본 논문에서는 홀로그램을 실시간으로 생성하기 위하여 수정된 디지털 홀로그램(computer-generated hologram, CGH) 수식을 재정의 하여 3단계로 나누고 2차원 블록 단위 기반의 컴퓨터 생성 홀로그램 생성기의 하드웨어 구조를 제안하였다. 유효광원의 대한 z축 항에 대하여 연산하는 공통항 연산기와 x,y축을 연산하는 죄표값 연산기 마지막으로 각 화소의 대하여 연산하는 화소값 연산기로 이루어진 하드웨어를 제안하고 구현 하였다. 구현한 하드웨어는 $32{\times}32$ 중간 블록의 구조를 가질 때 기존 연구에 비하여 86%이상의 DSP블록을 줄일 수 있다.
카메라 캘리브레이션은 다시점 카메라 시스템에서 내부와 외부 인자로 이루어진 카메라 파라미터를 획득하는 과정을 의미 한다. 이는 3차원으로 표현되는 장면과 카메라간의 구조를 다루기 위해 중요하다. 그러나 카메라 캘리브레이션은 사람이 직접 손으로 각 영상에서 사각형의 네 점을 정확히 찍어 주어야 하는 과정 때문에 카메라의 수와 패턴 영상의 수가 늘어남에 따라 상당히 번거로운 작업이 된다. 본 논문에서는 카메라 캘리브레이션 과정에서 손으로 수행하는 작업을 줄이기 위해 자동으로 패턴 특징점을 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 영상에서 패턴 특징점의 후보를 찾기 위해 해리스 코너 검출 방법을 사용한다. 그리고 후보 주변의 원형 샘플 화소를 이용하여 유효한 패턴 특징점을 추출한다. 실험 결과는 Matlab 캘리브레이션 툴박스를 이용하여 획득한 카메라 파라미터와 비교해 보았을 때 큰 차이가 없지만 수작업의 번거로움을 상당히 감소시켰음을 확인하였다.
본 논문은 블록 정합에 크게 기여하는 화소들만을 이용함으로 정합 계산량을 줄이는 변형된 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 알고리즘 구현과 부가 정보를 고려하여 제안된 알고리즘은 정합 블록을 서브블록들로 나누고, 서브블록의 복잡도를 이용해 일부의 서브블록들만을 선택해 정합을 수행한다. 모의실험 결과는 제안된 알고리즘이 계산량을 줄이면서 유효한 정합을 수행하는 것을 보여준다.
실감미디어의 수요가 높아짐에 따라, 실감 미디어 컨텐츠 제작에 반드시 필요한 깊이영상에 대한 중요성이 커지고 있다. 다시점 영상으로부터 계산된 깊이 영상은 물체 주위와 배경 영역에 홀을 가지고 있다. 이러한 깊이영상에서의 홀을 채울 때, 이에 대응하는 컬러영상의 색상 특성을 고려하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상의 화소들을 색상 유사성을 이용하여 클래스로 분류하고, 홀의 깊이정보를 예측할 때 같은 클래스의 유효한 깊이값 만을 사용하는 방법을 소개한다. 제안하는 방법을 사용하면 깊이영상의 홀을 효율적으로 채워 넣을 수 있다. 실감미디어 제작에 있어 제안하는 방법을 사용한다면, 사실감 있는 깊이 정보를 얻을 수 있다.
본 논문은 푸리에영역에서 상관을 계산하기 위한 합성화상을 이용하여 에러가 포함된 화상의 패턴매칭 및 검증에 유효한 새로운 패턴매칭 알고리즘을 제안한다. 두개의 화상을 푸리에변환하여 합성화상을 계산하면 원화상의 중요한 성질은 푸리에영역에서 만들어진 합성화상의 중심부분에 집중된다는 데 착안하여 푸리에공간에 나타난 화상의 중심부분만을 추출하여 비교함으로써 화상의 동일여부에 관한 검증이 보다 단순하게 이루어질 수 있음을 보인다. 또한 원화상에 잡음이 포함된 경우에 푸리에변환의 공간에서 잡음이 중심 부분에서 먼 곳에 분포되는 것에 착안하여 잡음이 포함된 화상과 원화상의 매칭에도 유효함을 보인다. 실험을 통하여 10개의 표준화상과 가우시안잡음이 첨가된 화상을 사용하여 화상을 구분해 내고, 잡음이 있는 화상은 동일한 화상으로 인식함을 보인다. 실험결과는 합성화상의 중심부분에 존재하는 전체의 0.5%의 화소만을 비교함으로써 패턴인식이 가능함을 보여준다.
