본 논문에서는 블랙박스 카메라에 적합한 기하왜곡 보정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정교한 카메라 보정 기법 없이 카메라 중심점을 지나는 직선주행 평균 영상에 나타나는 소실점과 카메라 중심점의 기하학적 관계와 기하왜곡에 의해 왜곡된 소실선을 특징으로 한 향상된 Hough 기법을 이용하여 기하왜곡된 블랙박스 카메라 영상에 대한 단일 기하왜곡 매개변수 모델을 추정한다. 제안하는 기법은 각각의 기하왜곡 매개변수 후보들에 의해 보정된 영상의 소실선들에 대한 에지픽셀들의 향상된 Hough 기법의 투표과정을 통한 최적의 후보선출 과정, 선출된 기하왜곡 매개변수를 초기변수로 최다 투표된 소실선들에 대한 에너지함수 최적화 과정, 최적의 기하왜곡 매개변수를 추정하여 왜곡된 블랙박스 카메라 영상보정 과정으로 이뤄진다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.460-464
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1998
일반적으로 파형 부호화법에서는 발성자의 개성과 메시지 정보를 보존하여 음질의 명료성이 우수하다. 하지만 파형 부호화법이 규칙에 의한 합성에 적응되도록 하기 위해서는 운유 조절에서 피치 변경법이 요구되어 진다. 본 논문에서는 스펙트럼의 왜곡율을 최소화하면서도 위상을 그대로 보존할 수 있는 시간영역에서의 피치변경법을 적용하였다. 이러한 방법들은 시간영역에서만 처리됨으로써 계산량을 줄여 실시간 운율조절에 적합하다. 결과적으로 피치주기를 100%에서 50%로 압축한 경우 평균 스펙트럼 왜곡율은 5.62%이고, 피치주기를 100%에서 200%로 신장한 경우 평균 스펙트럼 왜곡율은 4.20%정도로 비교적 우수한 결과가 얻어졌다.
본 연구에서는 Component-Substitution (CS)기반 영상 융합 방법 중 가장 빠른 처리 속도를 보이는 IHS 기법의 분광 왜곡 현상을 해결하기 위하여 히스토그램을 통해 분광 왜곡 현상을 분석하고 평균 필터링을 통해 분광 왜곡 현상을 해결한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 아리랑 3 호로 촬영한 서울 지역 위성 영상에 IHS 방법과 제안하는 방법을 적용하여 주관적으로 비교하고 객관적으로는 Q4, SAM, ERGAS 의 지표를 사용하여 비교한다. 주관적 비교 결과 제안하는 방법이 분광 왜곡을 감소시킴을 보이며, 객관적 비교 결과 IHS 기법 대비 향상된 Q4, SAM, ERGAS 을 보인다.
음성합성은 합성방식에 따라 파형부호화법, 신호원부호화법, 혼성부호화법으로 분류할 수 있다. 특히 고음질 합성을 위해서는 파형부호화를 이용한 합성방식이 적합하다 하지만 파형부호화를 이용한 합성법은 여기 성분과 여파기 성분을 분리하지 않고 처리하기 때문에 음절단위나 음소단위의 합성기법으로는 바람직하지 못하다. 따라서 파형부호화법을 규칙에 의한 합성에 적용되도록 음원피치를 변경시키기 위한 피치 변경법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 스펙트럼 왜곡을 최소화하기 위해 서브 선형근사에 의하여 스펙트럼 평탄화 시킨 후 스펙트럼 스케일링을 이용하여 피치를 변경하는 방법에 대하여 제안하였다. 기존 방법인 LPC법, Cepstrum법과 비교하여 어느 정도의 우수성을 보이는지 평가하였고 평가방법은 각각의 평탄화 된 신호의 분산을 구하여 평탄화의 정도를 측정하였다. 이때 평탄화 된 신호는 최고점이 영이 되도록 정규화 시키고 평균이 영인 분산을 계산하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 스펙트럼 왜곡율을 측정하여 본 결과 평균 스펙트럼 왜곡율은 평균 2.12% 이하로 유지되었으며 실험결과 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 보여주었다.
