본 논문에서는 움직임 보상과 웨이브릿 변환 부호화 기법을 이용하여 비디오 신호의 데이터를 압축하고자 한다. 비디오 신호에 대한 인간 시각 특성을 분석하여 큰 이득을 주지 못하는 과정을 생략하고 인간의 눈에 민감하지 않은 정보를 생략함으로써 화질의 저하 없이 비디오 신호를 높은 비율로 압축한다. 제안한 방법은 움직임이 발생되는 정도와 크기에 매우 의존적으로, 움직임이 많은 비디오 신호에 더욱 적합하나 움직임이 작은 경우에도 저주파 대역들의 움직임 보상에 의한 이득이 크기 때문에 모든 영상에 대해서 적용 가능한 방법이다. 'football'과 'Popple'을 대상으로 한 컴퓨터 시뮬레이션결과, 프레임당 30:1 정도의 압축하에서 높은 재생화질을 얻을 수 있었다.
기존의 무선 단말기를 위한 웹문서 변환 시스템은 필수적이지 않은 부분을 삭제하거나 레이아웃을 변환하는데 치중하여 웹문서 제작자의 그래픽 디자인에 대한 의도가 훼손된 결과물을 도출하였다. 현재 무선 단말기는 비약적인 성능 향상이 이루어졌지만 아직 이미지 정보를 그대로 처리하기에는 화면 크기가 너무 작고, 연산능력이 부족하다. 따라서 본 연구에서는 정보 손실을 최소화하고 웹문서 저작자의 시각적인 저작의도를 보존하기 위하여 일반적인 웹문서를 무선 단말기용 웹문서로 적응하는 방법을 제안한다. 또한 이미지의 경우 사이즈만 변경하는 기존의 변환 방법들과 비교해 중요 정보를 남겨두고 여백을 제거하여 서비스하는 변환 방법과 이미지 컴포넌트 배치에 대한 레이아웃 측면의 변환 방법을 제시한다. 실험에서는 기존의 방법들의 변환 정확성 및 사용 편의성 측면에서 비교하여 제안된 방법의 우월성을 나타내었다.
이진 변수의 기수 조건이란 여러 이진 변수 중에서 하나를 선택하는 것이다. 이러한 조건을 줄여서 BCC(Boolean Cardinality Constraint)라고 부른다. BCC는 소프트웨어 공학을 비롯해서 전산학의 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그래서 BCC를 CNF로 변환하는 효율적인 방법이 많이 연구되었다. 본 논문에서는 지금까지 제시된 변환 방법을 효율성과 유연성 측면에서 분석한다. 뿐만 아니라 이해하기 어려운 것으로 잘 알려진 CNF 절을 시각화하여 숨겨진 구조를 드러냄으로서 기존 분석과 차별화를 하였다. 분석 결과를 확인하기 위해서 다양한 비둘기-집 문제에 적용하였다. 그 결과 BCC를 다루는데 있어서 커멘더 변환 방법이 다른 방법보다 우수하였다.
입체 디스플레이 보급의 보편화가 진행됨에 따라, 입체 콘텐츠의 수요가 증가하고 있다. 이러한 증가에 맞추어 2010년도를 기점으로 2D to 3D 변환 콘텐츠가 부족한 수요를 충족시킬 대안으로 제시되었다. 그러나 입체효과만을 강조한 2D to 3D 변환콘텐츠가 생산되면서 시각적 피로도와 입체감에 대한 품질의 저하가 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 2011년 개봉한 '명장 관우'에서, 13개 Scene을 선별하여 입체 변환 콘텐츠로 제작하고, 변환에 적용된 Depth-Map의 품질이 시각적 피로도와 입체감을 표현하는데 있어서, 적정성을 가지는가의 여부를 전문가 그룹을 대상으로 인터뷰 및 설문조사를 시행하였다. 움직임의 변화가 많은 영상에 적용한 Depth-Map의 구성방식은 입체변환 기술에 많이 사용되는 방법으로 전(前) 후(後)관계의 분석을 통해 계단식 구성방식으로 깊이 단계 지도를 제작하게 된다. 실험을 통하여, 본 연구에서 제시한 Depth-Map의 구성이 입체변환 콘텐츠 제작에 있어 시각적 피로도를 낮추고 입체감 향상에 타당한지에 대한 결과를 도출하였으며, 실험에 응한 전문가 그룹의 과반수이상이 긍정적인 반응을 표시하였다. 본 연구의 결과 빠른 움직임을 가지는 2D영상을 3D영상으로 변환하는데 적용한 계단식 Depth-map의 구성방식으로도 시각적 피로도를 감소시키고, 입체감 인식을 증가시키는데 효율성을 가진다는 결과를 도출하였다.
