본 논문에서는 인공위성으로부터 얻어진 다중스펙트럼영상의 부호화 방법을 다룬다. 위성영상의 공간 및 스펙트럼 해상도가 급속도로 향상되면서 처리해야 할 다중스펙트럼 영상의 데이터량은 엄청나게 증가하였다. 이에 따라 위성영상을 활용하기 위해서는 효율적으로 부호화하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 벡터양자화에 근거한 예측부호화, 영상의 quadtree 분할, 그리고 예측오차의 압축을 위한 DCT를 복합적으로 적용한 부호화 기법을 제시한다. 벡터양자화를 통해 대역영상간의 공간적인 특징이 동일하다는 점을 이용한 예측을 하고, 영상분할을 통해 영상의 공간적인 정보량에 따라 적응적으로 비트를 할당하며, DCT를 통해 예측오차의 공간적응적인 부호화를 수행한다. Landsat TM 영상을 대상으로 수행한 실험을 통해 제안 알고리듬의 위성영상 압축기법으로서의 타당성을 보였다.
본 논문에서는 3차원 비디오 압축을 위한 표준으로서 3D-AVC와 3D-HEVC에 채택된 주위 블록의 변위 벡터정보를 이용한 블록 기반의 변위 벡터 추정 기법 (Neighboring block-based disparity vector, NBDV)을 설명하고 성능을 평가하여 분석한다. NBDV에서는 시간적 공간적으로 인접한 주위 블록에서 부호화를 완료한 변위 움직임 벡터 (disparity motion vector)를 이용하여 변위 벡터로 변환한다. 변위 벡터는 인접 시점에서 현재 블록에 대응하는 블록을 지시하는 벡터로 시점간 통계적 연관성을 이용함으로써 3차원 동영상의 부호화 효율을 증대하는데 중요한 기능을 제공한다. 제안 기술은 저 복잡도와 동일 화질에서 약 20%의 부호화 효율 증가, 그리고 네트워크 내 미디어 게이트웨이의 효율적인 동작을 제공하는 텍스쳐 비디오 우선 부호화 방식을 지원하여 3차원 비디오 압축 표준 기술로 최종 채택되었다.
Versatile Video Coding(VVC)에서 동영상 압축 효율을 증가시키기 위한 다양한 화면 간 예측(inter prediction) 기법 중에 적응적 움직임 벡터 해상도(Adaptive motion vector resolution, 이하 AMVR) 기술이 채택되었다. 다만 AMVR을 위해서는 다양한 움직임 벡터 해상도를 테스트해야 하는 부호화 복잡도를 야기하였다. AMVR의 부호화 복잡도를 줄이기 위하여, 본 논문에서는 가벼운 신경망 모델 기반의 AMVR 조기 판별 기법을 제안한다. 이에 따라 불필요한 상황을 미리 조기에 인지하여 대응한다면 나머지 AMVR 과정을 생략할 수 있기에 부호화 복잡도의 향상을 볼 수 있다.
항공 영상 요약은 무인항공기를 통해 획득된 전체 영상의 내용을 제한된 시간 내에 효과적으로 브라우징 함으로써 감시 정찰 지역에 대한 상황 인식을 가능하게 하는 기술이다. 항공 영상의 정확한 요약을 수행하기 위해 본 논문에서는 센서 운용 모드를 집중감시, 전역감시 그리고 구역감시모드로 구분하고 해당 센서 운용 모드의 특성을 고려하여 항공 영상 요약을 수행한다. 특히 집중감시 모드에서의 영상 요약은 화면 내 움직임이 있는 관심 객체의 지속적인 추적을 기반으로 수행되며 이를 위해 본 논문에서는 지역 움직임 벡터(partitioning motion vector)와 해당 벡터가 발생한 영역에서의 시공간적 중요도 지도(spatiotemporal saliency map)를 활용한 움직임 반응 추적 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 효율성과 적합성을 확인하기 위해 실 항공 영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 도출된 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 전체 항공 영상에서의 영상 요약을 위해 센서 운용 모드에 따라 정확한 대표 프레임을 검출하였으며 이에 따라 대용량의 무인항공기 획득 영상이 효과적으로 요약될 수 있음을 확인하였다.
ARPA(Automatic Radar Plotting Aid)는 자동레이더 플로팅 장치로써, 레이더 물표의 상대침로와 상대방위로 구성된 운동벡터에 본선의 침로와 방위로 구성되는 운동벡터를 가감 연산(벡터연산)하여, 물표의 진침로와 진방위 및 최근접점과 근접시간을 계산하는 장치를 말한다. 본 연구의 목적은 ARPA 레이더를 구현하기 위한 물표의 획득 및 추적 기술을 개발하는 것으로, 이에 관한 여러 선행 연구를 검토하여 적용 가능한 알고리듬 및 기법을 조합하여 기초적인 ARPA 기능을 개발하였다. 주요 연구내용으로, 레이더 영상에서 물표를 획득하기 위하여, 회색조 변환, 가운시안 평활 필터 적용, 이진화 및 라벨링(Labeling)과 같은 순차적 영상 처리 방법을 고안하였고, 이전 영상에서의 물표가 다음 영상에서의 어느 물표인지를 결정하는데 근접이웃탐색알고리듬을 사용하였으며, 물표의 진침로와 진방위를 계산하는 거동해석에 칼만필터를 사용하였다. 또한 이러한 기법을 전산 구현하여 실선실험을 수행하였고, 이를 통해 개발된 ARPA의 기능이 실용상 사용가능함을 검증하였다.
