카메라를 갖춘 모바일 기기가 보편화되면서 모바일 환경에서 영상처리를 이용한 다양한 응용이 확산되고 있다. 영상은 다른 정보에 비해 데이터의 양이 비교적 방대하기 때문에 모바일 환경에서 영상처리를 수행하기 위해서는 처리속도, 전력, 발열 등의 물리적 제약조건이 존재할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 모바일 기기에서 코프로세서인 임베디드 GPU(Graphic Processing Unit)를 이용한 영상처리의 고속화 방법을 제시한다. 실험에서는 보편적으로 활용되는 영상처리 알고리즘에 대해 CPU(Central Processing Unit) 및 GPU 각각에서의 성능을 비교함으로써 고속화 방법의 우수성을 검증하고 특징을 분석하였다.
목적: 본 논문에서는 신경망을 이용한 자기공명영상의 분류에 있어 결정론적 이완 방법(deterministic relaxation)과 응집 군집화(agglomerative clustering) 방법에 의한 개선된 영상 분류방법을 제시한다. 제안된 방법은 신경망을 이용한 영상의 분류시 지역적 최소치로의 수렴문제와 입력 패턴의 증대로 인하여 수렴 속가 늦어지는 문제를 해결한다. 대상 및 방법: 신경망을 이용한 영상의 분류는 지역적 계산과 병렬 계산이 가능한 특성을 갖고 있어 기존의 통계적 방법을 대신하는 방법으로 주목을 받고 있다. 그러나 일반적으로 신경망에 의한 분류알고리즘이 지닌 문제점의 하나는 에너지함수가 항상 전역적 최소치로 수렴하지 않고 지역적 최소치로도 수렴할 수 있다는 점이고, 또 다른 문제점은 반복수렴을 수행하는 에너지함수의 수렴속도가 너무 늦다는 점이다. 따라서 지역적 최소치로의 수렴을 방지하고 전역적 최소치로의 수렴속도를 가속화시키기 위하여 본 논문에서는 결정적 이완 알고리즘의 하나인 MFA(Mean Field Annealing) 방법을 적용하여 지역적 최소치로의 수렴문제를 해결하는 방법을 제시한다. MFA는 모의 애닐링의 통계적 성질을 변수의 평균값에 적용하는 결정론적인 수정 법칙들로 대신하고, 이러한 평균값을 최소화함으로서 수렴속도를 개선한 방법이다 아울러 신경망이 갖고 있는 문제점인 과다한 클래스 패턴의 생성에 따른 처리속도 지연의 문제점을 해결하기 위하여 응집 군집화 알고리즘을 이용하여 영상을 구성하는 군집을 결정하여 신경망에 입력되는 값을 초기화하여 영상패턴이 증가되는 것을 제한하였다. 결과: 본 논문에서 제시된 응집 군집화 방법 및 결정론적 이완 방법은 신경망에 의한 자기공명영상의 분류 시 발생할 수 있는 지역적 최적 치로의 수렴 문제를 해결하여 전역적 최적화로 신속히 수렴함을 알 수 있었다. 결론: 본 논문에서는 클러스터의 분석과 결정론적 이완 방법에 의하여 신경망에 의한 자기공명영상의 분류결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였으며 실험결과를 통하여 그러한 사실을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 잡음이 있는 저조도 동영상의 고속 시인성 개선 기법을 제안한다. 먼저, 영상에서 고속 추출한 광도를 기반으로 입력 영상을 저조도 영역과 고조도 영역으로 구분한 뒤, 각 영역의 특징을 반영한 전달 함수의 독립적인 생성 및 적용을 통해 영상의 밝기를 개선한다. 다음으로 동영상의 풍부한 시공간적 정보 활용 극대화를통해 효율적으로 영상의 잡음을 제거한다. 마지막으로 영상의 색상 분포 분석을 통해 매핑 함수를 생성하고, 이를 적용하여 색상 치우침 문제가 있는 저조도 영상의 색상을 효과적으로 복원한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법 대비 우수한 시인성 개선 및 속도 개선 결과를 보임을 확인한다.
