본 논문에서는 절단된 제약적 최소 제곱 필터를 이용하여 방향 적응적으로 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안하는 영상복원 필터는 공간영역에서 이론적으로 영상 전체의 크기를 갖는 제약적 최소 제곱(constrained least squares; CLS) 필터를 Maxwell-Boltzmann 커널을 사용하여 절단한 유한 임펄스 응답(finite impulse response; FIR) 필터의 구조로 실시간 영상복원을 가능하게 한다. 또한 화소 단위로 공분산 행렬을 분석하여 방향성을 추정하여, 화소마다 필터의 계수를 적응적으로 생성하여 방향 적응적으로 영상을 복원한다. 실험결과를 통해 기존의 알고리듬에 비해 제안된 방법이 선명하고 부작용(artifacts)이 적은 결과를 얻는 것을 검증하였다.
본 논문은 움직이는 거울을 사용하여 얻은 물체의 영상에서 물체의 3차원을 실시간에 복원하는 능동적 비전(active vision) 시스템을 제안한다. 거울을 사용한 기존의 스테레오 시스템에서는 거울들과 카메라가 고정되어 있어 물체의 부분적인 3차원 복원만이 가능한 반면, 제안하는 시스템은 거울에 의해 생성되는 두 개의 소실점을 이용함으로써 항상 실시간 카메라 보정이 가능하며, 간단하게 거울에 맺힌 영상들간의 대응점을 찾음으로써 물체의 3차원 복원이 가능하다.
본 논문은 전기단층촬영의 실시간 영상 복원을 위한 마스터-슬레이브 구조를 갖는 분산 전기 단층촬영 알고리즘을 제안하고 그 성능을 평가한다. 영상복원은 그 수행시간이 미지수의 수에 3제곱에 비례하는 계산 위주의 응용으로서 영상의 정밀도를 위해 미지수를 증가시키면 그 수행시간이 급격히 증가한다. 마스터는 순차적인 루프에 진입하기 전에 각 컴퓨팅 노드에 독립적인 프레임 데이터를 분배하여 병렬로 기저노드를 추출하도록 하고 그 결과를 취합하여 그룹화함으로써 미지수의 수를 감소시킨다. 지역망으로 연결된 컴퓨팅 노드들은 MATLAB이 설치되어 기본적인 계산능력을 갖고 있으며 MATLAB 자료구조를 효율적으로 교환할 수 있는 명령이 동적 링크 라이브러리로 구현되어 있다. 또한 마스터에는 병렬 행렬 연산, 고속 자코비언 둥이 구현되어 순차적인 부분의 계산을 효율적으로 수행한다. 구현된 각 요소들의 성능을 측정한 결과 병렬 라이브러리는 전체 복원 시간을 50% 가까이 감소시킬 수 있으며 분산 알고리즘은 4개의 노드가 협력작업을 하는 경우 주어진 대상 물체에 대해 12배 빠른 속도로 영상을 복원할 수 있다.
최근 스포츠 중계를 중심으로 가상광고가 큰 주목을 받고 있다. 가상광고는 현실에 존재하지 않는 광고를 실영상 내에 삽입하여 마치 실제로 존재하는 물체처럼 보여주는 기술이다. 본 논문에서는 한 대의 카메라로 촬영한 영상으로부터 실시간으로 특징점 추출 및 추적을 행하여, 카메라 Projection 행렬을 복원하고, 이를 이용하여 범용적인 크로마키(chroma-key) 기법으로 영상합성 함으로써 센서와 같은 부가장비가 필요없는 영상기반의 가상광고 시스템을 구현하였다. 일반 PC상에서 알고리즘의 유효성과 실시간 동작성을 확인하였다.
본 논문에서는 영상 합성을 위해 실시간으로 움직임 물체를 추출하고 움직임 물체의 홀이나 외곽선의 손실을 최소화하고 복원하는 알고리즘을 제안한다. 움직임은 기준영상과 현재 입력된 영상의 차이를 계산함으로써 검출 된다. 따라서 여기서 적당한 기준 영상과 검출 문턱치 방법의 선택이 필요하게 된다. 몇 가지 문턱치 선택 방법들이 연구되었나, 본 논문에서는 회귀적인 문턱치들을 이용한다. 그레이 영상을 통해 구해진 영역에서 칼라 값의 비교를 통해 손실된 영역을 복구하고 최종 실루엣 영상을 얻는다. 얻어진 움직임 물체의 실루엣 영상은 영상 합성에 이용한다.
