• 제목/요약/키워드: 업샘플링

검색결과 78건 처리시간 0.023초

디지털 IF 다운 샘플러와 업 샘플러의 저전력 블록 필터링 아키텍처 (Low-Power Block Filtering Architecture for Digital IF Down Sampler and Up Sampler)

  • 장영범;김낙명
    • 한국통신학회논문지
    • /
    • 제25권5A호
    • /
    • pp.743-750
    • /
    • 2000
  • 본 논문에서는, 디지털 IF 다운 샘플러와 업 샘플러의 저전력 구현을 위한 블록 필터링 아키텍처를 제안한다. 소프트웨어 라디오와 같은 차세대 이동통신 방식에서 디지털 IF 다운 샘플러와 업 샘플러의 효율적인 구현방법이 더욱더 요구되어가고 있는 추세이다. 디지털 IF 다운 샘플러는 앞단에 데시메이션 필터를 수반하여 구성되며, 업 샘플러는 뒷단에 인터폴레이션 필터가 수반디어 구성된다. 본 논문의 다운 샘플러 아키텍처에서는 블록 필터링 구조가 갖는 병렬처리 구조를 이용하여 필터를 구현하였으며, 블록 필터링 아키텍처에서 구조적으로 생겨나는 업 샘플링을 직렬로 연결되는 다운 샘플러와 상쇄시킴으로서 효과적인 구조가 만들어짐을 보인다. 또한 업 샘플러 아키텍처에서는 인터폴레이션 필터의 블록 필터링에서 만들어지는 다운 샘플링이 앞단의 업 샘플러와 상쇄되어 병렬처리와 저속의 처리가 가능해짐을 보인다. 본 논문에서 제안된 아키텍처와 Polyphase 아키텍처를 비교 분석한다. 리와 저속의 처리가 가능해짐을 보인다. 본 논문에서 제안된 아키텍처와 Polyphase 아키텍처를 비교 분석한다.

  • PDF

가중치 결합 양방향 필터를 이용한 깊이 지도의 업샘플링 방법 (Up-Sampling Method of Depth Map Using Weighted Joint Bilateral Filter)

  • 오동률;오병태;신지태
    • 한국통신학회논문지
    • /
    • 제40권6호
    • /
    • pp.1175-1184
    • /
    • 2015
  • 3D 영상의 획득을 위해 이용하는 깊이 지도는 영상의 깊이 정보를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 고해상도이며 잡음이 제거된 고화질의 깊이 지도를 카메라로부터 직접 획득하는 것은 어렵다. 그래서 저해상도의 깊이 지도를 획득하고 업샘플링 및 전/후 영상처리를 통해 높은 품질의 고해상도 깊이 지도를 획득하는 기법들이 연구되고 있다. 하지만 기존의 연구는 영상의 질에 큰 변수로 작용하는 에지 부분의 효과적 업샘플링이 미흡하다. 그래서 본 논문은 에지 부분을 차별적으로 고려하는 인지적인 특성을 반영한 영상품질향상 연구에 초점을 맞춰 결합 양방향 필터의 가중치를 적응적으로 조절함으로써 깊이 지도와 합성 영상을 개선한 고해상도의 깊이 지도를 얻는 업샘플링 방법을 제안하였다. 제안 방식을 기존의 방식과 비교하였을 때 PSNR 측면과 주관적 품질에서 이득이 있음을 보였다.

선명도를 향상시킨 깊이맵 업샘플링 방법 (Depth Map Upsampling with Improved Sharpness)

  • 장성은;이동우;김성열;최황규;김만배
    • 방송공학회논문지
    • /
    • 제17권6호
    • /
    • pp.933-944
    • /
    • 2012
  • 본 논문은 저해상도의 깊이맵을 고해상도의 깊이맵으로 변환하는 새로운 방법인 거리 변환 기반의 양측 업샘플링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이맵의 거리변환 값에 따라 공간 도메인 가중치 함수를 조절하기 때문에 에지의 선명도를 유지하면서 깊이맵의 해상도를 증가시킨다. 이를 위해, 제안하는 방법은 거리 변환 단계, 공간 가중치 조절 단계, 영상 보간 단계를 거친다. 다양한 실험 깊이 맵을 통한 실험에서 제안하는 방법이 기존의 양측 업샘플링 방법보다 출력 깊이맵의 화질 관점에서 성능이 좋아짐을 확인했다.

