본 논문에서는 히스토그램 균등화 기반의 효율적인 차량용 영상 보정 알고리즘을 제안한다. 제안된 차량용 영상보정 알고리즘은 움직임 추정 및 움직임 보상을 통해 차량용 영상의 흔들림을 제거하였다. 그리고 영상을 보정하기 위해 영상을 일정 영역으로 분할하여 각각의 서브 영상에서 픽셀 값의 히스토그램을 계산하였다. 또한, 기울기를 조절하여 영상을 개선하였다. 제안된 알고리즘은 IP에 적용하여 성능 및 시간, 영상의 차이점을 평가하고, 차량용 카메라 영상의 흔들림 제거와 영상 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 차량용 영상 보정 알고리즘은 기존 차량 영상 안정화 기술과 비교하였을 때, 차량용 영상에 대한 흔들림 제거는 메모리를 사용하지 않고 실시간 처리를 했기 때문에 효율성을 입증하였다. 그리고 블록 정합을 통한 연산으로 계산 시간 감소 효과를 얻었고, 노이즈가 가장 적고 영상의 자연스러움이 더 뛰어난 복원 결과를 얻을 수 있었다.
슈퍼임포즈는 개인식별 방법으로 신원 미상의 두개골의 발견 시, 두개골의 사진과 용의자 생전 사진의 동일 비율로 확대, 축소 후 두 영상을 중첩하므로서 동일인 여부를 비교, 판별하는 기법으로 삼풍백화점 붕괴사고와 Quam KAL기 추락사고와 같이 대형사건에서의 개인식별은 매우 중요한 문제이다 기존의 방법은 렌즈와 거울 및 사진기술에 의존하는 수작업으로 2주정도의 시간이 소요되는 반면 본 연구의 결과로 컴퓨터 영상처리 기술과 주변기기의 활용을 이용하여 슈퍼임포즈 영상의 실시간 처리와 보다 다양하고 자세한 영상처리 정보에 의한 상세한 슈퍼임포즈 영상정보를 얻을 수 있다. 본 연구는 비디오 카메라로 입력한 두개골 영상과 스캐너로 입력한 생전 사진의 중첩을 위한 영상시스템의 구축과 영상처리 기법을 응용한 다양한 응용 프로그램을 개발하였다. 슈퍼임포즈의 영상처리 기법으로는 두개골 및 생전 사진의 윤곽선 추출, 중첩점 조정, 상,하,좌,우 각도조정, 윤곽선보정, Hue 조정, 히스토그램 조정 등 다양한 영상처리 기법을 응용하고, 보다 자세한 감정문 형식을 도입하였다. 또한, 본 슈퍼임포즈 영상시스템은 국립과학수사연구소의 슈퍼임포즈 영상자료의 처리기술 및 축적 기술의 발전으로, 두개골 영상과 생전 사진을 이용한 생전의 3차원 영상의 복원 연구도 가능하리라 사려된다.
증강현실에서 다양한 미디어의 결합으로 보다 향상된 현실감 있는 멀티미디어 데이터가 요구되고 있다. 기존의 미디어 정보에 텍스트 및 음성과 비디오 등 다양한 미디어를 결합한 멀티미디어 정보에 대한 첨단 기술이 미디어 산업 전반에 주도적인 위치를 점하고 있다. 특히 인터넷에서의 다양한 의사전달 수단 및 시각화에 대한 관심과 가상공간에서의 의사 표현을 위한 실시간 상호작용 시스템 구축 및 3차원 콘텐츠, 증강현실 기술에 대한 서비스 요구가 증가되고 있다. 이러한 서비스들은 기존 콘텐츠에서 입체감 형성을 위한 3차원 공간구조의 복원에 필요한 깊이 값 생성에 어려움이 있다. 그러므로 2차원 영상을 이용하여 효율적인 Depth-map 생성에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2차원 영상을 이용하여 3차원 공간구조 복원에 필요한 Depth-map 생성기법의 단점을 보완하여, 기존 알고리즘에서 정의 되지 않은 영상 내 소실점 위치에 따른 갚아 방향의 정의를 통한 개선된 Depth-map 생성 기법을 제안하였다.
