기존의 블록기반 움직임 예측방법은 특히 저전송률 비디오 압축에 사용 될 경우 움직임 필드에서의 블록화 현상이나 불안정한 움직임 예측과 같은 문제를 수반한다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 H.263의 기존 블록기반 DCT부호화 구조를 최대한 유지하면서 비정형 삼각형 메쉬에 기반한 새로운 움직임 보상 방법을 수용할 수 있는 하나의 방법을 제안한다. 제안방법은 복원된 이전 프레임 영상을 최소의 제어점들을 이용해 표현하기 위해, 주어진 영상의 컨텐트에 적응적으로 삼각형 비정형 메쉬를 설정한다. 그리고 Affine변환에 기반한 매칭을 이용해, 설정된 각 제어점의 움직임벡터를 구한 후, 이를 이용해 각 메쉬를 Affine변환하여 예측된 현재 프레임을 얻는 전방향 움직임 보상을 제안한다. 이 방법은 컨텐트에 적응적으로 설정된 메쉬 정보를 보내지 않아도 되는 장점이 있다. 실제 비디오 데이터를 이용해 실험한 결과 제안방법이 객관적 및 주관적 화질 평가에서 기존의 블록기반 H.263 방법보다 개선되었음을 알 수 있다.
본 논문은 비의도 움직임 검출 및 적응적 움직임 완화 필터를 이용한 동영상 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 비의도 움직임 검출 단계와 검출된 비의도 움직임을 완화 필터링하는 단계로 구성된다. 움직임 완화 과정에 요구되는 속성들을 활용하기 위하여 누적 전역 움직임 매개변수들로 구성된 집합의 국부 최대값과 국부 최소값을 정의한다. 국부 정보를 사용하여 비의도 움직임 검출에 필요한 제약조건을 정의하며, 제약조건들을 기반으로 하여 알파-조정 평균 필터의 알파 값을 결정하여 재구성된 동영상의 움직임 완화 정도를 제어한다. 실험 결과를 통해 제안된 방식의 성능 우수성을 입증하였다.
지능형 로봇에서 환경인식과 이러한 환경에 따른 행동 결정능력은 로봇이 필수적으로 갖추어야 할 기능이다. 본 논문은 이족로봇 플랫폼에서 비전기반 환경인식과 이를 통한 안정적인 보행 제어시스템을 제안한다. 비전기반 환경인식 시스템은 움직임 모델을 이용한 로봇 자체 움직임 보정 모듈, Adaboost를 이용한 장애물 영역 추출, PCA를 이용한 장애물 특징 추출, Hierarchical SVM을 이용한 장애물 인식 모듈로 구성되어 있으며, 이러한 환경 인식 시스템으로부터 보행 제어 시스템은 상황에 맞는 안정적이 보행 궤적을 생성한다. 보행 제어 시스템은 neural network을 이용하여 보행 궤적 생성 모듈과 보행 오차를 보정하기 위한 fuzzy 제어기 모듈로 구성되어 있다. 본 시스템을 제작한 로봇에 적용한 결과 보다 안정적인 보행을 할 수 있었다.
본 논문은 기존의 휴대폰과 같은 모바일 환경에서의 제약적인 화면을 극복하기 위하여 가상의 스크린을 만들고 이를 사용자가 손쉽게 제어할 수 있는 인터페이스에 대해서 제안하였다. 기존의 방법은 버튼을 반복적으로 눌러 스크롤 했던 것에 반해 제안된 인터페이스는 휴대폰 카메라를 통해 입력되는 영상 신호를 기반으로 움직임 벡터 값을 추출하고 이를 통하여 사용자가 움직이는 방향대로 화면을 움직여 줌으로서 사용자에게 편리하고 직관적인 인터페이스를 제공함으로서 휴대폰의 제한적인 화면을 극복 하였다. 모바일 환경에서의 움직임 벡터 값을 추출하기 위한 알고리즘을 제안하고, 제한적인 화면으로 인하여 정보 표현에 한계가 있던 점을 극복하여 모바일 환경에서의 새로운 인터페이스를 제안하였다.
