본 논문은 영상 보간법을 이용하여 저해상도 깊이맵을 고해상도 깊이맵으로 변환하는 방법을 제안한다. 현재의 카메라 센서는 고해상도 색상 영상을 제공하는데 반해, 깊이 측정 장치는 저해상도의 깊이맵을 주로 제공한다. 본 논문은 기존의 양선형 보간법, 고등차수 보간법, 양측 보간법을 바탕으로 깊이맵에서 추출한 고주파 성분을 적용하여 깊이맵의 선명도를 증가한다. 이를 위해, 제안 방법은 고주파 성분 추출 단계, 고주파 성분 적용 단계, 및 영상 보간 단계를 거친다. 실험에서는 다양한 깊이맵 데이터에 제안 방법을 적용하였는데, 성능검증 방법으로 선명도(sharpness degree)와 블러 메트릭 (blur metric)의 두 객관적 측정을 통해서 제안 방법이 기존 방법에 비해 선명도가 약 2배 정도 증가했음을 보여준다. 또한 블러 메트릭은 평균 14%가 감소되었다.
터널 내의 CCTV 영상은 동적으로 변화하는 요소들에 의해 영향을 받는 다양한 영상들을 촬영한다. 또한, 카메라의 상태 또한 관리 및 배치가 쉽지 않아 터널 내부 환경 변화에 따라 영상이 달라지는 경향이 있다. 본 논문에서는 터널 내에 설치된 CCTV 카메라 영상을 이용해 차량을 탐지하고 그 차량을 지속적으로 추적하는 새로운 방법을 소개한다. 터널 내 CCTV 카메라 영상은 모션블러 효과와 먼지로 인한 렌즈 흐려짐 효과로 인해 바로 차량을 탐지할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 차영상/비-최대 억제 기법과 Haar Cascade 기법 등에 대한 효과 검토 실험을 제안하고 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 터널 내에 설치된 CCTV에서 차량의 탐지와 추적을 효과적으로 수행할 수 있으며 다양한 터널 유고상황을 자동으로 파악하기 위한 중요 정보를 확보할 수 있었다.
클라우드가 대중화되어 많은 모바일 유저들이 자동 백업 기능을 사용하면서 민감한 개인정보가 포함된 사진들이 무분별하게 클라우드에 업로드 되고 있다. 개인정보를 포함한 클라우드가 악의적으로 해킹 될 시, 사진에 포함된 지문, 자동차 번호판, 카드 번호 등이 유출됨에 따라 대량의 개인정보가 유출될 가능성이 크다. 이에 따라 적절한 기준에 맞게 사진 속 개인 정보 유출을 막을 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다. 현재의 클라우드 시스템의 문제를 해결하고자 본 연구는 모바일 기기에서 클라우드 서버로 사진을 백업하는 과정에서 영역 검출과 블러링의 과정을 제안하고 있다. 클라우드 업로드 과정에서 사진 속의 개인 정보를 검출한 뒤 이를 블러링하여 클라우드에 저장함으로써 악의적인 접근이 행해지더라도 개인정보의 유출을 방지할 수 있다. 머신러닝과 computer vision library등을 이용하여 이미지 내에 민감한 정보를 포함하고 있는 영역을 학습된 모델을 통해 검출한 뒤, OpenCV를 이용하여 블러링처리를 진행한다 사진 속에 포함될 수 있는 생체정보인 지문은 손 영역을 검출한 뒤, 해당 영역을 블러링을 하여 업로드하고 카드번호나 자동차 번호판이 포함된 사진은 영역을 블러링한 뒤, 암호화하여 업로드 된다. 후에 필요에 따라 본인인증을 거친 후 일정기간 열람을 허용하지만 사용되지 않을 경우 삭제되도록 한다. 개인정보 유출로 인한 피해가 꾸준히 증가하고 있는 지금, 사진 속의 개인 정보를 보호하는 기술은 안전한 통신과 더불어 클라우드의 사용을 더 편리하게 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 LCD(liquid crystal display)에서의 모션 블러 현상을 저감 시킬 수 있는 scanning backlight unit을 면광원을 사용하여 설계 및 제작 하였다. 면광원은 그 구조의 단순함과 BLU(backlight unit) 조립성과 구동의 간편성으로 인해 차세대 BLU의 신규 광원으로 각광 받고 있다. 램프 휘도를 제어하기 위하여 스캔 구동 시 램프의 on-time을 조절하였으며 실험결과 램프 휘도가 선형적으로 변화되고 넓은 범위의 휘도 제어가 가능함을 확인하였다.