모든 심전도 압축에서는 압축율과 신호왜곡간의 관계를 다루며 이는 매우 중요하다. 특별히 임상적인 의미를 가진다고 평가되는 5%의 Percent Root mean square Difference(PRD)값을 만족 시키면서 높은 압축율을 얻기 위한 연구는 필수적이다. 본 논문에서는 DCT를 사용하여 심전도 압축을 수행하였을 때, 심전도의 주요한 파라미터인 파형과 RRI(R-R Interval)가 압축율에 따라 어떻게 변화하는지를 평가하고 심전도의 두 가지 주요 파라미터를 진단정보의 왜곡 없이 압축할 수 있는 DCT계수 및 압축율을 도출해 내었다. 실험에는 MIT-BIH ECG Compression Test Database를 사용하였으며 DCT압축을 수행하였을 때 5 % 이하의 PRD를 확보하기 위해서는 81개 샘플에 대하여 평균 4.496 : 1, 최하 3.422 : 1 의 CR을 가지는 것을 확인할 수 있었으며, QRS를 올바르게 검출하는 범위에서의 78개의 샘플에 대하여 평균 CR은 17.3 : 1 최저 CR은 4.6512 : 1 로 나타났다. QRS 검출 한계에서의 RRI 시간왜곡은 평균 3.7149 $\pm$ 4.3147 ms로 나타났으며, 최대 시간왜곡은 13.0256 $\pm$ 14.2035 ms 로 조사되었다.
음성합성은 합성방식에 따라 파형부호화법, 신호원부호화법, 혼성부호화법으로 분류 할 수 있다. 특히 고음질 합성을 위해서는 파형부호화를 이용한 합성방식이 적합하다. 그렇 지만, 파형부호화를 이용한 합성법은 여기 성분과 여파기 성분을 분리하지 않고 처리하기 때문에 음절단위나 음소단위의 합성기법으로는 바람직하지 못하다. 따라서 파형부호화법을 규칙에 의한 합성에 적용되도록 음원피치를 변경시키기 위한 피치 변경법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 스펙트럼 왜곡을 최소화하기 위해 켑스트럼의 성질을 이용하여 피치를 변경 하는 방법에 대하여 제안하였다. 이 방법은 주파수영역상에서 여기 스펙트럼과 여파기 스펙 트럼을 분리하여 여기 스펙트럼을 여기 켑스트럼으로 변환한 후 영값 삽입이나 삭제에 의해 피치를 변경하고 스펙트럼영역에서 피치 변경된 스펙트럼을 재구성하는 기법을 적용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 스펙트럼 왜곡율을 측정하여 본 결과 평균 스펙트럼 왜곡율은 평균 2.29%이하로 유지되었으며 주관적인 음질도 평균 3.74로 우수하였다.
사진측량과 컴퓨터비전 분야는 카메라에서 촬영된 영상에서 3차원 좌표를 결정하는 것은 동일하지만 두 분야는 카메라 렌즈왜곡 모델링 방법과 카메라 좌표계의 차이점으로 인하여 서로 간에 직접적인 호환이 어렵다. 일반적으로 드론 영상의 자료처리는 컴퓨터비전 기반의 소프트웨어를 이용하여 번들블록조정을 수행한 후 지도제작을 위해서 사진측량 기반의 소프트웨어로 도화를 수행하게 된다. 이때 카메라 렌즈왜곡의 모델을 사진측량에서 사용하는 수식으로 변환해야 하는 문제에 직면하게 된다. 이에 본 연구에서는 사진측량과 컴퓨터비전에서 사용되는 좌표계와 렌즈왜곡 모델식의 차이점에 대하여 기술하고 이를 변환하는 방법론을 제안하였다. 카메라 렌즈왜곡 모델의 변환식의 검증을 위해서 먼저 렌즈왜곡이 없는 가상의 좌표에 컴퓨터비전 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 렌즈왜곡을 부여하였다. 그리고 나서 렌즈왜곡이 부여된 사진좌표를 이용하여 사진측량 기반의 렌즈왜곡 모델을 이용하여 왜곡계수를 결정한 후 사진좌표에서 렌즈왜곡을 제거하여 원래의 왜곡이 없는 가상좌표와 비교하였다. 그 결과 평균제곱근거리가 0.5픽셀 이내로 양호한 것으로 나타났다. 또한 사진측량용 렌즈왜곡 계수를 적용하여 정밀도화 가능여부를 판단하기 위해서 에피폴라 영상을 생성하였다. 생성된 에피폴라 영상에서 y-시차의 평균제곱근오차가 계산한 결과 0.3픽셀 이내로 양호하게 나타났음을 알 수 있었다.
