본 논문은 칼라 성분들간의 차분 영상과 휘도 영상을 이용하여 산출한 색차 휘도합 영상을 대상으로 블록에 기반한 영상 분할을 수행하여 객체의 형상 정보를 추출함으로써 분할 특성을 개선한 블록 기반 칼라 영상 분할 기법에 관한 것이다. 우선, R, G, B 영상들 간의 차분 성분들을 구하여 합산한 후, 이를 정규화하여 색차합 영상을 구한다. 다음으로 화소 단위로 휘도 영상의 상위 2비트와 정하화된 색차합 영상의 하위 6비트를 결합하여 색차 휘도합 영상을 얻는다. 이후, 기설정된 크기의 블록으로 분할된 색차 휘도합 영상의 각 블록을 질감 블록과 단순 블록 및 에지 블록으로 분류하고 각 유형의 블록별로 병합한 후, 기설정된 마커 배정 규칙에 따라 선택적으로 마커를 부여한다. 마지막으로, 마커가 부여되지 않은 블록을 대상으로 화소 단위의 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 자연스러운 형상 정보를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방범은 질감 영역에서의 과분할의 문제와 과도한 연산량의 부담을 효과적으로 경감시킬 수 있으나, 더불어, 영상 분할용 파라미터들의 민감도가 낮아 서로 다른 화소 분포 특성온 갖는 영상들에 전역적인 파라미터들사용할 수 있을 뿐만 아니라 특히, 색차 휘도합 영상에 반영된 색차 성분에 힘입어 저대조 경계면에서의 분할 특성을 현저히 개선시킬 수 있는 이점이 있다.
본 연구는 Haplotype 데이터에서 나타나는 별개의 Haplotype의 수를 최소화하는 블록으로 분할하는 방법을 제안한다. Multi-population case인 Haplotype 데이터를 분석하기 위해 패턴의 개수를 최소한으로 줄이는 볼록 분할 방법은 전산학적인 최적해의 의미를 가지게 되며, 이와 더불어 생물학적인 의미를 가지는 블록 경계를 찾기 위해 |D'| 을 계산하고 LD를 분석하였다 분석된 LD는 블록 분할 알고리즘에서 블록 결정 함수로 사용하였으며, 이에 대한 검정은 X$^2$-test를 통해 이루어졌다. 많은 Sample로 구성된 Haplotype 데이터로부터 평균 패턴의 개수를 최소화하고 긴 블록 길이를 가지는 블록 분할의 결과를 얻었다.
본 논문에서는 칼라 영역으로 확장된 블록단위 영상분할 알고리듬을 제안한다. 즉, 기존의 휘도 성분을 기반으로 한 블록단위 알고리듬을 HSV 칼라 성분을 기반으로 하는 칼라 영상분할로 확장한다. 기존의 수학적 형태학(mathematical morphology)에 기반한 영상분할기법이나 블록단위 영상분할 기법들이 밝기 정보만을 활용했던 것에 대해 제안된 블록단위 영상분할 기법은 밝기뿐만이 아니라 칼라 성분도 고려하여 영상분할의 정확도를 향상시켰다. 실험의 결과 휘도 성분만을 고려한 영상분할 결과 보다 칼라 성분을 사용한 영상분할의 결과가 더 정확함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 HEVC 부호화시 코딩 트리 블록의 분할 구조를 고속 결정하는 방법을 제안한다. 코딩 트리블록은 다양한 크기의 코딩 블록으로 구성되어 부호화 효율을 향상시키지만, 구성되는 코딩 블록을 결정하기 위한 과정에서 많은 계산량을 필요로 하게 되어 부호화 시간을 증가시킨다. 제안하는 방법에서는 부호화 과정에서 복원된 잔차신호와 코딩 트리 블록의 분할 구조의 상관성을 이용하여 코딩 트리 블록의 분할 구조를 고속으로 결정하는 방법을 제시한다. 실험 결과를 통해 제안된 방법이 HM16.0 에 비해 random-access configuration 에서 50.98%, low-delay configuration 에서 43.77%의 부호화 시간을 감소시키는 것을 확인하였다. 이때, $BD-rate_{YUV}$ 증가는 각각 2.42%와 2.35%로 부호화 효율에는 미치는 영향은 낮았다.
