본 논문은 기존의 시간적으로 이웃한 프레임 사이의 움직임을 추정 보상하여 새로운 프레임을 생성하는 프레임률 향상 기법 (frame rate up conversion)을 제안한다. 움직임 추정(Motion Estimation)을 통하여 계산된 움직임 벡터를 이용하여 프레임을 생성하며, 생성된 프레임에서 발생되는 구멍 (hole)과 중첩 (overlap) 영역을 처리하는 기법을 제안한다. 특히 k-NN 보간법(k-nearest neighbor interpolation)[3]과 중간값을 적응적으로 활용하여 향상된 화질의 영상을 생성한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기술의 우수성을 입증하였다.
동영상 데이터를 실시간으로 전송하기 위해서는 데이터의 압축이 필수적인데, 이때 움직임 추정 기법을 사용하여 동영상내에 존재하는 중복된 데이터를 제거함으로써 데이터를 압축한다. 일반적으로, 움직임 추정 기법은 정 화소 움직임 벡터 추정과 반 화소 움직임 벡터 추정으로 이루어져 있는데, 블록 정합 기법을 사용하는 정 화소 움직임 벡터 추정을 위하여 많은 기법들이 제안되어 정 화소 움직임 추정에 소요되는 계산량을 줄였지만, 반 화소 보간과 블록 정합 기법을 사용하는 반 화소 움직임 벡터 추정을 위해서 그렇지 않다. 본 논문에서는 많은 계산량을 필요로 하는 반 화소 움직임 추정을 위한 기법을 제안하였는데, 제안된 기법은 정 화소와 반 화소 사이에 존재하는 움직임 벡터들의 상관성을 이용하였다. 실험을 통하여, 제안된 기법과 일반적으로 반 화소 움직임 추정에 사용되는 기법을 비교하였을 경우, 제안된 기법은 움직임 보상 예측된 화질면에 있어서 약 $0.07\~0.69(dB)$정도 저하되었지만, 탄 화소 움직임 벡터 추정의 속도면에 있어서 약 $2.5\~80$배 이상 높은 성능 향상을 보였다.
In this paper, we present a novel motion-compensated interpolation technique for non-moving caption region to prevent the block artifacts due to the failure of conventional block-based motion estimation algorithm on the block is consist of non-moving caption and moving object. Experimental results indicate good performance of the proposed scheme with significantly reduced block artifacts on image sequence that include non-moving caption. Also the proposed method is simple and adequate for hardware implementation.
DTV의 Full HD급이 보편화되면서 LCD(Liquid Crystal Display)기반 대형화와 고화질 요구가 급속도로 증대되고 있다. 이에 LCD의 잔상효과 제거와 격동적인 화면에서의 고화질 구현을 위해 수신 단에서 후처리 과정으로 움직임 보상 기반 프레임 보간법(MCFI)이 사용되고 있다. 이때 움직임 예측 시 구현의 용이성 때문에 블록정합기법(BMA)이 가장 많이 사용되고 있지만 여러 가지 문제점을 보여주고 있다. 본 논문에서는 움직임 정보의 정확성을 높이고 움직임 예측의 계산량 감소를 위하여 움직임 형태 기반의 움직임 예측 기법을 제안 한다. 움직임 정보의 정확성 향상을 위하여 움직임 형태를 기반으로 움직임 예측을 수행한다. 그리고 계산양 감소를 위하여 움직임 영역에서만 예측을 수행하는데 제안한 방법은 전 영역 움직임 예측기의 평균 25% 계산양만으로 비슷한 성능의 결과를 보여주고 있으며 특히 빠른 움직임 영역에서는 다른 여러 가지 움직임 예측 기법들 보다 우월한 성능을 보여준다.
이 논문은 저해상도 동영상에서 자동화된 방식으로 한 장의 좋은 화질의 고해상도 영상을 얻는 방안을 제시한다. 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도 영상을 얻는 방법이 한 장의 저해상도 영상만을 이용하는 전통적인 보간 방법에 비해 좋은 결과를 보이기 위해서는 입력 영상들이 공통된 고해상도 격자에 잘 정합되어야 하므로, 정합오차를 충분히 고려하여 입력영상들을 주의 깊게 선택한다. 본 논문에서는 움직임 보상된 저해상도 영상들로부터 얻어진 통계적 특성을 활용하여 입력 영상 후보들의 입력 영상으로서의 적합성을 평가한다. 고해상도 영상획득모델로부터 움직임 보상오차의 최대값을 추정한다. 입력 영상 후보의 움직임 보상오차가 추정된 움직임 보상오차의 최대값보다 크면 입력 영상후보는 선정에서 제외된다. 선정된 적절한 유효 입력 영상 후보의 수와 움직임 보상오차의 통계치를 고려하여 최종 입력 영상들을 선별한다. 입력 영상 선별부에서 최종적으로 선별된 입력 영상들은 뒤따르는 고해상도 영상복원부로 입력된다. 제안된 방식은 사용자의 간섭없이 저해상도 동영상에서 효과적으로 입력 영상들을 선별하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 얻는 응용에 사용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 이음매없는 모자이크 구성을 위한 영상 정렬 방법을 제안한다. 모자이크 구성을 위한 전역 움직임 추정 후, 전역 움직임 계수를 이용하여 모자이크를 구성하려면, 정렬이 올바르게 수행되지 않은 국부 영역이 존재하게 되고, 이러한 국부 영역에서는 선분의 끊김, 흐려짐, 겹침 현상이 일어난다. 전역 움직임 계수에 의해서 정렬되지 않은 국부 영역을 정렬하기 위해서는 잔여 움직임 추정 알고리즘이 필요하다. 그러나, 잔여 움직임 추정을 위해서는 카메라의 초점 거리나 조도 변화와 관계된 변수를 추정해야 하고, 또한 이에따른 많은 계산량을 요구하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 추가적인 외부 변수의 추정 과정 없이 효율적으로 잔여 움직임을 추정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 잔여 움직임 추정 과정에서 사용되는 측정 및 추정 윈도우의 크기를 효율적으로 설정함으로써 잔여 움직임 정보를 효과적으로 추정할 수 있다. 제안된 단계적 잔여 움직임 알고리즘을 적용하여 모자이크를 구성함으로써, 전역 움직임 계수에 의해서 정렬되지 않았던 국부 영역의 흐려짐, 겹침 현상을 해결할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.