다중 GPU 기반의 고속 다시점 깊이맵 생성 방법 (Multi-GPU based Fast Multi-view Depth Map Generation Method)

  • 고은상;호요성
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
    • /
    • pp.236-239
    • /
    • 2014
  • 3차원 영상을 제작하기 위해서는 여러 시점의 색상 영상과 함께 깊이 정보를 필요로 한다. 하지만 깊이 정보를 얻을 때 사용하는 ToF 카메라는 해상도가 낮으며 적외선 신호의 주파수 문제 때문에 최대 3대까지 사용할 수 있다. 따라서 깊이 정보를 색상 영상과 함께 사용하기 위해서 깊이 정보의 업샘플링이 필수적이다. 업샘플링은 깊이 정보를 색상 카메라 위치로 3차원 워핑하고 결합형 양방향 필터(joint bilateral filter, JBF)를 사용하여 빈 영역을 채우는 방법으로 진행된다. 업샘플링은 오랜 시간이 소요되지만 그래픽스 프로세싱 유닛(graphics processing units, GPU)를 이용하여 빠르게 수행될 수 있다. 본 논문에서는 다중 GPU의 병렬 수행을 통하여 빠르게 다시점 깊이맵을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 다중 GPU 병렬 수행은 범용 목적 GPU(general purpose computing on GPU, GPGPU) 중의 하나인 CUDA를 이용하였으며, 본 논문에서 제안된 방법을 이용하여 3개의 GPU 사용한 실험 결과 초당 35 프레임의 다시점 깊이맵을 생성했다.

  • PDF

H.264/AVC SVC를 위한 효율적인 잔여신호 업 샘플링 기법 (Efficient Residual Upsampling Scheme for H.264/AVC SVC)

  • 고경은;강진미;김성민;정기동
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
    • /
    • 제35권6호
    • /
    • pp.549-556
    • /
    • 2008
  • 멀티미디어 통신에서 융통성 있는 비주얼 콘텐츠를 제공하기 위해 ISO/IEC MPEG & ITU-T VCEG의 JVT는 H.264/AVC 표준에 기반을 둔 확장 형식으로 SVC를 표준화하였다. JVT는 H.264/AVC SVC의 압축 효율을 높이기 위해 기존 H.264/AVC에서 제공하는 인터 예측(inter prediction) 과 인트라 예측(intra prediction) 뿐만 아니라 계층 간의 중복요소을 제거하는 계층 간 예측을 추가로 수행한다. 계층 간 예측 방법은 기본계층에서 코딩된 데이타를 재사용하여 향상계층의 비트율-왜곡(rate-distortion) 효율을 향상시킨다. 그러나 계층 간 예측을 추가로 수행함으로써 계산 복잡도가 높아지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 계산 복잡도를 감소시키기 위해 계층 간 예측 중 기본계층의 잔여 신호값을 이용하는 예측 과정에서 효율적인 잔여신호 업 샘플링의 기법을 제안한다. 실험 결과 코딩 효율을 유지하면서 예측과정의 계산복잡도를 약 30% 줄일 수 있었다.

깊이맵 업샘플링 방법의 객관적 성능 측정과 3D 시각적 피로도의 관계 분석 (Analysis of Relationship between Objective Performance Measurement and 3D Visual Discomfort in Depth Map Upsampling)

  • 길종인;사이드마흐모드포어;김만배
    • 방송공학회논문지
    • /
    • 제19권1호
    • /
    • pp.31-43
    • /
    • 2014
  • 깊이맵은 3D 입체영상의 생성을 위해 중요한 요소이다. 하지만 깊이 카메라를 이용하여 획득한 깊이맵들은 낮은 해상도를 갖는 단점이 있기 때문에 이를 고해상도로 변환하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 연구들은 일반적으로 PSNR, Sharpness Degree, Blur Metric 등과 같은 객관적인 평가방법으로 성능을 검증해왔다. 이러한 평가방법 이외에 DIBR로 가상시점(virtual view)을 생성하여 주관적으로 평가하는 연구도 있으나, 입체영상을 생성하여 깊이맵 업샘플링의 성능을 분석하는 것은 많지 않다. 본 논문에서는 다양한 깊이맵 업샘플링 방법들을 이용하여 생성된 입체영상의 주관적 평가와 업샘플링 방법의 객관적 평가 결과의 상관관계 및 선형회귀법을 이용하여 관련성을 분석한다. 실험결과에서는 에지 PSNR이 시각적 피로도와의 상관관계가 가장 높고, Blur Metric은 가장 낮다는 것을 보여준다. 또한 선형회귀에서는 최적의 입체영상을 얻을 수 있는 객관적 평가의 가중치를 구하고, 기존 또는 새로운 업샘플링 알고리즘의 3D성능을 예측할 수 있는 공식을 보여준다.

