• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.35-45
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• 2018

움직임 추정은 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량을 요구하므로 계산량을 줄이기 위한 많은 고속 움직임 추정 기법이 제안되어 왔다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 영상을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 영상으로 다시점 비디오의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 따라서 다시점 비디오를 효율적으로 부호화하기 위한 움직임 추정 기법이 필요하다. 본 논문에서는 블록의 시공간적 상관성과 블록의 움직임 특성에 따라 적응적으로 탐색 패턴을 선택하여 움직임 벡터를 추정하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 움직임 추정 기법의 성능을 JMVC(Joint Multi-view Video Coding)의 TZ탐색과 전역탐색 기법의 성능과 비교한 경우, 영상 화질과 발생된 비트량을 비슷하지만 움직임 추정에 필요한 계산량은 각각 약 70~75%, 99%를 줄인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.57-65
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• 2010

본 논문은 스테가노그래피 알고리즘에 대한 블라인드 스테그분석 기법을 제안한다. 제안하는 스테그분석기법은 두 가지 형태의 특징 벡터를 추출한다. 첫 번째로, 영상에 정보를 은닉한 후 웨이블릿 부대역의 히스토그램 특성이 변한다는 것을 관찰하고 히스토그램의 위치 변화를 특징으로 이용한다. 두 번째로, 웨이블릿 특성 함수의 통계적 모멘트를 특징으로 이용한다. 첫번째 형태의 특징은 영상을 3-레벨 웨이블릿 변환하여 9개의 고주파 부대역에서 각각 하나의 특징을 추출하여 총 9개의 특징 벡터 얻는다. 두 번째 형태의 특징은 각 부대역별로 3차 모멘트까지 추출하여 39개의 특징 벡터를 얻는다. 총 48개의 특징 벡터를 교사학습을 이용하여 학습한 후 스테고 영상과 커버 영상을 분류한다. 다층 퍼셉트론 신경망 분류기를 이용하여 두 가지 형태의 특징을 입력으로 하여 삽입 데이터의 존재유무를 판별한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위하여 CorelDraw 데이터베이스 영상이 사용되었고 LSB 방법과 SS방법, blind SS방법, F5방법으로 다양한 삽입률의 스테고 영상을 생성하여 실험한다. 민감도와 특이도, 에러율, ROC 커브 면적 등을 이용하여 제안 방법이 기존의 스테그분석 방법보다 삽입 정보 유무를 검출하는데 효과적임을 보여준다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.149-152
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• 2001

본 논문은 이미 판서된 오프라인(off-line) 영문 인쇄체를 실시간으로 인식하기 위해 인공신경망의 역전파 (Backpropagation) 학습알고리즘을 적용하여 인식 시스템의 성능을 최대화하고, 양질의 특성벡터를 추출함으로서 실시간 처리가 가능하도록 처리시간을 단축시키는 것을 목적으로 하였다. 실시간 영상을 획득하고 처리하기 위한 Genesis 실시간 영상처리 보드와 이 보드를 제어하기 위한 MIL(Matrox Image Library)패키지를 이용하여 실시간 인식시스템을 구현하였고, 인공신경망의 기대값을 ASCII형태로 변환시켜 출력벡터의 차수를 감소시키는 방법을 제시함으로서 패턴의 학습과 인식처리에 소요되는 시간, 그리고 인식시스템의 성능을 비교해 보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.467-469
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• 2000

본 논문은 웨이블릿 변환영역 하에서 칼라 히스토그램과 에너지 벡터를 이용한 컷검출 방법을 제안한다. 기존의 컷 검출 방법들은 대부분 공간영역과 변환영역 각각에 대한 특징을 이용해 컷을 검출하였다. 그러나 본 논문에서는 웨이블릿 변환영역 하에서도 공간영역 특성을 유지하는 LL밴드 상의 칼라 히스토그램과 LH와 HL밴드의 에너지 값을 변환영역 특성으로 함께 고려하였다. 최근 영상 압축 표준에 웨이블릿을 이용한 압축기법이 사용되고 있으므로, 제안한 방법은 웨이블릿 압축 영상에서 압축을 해제할 필요 없이 검출하는데 사용되어질 수 있다. 제안한 방법의 성능평가를 위하여 광고, 뉴스, 스포츠, 영화 등 5개 분야의 다양한 TV 프로그램에서 약 10,000개의 프레임으로 실험한 결과, Recall에서는 약 90%, Precision에서는 약 94%의 컷 검출 성능을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.19-27
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• 2010

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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.55-57
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• 2011