본 논문에서는 분산 비디오 코딩기법을 이용한 조명 보상 기반의 다시점 비디오 코딩 방법을 제안한다. 다시점 비디오 코딩을 위한 분산 비디오 코딩은 주변 정보를 생성하는 방법에 따라 크게 움직임 예측 및 보간 방법과 시점 간 예측 및 보간 방법으로 나눌 수 있다. 시점 간 예측 및 보간 방법은 다시점 비디오의 특성을 이용하는 방법으로, 시점 간 상관성에 따른 보조 정보의 생성을 통하여 분산 코딩의 효율을 향상 시킬 수 있다. 그러나, 실제 다시점 영상의 특성상 시점 간 예측에서 각 시점의 카메라 파라미터 및 조명 조건 변화에 따라 부정확한 시점 간 예측 및 보간이 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 다시점 비디오에 분산비디오 코딩기법을 적용함에 있어서, 조명 조건을 보상하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 인코더에서 AC 변환계수의 패리티 비트에 추가하여 DC 정보를 전송하고, 디코더에서 보조 정보 생성 시 추가 전송된 DC 성분을 이용하여 조명 조건이 보상된, 보다 정확한 보조 정보를 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통하여 조명보상을 적용하지 않은 경우와 비교했을 때, 같은 비트율에서 $0.1{\sim}0.2dB$의 화질 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 에지를 고려한 순차주사화(EDI: edge dependent interpolation)와 전역 움직임 보상(GMC: globa1 motion compensation)을 결합한 효율적이면서도 안정적인 순차주사화 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 에지를 고려한 순차주사화 알고리즘을 사용하면 한 장의 필드를 이용한 다른 순차주사화 알고리즘들을 사용했을 때보다 시각적으로 우수한 결과를 얻을 수 있다. 그러나 한 장의 필드에 담긴 영상 정보에는 한계가 있기 때문에, 한 장의 필드를 이용한 방법을 통해서는 원본 필드로부터 고화질의 순차 주사 영상을 얻을 수 없다. 이에 반해 움직임 정보를 이용한 순차주사화 방법은 공간 영역뿐 아니라 시간 영역의 정보를 사용하므로 한 장의 필드를 이용할 때 보다 더욱 정확하게 원 프레임을 복원해 내지만, 움직임 추정의 정확도에 따라 결과가 크게 좌우되는 단점이 있다. 따라서 제안된 알고리즘에서는 EDI와 GMC를 함께 사용한다. 또한 최상의 결과를 얻기 위해 GMC의 오류를 검출하는 적응적 문턱 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하면 기존 방법들에 비해 수치상으로도 시각적으로도 뛰어난 결과가 나타나는 것을 실험을 통해 확인할 수 있다.
분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 움직임 보상 보간 기법을 이용하여 부가정보를 생성한다. 생성된 부가정보의 정확성이 Wyner-Ziv 프레임을 복원하기 위한 parity 정보량에 큰 영향을 미치기 때문에 부가정보의 정확한 생성이 분산 동영상 부호화 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 다양한 부가정보 생성 기법의 성능을 분석하고 효율적인 부가정보 생성 기법을 제안하였다. 또한 생성된 부가정보가 분산 동영상 부호화 시스템의 성능에 미치는 영향을 비교분석 하였다.
분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 움직임 보상 보간 기법을 이용하여 부가정보를 생성한다. 생성된 부가정보와 원 Wyner-Ziv 프레임간의 차이를 채널 부호로 오류 정정하게 되는데 이때 부호기에서는 복호기에서의 오류 정정을 위하여 패리티 비트인 Wyner-Ziv 비트를 복호기로 보내게 되고 복호기에서는 이 Wyner-Ziv 비트를 이용하여 Wyner-Ziv 프레임을 복원하는데 더 많은 Wyner-Ziv 비트가 필요할 경우 피드백 채널을 통해 Wyner-Ziv 비트를 요청하게 된다. 이때 부호기에서 조건부 엔트로피를 구할 수 있다면 이를 이용하여 Wyner-Ziv 비트 전송량을 제어함으로써 피드백 채널을 제거 할 수 있다. 이를 위해 부호기에서도 부가정보를 알아야하는데 복호기에서 사용하는 부가정보 생성 기법은 복잡도가 높기 때문에 사용할 수 없다. 본 논문에서는 부호기에서 간단한 부가정보를 생성하는 방법을 제안하고 분산 동영상 부호화 시스템에 적용하여 피드백 채널을 제거하였을 때의 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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