본 논문에서는 잡음이나 질감특성에 의한 과분할과 긴 처리시간 등의 기존 영역분할 방법이 갖는 문제점을 해결하기 위해 Cylindrical metric을 사용한 블록단위의 컬러영상분할방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 일정 크기로 분할된 블록들로 이루어진 초기 영역들을 병합하기 위해 HSI 컬러값에 따라 분류된 채색(chromatic) 영역과 비채색(achromatic) 영역의 컬러특성과 질감특성을 고려하여 영역간의 유사도 함수와 병합조건을 새로이 정의하며, 영역 병합 후의 명확한 윤곽검출을 위해 영역간의 경계부분에 위치하는 외곽블록들을 추출하여 기존 영역에 병합하는 과정을 화소레벨까지 반복한다. 모의실험을 실시한 결과, 질감영역과 윤곽영역의 분할에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 것으로 나타났으며, 처리시간은 제안한 방법에서 2배 정도 단축됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG-4의 텍스처 부호화시 변형된 경계 블록 병합 기법을 제안하였다. 경계 블록 병합 기법의 전처리 과정으로 VOP를 나누는 위치를 조절하여 병합 시 부호화해야 할 블록의 수가 최소가 되는 점을 찾아 이를 기준으로 VOP를 다시 분할하는 최적화된 영역 분할 방법을 제안하였다. 또한, 객체의 모양이 복잡한 경우에는 +90。 회전과 -90。 회전 병합을 추가함으로써 병합의 가능성을 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 180。 회전 병합, +90。 회전 병합 그리고 -90。 회전 병합의 순서로 병합을 하는 다중 회전 병합을 제안하였다. 기존의 경계 블록 병합 기법에서는 병합이 되는 두 블록이 상관성이 적다면 큰 패딩의 효과를 기대할 수가 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 병합을 해 준 후에 블록의 내용을 기반으로 패딩을 해 주었다. 제안한 방식은 기존의 경계 블록 병합 기법에 비해 동일 PSNR 하에서 약 5∼8(%) 정도 부호화 비트량을 감소시켰다.
기존의 고정 길이 분할 (FLC: Fixed Length Chunking) 중복 제거 기법은 파일이 조금이라도 수정이 되면 수정된 블록에 대한 해시 정보가 달라져 중복 데이터 임에도 불구하고 중복 블록으로 검색이 되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 FLC 기반의 중복 제거 기법에 데이터 위치(offset) 정보를 활용하여 중복 블록을 효율적으로 찾아냄으로써 기존의 FLC 기반의 중복 제거 기법보다 더 좋은 성능을 발휘하는 유사도 정보를 활용하는 중복 제거 기법(FS_FLC: File Similarity based Fixed Length Chunking)을 설계하고 구현했다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 낮은 오버헤드로 가변 분할 기법(VLC: Variable Length Chunking)만큼의 높은 중복 데이터 탐색 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 차세대 비디오 부호화 기술인 VVC (Versatile Video Coding)의 색차 성분 화면 내 예측 기술인 DM (Derived Mode) 가 분할 구조가 이중 트리일 때 색차 블록에 대응하는 휘도 블록을 선택하는 기존 방식의 효율성을 분석하기 위해 색차 블록에 대응하는 휘도 영역 내 휘도 블록의 개수를 측정하였다. 실험 결과, 하나의 색차 블록에 대응하는 휘도 영역 내에 평균적으로 4.408 개의 휘도 블록이 존재함을 확인하였다. 따라서 DM 을 통한 부호화 시 대응하는 휘도 영역 내 복수개의 휘도 블록을 고려하여, 유도되는 최적의 예측 모드를 잘 선정하는 방법에 대한 연구가 필요하다.
본 논문에서는 머신러닝을 기반으로 한 조기분할 결정 방법을 통하여 High Efficiency Video Coding (HEVC) Screen Content Coding (SCC) 부호화 기기의 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 현재 HEVC에서는 최적의 부호화 효율을 내기 위해 쿼드트리 블록 분할 과정을 수행한다. 이 과정은 부호화기의 높은 계산 복잡도를 요구하기 때문에 블록 구조를 조기에 결정하여 부호화 속도를 향상시키는 방법으로 고속화 연구가 이루어져 왔다. 하지만 스크린 콘텐츠 부호화는 기존의 자연영상에 맞춰진 부호화 과정과 다른 블록 분할 특성을 보이기 때문에 기존의 조기분할 결정 연구를 적용하기 어렵다. 제안하는 방법은 먼저 스크린 콘텐츠 블록을 분류해 낸 다음 다시 블록분할을 결정하는 방법으로 문제를 해결하였고 SCC 공통 실험 조건에서 3.11%의 BD-BR 증가와 평균 42%의 부호화 시간 감소를 보였다.