최신 동영상 표준 코덱인 High Efficiency Video Coding (HEVC)는 기존의 H.264/AVC 보다 동일 화질 대비 최대 약 2배의 압축 성능을 보여준다. 이러한 성능을 얻기 위해 HEVC에는 다양한 압축 기술이 적용되었다. 그 예로, H.264/AVC에서는 인트라 예측 모드에서 9가지 예측 모드만을 사용한 반면 HEVC에서는 35가지의 모드를 이용해 화면 내 예측을 시행한다. HEVC에 적용된 다양한 기술들에 의해 부호화 복잡도가 증가하였고 복잡도를 줄이기 위해 다양한 고속 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 영상 부호화에 적합한 고속 인트라 예측 알고리즘을 제안한다. 스크린 콘텐츠 영상이란 카메라를 이용해 촬영된 자연계 영상이 아닌 mobile phone, 방송 장비, 기타 전자 기기 등 컴퓨터 기술에 의해 생성되는 영상을 의미한다. 스크린 컨텐츠 영상은 자연계 영상과 달리 색의 변화가 전혀 없는 단순한 영역을 갖는 특성이 있다. 이러한 스크린 콘텐츠 영상의 특성을 반영하는 고속 알고리즘을 HEVC Test Model (HM) 16.6에 적용하였고, 스크린 컨텐츠 영상에서 25%의 속도 향상 결과를 얻을 수 있었다.
최근 멀티미디어 서비스에 대한 사용자들의 고화질, 고해상도 요구에 따라 비디오 코덱의 연산량이 크게 증가되었기 때문에, 모바일 장치 멀티미디어 장치에서 실시간 영상 서비스를 위해서는 많은 속도 개선이 필요하다. 이에 새롭게 등장한 멀티 코어 플랫폼을 이용한 코덱 병렬화에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비디오 코덱을 슬라이스 기반으로 병렬화 하는 방법을 제안한다. 병렬화를 위한 새로운 병렬 슬라이스(parallel slice)를 정의하고, 부호화 효율을 고려하여 병렬 슬라이스에 적합한 부호화 순서를 제안한다. 또한, 제안하는 슬라이스간의 동기화 시간을 최소화하기 위하여 복호화 가능 여부를 각각의 슬라이스에서 판단하는 동기화 방법을 제안한다. 제안하는 병렬화 슬라이스를 H.264/AVC에 적용하여 CIF 영상에 대해서 3.4%의 비트율 증가에 27.5%의 병렬화 속도 개선을 얻었으며, 720p 영상에 대해서는 2.7%의 비트율 증가에 40.7%의 병렬화 속도 개선을 얻었다.
Mean-Shift 영상 분할은 객체 검출을 위한 영상 전처리 방법으로써, 영상 처리 및 패턴 인식 분야에서 널리 사용되는 방법이다. 영상 분할은 영역 기반과 에지 기반 방식으로 나누어지며 대표적으로 FCM, Quickshift, Felzenszwalb, SLIC 알고리즘 등 이 있다. 언급한 영상 분할 방법들은 Mean-Shift 영상 분할에 비해서 빠른 속도로 실행시킬 수 있지만, 형태적 특징이 훼손되고 하나의 객체가 여러 세그멘테이션으로 분할된다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 소형 객체를 탐지하기 위한 고속화된 Mean-Shift 영상 분할과 객체의 형태적 특징을 이용하여 객체를 탐지하는 방법을 제안한다. 하드웨어 리소스가 제한된 신호처리기에 제안하는 알고리즘을 수행하기 위하여 Mean-Shift 영상 분할에서 필터링 과정을 고속화 하였고, 적외선 영상 내 영상 전처리 수행을 통해 잡음 제거 후 Mean-Shift 영상 분할 방법을 수행함으로써, 객체의 형태적 특징을 잘 살려서 영상 분할을 할 수 있도록 하였다. 또한 각 세그멘테이션의 크기, 너비, 높이, 밝기 정보와 형태적 특징점을 이용한 객체 탐지 방법을 제안한다.