최근에 고속 genome-wide RNA 간섭 스크리닝 기술은 복잡한 세포 기능을 이해하는 생명공학 연구의 핵심적인 도구로 자리 잡고 있다. 그러나 관련 연구에서 발생되는 수많은 영상을 수작업을 통해 분석하는 것은 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 세포영상의 자동분석 기술은 매우 시급히 확보되어야 하는 기술이며, 그 중 영상 분할은 자동분석을 위한 첫 단계로서 가장 중요한 과정이라 할 수 있다. 세포영상의 자동분할에서는 영역의 겹침 현상과 영역별 모양의 다양성 및 영상 특성의 불균일성 등이 정확한 세포 분할을 어렵게 만드는 주원인으로 작용한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 영상 특징들의 국부적인 연속성과 특징 벡터 기반의 워터쉐드 알고리즘을 적용한 새로운 자동 세포 분할 알고리즘을 제안한다. 영상 특징들의 연속성을 국부적인 영역으로 제한함으로써 영역별 모양의 다양성 및 영상 특성의 불균일성에 따른 문제점을 극복할 수 있으며, 특징벡터의 사용을 통해 하나의 영상특징만을 고려한 경우 발생되는 겹침 영역에서의 분할 성능 저하를 개선할 수 있다. 세포영상 분석을 위한 소프트웨어 패키지인 Cellprofiler와의 비교/분석 실험을 통해 제안 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
본 논문에서는 영상처리 기법 중 하나인 이진 영상에 대한 골격화를 이용한 새로운 형상 기술자를 제안한다. 내용기반 영상 검색에서 형상을 이용하는 것은 가장 우세하고 인간이 가장 쉽게 인지할수 있는 방법 중의 하나이다. 형상을 이용한 검색을 위해 서는 인간이 인지하는 형상에 대한 정보를 간략화시킬 수 있는 기술자가 필요하다. 본 논문에서 제안하는 골격을 이용한 형상 기술자는 물체의 중요한 정보 중 하나인 골격을 영상 검색에 이용함으로써 기존의 물체가 갖고 있는 복잡한 형상 정보들을 여러개의 직선의 조합으로 간략하게 표현하고 이를 검색에 사용하는 것이다. 이를 위해서 단순한 골격화 외의 다른 형태학적 영상 처리를 이용하여 효과적인 직선 추출을 위한 여건을 마련한다. 그리고 근사화된 직선들이 추출되면 스케일에 대해 정규화 하여 골격을 이루는 직선들의 양 끝점을 형상 기술자로 얻을 수 있다. 각 특징벡터에 대한 정합은 각각의 회전에 대해 유클리디안 거리를 이용한다. 실험 결과, 제안된 방법이 자세한 부분보다는 대략적인 형상 검색과 동일한 카테고리의 데이타 집합에서 부분적인 변화에 대해 우수한 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 영상인식에서 널리 사용되는 지역적 특징인 SIFT와 부분공간분석에 의한 차원축소방법의 결합을 통하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 SIFT기반 영상인식 방법에서는 추출된 키 포인트 각각에 대하여 계산된 특징기술자들을 개별적으로 비교하여 얻어지는 유사도를 바탕으로 인식을 수행하는데 반해, 본 논문에서 제안하는 접근법은 SIFT의 특징기술자를 명도 값으로 표현된 얼굴 영상을 여려 변형에 강건한 형태로 표현되도록 변환하는 표현방식으로 본다. SIFT기반의 특징기술자에 의해 표현된 얼굴 영상을 부분공간분석법에 의해 저차원의 특징벡터로 다시 표현되고, 이 특징벡터를 이용하여 얼굴인식을 수행한다. 잘 알려진 벤치마크 데이터인 AR 데이터베이스에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 조명 변화와 가려짐에 강인한 인식 결과를 보여줄 뿐 아니라, 기존의 SIFT 기반의 얼굴 인식 방법에 비하여 우수한 처리 속도를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 화자의 입모양의 변화를 분석하여 발음된 음성을 인식하는 방법에 관하여 연구하였다. 입모양 변화를 나타내는 특징벡터의 서로 다른 선택이 인식성능에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 특징벡터로서는 ASM(Active Shape Model) 파라메터와 Acticulatory 파라메터를 특별히 선택하여 인식성능을 비교하였다. 모의실험 결과, Articulatory 파라메터를 사용하는 것이 인식성능도 더 우수하고 계산량도 더 적음을 확인할 수 있었다.
동영상 압축에 관한 국제 표준화 기구인 JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding) 에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 확장 표준으로 스크린 콘텐츠 영상의 부호화 기술을 위한 HEVC Screen Content Coding(HEVC SCC)표준을 제정하였다. 현재까지 개발된 HEVC SCC 기술들 중 가장 높은 부호화 성능을 보이는 화면 내 블록 카피(IBC, Intra Block Copy)기술은 현재 프레임 내에서 복원된 블록들 중 현재 블록과 가장 유사한 블록을 예측하는 과정이다. IBC에서는 전송되는 블록 벡터의 데이터양을 줄이기 위해 예측 블록 벡터 값과 그 차이 값을 부호화 한다. 본 논문에서는 HEVC SCC 참조 소프트웨어인 SCM-2.0과 SCM-4.0을 이용하여 IBC의 블록 벡터 예측 과정에 대해 분석하였다. 또한 분석한 내용을 바탕으로 HEVC SCC IBC의 IBC의 예측 성능 향상을 위해 예측 블록 벡터(BVP, Block Vector Predictor) 후보 선정 과정에서 기존의 공간적 BVP 후보 외에 인접한 BV에 대한 탐색 과정을 추가하여 개선된 BVP 후보 선정 방법을 제안한다. 제안 방법의 실험 결과는 부호화 속도 저하 없이 최소 0.2%부터 최대 1%의 BD-rate 감소를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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