본 논문에서는 텍스쳐 최적화 기법을 사용하는 동영상 프레임 비율 상향 변환 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 입력 영상의 텍스쳐 특성을 분석하여 블록 매칭에 의해 예측된 움직임 벡터의 정확도를 향상시킨다. 또한 패치 단위의 영상 합성을 통해 블록 경계에서 발생하는 화질 열화 현상을 최소화한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기법은 자연스러운 중간 시점 영상을 생성함을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2005년도 학술대회
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• pp.43-46
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• 2005

H.264/AVC 동영상 부호화 표준에서는 새로운 부호화 도구들이 추가되었으며 이를 통해 이전의 동영상 표준과 비교하여 높은 압축 효율을 가진다. 특히, VBS(Variable Blok Size)와 다중 참조 프레임의 사용으로 H.264내의 매크로블록은 이전의 부호화 표준들에 비하여 보다 많은 정보들을 포함한다. H.264 부호화 표준에서는 하나의 매크로블록이 최대 16개까지의 서로 다른 움직임 벡터를 가질 수 있으며 최대 4개의 서로 다른 참조프레임을 가질 수 있다. 또한 다양한 블록크기로의 움직임 추정을 하며 이는 매크로블록 모드로서 정의된다. 따라서 H.264내의 매크로블록은 기존의 동영상 부호화 표준보다 많은 움직임 벡터를 가질 뿐만 아니라 기존에는 없던 참조프레임과 매크로블록 모드의 정보를 새로이 포함하고 있다. 본 논문은 H.264 부호화 표준의 특성을 고려하여 매크로블록이 포함하고 있는 다양한 크기의 움직임 벡터 및 참조 프레임뿐 아니라 주변 매크로블록들의 모드를 이용하여 손실된 매크로블록에 대해 에러를 은닉함으로써 매크로블록이 포함하고 있는 정보를 최대한 활용하는 효율적인 에러은닉 알고리즘을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.240-246
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• 2003

본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서 양방향 반올림 필터를 이용한 객체 영역 기반 고속 영상 검색 방법을 제안한다. 기존의 방법은 웨이브릿 변환 영역의 부대역 전체에서 특징 벡터를 추출하기 때문에 불필요한 배경 정보가 포함됨으로써 검색 효율이 감소하였다. 제안한 방법은 양방향 반올림 필터를 이용하여 객체 영역에서만 특징 벡터를 추출함으로써 불필요한 배경 정보를 제거하여 검색 효율을 향상시킨다. 그리고, 색상 정보에 관한 특징 벡터 수를 감소하여도 일정한 검색 효율을 유지한다. 결론적으로, 영상의 특성에 따라 다소 차이는 있으나 2.5%∼5.3%의 검색 효율이 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.1513-1517
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• 2005

본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 피부색 특성을 고려하여 밝기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 M배i-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Harr 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.75-78
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• 2004

H.264/AVC 동영상 부호화 표준은 이전의 여러 동영상 부호화 표준에는 없던 새로운 부호화 도구들이 추가되었으며 이를 통하여 보다 높은 압축 효율을 보인다. 추가된 부호화 도구들로 인하여 H.264내의 매크로블록은 이전의 부호화 표준에서 보다 많은 정보를 포함한다. 하나의 매크로블록에 대해서 최대 16개까지의 서로 다른 움직임벡터를 가질 수 있으며 최대 4개의 서로 다른 참조프레임을 가질 수 있다. 또한 다양한 블록크기로의 움직임 추정하며 이는 매크로블록의 모드로서 정의된다. 따라서 H.264내의 매크로블록은 기존보다 많은 움직임벡터를 가질 뿐만 아니라 기존에는 없던 참조 프레임과 매크로블록모드의 정보를 새로이 포함하고 있다. 반면 현재의 H.264내의 시방향 에러은닉기법은 이전 부호화 표준에서 사용하던 방법과 유사한 방법으로 에러가 발생한 블록의 주변 매크로블록의 움직임 벡터만을 고려하여 에러를 은닉한다. 본 논문은 H.264 부호화 표준의 특성을 고려하여 매크로블록이 포함하고 있는 다양한 의기의 움직임벡터 및 참조 프레임 뿐 아니라 주변 매크로블록들의 모드를 이용하여 서로 다른 블록 크기로 에러를 은닉함으로써 매크로블록이 포함하고 있는 정보를 최대한 활용하고 이를 통한 효율적인 에러은닉 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 H.264에서의 시방향 에러은닉 기법과 비교하여 적은 연산량만을 가지면서도 최대 2.17dB까지의 향상된 화질을 나타낸다.