선택적 가중치를 이용한 깊이 영상 업샘플링 알고리즘 (Depth Image Upsampling Algorithm Using Selective Weight)

  • 신수연;김동명;서재원
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제21권7호
    • /
    • pp.1371-1378
    • /
    • 2017
  • 본 논문은 양방향 가중치를 이용하는 기존의 업샘플링 방법들에서 나타난 색상 텍스쳐 복사(color texture copy) 문제를 방지하기 위해 선택적 양방향 가중치와 라플라시안 함수를 이용한 색상 가중치를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 3차 회선 보간법(bicubic interpolation)을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 색상영상과 깊이영상의 주변 화소값 차이를 이용하여 색상 텍스쳐 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 색상 텍스쳐 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 거리정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 반면에 색상 텍스쳐 영역에 포함되지 않는 화소는 깊이정보 가중치 대신 색상정보 가중치를 구하여 비용계산을 수행한다. 아홉 개의 화소에 대한 비용계산이 끝나면 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.

소음원 영상화 기술의 성능에 보간 함수가 미치는 영향 비교 (Comparison of the Effect of the Interpolation Function on the Performance of the Noise Source Imaging Technology)

  • 박규칠;윤종락
    • 한국정보통신학회논문지
    • /
    • 제20권2호
    • /
    • pp.268-274
    • /
    • 2016
  • 3차원 공간에 존재하는 임의의 소음원의 위치를 찾기 위해서는 적어도 4개 이상의 마이크로폰이 필요하다. 1개의 기준 마이크로폰과 나머지 3개의 마이크로폰과의 시간차 3개를 공간적으로 합성하는 것이다. 본 논문에서는 3차원 공간에 분포하는 4개의 마이크로폰을 이용하여 2차원 평면에 소음원의 영상화를 시도하였으며 그 성능을 평가하였다. 소음원의 위치를 정확하게 나타내기 위한 분해능은 기준 마이크로폰과 나머지 마이크로폰과의 거리 또는 샘플링 주파수에 의해 반비례하여 결정된다. 4개의 마이크로폰의 위치가 고정되어 있고, 샘플링 주파수가 낮을 경우 발생하는 분해능을 높이기 위해 업 샘플링 기법과 보간 함수를 적용하였다. 신호의 보간에 사용한 기법으로는 디지털 신호의 고분해능 성분을 얻기 위해 주로 사용되는 제로 페이딩, 0차 홀드, 1차 홀드, 스프라인 함수, 랜덤 신호 페이딩의 다섯 가지이며, 각각의 보간 함수에 업 샘플링 속도를 2배, 4배, 8배, 16배로 높여가며 소음원의 위치를 추정하였다. 그 결과, 업 샘플링 속도가 높아짐에 따라 전체적으로 소음원의 위치를 보다 정확하게 추정하는 것이 가능하였으나 1차 홀드와 스프라인 함수의 경우 추정 성능이 다른 방법에 비해 다소 떨어짐을 알 수 있었다.

움직임 객체 기반의 하이브리드 깊이 맵 다운샘플링 기법 (Hybrid Down-Sampling Method of Depth Map Based on Moving Objects)

  • 김태우;김정훈;박명우;신지태
    • 한국통신학회논문지
    • /
    • 제37A권11호
    • /
    • pp.918-926
    • /
    • 2012
  • 3차원 비디오 전송에 있어서, 렌더링에 사용되는 깊이 맵은 압축 효율을 위하여 일반적으로 낮은 해상도로 다운샘플링 되어 전송된다. 이때, 다운샘플링 과정에서 발생하는 오류는 디코딩 후의 적절한 업샘플링 기법을 통하여 효과적으로 복구할 수 있다. 하지만 기존의 연구들은 이러한 오류를 줄이기 위하여 여러 업샘플링 기법에 대해서만 초점이 맞춰져 있었다. 본 논문에서는 사람의 인지적인 화질을 보다 제고시키기 위하여 동적인 객체와 정적인 배경에 서로 다른 다운샘플링 비율을 적용시키는 새로운 하이브리드 깊이 맵 다운샘플링 기법을 제안한다. 실험적인 결과는 제안하는 방법이 시각적인 품질과 PSNR 측면에서의 이득이 있음을 보여준다. 또한 제안하는 방법은 여러 업샘플링 기법들과 호환이 가능하다.