본 논문은 Post-PC 에 사용되는 DSP 프로세서 기반 디지털 카메라의 효율적이고 소형화된 영상 처리 플랫폼 설계에 대해 설명한다. 제한된 소량의 기억장치를 갖는 내장형 시스템의 제약조건을 만족시키기 위해서 제안된 플랫폼은 블록 처리의 개념을 사용하여 입력 영상을 처리한다. 먼저 입력 영상이 적당한 수의 데이터 블록으로 나누어진다. 그리고 나서 영상 블록들은 일련의 블록 기반 함수들에 의해서 처리된다. 처리된 블록들은 다시 하나의 결과 영상으로 모아진다. 블록 처리는 요구되는 메모리 크기를 줄여줄 뿐만 아니라 multithreading 과 병렬 처리를 통한 더 빠른 수행을 가능하도록 해준다. 플랫폼을 구성하는 대부분의 함수들은 이러한 블록 처리의 장점을 살려서 일련의 영상 블록들을 처리한다. 소개되는 플랫폼은 특화된 하드웨어를 사용하지 않고 사용자의 요구에 맞는 또다른 영상 처리와 압축 기법을 추가하는 것이 가능하게 해준다.
본 논문은 U5P 프로세서 기반의 스마트 카메라에 사용되는 효율적이고 소형화된 영상 저리 플랫폼의 설계에 대해 설명한다 제한된 소량의 기억장치를 갖는 내장형 시스템의 제약조건을 만족시키기 위해서 제안된 플랫폼은 블록 처리의 개념을 사용하여 입력 영상을 처리한다. 먼저 입력 영상이 적당한 수의 데이터 블록으로 나누어진다. 그리고 나서 영상 불록들은 일련의 블록 기반 함수들에 의해서 처리된다. 처리된 블록들은 다시 하나의 결과 영상으로 모아진다. 블록 처리는 요구되는 메모리 크기를 줄여줄 뿐만 아니라 multithreading과 병렬 처리를 통한 더 빠른 수행을 가능하도록 해준다. 플랫폼을 구성하는 대부분의 함수들은 이러만 블록 처리의 장점을 살려서 일련의 영상 블록들을 처리한다. 소개되는 플랫폼은 특화된 하드웨어를 사용하지 않고 사용자의 요구에 맞는 또다른 영상 처리와 압축 기법을 추가하는 것이 가능하게 해준다.
본 논문은 비디오 영상에서 블록기반 차영상을 이용한 연기검출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 배경으로부터 변경된 영역 검출 단계, 배경영상 갱신단계, 검출된 영역이 연기인지를 판단하는 단계의 세 단계로 구성된다. 입력 비디오에서 각 프레임의 블록 평균영상을 계산하였으며, 변화영역을 검출하기 위하여 배경영상의 블록평균영상과 입력영상의 블록평균영상의 차이를 사용한다. 블록기반 차영상을 투영하여 변화된 사각영역을 검출한다. 차영상의 투영을 이용한 배경블록평균영상의 갱신방법을 제안한다. 변화영역의 중심위치 및 YUV 색상의 시간적 특징을 이용하여 연기영역을 판단한다.
본 논문에서는 블록기반 동영상 부호화에서 나타나는 양자화 잡음을 그 특성에 맞게 모델링을 하고, 이를 기반으로 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 이용하여 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 양자화 잡음을 특정 프로화일(profile)로 표현되는 블록화 잡음과 비에지 화소(non-edge pixel)에서 백색 가우시안 특성을 가지는 나머지 잡음의 합으로 모델링 한다. 이러한 양자화 잡음의 모델을 기반으로 정칙화 미분(regularized differentiation)을 표현하는 Mallat의 1차원 웨이브렛 변환을 이용하여 영상복원 관점에서 각각의 잡음을 제거한다. 먼저, 웨이브렛 영역의 블록경계에서 임펄스로 나타나는 블록화 잡음 성분들의 크기를 추정하여 줄임으로 해서 블록화 잡음을 제거한다. 이때 임펄스 크기의 추정은 메디안 필터와 양자화 파라미터(quantization parameter), 그리고 국부 활동도(local activity)를 이용하여 이루어진다. 그리고 나머지 잡음은 비에지 화소에서 연역치화(soft-thresholding)을 수행함으로써 제거한다. 이러한 후처리 방법의 구현은 실시간 응용을 위해 웨이브렛 필터를 이용하여 근사적으로 공간 영역에서 이루어진다. 실험 결과, 제안된 방법이 다양한 영상과 압축률에 대해 MPEG-4 VM(verification model) 후처리 필터(post-filter)보다 PSNR 성능뿐만 아니라 주관적 화질면에서도 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 MPEG-4 디블록킹 필터를 매크로블록 단위의 효율적인 파이프라인 구조를 사용하여 구현하였다. MPEG-4 QCIF/CIF 영상 시퀀스의 디블록킹 필터링 효과를 보일것이며, 디블록킹 필터링의 많은 계산량을 줄임과 동시에 낮은 클록에서 실시간 처리할 수 있는 구조를 제안하였다. 대부분 블록기반의 비디오 코딩 시스템에서, 블록 에지 효과는 블록기반 영상 압축에 치명적인 화질 저하를 나타낸다. 특히 압축 비율이 커질수록 화질 저하는 뚜렷하다. 그래서, 영상 후처리 기술로서 디블록킹 필터를 사용하여 블록 에지 영향을 줄임으로써 영상 화질을 향상시킨다. 그러나 디블록킹 필터의 주요 단점은 많은 계산량을 요구하고 있어서 구현에 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해, MPEG-4 디블록킹 필터를 매크로 블록단위의 파이프라인 구조로 설계하였고, 실시간으로 동작하는 MPEG-4 SP@L2의 비디오 코덱 칩을 구현하였다.