본 논문에서는 3차원 공간에서의 직관적이며 자연스러운 손동작을 통해 기존의 컴퓨터 인터페이스를 대체할 수 있는 새로운 인터페이스를 제안한다. 제안하는 인터페이스는 커서의 이동 제어와 명령 제어의 기능을 3차원 공간에서 마우스란 매개체 없이 손의 움직임만으로 수행할 수 있다. 명령 제어를 위한 손가락 동작은 손목에서 얻은 근전도 신호를 통해 추론하며, 손가락 동작의 종류는 4가지(좌클릭, 우클릭, 홀드, 릴리즈)로 마우스의 모든 기능을 표현할 수 있다. 또한 컴퓨터 화면상 커서의 상하좌우 움직임 제어는 손의 이동을 통하여 이루어지며 이는 영상 정보처리를 통하여 구현하였다. 손가락 동작 추론을 위해 지표로는 근전도 신호의 엔트로피가 사용되었으며, 가우시안 모델링과 최우추정법을 이용하였다. 커서의 움직임 제어를 위한 영상처리에는 색상인식을 통하여 손가락 끝에 부착한 마커 영역의 위치 좌표를 얻고, 그 좌표의 중심점을 구하여 커서의 이동 제어를 구현하였다. 손가락 움직임 추론을 통한 명령 제어의 성공률은 95% 이상이며 커서 이동제어는 실시간 지연 없이 자연스러운 수행이 가능하였다. 전체 시스템을 직접 구현하여 성능 및 유용성에 대하여 확인하였다.
본 논문에서는 LCD 패널 제어를 위한 UXGA급 LCD 컨트롤러를 제안하였다. 제안한 컨트롤러는 전화면 디스플레이를 위해 입력 해상도와 출력 해상도 간의 최대 공약수를 이용하여 화면의 확대 기능을 지원하며, 확대 영상의 질을 높이기 위해 입력 영상의 움직임을 3 단계로 구분해서 검출하여 각 단계에 따라 서로 다른 보간 알고리즘을 사용하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 정량적인 성능 평가를 위해 PSNR을 도입하였으며, 다양한 실험 영상을 이용하여 기존의 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그리고 제안한 움직임 검출기의 움직임 검출 성능 평가를 위해 시각적 검증 및 화소 변화 추정을 도입하였다. 제안한 컨트롤러는 VHDL을 이용해 설계되었으며, 기능적 시뮬레이션을 통하여 각각의 세부 블록들의 기능을 검증하고 Xilinx VirtexE FPGA를 이용해 회로 합성을 수행하였다.
본 논문에서는 FRUC(Frame Rate Up Conversion)에 사용되는 대표적인 움직임 보상 프레임 보간 기술들에 사용되는 블록 기반의 왜곡 예측기법에 대한 성능을 비교한다. 기존에 제안된 블록 기반의 움직임 보상 보간에 대한 왜곡 측정 기법들에 대한 각각 특징과 차이점에 대하여 조사하고, 각각의 독립적인 제어와 결합된 통합 제어에 의해 실제 왜곡을 효과적으로 예측하는 모델에 대해 논한다. 특히, 블록 기반의 시간축 정합특성, 공간적 정합특성, 이웃블록과의 움직임 벡터 유사성, 공간 주파수 특성 등으로 세분화하고, 컴퓨터 모의실험에 기초하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제시된 결과들은 FRUC 기법에 효과적으로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 분산 비디오 부호화 기법에 효과적으로 사용되어 성능개선을 이룰 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 H.263 부호기에서 양자화 변수의 추정을 위한 퍼지 제어기를 제안한다. 퍼지화 방법으로는 Mamdani법을 이용하였으며, 비퍼지화는 무게 중심법을 이용한다. 퍼지 입력변수로는 영상의 분산값, 엔트로피 및 현재의 움직임 벡터와 이전 영상의 움직임 벡터를 이용한다. 분산값과 엔트로피는 공간영역 특징을 반영하며, 움직임 벡터는 시간영역의 특징을 반영한다. 시각적인 특성에 적합하게 퍼지변수를 결정하며 퍼지 소속함수를 유도하여, 퍼지 규칙의 수를 줄이도록 FAM bank를 설계한다. 퍼지 양자화를 실제 동영상 압축에 적용함으로써 복원영상의 화질 특성이 향상되고, 율제어가 효과적으로 이루어지는 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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