최근에 지리 정보를 검색, 관리, 분석 할 수 있는 지리 정보 시스템(Geographic Information System, CIS)의 사용이 확대됨에 따라 단순한 수치지도 정보 이외에 좀 더 현실적이고, 사실적인 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템에 대한 요구가 커지고 있으며 이동통신 기술의 발달과 모바일 단말의 급속한 확산으로 인하여 지리 정보 시스템의 모바일 시스템화가 급속히 진행중이다. 이러한 현상에 맞추어 무선 인터넷 환경에서 공간 객체의 실제 영상 정보를 보여주는 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 현장에서 공간 객체에 대한 영상 정보를 검색 할 수 있는 시스템은 현실적 모습 및 상태에 대한 정보를 실시간으로 제공해 줄 수 있어. 공간 객체의 실제 모습이 필요한 여러 분석이나 의사결정이 필요한 분야에서 효율적으로 이용될 수 있다. 공간 객체의 실제 영상 정보를 제공하기 위해 현재 영상을 고려하는 지리 정보 시스템이 개발 중이기는 하나, 이러한 시스템들은 무선 인터넷 환경을 고려하지 않고 있어, 현장에서 공간 객체에 대한 영상을 효율적으로 얻기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 무선 인터넷 환경에서의 공간 객체에 대한 영상 정보 검색 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위 해 1) 수치 지도 및 영상, 그리고 그 매핑 정보의 구축 방안을 제시한다. 그리고, 2) 제안된 시스템을 전체적으로 설계 및 구현함으로써, 그 유용성을 보인다.
본 논문은 실시간 감시 카메라 시스템에서 움직임 검출 효율을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 기존 방법인 차영상에 의한 방법과 배경 영상에 의한 객체 추적 방법은 외부에서 촬영되는 동영상에서의 움직이고 있는 객체를 검출하는 것이 상당히 어려운 일이다. 제안 방법은 배경 영상을 바로 이전 프레임과의 차를 구하여 급격하게 움직임이 검출되지 않으면 기존 배경 영상을 유지하고 해당 영역에서 움직임 객체가 사려졌을 때를 감지하여 배경 영상을 갱신하는 방법을 제안하였다. 멧돼지와 사람을 판단하기 위해 검출 영역 안에 있는 움직임 객체 각각에 박스로 표시하였다. 실시간 영상으로 시뮬레이션 한 결과 기존 방법보다 우수한 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하여 입체감을 주는 방법을 제안하였다. 2D/3D 변환을 위해 Normalized Cut을 사용하여 객체를 분할하였고, 분할된 객체에 Optical Flow 값을 계산해 깊이정보를 생성하여 입체감을 주었다. 객체를 분할하기 위해 Normalized Cut을 이용한 방법에 Optical Flow를 이용한 가중치 값을 추가하여 정확한 객체 분할을 하였고, 처리속도 향상을 위해 영상의 밝기, 색상을 고려한 Watershed 알고리즘을 적용하여 연산량을 줄였다. 분할된 영상에 Optical Flow를 이용하여 색상 정보의 차이를 통해 객체별 고유벡터 값을 연산하여 객체의 움직임 정보를 추출하고 운동시차를 고려해 깊이 정보를 생성하였다. 제안한 방법으로 변환하기 위해 MATLAB을 사용하였다. 제안한 변환 방법은 2D/3D 입체변환에 효과적이었다.
본 논문에서는 동영상에서 객체를 자동 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정지 영상에서 객체를 검출하는 기법과 동영상에서 객체를 추적하는 기법을 동시에 수행하여 동영상에서 객체를 검출한다. 매 프레임 검출기는 학습된 종류의 객체들을 검출하고 추적기는 이전 프레임에서 검출되었던 객체를 추적한다. 검출기가 검출한 결과와 추적기가 추적한 결과를 매칭하고, 겹치는 결과와 그렇지 않은 결과에 대해 각각 다른 검사를 수행하여 신뢰도 있는 결과를 도출한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 검출 기법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인한다.
일반적으로 영상내의 중요한 정보는 객체 영역에 많이 포함되어 있다. 객체 영역 우선 전송 방법은 영상의 전 영역에 대해 동일한 중요도로 전송하는 일반적인 점진적 부호화 방법과는 달리 객체 영역만을 우선적으로 부호화 하여 전송하기 때문에 짧은 시간 내에 원 영상을 보다 빨리 파악할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 양방향 반올림 필터를 이용한 MRWD기반 객체 영역 우선 전송 기법을 제안한다. 제안한 방법은 양방향 반올림 필터에 의해 객체 영역을 추출한 후, MRWD를 이용하여 부호화를 수행하므로, 객체 영역의 웨이브릿 계수들을 우선 전송함으로써 매우 낮은 비트율에서 영상내의 중요 정보를 파악할 수 있다. 따라서, 인터넷상에서 사용자가 영상을 검색할 경우 보다 빨리 원하는 정보를 파악할 수 있어 검색 시간과 검색 효율을 개선시킬 수 있다.
