최근 들어 디지털 기술의 발전은 문자, 음성, 화상, 비디오 등과 같은 멀티미디어 정보가 매우 큰 비중을 차지하고 있다 이들 중에서 비디오와 관련된 연구로는 비디오 색인 및 검색에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 비디오 분할을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. Shot 검출 즉 장면전환 검출은 MPEG 비디오 시퀀스에서 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 작업이며 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 일반적으로 많이 사용되는 분할 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 카메라 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있었다 따라서 본 논문에서는 기존 알고리즘에 검출한 장면전환 지점을 사용하여 이웃 프레임들과의 특징차 비교를 통하여 한번 더 판별하였다. 실험 결과 기존 알고리즘 보다 정확한 장면전환 검출을 할 수 있었다.
최근 고성능 네트워크(high performance network)를 통해서 고화질 비디오 전송이 활발히 이루어지고 있다. HD급의 고화질 비디오는 압축 방법과 해상도에 따라 그 종류가 많고 대역폭도 다양하다. 본 논문에서는 기존의 MPEG2 기반의 고화질 비디오(HDV)에 몰입감과 현실감을 증진시키기 위한 고화질의 스테레오 비디오를 네트워크 환경에서 실시간 전송하는 시스템을 디자인하고 구현한다. 구현된 시스템은 기존의 HDV전송 시스템을 개선하며 카메라로부터 저장된 스테레오 비디오를 전송하기 위한 전송 모듈을 제안하고 구현하여 결과를 보여준다.
본 논문은 조도, 형태, 배경의 변화에 강인한 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 보행자 추적에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 색조만을 이용하여 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 15도씩 24단계로 분할된다. 검출된 이동물체 영역의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 색조 레벨과 3개의 색조 레벨 사이의 차를 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 증명하기 위하여 조도와 형태의 변화가 발생한 보행자 영상과 조도, 형태, 배경의 변화가 발생한 보행자 영상을 이용하여 보행자를 감시한 결과 카메라에서 검출된 특정사람의 색조 분포 레벨과 색조 레벨 사이의 차는 2레벨 이하로 유지함을 보였고, 제안된 특징 파라미터로 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
본 논문은 다시점 동영상 부호화를 위한 적응적인 조명변화 보상 방법을 제안한다. 다시점 비디오에서 카메라의 위치에 따라 조명의 차이가 발생할 수 있으며, 여러 대의 카메라가 물리적으로 완전히 동일한 특성을 가지도록 조정되지 못하여 각 카메라에서 촬영된 영상 간에 미세한 차이가 발생할 수 있다. 이러한 특성은 인접한 위치의 카메라로부터 획득된 영상을 참조하여 부호화하는 다시점 비디오 부호화의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 제안하는 조명변화 보상 방법을 통하여 다시점 비디오 부호화의 압축 효율을 높일 수 있었으며, 조명변화 보상을 수행하지 않는 다시점 비디오 부호화와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)이 약 $0.1{\sim}0.6dB$ 정도 향상되었다.
본 연구에서는 비디오카메라와 GPS/MEMS IMU, UMPC를 결합하여 영상과 위치/자세 데이터를 획득하는 휴대용 멀티센서 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템을 통해 획득된 데이터를 이용하여 지상기준점을 이용하지 않고 광속조정법 기반의 영상 geo-referencing을 수행하고 정확도 검증을 통해 시스템의 효용성을 평가하였다. 정확도 검증 결과, 지상점의 상대좌표 정확도는 RMSE가수 cm내외로 상당히 정확함을 확인할 수 있었다. 구축된 시스템은 대상 객체의 3차원 모델과 상대좌표를 획득하는데 있어서 충분히 활용 가능하다고 판단된다. 향후에는 시스템 및 카메라의 엄밀한 보정을 통해 절대좌표의 정확도를 개선할 예정이다.
