1차원 대역 부호화 방식에서 신호를 두개의 주파수 대역으로 나누고 다시 복원하기 위해서 송수신단에서 쌍으로된 QMF를 사용한다. 본 논문에서는 대역 부호화 방식을 위한 또다른 1차원 복원 여파기를 소개하고, 에너지 분포를 고려한 분류 양자화 기법을 사용한 16대역 영상의 부호화 방법을 기술하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 이 방법은 기존의 벡터 양자화 방법과 비교할때 비슷한 주관적 화질에서 $20{\sim}30%$정도의 데이터 압축율을 얻을 수 있음을 보였다.
경동맥 내중막 두께는 심혈관계 질환의 위험인자와 상관성이 높으므로 경동맥 내중막 영상 분석을 통해 심혈관계 질환의 1차 검진 방법으로 사용이 가능하다. 이 논문에서는 내중막 영상에서 이상지질혈증의 진단지표가 될 수 있는 특징벡터 추출 방법을 제안하였으며, 패턴기반, 함수기반의 분류모델 생성과 평가를 통해 추출된 진단 지표가 이상지질혈증 분류에 적합함을 검증하였다.
최근 자동차 산업과 IT 기술의 융합이 활발해지면서 스마트카, 자율주행 자동차(무인 자동차)와 같은 지능형 자동차 개발이 활발히 진행되고 지능형 자동차의 비전 기반 기술개발도 활발히 진행되고 있다. 고속도로와 같이 포장된 도로나 자갈길과 같은 비포장 도로에서도 운전자의 승차감을 고려한 능동적 안전시스템과 안정적인 자율주행 자동차의 주행능력을 보장하는 기술들 중 도로 유형을 판단하는 것이 중요 요소 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 가중치 기반 클러스터링 기술을 이용하여 도로표면 유형을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 아스팔트, 자갈길, 흙길, 눈길의 도로표면 영상 데이터를 히스토그램의 분포도와 최고점 위치, 에지 영상의 에지량, 채도성분을 이용하여 특징값을 추출하고 클러스터를 구성한다. 분류할 입력 도로표면 영상에 대해 특징값을 분석한 후 탐색범위 내 선택된 각 클러스터의 벡터와의 거리를 측정하여 가중치를 계산하고 가중치가 높은 클러스터를 분류하여 입력 영상에 대한 도로표면을 결정한다. 실험결과 제안하는 방법이 각 도로표면 영상의 특징값과 이를 이용한 가중치만을 이용하여 약 91.25%의 정확도로 도로의 표면을 분류해 내는 것을 볼 수 있었다.
최근 wireless network이나 internet과 같이 오류가 많이 발생하는 channel을 통한 video의 전송이 급격히 증가하면서 channel상에서 발생하는 전송에러로 인한 데이터의 손실이 심각한 문제로 대두되고 있다. 따라서 영상통신에서의 error control과 concealment가 주된 관심사로 부각되었다. 본 논문은 MPEG-4나 H.263등의 방식으로 압축된 비디오를 전송하는 동안 채널 상에서 발생하는 전송에러로 인하여 블록 손실이 일어난 영상에 대해 디코더에서의 후처리 (postprocessing)에 의한 시간적 에러 은닉 (error concealment) 기술을 이용하여 손실된 블록을 정정하는 기법에 대하여 연구하였다. 손실된 블록 주위의 정상 블록의 움직임 벡터들을 이용하여 중간 (median) 값을 취한 후, 손실된 블록의 새로운 움직임 벡터로 할당하고, overlapped block motion compensation (OBMC)을 통해 최종적으로 손실영역을 은닉하게된다. 그 결과 계산량이 적고, PSNR 성능평가 면에서는 제안한 방법의 결과가 기존의 방법들 중 우수한 에러 은닉 결과를 내는 MVRI (Motion Vector Rational Interpolation) EC 2-D Case of All Directions보다 약 1.4∼3.5㏈정도 향상된 견과를 얻을 수 있었다.
영상의 화질 개선과 높은 대비를 얻기 위한 방법으로 최근 HDR(High Dynamic Range)영상을 디스플레이 장치에 매핑시키기 위한 톤매핑 기술이 널리 이용되고 있다. 하지만 단일프레임이 아닌 다중프레임으로 구성되어 있는 비디오에 이러한 톤매핑기술을 적용할 경우, 프레임 간 명암도 차이로 인하여 시각적으로 깜빡이는 현상인 플리커(Flicker)가 발생할 수 있으며, 이로 인해 사용자의 눈에 피로도를 증가시키고, 영상의 품질이 감소할 수 있다. 본 논문에서는 플리커 판별을 위해 영상의 명암도 측정법을 제안하여, 프레임별 명암값을 학습하기 위한 다양한 특징벡터를 정의한다. 학습된 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 이용하여 플리커 발생 프레임을 선별하고 플리커 제거를 위한 톤 안정화 방법을 제안한다. 실험에서 제안한 방법을 통해 86.7%의 플리커를 검출하였으며, 프레임 간 톤 안정화 알고리즘의 최적화를 통해 플리커 발생빈도를 69.8% 감소시켰다.