본 논문에서는 미국의 ATSC방식의 HDTV 방송시스템과 호환되는 HD급 3DTV 카메라 및 3DTV 수신기의 개발에 관해 소개한다. 개발된 3DTV 카메라는 양안식 구조를 가지며 좌우 두 줌 렌즈간 연동제어 및 주시각 조절 기능을 가지고 있고, 수동 주시각 조절 및 독립된 입체영상 전송에서 발생하는 동기문제 해소를 위해 좌우 영상을 단일 채널의 영상으로 다중화하는 기능을 가지고 있다. 또한, 개발된 HD급 3DTV 수신기는 HDTV 신호의 수신, 복조, 디코딩 기능과 3DTV 역다중화 기능을 수행하며 아날로그 및 디지털의 다양한 입출력 인터페이스를 가진다. 개발된 HD급 3DTV 카메라 및 수신기는 2002 월드컵 3DTV 방송중계 시범서비스 시 경기장에서 실시간으로 촬영하고 전송된 3D 영상을 복원하는데 성공함으로써 그 기능을 검증하였다. HD급 3DTV 카메라 및 수신기는 방송 산업뿐만 아니라 컴퓨터 그래픽스 및 네트워크 기술과의 결합에 의해 3D 영화, 3D 게임, 3D 영상처리 및 원격제어 등에 활용될 수 있을 것으로 보인다.
증강현실 콘텐츠에서 가려짐 표현은 사실감을 위한 필수적이다. 가려짐이란 가상 물체의 일부가 실제 사물에 의해서 가려져서 표현되는 것을 의미한다. 이는 카메라의 트래킹 정보와 함께 현재 관찰하고 있는 실제 세계의 3차원 스캔 정보를 같이 획득해야 한다. 카메라 트래킹이란 현재 카메라가 세상의 어디에 위치해있는지, 어떤 자세로 바라보고 있는지에 대한 정보를 실시간으로 획득하는 기술이다. 3차원 스캐닝이란 실제 물체를 이루는 모든 점들의 3차원 위치 관계를 파악하는 과정이다. 가상물체의 3차원 위치와 자세가 실제물체의 위치/자세와의 관계를 통해서 가상물체의 그려야할 부분과 그리지 말아야할 부분을 판단할 수 있다. 본 논문에서는 트래킹과 스캐닝을 동시에 처리하여 가려짐 표현이 가능한 증강현실용 트래킹 기술을 제안한다. 카메라 트래킹이 실내외에서도 제약없이 동작하기 위해서 스테레오 카메라를 활용하였다. 트래킹은 카메라 프레임간 특징점들의 상호 관계를 파악하는 방법에 의해서 구하였다. 스테레오 카메라 이미징을 통해서 매 프레임마다 실세계의 3차원 깊이정보를 파악하게 되고, 이를 앞서구한 카메라 위치자세를 통해서 3차원 깊이 데이터를 병합하는 과정으로 스캐닝기술을 구현하였다.
본 논문은 낮은 연산 복잡도를 지니는 초음파 혈관 패턴 영상 알고리즘을 제안한다. 제안하는 혈관 패턴 영상 알고리즘은 혈류의 흐름 만 감지하여 혈관 패턴을 영상화하는 알고리즘이며 손가락 혈관의 패턴 영상을 추출하는 실시간 신호처리 하드웨어에 적용할 수 있다. 기존의 초음파 의료영상장비의 혈류영상 모드와 달리 제안하는 알고리즘은 혈류의 흐름 만 감지하여 영상으로 복원한다. 즉, 제안하는 영상 알고리즘은 I/Q 복조를 사용하지 않으며 클러터 필터의 출력 신호의 절대 값을 누적하는 방식으로 혈류 흐름의 유무를 검출하기 때문에, 알고리즘의 구조가 비교적 간단하다. 제안하는 영상 알고리즘의 복잡도를 검증하기 위해, Field-II 프로그램을 이용하여 손가락 혈관을 모사하는 시뮬레이션 모델을 구현하였다. 행위모사 시뮬레이션을 통해, 제안하는 알고리즘의 연산시간이 일반적인 color-flow 모드보다 약 54배 작은 것으로 확인되었다. 제안하는 영상 알고리즘에서 요구되는 주요 구성 블록과 연산량을 고려할 때, 제안하는 알고리즘은 FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어에 구현되기에 용이하다.