인간시각체계의 특성을 이용하여 시각적으로 좋은 화질을 얻으면서도 효율적인 저 전송률의 웨이블릿 영상부호화를 실현하였다. MTF 함수를 이용하여 공간주파수 영역에서의 주파수 변화에 따른 콘트라스트의 민감도의 변화를 보상하였고, 공간 방향성에 대응하는 변수들을 추정하기 위하여 공간이방특성을 갖는 필터를 설계하였다. 이에 의하여 인간시각체계와 유사한 구조인 웨이블릿 변환영역에 적용할 수 있는 가중치를 도출하는 알고리즘을 개발하여 웨이블릿 변환 부호화에 적응하였다.
본 논문은 카메라 파라메터의 측정오차에 대하여 강인성을 보이는 새로운 로봇의 스테레오 시각 위치제어 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 카메라로부터 측정된 영상 데이터만을 이용함으로써, 특히 파라메터 측정오차에 대하여 매우 민감함을 보이는 영상 데이터로부터 작업 공간에서의 위치로의 변환, 즉 역변환 추정장치의 필요성을 제거하였다. 이러한 특징이 기존 개발된 시각 제어기와의 큰 차이를 두고 있다. 그럼에도 불구하고 제시된 제어기는 전 작업 영역 내에서 시스템 안정성을 갖는다. 또한 카메라의 위치 측정 오차에 대하여 전혀 영향을 받지 않음이 증명되어지고 방향 폭정 오류에 대해서도 기존 제어기보다 강인함을 시뮬레이션을 통하여 보여진다.
본 논문에서는 HDTR, 디지털 TV, 영상전화, 멀티미디어 영상 등의 다양한 영상에 적용할 수 있는 영상 부호화 기법을 제안한다. 효율적인 영상 압축을 위하여 움직임에 따른 인간의 시각 효과 특성을 결합한 영상 부호화 기법이다. 입력 영상은 웨이브릿 변환을 통하여 다해상도 영상으로 구성된다. 데이터 압축은 저주파수 대역의 움직임 벡터를 움직임 정도에 따라 고주파수 대역 성분들을 처리함에 의해 얻어진다. 즉, 공간과 방향 주파수에 감도에 따라 인간의 눈에 민감하지 않은 대역을 제거한다. 대역내의 모든 블록을 균일하게 처리하는 기존의 방법에 비해 제안한 방법은 같은 전송율에서 재생 영상의 우수한 화질을 얻었다.
동영상 부호기에서 화면내 프레임 부호화는 전체 프레임의 화질에 중요한 영향을 미친다. 표준화된 동영상의 부호기는 DCT를 쓰지만, 저 비트율에서의 블록화 현상으로 화질의 열화를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 화질의 열화를 감소시키고 인간 시각적인 측면에서의 화질 개선을 위한 비디오 코딩을 제안한다. 제한안 방법에서는 웨이브릿 변환에서 인지적 가중치를 화면내 프레임에 적용하여 SPIHT와 VLC를 이용하여 부호화하였고, 인간 시각 특성을 고려하여 시각적인 노이즈를 제거하여 주관적인 화질을 향상 시켰다.
이 논문에서는 영상데이터를 여러개의 영상블록들로 나누고 이산 코사인변환 영역에서 물체의 에지에 해당하는 영상블록을 에지방향을 고려하여 적절히 분류함으로써 영상데이터를 효과적을 압축하였다. 벡터양자화에 의한 영상데이터의 압축은 높은 압축률을 실현할 수 있지만 영상내 물체의 에지부근이 손상되어 시각적인 화질이 저하되는 단점이 있다. 높은 압축률을 유지하면서도 시각적인 화질의 열화를 피하기 위하여 영상블록의 이산 코사인변환계수의 에너지 분포에 따라 에지블록을 8개의 부류로 분류하였다. 또한 이 분류과정을 통하여 얻어진 데이터를 가지고 신경회로망을 학습하여 구현한 에지블록의 분류과정과 성능을 비교하였다. 에너지분포에 의한 에지분류방법과 신경망으로 학습한 분류과정은 에지특성벡터에 의한 분류벡터양자화에 비해 더 높은 PSNR과 시각적으로 좋은 화질을 보여주었다.
본 논문에서는 인간시각시스템을 고려한 칼라 영상 워터마킹을 제안하였다. 일반적으로 색상과 채도의 변화보다는 휘도의 변화에 더 민감한 인간의 시각의 특성을 고려하여 RGB 좌표계의 칼라 영상을 HSI 좌표계로 변환하여 워터마크를 삽입하였다. 워터마크 삽입은 원영상과 워터마크를 이산 코사인 변환하여 계수들을 합함으로써 원영상에 워터마크를 삽입하였다. 워터마크 추출은 워터마크가 삽입된 영상을 역 이산 코사인 변환하여 워터마크를 추출하였다. 실험을 위해서 원영상은 표준영상을 사용하고, 워터마크는 지문 영상을 사용하여 실험한 결과, 비가시성과 강인성을 만족하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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