본 논문은 가우시안 정보원을 전송할 때 평균 왜곡이 줄어들도록 두 레이어 (layer) 중첩 부호와 순차 복호를 적용한 단일 릴레이 노드 협력 통신 시스템을 고려한다. 이 시스템을 위해 제안하는 협력 전송 방식은 릴레이 노드가 자신의 레이어 복호결과와 피드백 정보인 목적 노드의 레이어 복호결과에 따라 알맞은 릴레이 신호를 구성하여 전송하는 것이다. 이 때 릴레이 신호는 복호-후 전달과 증폭-후-전달 기법을 혼합하여 설계함으로써 최종 레이어 복호 시의 아웃티지 확률을 줄이도록 한다. 제안 기법의 성능은 아웃티지 확률 분석 결과를 이용하여 다양한 릴레이 노드 위치에서의 최적 평균 왜곡 성능으로 살펴본다. 그 결과 대부분의 릴레이 위치에서 제안 방식이 기존 방식보다 성능이 좋으며, 특히 릴레이 노드가 원천 노드에 가까울수록 성능 이득이 더욱 증가함을 볼 수 있다.
칼라코드는 획득된 영상에서 칼라의 심각한 왜곡 때문에 그 응용 확장에 어려움이 있었다. 칼라 인식에서 칼라 왜곡의 영향을 줄이기 위해서는 규칙적으로 샘플링된 몇 개의 화소들을 이용하기 보다는 가능한한 각 칼라 영역에서 많은 화소들을 통계적으로 처리하는 것이 더 바람직하다. 이를 위해서는 일반적으로 에지 검출이 필요한 분할이 필요하다. 그러나, 칼라코드에서 에지들은 분할을 불완전하게 만드는 지퍼 효과나 반사와 같은 다양한 왜곡에 의해 끊어질 수 있고, 에지 연결 또한 어려운 처리 과정이다. 본 논문에서는 칼라 인식에서 칼라 왜곡의 영향을 줄이기 위한 좀 더 효과적인 방법은 분할을 위한 정확한 에지 검출을 배제하는 방법으로 k-평균 클러스트링 알고리즘을 적용하였다. 또한, 칼라코드 검출에서 6개의 안전한 칼라와 그레이 성질 모두 이용하였다. 실험은 4M-화소 크기의 야외영상 144장에 대해 수행되었다. 제안한 방법은 테스트 영상에 대해서 100%의 칼라코드 검출율을 나타내었고, 검출된 코드에 대해서는 99% 이상의 평균 칼라 인식 정확도를 보였다. 여기서 가장 높은 정확도를 보인 캐니 에지 검출법을 사용한 경우 91.28%로 나타났다.
본 논문은 JPEG2000의 비율 제어과정의 성능을 향상시키기 위해 효율적인 비율-왜곡 최적화 알고리즘 구현에 대해 기술한다. 기존의 비율-왜곡 최적화 알고리즘에서는 전체 코드 블록들의 최대 비율-왜곡 기울기와 최소 비율-왜곡 기울기를 참조하여 그 평균을 비율 제한상수로 설정하는 반면 제안된 알고리즘 구현에서는 절단점 인접의 비율-왜곡 기울기를 참조하여 비율 제한상수를 설정하고, 이전의 비율 할당과정에서 배제된 코딩 패스에 대해서만 비율 할당과정을 수행함으로서 비율-왜곡 최적화를 위한 연산수를 감소하도록 하였다. 비율-왜곡 최적화 알고리즘은 C 언어를 통해 구현되었으며, Altera Excalibur(EPXA4)개발 보드를 통해 실험되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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