본 논문에서는 개선된 이진 블록 매칭 방법을 사용한 제한된 1비트 변환 (Constrained One-bit Transform : C1BT) 알고리듬을 제안한다. 이진 영상 기반의 움직임 예측은 기존의 정합 오차 기준인 SAD (Sum of Absolute Difference)를 사용한 움직임 예측의 방대한 계산량을 줄이기 위해 정합오차 기준을 이진 논리 연산을 사용하는 NNMP (Number of Non-Matching Points)를 사용하여 움직임 예측의 속도를 향상시키고 하드웨어 구현을 용이하게 하는 방법이다. C1BT 알고리듬은 기존의 1BT알고리듬이 원본의 픽셀값을 1개의 비트만으로 표현하며 발생하는 단점을 보완하여 이진 영상 기반의 움직임 예측의 정확도를 향상시킨 알고리듬이다. 이 논문에서는 이진 블록 기반의 움직임 예측이 작은 크기의 정합블록을 사용할 때 더욱 정확한 정확도를 갖는 방법을 제안하였다. 기존의 C1BT기반의 움직임 예측의 결과와 제안하는 알고리듬의 결과를 비교해 보았을 때 PSNR측면에서 더 우수한 성능을 갖는 것을 볼 수 있다.
많은 문자인식 문제에서 인식 속도를 높이기 위하여 대분류 방법이 사용된다. 이 경우 처음에 부류를 잘못 선택하면 대분류에 의해 돌이킬 수 없는 오류가 발생한다. 이러한 위험을 줄이기 위하여 각 모델을 여러 부류에 중복시키는 방법이 사용되지만, 이 또한 대분류 오류를 완전히 배제할 수는 없다. 본 논문에서는 오류를 증가시키지 않으면서도 전체 모델 중 일부를 선택적으로 정합함으로써 인식 속도를 높이기 위한 방법을 제안한다. 이 방법은 모델간의 유사도를 이용하여 그래프를 구성하고, 이 그래프 상에서 특정 모델을 시점으로 그래프 탐색을 진행함으로써, 입력 패턴과 유사도가 떨어지는 모델들과의 불필요한 정합을 줄인다. 본 논문에서는 이 방법을 숫자와 영어 대소문자를 대상으로 하는 온라인 필기 문자 인식 문제에 적용하였다. 실험에서 입력 패턴을 모든 모델과 정합하는 기본적인 방법과 제안하는 방법을 비교해 보았다. 그 결과 모델 그래프의 진출 차수와 탐색 과정에서 유지하는 후보의 개수를 적절히 조절함으로써 기본적인 방법과 동일한 인식률을 얻었으며, 인식 속도는 2.45배의 증가를 보였다.
현대 사회에서 영상 콘텐츠 (contents)의 사용량이 급증함에 따라 영상압축 기술은 이동통신이나 DMB 등의 시스템에 필수적인 기술이 되었으며 이에 따라 MPEG-x와 H.26x 등 국제적인 표준들이 존재한다. 전역 탐색 알고리듬은 주어진 검색 범위(search range) 내에서 모든 후보들의 변위의 에러 기준에 따라 최솟값을 이용해 위치를 검색하는 알고리듬이다. 그러나 전역 탐색 알고리듬은 각 화소에 대해 엄청난 양의 계산 로드를 가지며 이로 인해 심각한 문제를 발생시키는 단점이 있다. 1비트 변환 (one-bit transform) 을 이용한 고속 움직임 추정 알고리듬은 참조 프레임과 현재 프레임을 1비트, 즉 0 또는 1만 갖는 값으로 변환하는데, 이에는 exclusive-OR 연산을 통해 블록 매칭 에러 (block matching error)를 계산하는 과정과 변환하는 과정이 포함된다. 본 논문에서는 다양한 커널 (kernel)들을 이용한 1비트 변환과 움직임 추정에 대해 다루었으며, 기존에 있었던 1비트 변환에 이용된 커널과는 다른 다양한 커널을 이용한 움직임 추정 결과들을 비교해봄으로써 화질열화를 최소로 하는 커널을 찾는 것에 대해 연구했다.