본 논문에서는 곡률 근사화를 이용한 3차원 영상의 표면 분할 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기하학적인 접근방법으로 곡률 근사화 이용한 간략화 된 처리 과정의 적용과 곡률의 불연속 정도를 결정하는데 보다 용이한 방법을 제시한다. 이러한 효율적인 에지 검출을 기반으로 여러 가지 3차원 영상의 표면 분할 실험을 통하여 제안한 방법의 성능이 기존의 방법보다 우수함을 확인하였다.
신호처리 시스템에서 FFT는 많이 사용되고 있으며, 고속화를 위하여 많은 연구가 진행되어 왔다. FFT은 통신, 영상처리, 레이더 등 많은 영역에서 직접 또는 변형되어 많이 활용되고 있으나 실시간 처리 속도 한계와 가격의 문제로 FFT 길이가 제한되는 경우가 많다. 본 연구에서는 TI사의 고속 DSP인 8 core의 TMS320C6678에 OpenMP 병렬처리 기법으로 FFT를 구현한 결과를 제시한다. 속도 개선을 위한 다양한 병렬처리 방안에 대하여 단일 FFT의 길이별 성능과 다중 FFT를 처리하기 위한 방안을 제안하였다. 이러한 OpenMP기반의 FFT는 DSP간 hyperlink 연결로 다수의 DSP로 병렬처리로 성능 개선이 가능하며, 본 연구에서는 16 core로 확장하여 그 성능이 30% 내외 개선되는 것을 보였다. 본 연구 결과는 초 고속 신호처리가 요구되는 의료영상, 초고해상도 영상처리, 고정밀 레이더 등에 활용이 가능할 것이다.
영상의 이진화는 영상을 물체와 배경으로 구분하는 전처리 과정으로써 처리해야 할 대상이 되는 물체를 규정짓기 위한 매우 중요한 처리 과정이다. 본 논문에서는 저 품질 문자 영상에서 효과적인 문자 인식을 위한 효율적인 이진화 방법 및 획 영상 재구성 방법을 제안하다. 먼저 전역적 이진화 방법의 장점과 지역적 이진화 방법의 장점을 반영하여 문자 영역에 대한 이진화를 수행한 다음 이진화된 획 영상에 대한 분석을 통해 획에 붙어 있는 획 잡영 제거와 획 부분에 파여진 공백 잡영에 대한 채움 과정을 수행하여 고 품질의 획 영상으로 재구성하였다. 제안하는 문자 영상을 위한 이진화 알고리즘은 적응적인 임계값 선택 방법에 의해 속도와 성능의 효율성을 추구할 수 있도록 하였으며 이진화 결과로 인한 획 표면 잡영에 대해 단계적인 제거 과정을 수행하여 획 영상을 재구성함으로써 고 품질의 이진 영상을 획득할 수 있었다.
실시간 영상회의 시스템을 인터넷상에서 다양하게 사용하려는 시도가 이루어지고 있다. 이런 부분의 연구는 오디오, 비디오 압축기법, 멀티미디어의 동기화, 다자간의 영상회의를 지원하기 위한 IP multicast 의 Mbone의 연구가 활발하게 이루어지고 있고, 통신의 회선속도가 고속화됨에 따라 인터넷에서 영상을 통한 다양한 멀티미디어 서비스가 이루어지고 있다. 개방형 분산 인터넷 통신망 환경에서의 영상회의는 영상회의 데이터인 영상 및 음성 보안에 대한 문제가 심각하게 대두된다. 본 논문에서는 실시간 영상회의에서 멀티미디어 데이터의 특성에 따른 보안 방법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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