서로 다른 프레임 율을 가진 영상매체 사이의 프레임 호환을 위해, 움직임 추정 (motion estimation, ME)과 움직임 보상을 이용한 중간 영상 삽입 (합성) 기법 (motion compensated interpolation, MCI)이 활용되는데, 본 논문에서는 MCI에 적합한 움직임 추정기법을 제안하고, 제안한 움직임 추정 기법을 종래의 MCI에 적용한다. 종래의 방법에선 움직임 추정 블록과 MCI 블록의 크기가 동일하나, 본 논문에서 사용된 움직임 추정 블록은 MCI 블록과 같은 중심 축을 가지고, MCI 블록보다 더 크기 때문에 인접 블록과 중첩된 특성을 가진다. 제안한 움직임 추정 블록에 의한 계산량 증가를 줄이기 위해, 제안한 움직임 추정 블록내의 화소를 샘플링 하여 움직임 추정을 실행하였다. 제안한 방식을 검증하기 위해, 움직임 추정 블록을 다양한 샘플 계수로 샘플링 한 후 움직임 추정을 실행하였다. 제안한 방식으로 추정된 움직임 벡터 (motion vector, MV)를 활용하여 MCI를 수행하였으며, 수행된 결과를 종래의 방식에 의한 결과와 비교하였다.
본 논문에서는 디지털 영상을 확대하거나 축소하기 위한 수정된 3차 회선(Cubic Convolution) 스케일러를 제안하였다. 제안된 기법은 기존의 3차 회선 기법보다 적은 연산량을 가진다. 연산량을 감소시키기 위해 인접 화소의 차이값을 이용한 보간 기법을 선택하였고, 기존 3차 회선 기법의 3차 함수를 선형 함수로 변경하였다. 제안된 기법의 가중치를 계산하기 위해 덧셈기와 베럴 쉬프트(Barrel Shift)를 사용하였다. 제안된 기법은 기존의 기법과 연산량 그리고 화질에 대하여 비교하였다. 제안된 기법은 HDL로 설계 및 검증을 하였고, Xilinx Virtex FPGA을 사용하여 합성하였다.
영상에서 신호가 급격히 변화하는 지점은 영상의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이며, 영상의 위치와 모양 등에 대한 다양한 정보를 포함하고 있다. 그러므로, 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔으며, 초기에 사용한 에지 검출 연산자는 인접한 화소들 사이에 대한 관계를 이용하는 것이었다. 이 와 같은 방법들은 모든 경계 지점에서 에 지를 검출하므로, 라인-에지와 같은 일정한 폭 이하의 곡선에 대해서도 에지의 중복 검출을 수행한다. 한편, 최근 신호처리 분야에서 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 멀티스케일 에지 검출이 가능하며, 영상에서 에지를 포함한 특징들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 새로운 2-D 웨이브렛 함수를 사용하여, 영상에 존재하는 다양한 폭의 곡선에서 라인-에지 성분을 검출하였다.
압축된 영상의 비트스트림에 오류가 발생할 경우 영상을 원할 때 심각한 왜곡이 발생하고, 이 때문에 멀티미디어 서비스에서 오류 보상 방법은 더욱 중요한 기술로 대두되고 있다. 기존의 연속된 블록을 복원하는 Hsia방법에서는 상하에 인접한 블록의 경계면에 따라 화소 값을 비교하고 정합벡터를 구하였다. 이와 같이 구해지 정합벡터는 주변 블록의 에지 분포에 대한 고려가 배제되기 때문에 정확한 블록의 복원을 이루어낼 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 주변 블록의 에지 분포를 고려한다. 오류 블록을 중심으로 상단과 하단의 에지 분포를 고려하여 에지 방향으로 보간한다. 이때 에지 검출을 위해 Sobel 연산자를 이용하고 그 임계값은(Just-Noticeable-Distortion)/MND(Minimally- Noticeable Distortion)로 한다. 에지의 뭉개짐 현상을 막기 위하여 상단 블록과 하단 블록에 에지가 존재 하지 않을 때와 존재할 때를 구분해서 보간한다. 연속된 블록에 발생한 오류를 제안하는 방법으로 보상 할 경우 PSNR이 최대 2dB이상 향상된다.
본 논문은 그림자의 기하학 정보와 광원의 종류 및 방위에 관계없이 그림자 밝기가 점진적으로 변하거나 변화가 없다는 가정과 그림자는 어둡다는 공리를 기반으로 임의의 복잡한 자연 영상에서 그림자를 검출하는 기법을 제안한다. 먼저, 전처리를 통하여 그림자 후보영상을 검출한다. 다음으로, 인접화소들 사이의 선형독립성을 낮추기 위하여 유사 밝기를 대표 밝기로 표현하는 균일 양자화를 수행한다. 마지막으로, 그림자 밝기의 선형적 변화 특성을 이용하여 선형독립성이 낮은 그림자를 검출한다. 임의의 단일 자연영상의 실험에서, 제안한 알고리즘은 본영과 단색 배경을 갖는 반영 및 셀프그림자의 검출에 강건함을 보였다.