본 논문에서는 MPEG-7 의 특징 기술자를 이용하고, 초기 중요도 가중치를 고려한 관심영역(ROI: Region-Of-Interest) 기반의 의료 영상 검색 시스템을 제안한다. 의료 영상에서 의미 없는 배경 부분을 제거하고, 영역 추출 처리 시간을 줄이는 관심 윈도우(AW: Attention Window)를 생성하여 관심 영역 세그먼테이션을 수행한다. 또한 인간 시각에 부합하는 검색 성능의 향상을 위해 특징 벡터 거리 계산에서 영역의 초기 가중치를 설정하였다. 실험에서 구현된 시스템은 의료 영상을 효과적으로 찾아내며, 조합된 특징과 가중치를 이용한 유사도 측정으로 검색 성능이 향상됨을 보여준다.
본 논문에서는 일반적인 비디오 스트림에서 자동으로 인간의 제스처를 인식하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 본 알고리즘은 입력된 비디오 영상으로부터 추출된 신체영역의 2차원적 특징 벡터를 사용하며, 주성분 분석법(Principle Component Analysis)을 통하여 모델 제스처 공간(Model Gesture space)을 구성함으로서 제스처를 통계학적으로 분석/표현하며, 이 제스처 공간에서 새로 입력되는 영상을 같은 방법으로 투영시키고, HMM(Hidden Markov Model) 이론을 적용하여 심볼화함으로써 최종적으로 제스처를 인식하게 된다. 본 방법은 기존의 제스처 인식 방법들과는 달리 전체적인 영상 정보(Global Information)와 세부적인 영상 정보(Partial Information)를 조합하여 사용한다는데 특징이 있으며, 본 알고리즘을 통해 보다 정확하게 강건한 제스처 인식 기술을 실생활에 적용할 수 있을 것이다.
3D 입체영상 변환 기술은 콘텐츠 확보의 측면에서 그 중요성이 대두되고 있다. 하지만 입체변환 기술은 매 프레임마다 모두 수작업을 거치기 때문에 다수의 인력과 오랜 작업 시간이 필요하여 생산성 문제가 발생하고 있다. 그 중 깊이영상의 외곽선을 벡터 곡선으로 그리는 작업이 수작업을 통해 이루어지고 있으며 오랜 작업시간이 걸리게 한다. 본 논문에서는 기존의 입체영상 변환 과정의 자동화율을 높이기 위한 깊이영상 양자화 및 베지어 곡선 생성 방법을 제안한다. 연속적인 깊이값을 갖는 깊이영상을 입력으로 받아 선형 또는 비선형 기반의 양자화 방법을 이용하여 깊이영상을 양자화 한다. 이 때 경계부분에 발생하는 페더를 제거하여 양자화 깊이영상의 경계를 보정한다. 양자화 깊이영상에서 같은 깊이를 잇는 등심선을 생성하고 방향 변화가 큰 지점인 굴곡점들을 추출하여 등심선을 다수의 곡선으로 구분한다. 각 곡선의 양 끝의 굴곡점과 그 사이의 중간점을 이용하여 3차 베지어 곡선의 제어 포인트를 계산한다. 같은 수행 단계를 모든 등심선에 적용하여 사용자가 미세보정하기 쉬운 3차 베지어 곡선들을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.
본 논문은 실감 원격회의 시스템을 위한 실시간 영상기반 재조명 기술을 제안한다. 구체적으로 원격 사용자의 영상을 미리 캡처된 환경맵을 이용하여 재조명해서 사용자가 같은 공간에 있도록 느끼게 한다. 일반적으로 재조명 수행에 사용자 모델의 정교한 기하학적 모델정보를 도출하는 것이 고품질 재조명 영상을 도출하는데 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 두 개의 방향성 조명을 사용하여 실시간으로 사용자 모델정보를 도출하는데 중점을 두었다. 도출된 모델정보와 환경맵의 조명정보를 이용하여 재조명 연산을 수행하고, 그래픽 하드웨어를 사용하여 고속으로 연산을 수행한다. 본 논문에서는 두 개의 방향성조명과 동기화된 카메라를 순차적으로 점등하여 사용자 표면의 반사율 맵을 도출한다. 그리고 빛이 반사할 때 표면에서 입사각과 반사각이 동일한 특징에 근거하여 반사맵 영상의 밝기가 밝을수록 사용자 표면의 법선벡터가 조명과 카메라간의 사잇각이 될 확률이 높아진다. 그래서 양방향의 반사율 값과 사잇각 두 개의 파라미터를 곱하여 표면의 법선벡터를 완성한다. 본 연구의 결과를 이용하면 영상기반 재조명 연구의 실제적이고도 폭넓은 적용이 가능할 것으로 사료되며 고화질의 콘텐츠 양산에도 기여할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 영상의 윤곽선을 검출하여 배경 블록과 윤곽선 블록으로 분류하고 윤곽선 맵을 작성하여, 윤곽선 블록에 대해서는 다시 DCT의 AC 계수를 사용하여 16개로 세분화한 후, 다중 면 사이드 매치 유한상태 벡터양자화를 수행하는 알고리듬을 제안한다. 윤곽선 맵의 정보에 따라 각각 주 부호책으로부터 상태 부호책을 작성하며, 현재 블록의 B면 또는 3면에 대해 사이드 매치 계산을 수행한다. 전송 비트 수를 줄이기 위해 먼저 부호화되는 블록들 중 배경 블록에 한하여 주 부호책으로 부호화 할 것인지를 결정한다. 또한 복호화기로 전송하는 부호단어 인덱스의 할당 비트를 줄이기 위해서 가변 길이 부호화를 수행한다. Zelda, Lenna, Bridge, Peppers 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 SMVQ와 TSMVQ 알고리듬보다 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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