본 논문에서는 이산 여현변환에 기반으로 한 고압축의 복원된 영상으로 발생하는 블록화 현상을 제거하기 위한 개선된 후처리 기법을 제안한다. 먼저 압축으로부터 복원된 영상에 대하여, 변환 블록단위로 계산된 블록 경계 불연속값을 이용하여 블록화현상 블록과 에지블록을 구별한다. 블록화현상 블록은 다시 블록 경계면의 격차 정도에 따라 적응적으로 블록경계에서 필터링되는 화소 범위를 다르게 하여 필터링하며, 에지 블록은 다시 화소단위로 에지화소 여부를 조사하여, 에지가 아닌 화소만 필터링을 취하여 좀 더 세밀하게 블록화 현상을 제거하는 새로운 방법을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 기존 방법에 비해 시각적으로 향상된 영상을 얻을 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 주어진 영상으로부터 보다 빠르고 효율적인 의미정보 추출을 위하여 블록분할 및 영역구성에 의한 기본영역 및 확장영역을 제안하며, 각 영역들을 구성하는 블록들의 구성관계에 의한 블록탐색 기법도 제안하고 있다. 기본영역은 영상의 중심을 기반으로 구성되는 중심영역과 이웃영역으로 구성되며, 확장영역은 기본영역들의 결합에 의해 생성된다. 블록탐색은 영역을 구성하는 블록간의 구성관계를 기반으로 블록들이 가질 수 있는 특징들의 유사도와 영역정보에 따라 탐색할 수 있는 방법이다. 얼굴추출은 분할된 블록들로부터 피부색상 존재여부를 판별하여 피부색이 존재하는 블록들로부터 얼굴 후보영역들을 획득한 후, 추출된 후보영역들로부터 얼굴을 구성하는 지역적 특성을 비교평가하여 얼굴을 추출할 수 있다. 또한 추출된 얼굴 영역정보는 연속적인 영상이 주어졌을 때, 해당영역들의 블록들에 대한 정합을 통하여 이동경로와 얼굴영역을 탐색할 수 있다.
기존에 MPEG-1, 2나 H.261/263 등에 사용되고있는 움직임 예측 방법은 블록 기반의 코딩 방식으로 단순히 영상의 움직임을 선형 모델로 간주하고 영상을 일정한 크기의 사각형으로 나누어, 각 사각형이 어느 곳으로 이동하는지를 추정하는 방식이었다. 그러나 이러한 방식은 블록 당 하나의 움직임 벡터만으로 처리하기 때문에 블록 내의 복잡한 움직임은 추정할 수 없을 뿐만 아니라, 보다 일반적인 움직임인 회전, 뒤틀림, 확대, 축소 등을 추정할 수 없다. 또한, 영상의 내용에 상관없이 일정한 크기의 블록으로 나누어 처리하기 때문에 주어진 영상에 최적화된 움직임 추정을 수행하기가 어렵다. 특히 저속 비트율에서는 이러한 점들이 크게 부각된다. 이러한 점들을 극복하기 위해서 여기에서는 삼각형 메쉬를 이용한 공간 변환 방법을 이용하였다. 여기에 영상을 영상에 따라 적응적으로 분해하여 처리할 수 있는 웨이브렛 패킷 부호화를 사용하여 에너지가 많고 적음에 따라 초기 제어점의 격자를 조절하여 좀 더 우수한 성능을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 제한적인 자원이 할당된 모바일 환경에서 블록기반의 압축방식을 사용하여 영상을 복원할 때에 나타나는 블록화 연상을 제거하기 위해 효율적인 실시간 후처리 기법을 제안한다. 제안하는 후처리 기법은 영상에 존재하는 블록화 현상으로 인해 나타나는 다양한 인공물에 대해 디블록킹 필터링와 방향성 필터링를 적용하여 효율적으로 블록화 현상을 제거한다. 후처리 과정 중 영상에 존재하는 고유의 고주파 성분과 인공물로 인한 고주파 성분을 구분하여, 필더링 과정으로 고유의 고주파 성분이 함께 제거되지 않도록 보호해준다. 다양한 영상을 통해 본 논문에서 제안한 후처리 기법과 기존에 알려진 후처리 기법들을 비교하는 실험을 하였고, 도출된 실험 결과를 객관적인 지표로 제시하여 제안하는 기법의 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 인간의 시각처리 원리 및 블록기반 영상처리기법에 바탕을 둔 실시간 이동물체 추적시스템을 소개한다. 제안하는 실시간 아동물체 추적시스템은 인간의 망막이 갖고 있는 생물학적 메커니즘의 장점을 활용하기 위하여 광각렌즈를 장착한 CCD(Charge-Coupled Device) 카메라와 펜-틸트-줌(Pan-Tilt-Zoom) 카메라를 사용하여 줌인(zoom-in)과 줌아웃(zoom-out) 효과를 동시에 발생시킬 수 있도록 구성되었고, 추적의 오차를 줄이기 위하여 입력되는 영상을 개별 화소 단위가 아닌 여러 개의 블록으로 나누어 처리하는 방식을 채택하여 영상처리를 빠르게 함과 동시에 미세한 잡영도 제거하여 이동하는 물체를 실시간으로 효율적이고도 빠르게 추적한다. 제안하는 시스템의 성능을 확인하기 위해 여러가지 형태의 실험을 수행하였으며 분석 결과를 통해 제안하는 시스템이 미세한 잡영에 거의 방해를 받지 않으면서도 움직이는 물체를 빠르게 감지해서 펜-틸트-줌 카메라를 올바르게 제어함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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