• 제목/요약/키워드: 외삽 기법

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순방향과 역방향 움직임 예측을 이용한 효율적인 움직임 보상 외삽 기법 (Efficient Motion Compensated Extrapolation Techniques Using Forward and Backward Motion Estimation)

  • 권혜경;이창우
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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    • pp.24-27
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    • 2010
  • 움직임 보상 외삽 기법은 전송중 손상된 프레임의 복원 및 프레임율 증가 뿐 아니라 분산 동영상 부호화 시스템(distributed video coding:DVC)의 부가 정보(side information) 생성에도 활용될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 다양한 움직임 보상 외삽기법의 성능을 평가하고 정방향과 역방향 움직임 예측을 함께 이용한 효율적인 움직임 보상 외삽 기법을 제안한다. 모의 실험결과 제안하는 기법이 기존의 기법에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

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파동장 외삽을 이용한 데이터밍 (Datuming by Wavefield Depth Extrapolation)

  • 지준
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제1권2호
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    • pp.116-126
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    • 1998
  • 본 논문은 파동장의 심도방향으로의 외삽(extrapolation) 을 사용한 데이터밍 기법을 소개한다. 개발된 기법은 phase-shift, split-step, 또는 유한차분과 같은 다양한 파동장 외삽기법들을 사용할 수 있다. 데이터밍 알고리즘을 유도하기 위해, 우선 평면에 정의 되어 있는 파동장을 임의의 굴곡을 갖는 면으로 외삽을 수행하는 모델링 연산자를 대수학적으로 구한 후, 본 모델링 연산자에 어드조인트(adjoint)관계에 있는 연산자를 대수학적으로 구하여 데이터밍 연산자를 얻었다. 다양한 외삽방법을 사용한 데이터밍 알고리즘의 실험에서 매우 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다.

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외삽기법을 이용한 안테나의 원 ${\cdot}$ 근역장 절대이득 측정시스템 개발 (Development of the Near/Far Absolute Gain Measurement System Using an Extrapolation Technique)

  • 신준;강찬구;김정환;정낙삼
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제27권2호
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    • pp.31-38
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    • 1990
  • 외삽기법을 시용하여 실내의 소형 안테나 레이지에서 안테나 이득을 측정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 외삽기법은 안테나의 절대이득 측정에 보통 사용되는 2-안테나 방법과 유사한데 가까운거리 구간에서 수신되는 신호의 크기를 거리의 함수로 연속적으로 측정한 후 외삽법을 사용한 신호처리로 무한거리에서 수신되는 신호의 크기를 계산함으로써 안테나의 원역장 이득을 구할 수 있다. 또한 원역장 이득과 근역보정인자를 결합하여 근역장 이득을 안테나로부터의 거리의 함수로 구하는 것도 가능하다. 이 외삽기법을 사용하여 측정한 표준이득 혼 안테나와 OEC 안테나의 이득 측정결과를 고찰하였다.

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순방향과 역방향 움직임 추정을 이용한 효율적인 움직임 보상 외삽 기법 (Efficient Motion Compensated Extrapolation Technique Using Forward and Backward Motion Estimation)

  • 권혜경;이창우
    • 한국통신학회논문지
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    • 제36권4C호
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    • pp.207-216
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    • 2011
  • 움직임 보상 외삽 기법은 움직임 보상 보간 기법에 비해서 과거의 프레임만 사용하기 때문에 성능은 다소 떨어지지만, 전송 중에 손상된 프레임의 복원 및 프레임율 증가 뿐 아니라 분산 동영상 부호화 시스템의 부가 정보 생성에도 활용될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 움직임 보상 외삽 기법의 성능을 평가하고 순방향과 역방향 움직임 추정을 함께 이용한 효율적인 움직임 보상 외삽 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 순방향과 역방향 움직임 추정을 통해 두 개의 프레임을 생성하여 두 프레임의 화소값의 평균을 현재 프레임으로 한다. 모의 실험 결과 제안하는 기법이 기존의 기법에 비해서 블록 현상이 감소하고 우수한 PSNR 성능을 보임을 확인하였다.

ω-κ 알고리즘을 이용한 SAR 영상의 방위각 방향 외삽 기법 연구 (A Study on the Azimuth Direction Extrapolation for SAR Image Using ω-κ Algorithm)

  • 박세훈;최인식;조병래
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제23권8호
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    • pp.1014-1017
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    • 2012
  • 본 논문에서는 고해상도 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 획득을 위해 방위각 방향 해상도를 향상시키기 위한 방법을 소개하였다. SAR 영상 획득을 위해 ${\omega}-k$(omega-k) 알고리즘을 이용하였으며, 2차원 주파수 영역에서 방위각 방향으로 AR(Auto-Regressive) 방법을 이용한 외삽을 이용하여 해상도를 향상시켰다. AR 방법은 선형 예측(linear prediction) 모델을 기반으로 한 외삽 기법이다. AR 방법을 이용한 외삽 기법 중에서 Burg 알고리즘을 이용하여 예측 차수(prediction order)와 표적의 거리에 따른 성능 비교 결과를 보여 준다.