변환, 분할대역, 그리고 웨이브릿 분해 기법들은 상관성 제거 효과, 에너지 집중 효과, 다중비율/다중해상도 구조, 그리고 주파수 분해 능력 등과 같은 성질들에 의해서 영상 부호화의 강력하고 전형성을 지닌 변환 도구로 널리 활용되고 있다. 특히 변환계수 및 분할대역 계수들이 지니는 주파수 대역별로 변화되는 통계적인 특성과 인간 시각 특성과 주파수 대역간의 관계는 영상부호화에 효율성을 부가할 수 있도록 한다. 따라서 다양하게 변형된 형태로 상기한 기법들을 확장함에 의해서 보다 혁신적인 성능 개선을 시도하는 연구가 매우 널리 진행되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 변환 도구들을 체계적으로 분석하여, 일반화된 관점에서 분석하고자 한다. 구체적으로는 기본이 되는 블록 단위의 직교 변환에서 부터 시작하여, 인접 블록으로 확장되는 겹침 변환, 분할대역 필터군, 웨이브릿 변환을 대상으로 체계화 작업을 진행하였다. 또한 이들 일반화된 변환들을 계층적 블록, 가변크기 블록, 그리고 임의 형태 블록으로 확장하는 기법들에 대한 조사도 진행하였다. 아울러 벡터단위로 변환, 분할대역 분해, 웨이브릿 변환을 확장하는 기법과 선형이지만 시간적으로는 변화하는 주파수 대역별 분해 기법으로의 확장에 대해서도 살펴본다.
이 논문은 직교 주파수 분할 다중화 시스템에 사용하는 공간 주파수 블록 코딩에서의 부호 반전 채널 스위칭 알고리즘을 제안한다. 소스 데이터를 다른 안테나로 보내는 경우에는 수신기는 바뀐 그 채널에 적합하도록 결합 방법을 바꾸어야 한다. 만일 미리 정의된 채널 스위칭 시퀀스를 모르는 수신기라면, 수신한 데이터를 정확하게 복호할 수 없게 된다. 채널 스위칭을 위한 송신 데이터를 바꾸는 경우에는 데이터 심볼들을 공간 주파수 블록 코딩 형식에 맞추어서 바꾸어야 한다. 이 논문에서는 송신 안테나 간의 데이터 심볼들을 바꾸는 것이 아닌 단지 부호 반전 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 다른 결합 방법을 발생시킴으로써 수신기에서 간단한 암호화로 동작함을 보였다.
본 논문에서는 영상의 화소값으로부터 추출된 유사 특징점(quasi-feature point)을 이용한 이미지 모자이킹 알고리즘을 제안한다. 유사 특징점의 선택은 전역 정합(global matching)의 결과로부터 중첩된 영역을 4개의 부영역(sub-area)으로 분할하고, 각각의 분할된 부 영역에서 국부 분산(local variance)의 크기가 큰 블록을 선정, 이 블록의 중심 화소를 유사 특징점으로 선택한다. 유사 특징점에 대한 정합은 카메라 이동에 따른 왜곡(distortion)과 조명의 변화를 고려한 블록 정합 알고리즘(block matching algorithm)을 이용한다.
본 연구에서는 물체의 길이론 측정하기 위한 영상 처리 방법으로 하나의 이미지 프레임으로는 처리하기 힘든 큰 물체를 두 개의 프레임으로 분할하여 처리함으로써 정밀한 측정을 할 수 있는 길이 측정 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 분할 측정 방식은 이진수로 인코딩되어 있는 눈금 코드 블록을 이용하여 그 차이를 계산하여 상대적으로 측정되어 물체의 크기에 상관없이 정확한 측정이 가능한 방식으로, 공장자동화 시스템의 제품 검사 공정에 효과적으로 사용됨을 보인다.
최근, 3D FPS 게임에서 캐릭터의 분류는 매우 중요한 문제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 간단한 조작으로 의미객체의 화상 영역 분할을 이용한 게임 콘텐츠 분류 방법을 제안한다. 이 방법에서는, 우선 비선형 RGB 컬러 모델과 컬러양자화 방식을 사용했다. 입력 화상은 20개 미만 양자화 된 색을 표현하고 의미 있는 적은 수의 컬러 히스토그램을 사용한다. 그리고, 적은 블록으로 분할 된 이미지는 블록 단위 컬러 히스토그램 교차로 인접 블록과의 유사도를 계산한다. 왜냐하면, 질감 및 대상 블록의 경계에 있어서, 추출 블록 경계를 제외한 나머지를 사용하기 때문이다. 게임 오브젝트는 이들 방법에 에 의해 블록 경계 영역을 설정하고 FPS 게임 플레이에 사용될 수 있다. 실험을 통해, 우리는 각각의 기능을 사용하여 분류 방법에 대해 80% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 따라서, 이 특성을 이용하여 게임콘텐츠를 효율적으로 분류 할 수 있고, 이는 게임 속도와 전략적 행동에 보다 나은 결과를 초래할 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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