• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.22-29
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• 2010

비디오 시퀀스에서 움직임 있는 객체의 실시간 검출 및 추적은 스마트 감시 시스템에서 매우 중요한 요소로 분류되고 있다. 본 논문에서 우리는 움직임이 있는 객체의 검출을 위해 클라우지우스 엔트로피와 적응적 가우시안 혼합모델을 사용한 객체 검출 방법을 제안한다. 먼저, 엔트로피의 증가는 일반적으로 불안전한 조건에서 많은 엔트로피의 변화가 발생한 경우 복잡성 및 객체의 움직임이 증가함을 의미한다. 만약 순간적으로 엔트로피 변화가 큰 화소는 움직임 객체에 속한다고 고려하여 움직임 분할 특성을 적용한다. 따라서 우리는 먼저 클라우지우스 엔트로피 이론을 적용하여 엔트로피에 대한 에너지 변화량을 dense 맵으로 변환한다. 두 번째로 우리는 움직임 객체를 검출하기 위해 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하였다. 실험 결과에서 제안된 방법이 효율적으로 움직임이 있는 객체를 검출할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.55-65
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• 2002

웨이브렛 변환은 최근에 동영상 처리 분야에서 비정체적 동영상 신호를 나타낼 수 있기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 대역 분할 방식의 웨이브렛 변환을 사용한 움직임 예측은 많은 곳에서 응용되어 지고 있으나 움직임 예측 오류가 최저 주파수 대역에서 발생하면 움직임 예측 오류는 다음 단계로 누적되고 각각의 단계에서 계산에 소요되는 시간과 데이터량이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 다른 한편으로 왜곡율 관점에서 주어진 비트율에서 최고의 화질을 얻는 웨이브렛 패킷이 제안되었다. 그러나 이 방법에서 웨이브렛 패킷 설계를 위해 많은 시간이 소요되는 단점이 존재한다. 그래서 소요시간 문제를 해결하기 위해 Top-down 방식이 제시되었으나 주어진 비트율에서 최적의 해를 찾지는 못했다. 본 논문에서는 영상의 분산이 영상의 복잡도를 나타낼 수 있다는 것을 고려했다. 그래서 동영상 압축을 위한 적응적인 웨이브렛 패킷을 사용한 고속의 다해상도 움직임 예측 방법을 제안하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권1C호
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• pp.53-61
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• 2008

본 논문에서는 2차원 동영상에서 다시점 동영상을 생성하는 방법을 제안한다. 다시점 동영상의 생성을 위해 공간적으로 색상 정보, 시간적으로 움직임 정보를 이용한다. 색상 정보는 객체의 정확한 외곽을 추출하기 위하여 사용된다. 색상의 동질영역을 구분하기 위하여 휘도와 색차 정보를 이용하며, 움직임 정보를 구하기 위하여 정합창을 이용한 화소기반의 움직임 예측을 수행한다. 다음 단계는 색상 정보와 움직임 예측을 통해 얻어진 결과를 결합한다. 움직임 예측을 통해 얻은 움직임의 세기 값을 색상정보를 이용해 얻은 각 영역에 할당하고 이를 깊이 값으로 변환한다. 2차원의 입력 영상과 변환되어진 깊이 정보를 통해 회전변환 과정을 거쳐 최종적으로 다시점 동영상을 생성한다. 기존의 2차원 동영상의 3차원 동영상 변환과의 주관적 평가를 통해 효과적으로 다시점 영상을 생성함을 확인 할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.99-105
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• 2014

H.264/MPEG-4 AVC는 높은 부호화 효율을 재현하는 동영상 부호화 방식이나 부호화 처리가 많다는 문제점이 있다. 또한 많은 부호화 처리에서는 Inter예측에 관련된 처리가 대부분을 차지하고 있으며 특히 H.264/MPEG-4 AVC에서는 그 비율이 높게 나타나있다. 기존의 동화상 부호화 방식도 Inter예측이 차지하는 비율이 높으나 H.264/MPEG-4 AVC에서는 가변 블록 크기 움직임 보상, 2개 이상의 복수 참조 프레임에 더하여 1/4 영상 정도의 움직임 보상을 이용 할 수 있도록 하고 있으며 부호화 처리량 증가가 커다란 하나의 요인이 되어 있다. 따라서 본 논문에서는 부호화 대상 매크로 블록 크기와 탐색 중에 참조하는 매크로 블록의 pixel 수의 차분을 이용함으로서 움직임 보상 블록크기의 탐색을 유효하게 감소시키는 방법에 대해 제안하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.721-728
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• 2005

