같은 다양한 매체의 발전에 따라 비월주사(interlaced scanning) 방식의 신호와 순차주사(progressive scanning) 방식의 신호 상호간의 변환에 대한 요구가 점점 늘어나고 있으며, 특히 비월주사 방식을 순차주사 방식으로 바꾸어주는 순차주사화(deinterlacing)가 활발히 연구되고 있다. 이러한 추세에 따라 본 논문에서는 부화소 단위의 움직임 정보를 이용한 순차주사화 알고리즘을 제안한다 이를 위해 움직임 추정과정에서 발생하는 부정확한 부화소 단위의 움직임 정보에 대하여 모델링하였다. 또한 집합이론(set-theory)에 근거하여 어떠한 사전 정보 없이 정규화값(regularization parameter)을 결정하여 영상들간의 부정확한 움직임에 의해 발생하는 에러를 최소화하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 실험을 통하여 검증 할 수 있었다.
은어, plecoglossus altivelis의 생리학적 성전환을 위한 기초적인 연구로 성분화 과정을 조직학적으로 조사하였다. 부화 후 2일째 (평균전장 : 0.66 cm)에 중신관과 장 사이의 장간막에 원시생식세포가 나타났으며, 부화 후 30일째(평균전장:1.29 cm)의 초기 생식소는 genital ridge를 형성하는 원시 생식소 구조를 나타내었다. 부화 후 90-100일째 (평균전장:3.42 cm~4.50 cm)의 생식소는 암, 수로 분화가 이루어졌다. 정소는 부화 후 90일째 (평균전장:3.42 cm) 많은 정원세포들이 분포하고 정소 소관 (efferent duct, ED)이 관찰되었으며, 난소에서는 난소를 특징지을 수 있는 parovarian sac의 구조가 난소 가장자리로부터 나타났다. 부화 후 110일째 정소에서는 정소 소관의 수와 정원세포의 수가 점점 증가하였다. 부화 후 100일째 (평균전장: 4.5 cm) 난소에서는 난소를 특징지을 수 있는 parovarian sac이 형성되기 시작하였고, 부화 후 120일째 (평균전장:5.45 cm) 난소에서는 난소 소염의 형성 및 분리와 함께 난모세포가 소엽 내에 가득 차기 시작하여 기능적 난소의 형태로 분화하였다. 이상의 결과 본 종은 초기 성분화 과정에 자성 단계를 거치지 않고 정소와 난소로 분화되는 분화형 자웅이체였다.
대농갱이, Leiocassis ussuriensis의 생리학적 성전환을 위한 기초적인 연구로 성분화 과정을 조직학적으로 조사하였다. 부화 후 1일째에 중신관과 장 사이의 장간막에 원시생식세포가 나타났으며, 부화 후 5일째의 초기 생식소는 생식융기를 형성하는 원시생식소 구조를 나타내었다. 부화 후 20일째의 생식소는 암, 수로의 분화가 이루어졌는데 정소는 부화 후 20일째에 유사분열 단계의 원시생식세포들이 분포하였으며, 난소에서는 난소를 특징지을 수 있는 entovarian sac의 구조가 난소 중앙부분에 나타났다. 부화 후 40일째 정소에서는 정원세포의수가 점점 증가하였고, 부화 후 50일째 난소에서는 난소강이 더 뚜렸해지며 부화 후 100일째 난소에서는 초기 난모세포가 난소내에 가득 차기 시작하여 기능적 난소의 형태로 분화하였다. 이상의 결과 본 종은 초기 성분화 과정은 자성 단계를 거치지 않고 정소와 난소로 분화되는 분화형 자웅이체였다.
HDTV(high-definition television)와 개인용 컴퓨터의 발전에 따라 비월주사(interlaced scanning) 방식의 신호와 순차주사(progressive scanning) 방식의 신호 상호간의 변환에 대한 요구가 점점 늘어나고 있다. 이에 따라 비월주사 방식을 순차주사 방식으로 바꾸어주는 순차주사화(deinterlacing)가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 부화소(sub-pixel) 단위의 움직임 정보를 고려한 영상재결합 방법을 기반으로 한 순차주사화 알고리즘을 제안한다. 그러나 국부 움직임이 있는 영역에서는 영상재결합이 효과적이지 않으므로 적절한 문턱값을 이용하여 이러한 영역을 결정하고 에지를 이용한 보간 방법으로 순차주사화 한다. 또한 잘못된 움직임 추정으로 야기되는 문제들을 해결하기 위해, 각 영역과 입력 영상에 따라 다른 움직임 에러를 고려해서 정규화 값(regularization parameter)을 결정함으로 움직임 에러를 효율적으로 제거하였다 제안된 방법은 주관적 측면과 객관적인 측면에서 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.