국내 IT시장에서 비디오 분야가 차지하는 분야는 매우 크다. 스마트폰, 테블릿 PC, 3D, UHDTV 등 간접적으로나 직접적으로 비디오 분야와 밀접한 관계를 맺고 있다. 이런 추세에 따라서 멀티미디어를 무선 인터넷 환경에서 실시간으로 감상하기 위해 비디오 분야에서는 높은 압축률의 코덱이 선결 과제이다. 이에 따라 기존의 H.264에서 좀 더 발전한 HEVC 차세대 비디오 코덱의 표준화가 진행 중이다. 이에 본 논문은 비디오 분야에서 가장 큰 복잡도를 갖는 움직임 추정 부분과 관련해서 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘을 사용해 복잡도를 줄이고 기존 알고리즘과 비교해 화질 열화를 개선함으로써 차세대 코덱에 필요한 데이터 감소에 크게 이바지 할 것으로 보인다.
본 논문은 2비트 변환 (two-bit transform : 2BT) 알고리즘의 탐색 범위를 적응적으로 조정하는 알고리즘을 제안하였다. 2BT는 정합 오차 기준으로 SAD (sum of absolute differences)를 사용하지 않고 Number of Non-Matching Points (NNMP)를 사용하여 속도를 향상시키고, 하드웨어 구현을 용이하게 했다. 그러나 움직임 예측 시 기존의 방법인 전역 탐색 (FS : Full Search) 알고리즘을 사용하여 방대한 연산량을 요구한다. 이 점을 개선하기 위해 이 논문에서는 2BT의 탐색 범위를 매 블록마다 적응적으로 조정하면서 알고리즘의 계산량을 줄이고 속도를 향상시키는 알고리즘을 제안하였다. 기존의 2BT와 제안하는 알고리즘을 비교한 실험결과는 PSNR이 거의 동일하나 복잡도 측면에서 제안하는 알고리즘이 훨씬 우수한 성능을 보여준다.
GaAs/AlGaAs나 InGaAs/InGaAsP와 같은 반도체 기판을 이용한 전계광학 광변조기는 LD나 SOA와 같은 광소자와 단일기판 집적이 가능하고 낮은 chirping과 높은 변조대역폭을 갖는 외부광변조기로서의 장점으로 인하여 마이크로파 대역의 초고속광통신소자로 각광을 받아왔다. 특히 진행파의 속도가 정합된 traveling-wave 전극 구조를 갖는 경우 변조대역폭은 30-400Hz에 달하고 있다$^{(1)}$ . 그러나 한편으로는 반도체의 전계광학계수(electro-Optic Coefficient)가 LiNbO$_3$에 비해 10분의 1정도로 작아 상대적으로 동작전압이 커지는 단점이 대두되며 실제 구동전압이 수십 V에 이르고 있다. 이런 단점을 극복하기 위하여 p-i-n 구조를 이용하여 전계 집속도를 높이는 방법이 제안되어 동작전압이 2 V/mm 정도까지 감소하였다$^{(2)}$ . 본 논문에서는 이와 같은 반도체 전계광학 광변조기에서의 소신호 및 대신호 광변조특성을 분석함으로써 보다 높은 변조대역폭과 보다 낮은 동작전압을 갖는 구조를 연구하였다. (중략)
컴퓨터 비전 분야에서 영상 모자이킹 (Image Mosaicking)은 제한된 시야각의 카메라를 사용하여 획득한 여러 장의 중첩된 영역을 가지는 영상을 한 장의 영상으로 정합하여 나타내는 기법이다. 최근에는 연속된 영상에서 카메라의 기학학적인 움직임 때문에 발생하는 영상의 왜곡이나 밝기 차에 관계없이 정확한 정합을 수행하기 위해서 특징점을 기반으로 서술자를 구성하는 정합 방법이 많이 연구되고 있다. 그러나 대부분의 특징점 검출 알고리즘들은 영상의 밝기값 기반의 처리 과정을 수행하기 때문에 영상의 칼라 성분은 다르지만 밝기값이 비슷한 경우, 또는 동영상에서 시간의 흐름에 따라 광원이 변화하는 경우에는 광원의 영향에 따라 검출되는 특징점의 수와 각각의 지역 서술자의 특성이 변하여 정확한 대응점을 검출하는데 오류를 유발하게 된다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문은 영상의 칼라 정보를 이용한 특징점 기반의 영상 모자이킹 방법을 제안하였다. 디지털 칼라 카메라로부터 획득한 디지털 값을 좁은 대역을 갖는 가상의 카메라 출력값으로 변환하여 물체의 분광 반사율 기반의 값으로 유도하고 이것을 광원의 변화에 불변하는 칼라 불변 값 (Color-Invariant Value)으로 정의하였다. 제안된 칼라 불변값의 유효성을 검증하기 위해서 시뮬레이션된 광원들과 Macbeth Color-Checker를 이용하여 확인하였으며, 실험결과에서 제안한 방법과 기존의 SIFT 알고리즘을 비교를 통해 제안된 방법의 정합율의 향상을 확인하였다.