실시간 동영상의 전송을 위해 본 논문에서는 USB를 전송매체로 하여 구현했다. USB는 키보드, 스태너, 모뎀등 다양하게 사용되고 있는 인터페이스를 한나로 통일하고, 포트의 부족을 해결하기 위해서 개발된 것으로 고속의 데어터전송(12Mbps)을 가능하다. USB의 고속데이터 전송의 특징은 정지화상(JPEG) 뿐만 아니라 실시간 동영상(MPEG1, MPEG2)의 전송을 가능하게 한다. 본 논문에서는 USB로 실시간 동영상 전송을 위한 시스템 구조를 제시하였고 보다 효율적인 데이터 전송을 위한 USB Data Transfer Type에 관해 연구하였다. 720×480의 동영상의 압축을 위해 기존의 널리 이용되는 DCT대신 wevelet 알고리즘을 이용하였고 실시간 압축과 복원을 위해 video compression codec인 adv601를 사용하여 동영상 및 정지화상압축을 하였다. 또한 DSP(TMS320C32)를 이용하여 Quantization Bin Width Calculation을 함으로써 video bit stream의 크기를 가변적으로 제어하려 하였다. 이로서 동영상의 전송시 발생될 수 있는 데이터 병목현상을 해결 하였고 USB뿐만 아니라 다양한 통신망{ISDN(128Kbps), T1(1.5Mbps) T3(45Mbps)}에서의 동영상의 실시간 전송이 가능한 시스템 구조를 제시하였다.
최근 카메라를 통해 입력된 영상정보로부터 실시간으로 상황을 인지하고 자율 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템의 수요가 증가함에 따라, 고성능의 얼굴 인식 시스템이 요구되고 있다. 기존의 얼굴 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 원거리에서 획득된 저해상도 얼굴 영상 처리를 위한 솔루션이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 감시가 요구되는 지능형 영상 보안 시스템의 얼굴 인식 성능 향상을 위한 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 저해상도 얼굴 영상 복원 방법으로는 학습 기반의 초해상도 알고리즘을 사용한다. 해당 알고리즘은 먼저 고해상도 영상으로 구성된 학습 집합에서 주성분 분석(PCA)을 활용하여 복원에 필요한 사전 정보들을 추출하고, 저해상도 영상과의 관계를 모델링하여 가장 적합한 고해상도 얼굴을 복원해내는 것이다. 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 임베디드 프로세서(S3C2440A)를 사용하여 구현하였을 때, 약 25 초의 긴 연산 시간이 소요되었다. 이는 실시간으로 사람을 판별 및 인식하기 위한 지능형 영상 보안 시스템의 구축에는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 얼굴 영역 초해상도의 연산을 하드웨어로 구현하고 Xilinx Virtex-4를 이용하여 검증하였다. 약 9MB의 학습 데이터를 사용하였으며, 100 MHz에서 약 30 fps의 속도로 연산이 가능하다. 이러한 학습 기반의 얼굴 영역 초해상도 알고리즘을 단일 하드웨어 IP로 설계함으로써 임베디드 환경에서의 실시간 처리가 가능할 뿐 만 아니라 기존의 다양한 얼굴 검출 시스템과의 통합이 용이하여 얼굴 인식 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 깊이 영상을 개선하는 방법으로 깊이 영상 획득 시 손실된 영역을 복원하는 기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이는 검은 재질로 되어있을 경우, 획득된 깊이 영상에 손실이 발생한다. 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되는 심각한 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아낸다. 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 GPU의 성능을 이용하여 다시점 거리 영상을 실시간으로 정합하는 3차원 온라인 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 거리영상의 정교한 정합을 위해 IPP 알고리즘을 사용하였으며, 최신 GPU 프로그래밍 기법으로 각광받고 있는 CUDA를 이용하여 정합 알고리즘의 연산비용이 큰 부분에 해당하는 투영과 변환의 반복 부분을 수행하였다. 스테레오 기반 휴대용 거리센서에서 $320{\times}240$ 거리영상을 획득하여 정합 알고리즘을 수행한 결과, 초당 5장의 거리영상을 정합할 수 있었다. 제안한 온라인 시스템은 실시간 3차원 모델 복원 기술이 필요한 로봇위치 인식, 주행용 비전 기술, 문화재 원형 복원 등의 분야에서 활용될 수 있을 것이다.
최근 정지영상, 동영상, 음성 등의 멀티미디어 컨텐트가 디지털화 되고 네트워크가 발달함에 따라 영상을 포함한 멀티미디어 데이터의 접근이 용이해 졌다. 이러한 데이터의 불법적 사용과 인위적인 조작으로부터 소유권과 저작권을 효율적으로 보호하기 위한 워터마킹 기술이 많이 연구되고 있다. 일반적으로 정지 영상 및 음성에 대한 워터마킹 기술은 많이 연구가 되었지만 이러한 방법을 동영상에 그대로 적용하기에는 실시간 처리에 적용하기가 힘들다는 큰 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 비디오 신호에서의 빠른 처리과정과 실시간으로 워터마크를 삽입하고, 원 영상 없이 워터마크를 추출 할 수 있는 새로운 방법(Blind Watermarking)을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 대역확산을 근거로 하여 워터마크 은닉 과정에서 치환(Permutation) 과정과 LSB 부호화 방법을 이용하여 비디오 시퀀스의 모든 I-프레임에 은닉한다. 복원과정은 모든 I-프레임에서 LSB 복호화와 역 치환 과정을 거쳐 본래의 저작권 정보를 추출한다. 제안한 방법을 여러 가지 동영상 비디오에 적용해 본 결과 기존의 워터마킹 방법보다 효율적이고 시각적 손상이 없었으며 빠른 실시간 처리가 가능함을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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