본 논문은 FME (Fractional Motion Estimation)의 선택적 수행을 통한 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 부호화 고속화 방법을 제안한다. HEVC 는 H.264/AVC 에 비해 약 2 배의 압축 효율을 보이지만, 쿼드트리 구조의 재귀적 호출은 복잡도를 크게 증가시켰다. 이러한 이유로 인하여 HEVC 부호화기의 고속 모드 결정 및 고속화 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 HEVC 부호화기 중 가장 높은 복잡도를 갖는 화면 간 예측 모드의 부화소 움직임 추정 (FME: Fractional Motion Estimation)의 선택적 수행을 통하여 부호화기를 고속화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 HEVC 레퍼런스 소프트웨어인 HM-12.0 에 적용하여 평균 2.0%의 BD-BR 가 증가하였으나, 평균 36.0%의 부호화 시간 감소 효과를 얻을 수 있었다.
In this paper, an efficient algorithm for estimating real edge locations to subpixel values is described. Digital images are acquired by projection into image plane and sampling process. However, most of real edge locations are lost in this process, which causes low measurement accuracy. For accurate measurement, we propose an algorithm which estimates the real boundary between two adjacent pixels in digital imagery, with subpixel accuracy. We first define 1D edge operator based on the moment invariant. To extend it to 2D data, the edge orientation of each pixel is estimated by the LSE(Least Squares Error)line/circle fitting of a set of pixels around edge boundary. Then, using the pixels along the line perpendicular to the estimated edge orientation the real boundary is calculated with subpixel accuracy. Experimental results using real images show that the proposed method is robust in local noise, while maintaining low measurement error.
본 논문에서는 하드웨어 HEVC 인코더의 화면간 예측의 구조를 제안한다. 제안된 화면간 예측은 정수화소 움직임 예측을 통해 코딩 트리 유닛 내 코딩 유닛 분할과 각 코딩 유닛의 분할모드를 결정한다. 그리고, 부화소 움직임 예측, Merge모드 판단을 통해 예측 유닛의 움직임 벡터를 확정하고 움직임 보상을 수행한다. 이 과정에서 율-왜곡 비용계산 및 보간 필터 등의 하드웨어 자원이 효율적으로 공유된다. 또한, 전력소모를 줄이기 위하여 코딩 유닛의 skip 여부의 조기 판단을 통해 부화소 움직임 예측 및 화면내-화면간 최종 예측모드 결정과정의 전부 또는 일부를 생략하는 방법을 제공한다. 제안된 화면간 예측을 포함한 하드웨어 HEVC 인코더를 구현하여 실험한 결과, 250 MHz 의 동작 주파수에서 초당 124 Mpixel 의 처리성능을 보였으며, HM-14.0 대비 PSNR 0.5~0.8 dB 수준의 화질열화를 나타냈다.
본 논문에서는 디지털 영상의 해상도를 부화소 기반의 새로운 적응적 선형보간법으로 변경하는 방법을 제안한다. 일반적 선형보간법에서 고정된 위치로 쓰이는 거리계수를 왜곡된 거리 계산에 의한 화소 가중치를 주는 방법으로 개선한다. 이를 계산하기 위하여 최소 평균 자승 에러(minimum mean square error, MMSE)를 이용한다. 원영상과의 차이를 최소화하는 왜곡 거리 계산을 위하여 이웃한 보간 화소와 왜곡거리를 참조하게 된다. 이를 사용하면 복잡도가 높지 않은 효과적인 화소 보간을 할 수 있고 실험 결과 일반적인 보간법과 비교할 때 PSNR(peak signal to noise ratio)과 주관적 화질 면에서 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 볼륨 렌더링에서 화상영역 수퍼샘플링을 효율적으로 수행시키는 방법을 제시한다. 이 알고리즘은 부화소에서 나오는 평행 광선들 간의 규칙성을 이용하여 각 화소로부터 상대 위치가 같은 부화소에서 나오는 광선마다 한 개씩의 원형을 만들어 둠으로써 수퍼샘플링을 효율적으로 수행한다. 또한 본 알고리즘은 객체순서 알고리즘에 기반을 두고 있으므로 화상순서 알고리즘에서도 수퍼샘플링을 하는 것보다 매우 빠르게 처리하게 된다. 또한 본 논문에서는 적응 수퍼샘플링 방법도 제안한다. 이는 에일리어싱이 생길 가능성이 많은 부분에서만 수퍼샘플링을 하며, 이러한 영역은 분류화 전처리 단게에서 미리 결정해둔다.
본 논문은 학습 기반의 2D-FIR필터를 이용한 부화소 렌더링 기법을 제안한다. 제안 기법은 크게 학습 단계와 합성 단계로 나뉜다. 학습 단계에서는 충분히 많은 수의 저해상도/고해상도의 영상 블록 쌍들을 이용하여 고해상도/저해상도 블록의 관계에 따른 합성 정보를 계산하고, 그 합성 정보를 담은 소위 사전을 생성한다. 합성 단계에서는 각 입력 영상에 대응하는 후보 블록을 상기 학습된 사전에서 찾는다. 탐색된 사전 내 합성 정보를 이용하여 부화소 레벨의 축소된 블록을 합성함으로써 최종 축소 영상을 얻는다. 한편, 영상 합성 시 디스플레이 장치의 RGB 패턴을 고려한 필터링을 통해 선명도를 향상시킨다. 모의 실험을 통해 제안 기법이 일반적인 영상축소 기법에 비해 흐림 효과, 엘리어싱 등의 화질 열화없이 고화질의 축소 영상을 생성함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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