DSR 연산자에 의한 파동장 외삽을 이용한 중합전 데이터밍 (Prestack Datuming by Wavefield Depth Extrapolation using the DSR Equation)

  • 지준
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제2권1호
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    • pp.54-62
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    • 1999
  • 본 논문은 파동장의 심도방향으로의 외삽(extrapolation)을 사용한 중합전 데이터밍 기법을 소개한다. 데이터밍 알고리즘의 유도를 위해, 우선 평면에 정의되어 있는 파동장을 임의의 굴곡을 갖는 면으로 외삽을 수행하는 모델링 연산자를 대수학적으로 구한 후, 이러한 모델링 연산자와 어드조인트(adjoint)관계에 있는 연산자를 대수학적으로 구하여 데이터밍 연산자를 얻게된다. 본 논문에서 사용된 취합전 모델링 연산자는 이미 널리 쓰이고 있는 중합전 마이그레이션(prestack migration) 중의 하나인 survey sinking 방법의 모델링에 해당하는 double square root(DSR)식이 사용되었다.

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지역 분할을 통한 비선형 외삽법 기반 영상 복원 기법 (Nonlinear Extrapolation Based Image Restoration Using Region Classification)

  • 한종우;황민철;왕태식;고성제
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제46권3호
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    • pp.105-111
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    • 2009
  • 본 논문에서는 지역 특성에 기반한 주파수 영역에서의 비선형 외삽법을 통한 영상 복원 기법을 제안한다. 기존의 비선형 외삽법은 객체의 경계 부분에서 링잉(ringing) 현상이 발생한다는 단점이 있다. 제안된 영상 복원 기법은 기존의 단점을 보완하기 위해 영상의 지역적 특징을 고려하는 적응적 복원 기법을 도입하였다. 즉, 열화된 영상을 일정 크기의 블록으로 나누고, 각 블록의 특성을 파악하여 단순한 영상을 포함한 블록, 한 개의 경계를 포함한 블록, 그리고 복잡한 영상을 포함한 블록으로 구분한다. 각 블록의 특징에 따라 적응적인 비선형 외삽법을 적용하여 영상을 복원한다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존의 방법보다 주관적, 객관적 관점에서 향상된 화질을 갖는 것을 알 수 있다.

Random Walks 알고리즘 기반 외삽 시점에 대한 홀 채움 기법 (Hole Filling Method for Extrapolated View based on Random Walks Algorithm)

  • 이규철;유지상
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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    • pp.133-135
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    • 2017
  • 본 논문에서는 스테레오 영상을 이용하여 외삽 시점 영상 생성 시 발생하는 홀을 채우는 방법을 제안한다. 스테레오 영상에 3D 워핑을 이용하여 다수의 시점을 생성할 수 있다. 하지만 이 방법은 보이지 않는 시점에서의 영역을 완벽히 복원할 수 없기 때문에 필연적으로 홀이 발생한다. 홀을 채우기 위해 먼저 홀 영역의 경계를 Random Walks 알고리즘을 이용하여 전경과 배경으로 구분한다. 그리고 홀을 배경 성분에 해당하는 영역만을 이용하여 채우게 된다. 홀 채움 과정에서는 패치 내의 홀의 비율과 컬러와 깊이 영상의 텍스처에 대한 복잡도를 정의하고 패치 별로 우선순위를 계산하여 높은 순위의 패치로 홀을 채우게 된다. 실험 결과 제안하는 기법이 홀을 효과적으로 채우는 것을 확인하였다.

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적대적 생성 신경망을 이용한 레이더 기반 초단시간 강우예측 기법 개발 (Development of radar-based nowcasting method using Generative Adversarial Network)

  • 윤성심;신홍준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.64-64
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    • 2022
  • 이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

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패치 외삽을 이용한 효과적인 예제기반 영상 인페인팅 (Effective Exemplar-Based Image Inpainting Using Patch Extrapolation)

  • 김진주;이시웅
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.1-9
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    • 2014
  • 영상 인페인팅(image inpainting)은 영상에서 훼손된 부분을 복원하거나 영상 내의 불필요한 문자나 특정 물체를 제거한 후 삭제된 영역을 자연스럽게 채우기 위해 널리 사용되는 기법이다. 예제기반 인페인팅은 비어있는 영역에서 어떤 부분부터 채울 것인지를 결정하는 패치 우선순위 결정과 결정된 패치를 어떤 패치로 채울 것인지 결정하는 패치탐색의 두 부분으로 구성되어 있다. 기존 예제기반 인페인팅에서는 패치 내의 알고 있는 영역의 화소 값만을 이용하여 유사패치를 탐색한다. 이는 패치의 일부분만 이용하여 비교하게 되므로 비교 대상이 아닌 영역에 상관성이 없는 화소 값을 갖는 패치가 선택될 수 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 패치외삽을 이용한 예제기반 인페인팅 방식을 제안한다. 제안 방식은 우선순위가 결정된 패치에 대해 패치 내 이미 알고 있는 영역의 화소 값을 이용하여 패치 내 비어있는 영역의 화소 값을 외삽 방식으로 예측치를 구하여 채운 후 유사 패치를 탐색한다. 실험 결과를 통해 제안방식이 기존 예제기반 인페인팅 방식에 비해 자연스러운 결과 영상을 얻을 수 있음을 보여준다.