본 논문은 영상 분할 기법 및 특징 점 추출 기법을 이용한 객체 추출 방법과 영상 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 네 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 데이터베이스 영상에 대해서 JSEG 알고리즘을 이용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서 각 분할된 영역과 질의 영상에서 대표 색상을 추출하고, 색상 히스토그램을 생성한다. 질의 영상과 데이터베이스 영상의 각 영역간의 대표 색상과 색상 히스토그램을 비교한 결과를 종합하여 객체 후보 영역을 추출한다. 영상분할 과정에서 지나치게 분할된 영역을 위해 인접해 있는 후보 영역들을 합병한다. 세 번째 단계에서는 각 후보 영역과 질의 영상에서 DoG(Difference of Gaussian) 피라미드의 극치 점으로부터 영상의 크기 변화에 일관된 중요 특징 점들을 추출한다. 추출된 특징 점들을 정합하여 질의 영상에 해당하는 객체를 검출한다. 마지막 단계에서는 질의 영상과 객체 영역이 추출된 DB 영상과의 유사도 측정을 통한 검색을 수행하며, 유사도 측정은 색상 상관도표(Color correlogram)를 사용한다. 실험 결과를 통하여 본 논문에서 제안하는 영상 검색 방법은 질의 객체 영상에 대해 영상 전체를 비교하는 것이 아니라 객체가 존재하는 영역을 추출한 후 유사도를 측정함으로써, 배경에 의한 오검색률이 감소하고, 검색 성능이 향상됨을 확인하였다.
동영상 플랫폼 확산에 따라 영상 콘텐츠 수요와 공급이 폭발적으로 성장하여 영상 콘텐츠 확산에 큰 영향을 미치고 있다. 이와 같은 콘텐츠 확산으로 인해 전문가의 영역에 해당하는 영상 제작 기술이 일반적인 기술의 범주로 인식될 만큼 영상 처리 및 제작에 대한 기술의 발전이 나날이 급증하고 있으며 이러한 기술의 발전에 따라 사람의 수작업을 통해서만 영상을 조절하던 과정 또한 객체 추적 기술을 활용함에 따라 자동화 과정이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 객체 추적 알고리즘 중 특징 점을 키포인트로 나눠 객체를 추적하는 OpenCV 기반 CMT 알고리즘으로 라즈베리파이를 활용하여 객체를 추적하는 기법을 소개한다. 본 시스템은 방송용 카메라의 객체 추적에 잘 활용될 수 있다.
동영상에서의 관심 객체를 추출하는 것은 비디오 내용 분석과 비디오 검색 및 압축의 성능을 개선시키는데 큰 역할을 한다. 관심 객체는 단순히 사람 눈의 시선을 끄는 대상물이 아니라 내용전개의 중심이 되거나 제작자가 표현하려고 하는 핵심 객체를 의미한다. 이러한 관심 객체는 움직이는 객체뿐만 아니라 정지해 있는 객체도 될 수 있으나, 사람의 관심을 절차적으로 표현하는 것이 어렵기 때문에 관심 객체를 명확하게 정의하기가 곤란하다. 이에, 본 논문에서는 동영상 샷에서의 움직이는 객체의 위치, 크기, 움직임 패턴의 변화에 대한 조건을 정의하여 필터링에 의해 사람의 관심을 끄는 움직임 관심 객체를 추출하는 방법을 제시하고, 아울러 동영상 샷에서 정지되어 있는 객체에 대해서도 컬러/텍스처 특이성, 위치, 크기, 출현 빈도 등에 대한 조건을 정의하여 정지 관심 객체도 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 50개의 동영상 샷에 대하여 실험한 결과, 사람이 선정한 움직임 및 정지 관심 객체를 84% 정도 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 영상 내 객체들의 운동시차를 이용하여 실시간으로 2차원 영상을 입체 영상으로 변환하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 입체 영상 변환 알고리즘은 영상 내 객체 분할, 운동시차를 이용한 운동 객체 검출, 시차 처리를 이용하여 입체 영상으로 변환한다. 입체 영상 변환 알고리즘의 성능 평가를 위해 좌안과 우안 영상의 절대 차이 영상을 이용하여 기존의 MTD 방식과 시뮬레이션 결과를 비교, 분석하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 운동 방향 및 속도에 상관없이 다양한 영상원에 대해 실시간 입체 영상 변환이 가능하다. 입체 영상 변환 장치는 VHDL로 설계하였으며, FPGA 테스트 보드 구현을 통해 성능 및 기능을 검증하였다.
기존의 객체 추출 및 추적 기법은 외형 변화가 없는 객체를 대상으로 하거나 배경이 고정된 영상만을 고려하였다 본 논문에서는 영역의 색상과 움직임 정보, 그리고 인접한 영역의 상관 관계를 고려한 Markov Random Field (MRF) 모델을 제안한다. MRF 모델은 영상의 시간적 공간적 상관성을 기반으로 최적의 레이블 셋을 계산함으로써 보다 정확하게 객체를 추출 및 추적할 수 있다. 또한, 블록 기반 움직임 추출 알고리즘인 Diamond Search (DS)를 분할된 영역에 적용하여 빠르게 영역의 움직임과 전역 움직임을 추정하였다. 실험 결과 제안한 방법이 객체의 외형 변화와 카메라 움직임이 있는 동영상에서 빠른 속도로 정확하게 객체를 추출 및 추적하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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