고정 카메라 환경에서 전경과 배경 간 픽셀값의 차를 이용하여 전경을 추출하기 위해서는 정확한 배경 영상이 필요하다. 또한, 프레임마다 변화하는 실제 배경과 맞추기 위해 배경 영상을 지속해서 갱신할 필요가 있다. 본 논문에서는 정확한 배경 영상을 생성하기 위해 실시간 처리가 가능한 딥러닝 기반 객체 탐지기의 결과를 입력받아 영상 처리에 활용함으로써 배경을 생성 및 지속적으로 갱신하고, 획득한 배경 정보를 이용해 전경을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 고정 카메라에서 획득되는 비디오 데이터에 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 지속적으로 입력받아 픽셀 단위의 배경 영상을 갱신하고 개선된 배경 영상을 도출한다. 이후, 획득한 배경 영상을 이용하여 더 정확한 전경 영상을 획득한다. 또한, 본 논문에서는 시설물에 가려진 객체를 더 정확히 탐지하기 위해서 전경 영상을 이용하여 시설물 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 실제 돈사에 설치된 카메라로 부터 획득된 12시간 분량의 비디오를 이용하여 실험한 결과, 제안 방법을 이용한 전경과 시설물 추출이 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 대형 스크린 기반 디스플레이 환경에서 시각 커뮤니케이션 증진을 위한 비디오 아바타 생성 기법에 대하여 소개한다. 일반적으로 대형 스크린 기반 가상 환경에서는 스크린으로 투사되는 빛의 변화 때문에 정적 배경을 보장할 수 없다. 뿐만 아니라 카메라 위치 설정이 자유롭지 못하기 때문에 디스플레이 환경 내에 있는 사용자를 대상으로 비디오 아바타를 생성하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 적외선 및 필터를 이용하여 가시광선을 차단함으로써 사용자 영역을 쉽게 정의할 수 있도록 하였고, 나란히 배치된 컬러 영상에 실루엣 마스크를 적합하여 배경이 제거된 사용자 컬러 영상을 추출할 수 있도록 하였다. 또한 생성된 스테레오 비디오 아바타 영상은 투영 텍스처를 이용하여 보정된 후 가상세계에 투사되어 입체 디스플레이 된다. 제안된 기법은 일반적인 카메라를 이용하고 있으며, 간단한 조명 조건만 설정해주면 기존의 대형 스크린 기반 프로젝션 환경을 변형하지 않고도 쉽게 설치하여 사용할 수 있기 때문에 많은 활용도가 있을 것이라 기대된다.
Kim, Eunsol;Kim, Jeongheon;Hong, Junseok;Kim, Jaemin;Kim, Yongha
천문학회보
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제39권1호
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pp.65.1-65.1
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2014
달에 떨어지는 유성체(lunar meteoroid)는 그대로 표면에 충돌하여 섬광(flash)을 일으킨다. 이 현상은 매우 희미하고 순간적이지만 고감도 비디오카메라를 이용하면 지상 관측이 가능하다고 알려져 있다. 2013년 10월에 발사된 NASA의 Lunar Atmosphere and Dust Environment Explorer(LADEE)가 달 주위의 대기 및 먼지 환경을 측정하고 있는 동안 전 세계 지상관측 네트워크도 달 표면 충돌 감시 관측을 수행 중에 있다. 충남대학교에서도 LADEE 미션 시작인 10월부터 16인치 망원경에 고감도 비디오카메라를 장착한 시스템을 구성하여 매달 초승부터 상현까지 관측을 진행해왔다. 관측은 달 표면의 어두운 영역을 초당 30프레임으로 녹화하였으며, NASA에서 제공한 LunarScan 소프트웨어를 사용하여 섬광을 찾는 분석 작업을 수행하였다. 현재까지 약 70시간 동안 관측하고 분석하여 충돌 섬광 후보를 발견하였다. 본 발표에서 달 충돌 섬광 관측시스템에 대해 소개하고, 관측된 충돌 섬광 후보의 분석 결과를 제시할 것이다.
최근 다양한 3D 콘텐츠들에 대한 사용자의 요구에 따라 HD(High Definition)화질 및 이를 넘어서는 고해상도(FHD(full high definition), UHD(ultra high definition))의 고품질 3D 방송 서비스에 대한 연구가 진행되고 있으며, 차세대 영상 기술로 주목되고 있는 3차원 비디오 기술은 사용자에게 실감 있는 영상을 제공할 수 있다, 하지만 많은 시점을 전부 촬영하는 것은 한계가 있으므로, 카메라의 깊이 정보를 이용하여, 전송하는 시점을 줄이고, 시점영상을 합성함으로써 사용하는 카메라의 수보다 더 많은 시점을 생성하는 방법이 필요하다. 현재 국제 표준화 기구인 MPEG(Moving Picture Experts Group)의 3차원 비디오 부호화(3D Video Coding, 3DVC)에서는 깊이영상을 가지는 3차원 비디오영상에 대한 효과적인 부호화 기술들에 대해 표준화가 진행되고 있다. 이에 본 논문은 HEVC 기반의 3D-HEVC에서 사용하는 표준 기술들에 대하여 소개하고, 현재 사용되고 있는 기술들에 대한 성능 평가를 분석 하였다.
고정 카메라 환경에서 움직이는 객체만을 탐지하는 것은 비디오 모니터링의 중요한 응용 분야이다. 본 논문에서는 비디오의 특성인 움직임 정보가 포함된 영상에서 GMM을 이용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지의 위치를 대략적으로 구분하고, 추가적인 영상 처리 기법과 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 활용하여 움직인 돼지의 외곽선을 보정한다. 돈사에서 촬영된 비디오 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 효과적으로 움직인 돼지를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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