본 논문에서는 컬러 영상에서 추정된 움직임 벡터를 이용하여 움직이는 객체와 움직이지 않는 객체로 영상을 분리하여 깊이 영상의 시간적 일관성을 보상하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 광류(optical flow) 추정 기법을 이용하여 연속되는 컬러 영상의 움직임 벡터를 추정하고 초기 움직임 객체 영역을 생성한다. 이를 바탕으로 그랩컷(grabcut) 기법을 통해 움직임이 있는 객체와 움직임이 없는 객체 영역을 분리한다. 그리고 움직임이 없는 객체 영역의 깊이 값을 이전 프레임의 깊이 지도와 정합 창 기반 절대평균오차(sum of absolute differences)를 통해 비교하여 일정 임계값보다 클 경우 이전 프레임의 깊이 값으로 현재 프레임의 깊이 값을 대체함으로써 시간적 상관성을 보상한다. 움직임이 있는 객체 영역의 경우 시간 축으로 확장된 결합형 양방향 필터링을 수행하여 시간적 상관성을 보상한다. 제안하는 기법으로 보상된 깊이 지도를 이용하여 가상 시점을 합성할 시 화질 향상 뿐 아니라 최근 표준화가 진행 중인 HEVC에서도 부호화 효율 또한 증가한다는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 새로운 고속 움직임 추정 알고리듬을 제공한다. 이 알고리듬의 이름은 향상된 십자 다이아몬드 탐색이며, 이것은 다이아몬드 탐색을 기초로 한다. 비록 다이아몬드 알고리듬이 가장 널리 알려진 고속 탐색 알고리듬이지만 몇몇의 시퀀스에 대해서 객관적이고 주관적인 화질이 떨어지고 불필요한 후보 블록에 대한 블록 정합을 수행함을 알 수 있다. 그래서 고속 움직임 추정을 하기 위해서 우리가 제안한 향상된 십자 다이아몬드 알고리듬에서는 첫 번째 단계에서 작은 십자형 탐색을 하고 그 다음 단계에서는 다이아몬드 탐색을 사용한다. 실험결과 향상된 십자 다이아몬드 탐색은 많이 알려진 다른 고속 움직임 추정 알고리듬보다 화질을 향상시킬 뿐만 아니라 탐색 속도 또한 향상됨을 알 수 있다.
블록정합에 기초한 고속 움직임 추정 알고리듬은 탐색점의 수를 줄이기 위해 정해진 탐색패턴을 사용하며, 평균절대 오차 공간에서 오차는 전역 최소해 (global minimum)에 근접할수록 단조 감소한다는 가정을 바탕으로 하고 있다. 따라서, 탐색영역 내에 여러 최소점이 있는 다중 모달(multimodal) 해공간에서는 국소 최소해(local minima)에 고립될 가능성이 크며, 전역 최소해를 얻는 것은 초기 탐색점에 크게 의존한다. 이러한 현상은 서로 다른 여러 움직임이 공존하는 움직임 경계에서 더욱 부각된다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시공간적으로 인접한 블록의 움직임 정보에 기초하여 탐색영역 내에 탐색 후보영역들을 정의하고, 국소 최소해로의 고립 가능성을 줄이기 위해 여러 후보영역들에 대한 다중 국소 탐색법(multiple local search method : MLSM)을 제안한다 또한, 다중 국소 탐색 법에서는 전체 후보영역들의 탐색으로 인한 부가적인 계산량을 줄이기 위해 탐색점 맵 상에 후보영역들을 표시하고 후보영역에 대한 중복탐색을 배제한다. 모의실험 결과 제안한 방법은 다른 경사법에 의한 결과보다 특히, 움직임 경계에서의 탐색에서 우수한 결과를 보였으며, PSNR에 대해서는 탐색점의 수를 증가시키지 않는 범위 내에서 전역 탐색법(full search : FS)에 의한 결과와 비슷한 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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