본 논문에서는 상용 카메라를 이용하여 미세먼지의 소산계수를 측정하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 하나의 주어진 영상에서 같은 방향에 놓인 동일한 종류의 물체에 대한 3개 이상의 화소점의 밝기를 이용하여 소산계수를 측정하였다. 계산에 사용하기 위해 선택된 화소에 해당하는 물체는 카메라와의 거리를 알고 있는 것으로 선택하였다. 카메라를 이용하여 측정한 미세먼지의 소산계수와의 비교를 위하여 라이다를 이용하여 소산계수를 측정하였다. 최종적으로 카메라를 이용하여 측정한 미세먼지의 소산계수와 라이다를 이용한 그것에는 신뢰할 수 있는 상관관계를 얻었으며, 약 0.86 정도의 값을 보였다. 같은 방법으로 카메라의 R, G, B 3센서의 유효파장에서 소산계수를 얻을 수 있다는 것을 보였으며, 이러한 3파장에서의 소산계수를 통하여 하루 동안의 옹스트롱 지수(Angstrom exponent) 변화를 얻었는데, 이 값은 0.7~1.6 범위에 존재한다는 것을 알 수 있었다. 이러한 지수는 입자의 크기와 관련된 중요한 정보로 사용할 수 있다.
본 논문은 주성분 분석을 이용한 직선 검출 알고리즘을 분석하여 새로운 두 기능이 추가된 개선된 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 기능은 검출된 직선을 통해 무효 화소를 제거하고 다시 직선을 검출하는 것이고, 두 번째 기능은 겹치지 않는 블록들에서 직선 검출을 통해 후보 직선들 선택하고, 각 후보 직선의 주변 화소들을 이용해 유효 직선을 검출하는 것이다. 제안된 알고리즘은 정제된 직선 영상에서는 기존 알고리즘보다 적은 계산량으로 더 정확한 직선을 검출하고 있다.
본 논문은 H.264/AVC 부호화기의 실시간 동영상 부호화를 위한 하드웨어 구현과정 중 파이프라인 구조의 병렬 처리로 인한 데이터 부재문제의 해결방안을 제시하였다. 참조 소프트웨어(JM)의 움직임 추정 연산은 순차적인 처리가 가능하기 때문에 모든 데이터가 유효하지만, 파이프라인 구조로 하드웨어를 구현시 데이터가 병렬적으로 처리되므로 이전데이터가 유효하지 않은 경우가 발생한다. 본 논문에서는 MVp 연산시의 부재되는 데이터 문제를 해결하였다. 제안된 방법은 유효하지 않은 주변블록의 데이터(MV)로 인한 화질저하를 최소화하기 위하여 유효하지 않은 MV를 대신하여, 정수화소 움직임벡터, MVp(Motion Vector Predictor), MVcol(Motion vector of the Co-located block)을 사용하는 방법이다. BDPSNR로 실험 결과 같은 주제로 이전에 연구된 Huang[7]의 실험결과에 비하여 최대 QCIF영상에서 0.555dB, CIF 영상에서 0.834dB의 성능향상을 나타내고 있다.
화상 심층암호(image steganography)는 비밀 정보를 화상에 몰래 숨겨 송/수신자간에 주고받는 비밀 통신의 한 방법이다. 송신자는 특별한 의미를 갖지 않는 커버 화상(cover image)에 비밀 정보를 삽입한 스테고 화상을 수신자에게 전달한다. 수신자는 송신자에게 받은 스테고 화상(stego image)에서 숨겨진 비밀 정보를 추출하여 그 개용을 확인한다. 본 논문에서는 알고리즘이 간단하면서, 심층암호의 필수 조건인 비밀 정보의 삽입용량, 스테고 화상의 비가시성, 그리고 송i수신자간의 기밀성을 모두 만족할 수 있는 기법들을 제안한다 제안 방식은 커버 화상의 연속 두 화소간의 차분 값과 양자화 범위를 이용하여 비밀 정보를 은닉시킨다. 특별히, 스테고 화상의 비가시성을 위해 커버 화상의 두 화소간의 차분 값에 따라 삽입 비트수를 다르게 한다. 또한, 기밀성을 위해서는 비밀 양자화 범위를 사용하여 제3자에 의해 비밀 정보가 해독되는 것을 방지할 수 있다. 제안 방식은 기존의 방식보다 화질을 개선시키기 위하여 범위의 상한값을 이용하였고, 삽입용량을 증가시키기 위해 특정 화소에 대해서는 삽입 처리를 중복으로 수행하였다 실험을 통하여 기존의 방식과 제안 방식을 비교하였고, 그 결과 제안 방식의 유효성을 확인할 수 있었다.
블록정합 기법을 이용한 객체추적에서 크기가 다양하고 수시로 변하는 객체를 추적하기 위해 고정 정합블록을 사용하는 것은 적합하지 못하다. 본 논문은 동적 환경을 위한 적응적 정합블록을 정의하고, 이를 위한 블록정합 알 고리즘을 제안한다. 정합블록은 $42{\times}42$ 화소의 넓은 영역에 $10{\times}10$ 화소의 주 블록과 $6{\times}6$ 화소의 부 블록 8개로 구성되고, 영역 중심에 위치한 주 블록은 객체 블록으로 사용되고, 영역의 외곽에 위치한 부 블록은 객체블록을 위한 후보 블록으로 사용된다. 제안된 알고리즘은 부 블록에서 이전 10 프레임의 움직임 벡터를 이용해 객체블록을 추출하고, 주 블록과 추출된 객체블록을 이용해 블록정합을 수행한다. 성능 평가를 위한 실험들은 제안된 알고리즘이 정합블록에서 유효한 객체블록만을 적절히 추출하고, 자유로운 움직임을 갖는 객체를 영상의 중심 영역에 유지시켜 주는 것을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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