블록 정합 기법(block matching algorithm, BMA) 중에서 가장 널리 알려진 3 단계 탐색(three-step search, 3SS) 알고리즘은 큰 움직임 추정에 적합하지만 고정된 탐색 점으로 인하여 작은 움직임 추정에는 계산 면에서 낭비가 심하고 탐색이 잘못될 경우가 대부분이다. 한편, 효율적인 3 단계 탐색(efficient three-step search, E3SS)은 중앙-편중된 움직임 추정을 작은 다이아몬드 탐색(small diamond search, SDS) 알고리즘으로 보완하여 예측성과 탐색 속도를 향상시킨 알고리즘이다. 본 논문에서는 탐색 초기 단계에서 탐색 점을 최적 배치하고 E3SS 의 SDS 알고리즘을 변형시킨 탐색 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 제안된 탐색 알고리즘이 E3SS 와 비교하여 평균 22% 정도 계산량을 감소시키면서도 MSE(Mean Square Error)의 성능 저하를 거의 보이지 않는 것으로 나타난다.
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.
심장질환을 예방하기 위하여 정기적인 검진을 통한 심장 운동기능 분석과 관찰이 중요하며, 심장 기능의 분석은 좌심실의 수동윤곽분할을 통하여 혈류량과 심박구출률 계산을 통해 이루어진다. 본 논문에서는 심장단축 자기공명영상에서 좌심실을 자동분할하기 위한 연구에 대하여 설명한다. 관측자의 간섭을 최소화하고 심장기능 분석을 자동화하기 위한 자동 초기점을 추출한 후에, 그래프 탐색을 통하여 복잡한 심장 구조와 다양한 촬영환경에 적용할 수 있는 좌심실 분할 알고리즘을 제안한다. 실험 결과에 따르면 자동 초기점 추출 알고리즘의 성능은 86.8%로 나타났고, 진행 중인 그래프 탐색 알고리즘도 유용한 결과를 나타내고 있다.
동영상의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상의 시간적인 특성과 움직임 벡터의 가운데 중심 분포 특성을 이용하는 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 이전 프레임 블록으로부터 예측된 움직임 벡터와 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 실험 결과 제안된 방식은 FS를 제외한 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.19∼0.46㏈ 개선되고 영상에 따라 최고 1.06㏈ 정도 우수한 결과를 나타내었다.
움직임 추정과 움직임 보상기법은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 중복성을 이용하여 동영상내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용 및 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 만일 움직임 추정을 하기 전에 블록의 움직임을 예측할 수 있다면 이를 바탕으로 탐색영역에서 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 움직임의 높은 시간적 상관성을 이용하여 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정함으로써 적응적으로 움직임을 추정하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘을 다이아몬드 탐색 기법과 비교하였을 경우, 제안된 알고리즘은 움직임 보상 예측된 화질에 있어서 약 0.1∼0.5(dB)정도 성능을 향상시켰으며 움직임 벡터 추정의 속도에 있어서 약 50% 이상 높은 성능 향상을 보였다.
본 논문은 영상과 연관된 3차원 정보로부터 초기 3차원 변환을 유추, 상관윈도우를 변환시켜 정합에 이용하는 새로운 정합기법을 제안한다. 즉, 초기 스테레오 정합 등을 통한 3차원 정보를 추출하고, 인위적인 초기 특징점의 대응을 통해 3차원 변환을 얻으며, 이를 이용해 상관 윈도우의 3차원 변환을 가능하게 한다. 상관 윈도우의 3차원 변환은 기존의 방법이 가지는 영상 흐름의 2차원적인 제한을 이용한 정합방법에 비해 실제 카메라의 변환 유추에 합당하다. 또한 3차원 변환을 통해 정합 대상 점의 탐색범위를 최소화하고 정합의 결과에 신뢰성을 더한다. 실험에서는 다양한 영상의 정합 결과와 기존 방법과의 상관 계수 비교를 통해 본 논문이 제안하는 정합방법의 우월성을 보인다.