본 논문에서는 영상 내 물체 영역에 대한 다중정규화와 움직임 색상 정보를 활용하여 이동 물체에 대한 후보 그룹을 추출하고 영상 분할 방법에 의해 대상 물체 영역을 정의하며 최종적으로 목표물체에 대한 검출방법을 제공하였다. 다중 색상변환에 의해 물체의 고유영역 확률을 강화하고 MCWUPC(Moving Color Weighted Unmatched Pixel Count) 연산을 활용하여 이동물체의 영역을 강조하는 두 가지 개념을 결합함으로써 최종적으로 입력 영상 시퀀스에서의 후보영역을 찾아 분할하였으며 매 프레임 정확한 물체의 외곽정보를 검출하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위하여 이동물체의 이동 실시간이 가능한 시스템을 구축하였고, 다양한 배경을 포함한 실험영상 120 프레임을 처리한 결과 $89\%$ 이상의 추적 성공률을 보여주었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.353-356
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• 2000

최근 복잡한 실제 사물을 가상 공간상에 표현하기 위해 삼차원 모델을 많이 이용하고 있다. 기존의 삼차원 데이터 처리는 주로 정지 모델에 대해 기하학 정보와 위상학 정보를 표현하거나 다중 해상도(Level of Details, LOD)로 나타내는데 역점을 두었다. 그러나 네트웍을 통한 가상 공간에서 삼차원 애니메이션에 대한 응용이 점차 늘어남에 따라 이러한 데이터를 효율적으로 압축하여 전송하거나 저장할 필요가 생겼다 본 논문에서는 삼차원 애니메이션 모델의 공간적 또는 시간적 상관 관계를 이용하여 삼차원 모델 정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 먼저 주어진 모델의 움직임을 분석하고 이를 (r,θ,ø)의 구 좌표계로 변환한 후 (θ,ø)의 분포에 따라 모델을 분할(Segmentation)한다. 그리고 움직임 벡터는 Affine 변환을 이용하여 삼차원 공간에서의 움직임을 정의한다. Key프레임에 해당하는 정지 모델의 기하학 정보와 위상학 정보를 압축하고, LOD 기술을 적용하여 손실 혹은 무손실로 부호화하여 전송한다. 또한 Key프레임 사이의 화면에서는 선형 또는 비선형 보간법으로 각 분할 부분을 복원하고, 이를 조합하여 전체적인 삼차원 모델을 복원한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.147-148
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• 2017

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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권1호
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• pp.51-62
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• 2003

본 논문에서는 분할기반 영상 부호화를 위한 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 움직임과 밝기 정보에 기반한 새로운 유사성 척도를 사용한다. 그리고 하나의 분할 단계 내에 밝기와 움직임 정보가 함께 결합된다. 영상 분할은 분수령 알고리즘에 기반한 영역 확장법을 통해 이루처지며, 연속된 프레임에 대한 분할은 분할결과가 시간축으로 일관성을 유지하도록 추적방법을 통해 이루어진다. 모의실험결과, 제안된 방법이 통계적 척도만을 사용한 방법과는 달리, 물체의 경계를 결정하는데 효과적임을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.215-218
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• 2000

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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.108-111
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• 2010

본 논문에서는 기존의 2차원 영상/비디오 압축 기술을 홀로그램의 특성에 적합하게 변형시켜서 홀로그램 데이터를 압축하는 압축 기법을 제안하였다. 컴퓨터 생성 홀로그램(computer generated holograms, CGH) 기법을 이용해 생성한 디지털 홀로그램을 사용하였다. 본 논문에서는 전처리된 디지털 홀로그램에 대해 분할, 주파수 변환, 움직임 예측과 주파수 영역에서의 잔여영상 생성 기법을 적용하여 데이터 압축을 수행한다. 압축은 H.264/AVC, 무손실 압축기법인 BinHex와, 선형 양자화를 이용하였고, 실험 결과를 보면 제안한 데이터 압축 기법은 전체 압축률이 10:1~90:1까지 변화함에따라 25.4dB~16.5dB로 감소함을 확인할 수 있다. 그러나 시각적인 영상의 품질은 앞서 제시한 PSNR값 보다 훨씬 우수함을 확인 할 수 있다.