본 연구에서는 다중블록 격자를 병렬화 하기 위해서 다중블록/다중영역분할 기법을 제안하였다. 이 방법은 각 블록을 사용하고자 하는 프로세서의 개수만큼 나눔으로써 전체 프로세서에 대해서 균일한 로드 밸런싱을 유지할 수 있는 장점이 있다. 영역분할 기법에 따른 병렬화 효율 및 속도 향상률을 비교하기 위해서 다중블록/단일 영역분할 기법과 다중블록/다중 영역분할 기법을 서로 비교 하였으며, 블록간의 격자수가 크게 다른 경우 다중영역 분할 기법이 로드 밸런싱에 있어서 보다 안정적임을 확인 할 수 있었다. 또한 이를 CFDS에 적용함으로써 다중블록 다중영역분할 기법의 효용성을 검증하였다. 3차원 계산의 경우 프로세서 16개를 사용하는 경우 약 12배의 속도 향상률을 보였으며, 다중블록을 병렬화 하는데 있어서 다중블록/다중영역 분할 기법이 효율적인 도구가 될 수 있음을 보였다.
본 논문은 비디오 시퀀스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동 객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다. 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 입계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소 단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀀스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.
기존의 블록단위 DCT 부호화는 계층에 관계없이 일단 부호화한 후, 신호의 중요도에 따라 지역 성분과 고역 성분으로 계층을 나눈다. 하지만, 웨이브릿과 같은 대역 분할 부호화의 경우는 대역별로 비슷한 통계를 가지므로, 이를 이용하여 계층 부호화를 하면 좀 더 큰 부호화 이득을 가질 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 블록 단위 부화화기 형태를 유지하면서 대역 분할 부호화를 이용한 영상 신호의 계층적 부호화를 제안하였다. 제안된 방법은 먼저 영상을 웨이브릿을 이용하여 대역 분할한 후, 각 대역별로 기존의 JPEG과 같이 블록 단위 DCT-변환 부호화를 수행한다.
본 논문에서는 비디오 부호화 성능 향상을 위하여 QTBT (QuadTree Plus Binary Tree) 블록 구조에서 대각선 움직임 분할 (DMP: Diagonal Motion Partition) 방법을 제안한다. HEVC 이후의 비디오 압축 표준을 위한 탐색 과정에서 다양한 부호화 성능 향상 방법들이 제안되고 있으며, 그 중 제안하는 대각선 움직임 분할 방법은 하나의 정방형 혹은 직방형의 부호화 유닛 (CU: Coding Unit)을 두 개의 삼각형으로 분할하여 움직임 예측 및 보상을 수행하는 방법이다. 제안하는 방법에서는 두 가지 대각선 방향만을 사용하여 블록을 분할하지만, QTBT 블록 구조와 결합하여 다양한 임의의 블록 분할 형태를 표현하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 JEM-7.0에 구현하여 0.15%의 부호화 효율 향상 결과를 획득하였다.
본 논문에서는 영상 시퀀스 상에서 물체의 가려짐을 고려하여 상대적인 깊이 순서에 의해 정렬되는 계층을 분리하기 위한 새로운 움직임 분할 방법을 제안한다. 블록을 기반으로 한 움직임 추정 및 클러스터링 과정을 통하여 각 계층에 대한 블록영역을 구하고, 이 블록영역에 대하여 윤곽선 추출을 이용하여 각 계층에 대한 정확한 객체를 분리할 수 있다. 이러한 움직임 분할방법을 통한 동영상의 계층적인 표현은 영상에서 원하지 않는 물체, 전경, 배경의 제거나 기존의 영상을 이용한 새로운 영상의 합성에 이용될 수 있으며, 분할을 통해 얻어진 객체는 영상 압축, 영상 합성 등을 위한 데이터베이스에 저장되어 응용될 수 있다.
본 논문에서는 지문영상으로부터 제안한 알고리즘을 이용하여 특이점(Core, Delta)을 추출한 후 특이점의 개수와 종류에 따라서 5가지 부류(arch, tented arch, left loop, right loop, whorl)로 지문영상을 분류하였다. 지문영상을 8*8블록과 16*16블록으로 분할한 후 3*3 Sobel 마스크를 씌워서 대표 방향을 구하였다. 또한 블록으로 분할한 영상으로부터 분산을 구하여 전경과 배경을 분리(segmentation)시켜 수행속도를 향상시켰다. 전처리 과정으로는 일정한 블록마다 임계값을 다르게 적용시키는 블록 이진화 기법을 사용하였으며 특이점을 추출하기 위해서 서로 크기가 다른 2개의 블록으로 영상을 분할하였다. 우선 8*8블록으로 영역을 분할한 후 방향 성분을 구하고 특이점들을 추출하였다. 이 경우 잡영 때문에 특이점이 너무 많이 추출되는 문제점이 있으므로 이러한 해결책으로 16*16블록으로 영역을 분할하여 방향 성분을 구하고 특이점을 추출하였다. 이렇게 다른 두 영역에서 동시에 나타나는 특이점을 후보 특이점으로 잡아서 그 후보 특이점 주변으로 Poincare 지수를 적용하여 확실한 특이점을 선택한 후 5가지의 지문 형태로 분류하였다. 실험결과 대부분의 지문영상에 대하여 강건한 분류 특성을 보이고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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