공학설계에 있어서 최적해를 얻기 위한 방법중의 하나로 최적화방법이 많이 사용되어 왔으나, 기존의 최적화방법에서는 설계점이 국부 최적점으로 빠져 들어갈 경우 그 영역을 벗어날 수 있는 방법이 없기 때문에, 최적화의 초기점을 달리하여 반복계산을 수행하여야 하는 불편한 점이 있었다. 유전적 알고리즘은 기존의 최적화방법에 비하여 다수의 설계점을 동시에 탐색하는 특성이 있어 국부 최적점에 빠질 가능성이 적은 반면, 계산시간이 많이 소요되고 전체 최적점 근처까지는 잘 수렴하나 정확한 최적점을 잘 찾지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 유전적 알고리즘과 직접탐색법을 결합하여 이들의 단점을 보완한 즉, 전체 최적점을 보다 효율적으로 찾고 계산시간을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은 유전적 알고리즘을 이용하여 최적점이 존재하는 영역을 찾은 후에, 그 영역에서 직접탐색법을 이용하여 보다 정확한 최적점을 찾는 것으로, 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보였다.
정렬되지 않은 3차원 측정 점들로부터 이들을 근사하는 표면을 재구성하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 경계면 축소포장 방식에 의한 표면 재구성 방법 (shrink-wrapped boundary face : SWBF)으로, 측정 점으로부터 경계셀과 경계면을 구해 초기 메쉬를 생성하고 이를 연속적으로 축소하는 방식에 의해 표면을 재구성한다 제안된 방법은 기존의 표면 축소포장 방식의 메쉬 생성 방법의 문제점인 물체의 토폴로지에 대한 제악이 없이 어떠한 형태의 표면 재구성에도 적용이 가능하며, 기존 방법이 축소 단계에서 각 메쉬 정점에 대한 최단거리 측정점을 찾는 전역 탐색을 해야 하는데 비해 지역 탐색만으로 최적의 측정 점을 찾을 수 있으므로 처리 시간 측면에서도 우월하다. 실험을 통해 제안된 표면 재구성 알고리즘이 측정 점들간의 관계를 알 수 없는 정렬되지 않은 3차원 정들에 대한 표면 재구성에 매우 안정적이고 효과적임을 확인할 수 있었다.
3차원 정보의 올바른 정합을 위해서 3차원 정보 자신 뿐만이 아니라 3차원 정보와 연관된 영상 정보를 이용한다. 먼저 영상의 정합을 수행함에 있어 서로 다른 두 영상간에 상관 윈도우를 씌워 상관계수를 계산하여 최적 정합점을 탐색한다. 본 논문에서는 카메라의 서로 다른 관점으로 인한 상관위도우의 뒤틀림을 3차원 초기 변환 행렬을 이용하여 보정하는 방법을 제안하고, 이에 의해 3차원 변환된 상관 윈도우를 정합에 이용함으로서 상관계수의 정확도를 급격히 향상시킨다. 그 결과로 개선된 특징점 정합 결과로부터 영상 전반에 걸친 3차원 특징점 정합을 통해 이와 대응하는 3차원 정보의 정확한 정합 결과를 얻는다.
본 연구에서의 다봉성 함수의 최적화를 위한 향상된 유전알고리듬을 제안하였다. 이 방법은 2개의 주요 단계로 구성된다. 첫째 단계는 유전알고리듬과 함수인정기준을 이용한 전역탐색단계이다. 초기해 집단에 대한 개체군의 소속도를 함수인정기준에 따라 결정한다. 둘째 단계는 개체군과 탐색최적해 사이의 유사도를 결정하고, 재구성된 탐색공간에서 단일점 탐색법에 의해 최적해를 탐색한다. 4개의 시험함수를 이용한 수치 예에 대해 종래의 방법과의 비교를 통하여 제안된 알고리듬이 모든 전역최적해 뿐만 아니라 국부최적해도 탐색이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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