얼굴특징의 윤곽선 검출을 위하여 ${\lambda}$-퍼지척도를 이용하는 방법을 제안하였다. 기존의 방법에는 계곡, 명도, 경계선과 같은 특징점를 이용하여 얼굴 특징점을 찾는다. 이 방법에는 여러가지 특정점을 이용하기 때문에 주변잡음과 기타환경에 민감하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 ${\lambda}$-퍼지척도를 이용하여 이러한 단점을 해결하였다. 해당 화소에 대하여 각각의 가중치를 구성함으로서 이들에 대한 평가를 무게중심을 적용하여 종합적으로 평가 하였다. 따라서 인접정보를 유지하여 경계선의 연속성을 확보할 수 있었다. 실험을 통하여 기존의 방법에 비하여 알고리즘의 단순화로 인한 계산량의 감소를 보였으며, 항목간의 중요도에 대한 무게 중심을 검출하여 각도변화와 조명에 보다 강인한 경계선을 추출 할 수 있었다.
이 논문은 디지털 TV의 압축 비트열을 전송할 때, 채널 오류로 인해 디지털 TV 디코더에서 화면을 재생할 때 발생할 수 있는 화질의 저하를 최소화시키는 방법을 기술한다. 텔레비전과 같은 단방향 방송 시스템에서 전송 도중에 오류가 발생하여 수신측에서 전송 오류를 제대로 정정하기 곤란할 때, 재생된 화면이 심각하게 훼손될 수 있다. 이때 오류로 인한 화면의 손상을 주변의 공간적 또는 시간적 상관 정보를 이용하여 화면을 복원하는 동작을 오류 은폐라고 한다. 최근 디지털 TV나 고선명 TV의 기본 부호화 방식으로 많이 사용하고 있는 MPEG 비디오 표준 방식은 공간적인 중복 정보를 압축하기 위해 DCT 변환을 수행하며, 시간적인 중복 정보를 압축하기 위해 움직임 예측과 움직임 보상 방법을 이용한다. 또한 MPEG 비디오 압축 방식은 일종의 차분 부호화 방법을 사용하기 때문에 현재 화면에서 오류가 발생하면 현재 화면뿐만 아니라, 시간적으로 나중에 부호화된 화면에도 오류가 전파된다. 본 논문에서는 MPEG 비트열의 채널 오류의 영향을 분석하여 화면간에 존재하는 시간적인 중복성을 이용하여 움직임 벡터를 추정하여 손상된 부분을 은폐시키는 방법을 제안한다. 기본적으로 손상된 매크로블록의 위와 아래로 인접한 화소값들을 움직임 벡터의 추정에 사용한다. 제안된 방법들 중에서 주변 움직임 벡터들의 가중치를 이용한 평균값 방법과 초기 움직임 벡터를 이용한 확장 영역 움직임 추정 방법이 우수한 결과를 보였다.
영상매체의 발전으로 영상처리가 여러 분야에 적용되고 있으며, 영상의 밝기가 급격히 변화하는 경계 부분은 에지가 중요한 정보와 특징을 포함하므로 영상의 특징을 분석함에 있어서 중요한 요소이다. 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 계속되어 왔으며, 기존의 에지 검출 방법은 인접한 화소 사이에 대한 관계를 이용하여 수행 속도는 우수하나, 휘도 변화를 고려하지 않는 고정된 마스크를 이용하므로 에지검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 마스크의 휘도 변화를 이용한 새로운 알고리즘을 제안하였다.
최근에 카메라를 사용하여 물체를 인식하고 수량을 측정하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 건축 자재와 같이 인접한 동일 물체의 경우, 인식과 측정이 어려우며, 이와 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝과 드론을 사용하는 방법을 통하여 자재 더미의 윗면과 측면의 촬영, 드론 로그를 사용하한 드론 높이와 Yaw값 획득, 영상 내 자재 종류와 영역 정보 등 미리 학습된 딥러닝 모델을 사용한 획득방법, 드론 촬영 시의 Yaw값 차이를 이용해 윗면과 측면이 공통으로 가지는 직선 검색, 자재 더미의 가로, 세로, 높이의 비율 등을 통한 각 화소 비율과 자재 개수의 영역별 가상의 체적값 분석, 드론의 화각, 높이를 사용한 체적 사진측량값 획득, 가상 체적과 사진측량법 사이의 오차 최소화 비율 등을 연구하였다.
Watershed 알고리듬을 통해 에지 기반과 영역 기반 기법을 결합한 하이브리드 영상 분할 알고리듬을 제안하였다. 먼저 minimax flow와 결합된 평균 곡률 확산을 이용하여 에지를 보존하면서 잡음을 제거를 수행한다. 영상을 watershed 알고리듬을 이용하여 분할한 후에 RAG (Region Adjacency Graph)을 사용하여 분할된 영역들간의 관계를 분석한다. RAG의 그래프 노드와 에지 비용은 분할된 영역과 두 인접한 영역사이의 상이함을 나타낸다. 최소 비용의 RAG의 에지를 찾아 가장 유사한 영역 쌍이 결정되면 두 영역은 서로 합치고 RAG은 갱신된다. 제안한 방법을 통해서 잡음을 효과적으로 감소시키고 한 화소 두께의, 닫힌 경계선을 획득할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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