일반적으로 카메라는 좁은 시각 영역(field of view)를 가짐으로 인해, 넓은 영역의 뷰를 얻기 위해서는 모터를 이용하여 카메라를 팬/틸트시키는 것이 일반적이다. 하지만, 이들은 아직까지 기계적으로 카메라를 직접 움직여 원하는 영역의 영상을 보여주기 때문에, 내구성이 떨어지며 생산 원가도 많이 든다. 또한 움직임으로 인한 모션 블러 현상도 나타난다. 본 논문에서는 한번에 보은 지역을 촬영할 수 있고, 비기계적으로 팬/틸트가 가능한 카메라 시스템을 개발하고자 한다. 한번의 촬영으로 널은 영역을 얻기 위해, 어안렌즈를 CCD 센서와 항께 사용한다. 또한, 어안렌즈(fish-eye lens)를 통해 얻은 왜곡된 영상을 와핑 기술을 이용해 편 다음, 원하는 부분의 영상을 보여준다. 본 논문은 TI사의 TMS320DSC25 프로세서로 구현하였으며, 어안 렌즈 캘리브레이션 및 실시간 왜곡 보정, 영상 출력을 위한 방법을 소개한다.
본 논문에서는 슬라이스간의 상관성을 이용한 3차원 MR 영상의 효율적인 압축방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 웨이브릿 변환영역에서 동영상 압축에 사용되는 움직임 보상 부호화와 프랙탈 부호화를 이용한다. 제안한 방법에서는 먼저 영상을 웨이브릿 변환한 후, 공간영역에서 같은 위치에 있는 웨이브릿 계수들을 모아서 일정한 크기를 갖는 웨이브릿 블록으로 재배열한다. 배열된 웨이브릿 블록에 대해 움직임 추정을 하고 블록간의 상관성이 크다고 판단되는 블록에 대해서는 움직임 추정 정보만 이용한다. 그러나 상관성이 작다고 판단되는 블록의 경우에는 최상위 계층의 저주파 부대역에 대해서만 움직임 추정을 하고 나머지 대역에 대해서는 프랙탈 부호화를 실행한다. 그리고 움직임 벡터와 프랙탈 부호화에 의해 복원된 슬라이스와 현재 슬라이스의 차인 오차 영상은 SPIHT로 부호화한다. 제안한 방법을 낮은 비트율에서 실험한 결과, 2차원 SPIHT에 비해 향상된 PSNR을 나타낼 뿐만 아니라 블러링이 줄어들어 객관적, 주관적 화질에서 우수하게 나타난다.
In this paper, we propose an object-oriented coding method in low bit-rate channels using block-based motion vectors and residual image compensation. First, we use a 2-stage algorithm for estimating motion parameters. In the first stage, coarse motion parameters are estimated by fitting block-based motion vectors and in the second stage, the estimated motion parametes are refined by the gradient method using an image reconstructed by motion vectors detected in the first stage. Local error of a 6-parameter model is compensted by blockwise motion parameter correction using residual image. Finally, model failure (MF) region is reconstructed by a fractal mapping method. Computer simulation resutls show that the proposed method gives better performance than the conventional ones in terms of th epeak signal to noise ratio (PSNR) and compression ratio (CR).
본 논문에서는 4K UHD 방송장비 중 디스플레이기기와 인코더의 성능 시험을 위해 개발된 패턴 발생장비를 소개하고 있다. 패턴의 제작 및 재생 방법에 따라 표출되는 패턴의 종류를 그래픽/실사, 정지/동영상으로 구분할 수 있는데 본 논문에서는 모션블러, 모션져더, AV lip sync, 텍스트 주변 인코딩 화질 열화 확인, 화이트 노이즈, 프레임 누락, HDR 확인, 지연시간 측정, 계단현상 확인, 이미지 스티킹 등 그래픽 동영상 패턴에 대해 각각의 제작 의도를 설명하고 이를 통해 디스플레이기기와 인코더의 성능을 평가하는 방법에 대한 간략한 소개와 개발된 패턴발생장비의 입출력 사양을 제시하고 있다.
In this paper, we propose goodness of fit test statistics for exponentiality in accelerated life tests data based on KullbackLeibler information functions. This acceleration model is assumed to be a tampered random variable model. The procedure is applicable when the exponential parameter using the data from accelerated life tests is or is not specified under null hypothesis. And we compare the power of the proposed test statistics with KolmogorovSmirnov, Cramer von Mises and AndersonDarling statistics in the small sample.
디인터레이싱 방법은 크게 화면 간(Inter - Field) 디인터레이싱과 화면 내(Intra - Field) 디인터레이싱이 있고 화면 내 디인터레이싱 방법 중에는 대표적으로 라인카피와 라인별 평균값을 취하는 선형적인 방법, ELA 그리고 E-ELA 알고리즘 등이 있다. 기존 방식 중 선형적 보간법은 에지 블러링이나 계단현상이 발생하고 ELA, E-ELA알고리즘을 이용한 방법은 특정방향에지 정보가 없어 이미지에서 다양한 형태의 에지 부분의 디인터레이싱에 있어 성능이 좋지 못한 단점이 있다. 본 논문은 한 개의 필드를 사용하는 화면 내(Intra - Field) 디인터레이싱 방법을 사용하고 7방향의 에지 방향 보간법과 수평방향의 에지 라인을 고려하여 기존 방식에서 나타나던 오브젝트의 계단현상을 최대한 줄여줌으로써 향상된 화질을 보이는 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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