영상 보간법은 영상의 해상도를 향상시키기 위해서 사용되는 기술로서 보간 결과 영상에서 나타나는 화질 열화가 아직 까지 해결되지 않은 문제점이다. 이를 위해서 본 논문에서는 손실 정보 추정을 이용한 영상 보간법을 제안하고 제안한 알고리즘을 휴대용 장치에서 구현하였다. 제안하는 방법에서는 획득 저해상도 영상을 더욱 작은 크기로 축소한 후 다시 보간을 거쳐서 나온 영상을 이용해서 에러를 계산하고, 그 결과값을 보간하여 추정 손실 정보를 생성한다. 추정된 손실 정보는 적응적 가중치와 경합하여 최종적으로 보간된 고해상도 C영상에 더해지게 된다. 실험을 통해서 제안한 방볍이 기존의 알고리즘틀 보다 PSNR에서 2dB이상 향상된 것을 알 수 있었다. 또한 휴대용 장치에서 구현하여 실시간 처려가 가능한 것을 확인하였다. 이와 같이 제안한 방법은 영상의 확대와 영상 복원을 위한 다양한 응용 환경에서 사용될 수 있다.
본 논문에서는 효율적인 영상 부호화를 위해 분할계수의 상관관계를 이용한 새로운 웨이블릿 패킷 영상 부호화기 알고리즘을 제안한다. 제안된 웨이블릿 패킷 영상 부호화기 알고리즘은 주파수 부대역간의 상관관계를 이용하여 계수분할 순서(CPSO, Coefficient Partitioning Scanning Order)를 정의한 후, 이를 이용하여 새로운 부모-자식 노드 관계를 도출하고, 도출된 부모-자식 노드 관계를 이용하여 계수들을 제로트리 방식으로 부호화함으로써 영상 복원시 오차를 감소시켰다. 그 결과 기존의 알고리즘들과 비교하여 비트율과 제곱 오차에 대해서 성능개선이 이루어 졌고, 응용분야에 따라 비트율 조정을 쉽게 제어할 수 있는 능력을 입증하였다. 특히 항공사진이나 위성사진 중 도시 중심부나 농경지 등과 같이 중고주파 대역성분이 많이 포함된 영상의 경우, 기존 알고리즘에 비해 처리 방법이 간단하면서도 정확한 결과를 보여준다. 또한 자료 영상들에 대한 실험 결과를 통해서, 제안한 알고리즘이 작은 파일크기에서도 고해상도를 요구하는 실시간 시스템이나 온라인 영상처리, 영상합성 분야에 적용될 수 있는 가능성이 있음을 증명하고자 하였다.
지능형 영상감시 환경은 CCTV 등에서 실시간으로 수집한 영상데이터의 분석을 통해 영상 객체에 대한 다양한 정보를 추출하고 이를 기반으로 자동화된 처리를 가능하게 하는 기술이다. 그러나 지능형 영상감시 환경에서는 프라이버시 노출 문제가 발생할 수 있어 이에 안전한 대책이 필수적이다. 특히, 영상 메타데이터에는 빅데이터 기반으로 분석된 다양한 개인정보가 포함될 수 있어 높은 위험성을 안고 있으나, 효율성의 문제로 영상메타에 암호화 방식을 적용하는 것은 적절하지 않다. 본 논문에서는 영상메타를 안전하게 보호할 수 있는 COP-변환 기법을 제안한다. 제안한 방식은 메타 변환을 통하여 원본 메타정보를 복원할 수 없도록 하며, 변환된 데이터에 직접적으로 질의를 가능하게 하므로 영상 메타데이터 처리과정에서의 안전성과 효율성을 크게 높인다는 장점이 있다.
최근 인터넷 상에서 제공되는 영상 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 하지만 네트워크 환경에서 전송되는 데이터는 오류로 인하여 쉽게 손실될 수 있다. 특히 HEVC(High Efficiency Video Coding)와 같이 높은 압축률로 압축된 정보에 대한 전송 오류는 영상 복원에 심각한 영향을 끼친다. 따라서 네트워크 환경에서 일정한 화질을 유지하기 위한 오류 은닉(Error Concealment : EC) 방법이 필요하다. 본 논문은 HEVC EC 를 위한 PU(Prediction Unit) 기반 움직임 벡터 외삽법(Motion Vector Extrapolation : MVE) 모델을 제안한다. PU 는 예측의 기본 단위로써 PU 내에 동일한 물체가 포함될 확률이 높다. 따라서, 이 모델은 손실된 프레임의 이전 프레임이 갖는 PU 정보를 이용하여 PU 단위로 외삽(extrapolation)을 실시한다. 또한, 손실된 블록과 외삽 블록간의 관계를 고려하여 겹쳐진(overlapped) 외삽 블록 중 가장 작은 PU 크기를 EC 기본 단위로 결정한다. 이 방법은 PU 정보를 반영함으로써 블록 경계 오류(block artifact)를 감소시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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