블록정합을 이용한 객체 추적 시 다른 물체에 의한 부분적인 가림이나 잡음 등이 발생할 경우, 추적 성능이 매우 저하될 수 있다. 이는 단순히 두 영상의 밝기를 블록 단위로 비교하여 이동 위치를 판단하기 때문이다. 본 논문에서는 상기 문제점을 해결하기 위해, 객체의 움직임을 예측할 수 있는 필터를 적용한다. 예측된 위치와 가까운 곳에서 계산된 유사도에는 보다 높은 가중치를 곱하여 블록정합을 수행한다. 필터를 통해 예측된 객체 이동은 과거의 움직임을 반영하고 있으므로 일시적인 외란에 대해 추적 능력을 강인하게 한다.
전처리 필터링은 카메라로부터 들어오는 잡음을 제거하여 부호화 효율을 높여주기 때문에, 전처리 과정의 효과적인 구현은 동영상 압축에서 중요한 연구분야 중의 하나였다 본 논문에 근사화된 일반화 위너 필터링(approximated generalized Wiener filtering)과 이차원 DCT의 분해(factorization)를 바탕으로, 부호화기 내부에서 수행되는 효과적인 전처리 필터링 방법을 제안한다 제안한 전처리 필터링은 원 영상 블록 (original image block)과 움직임 보상된 차 영상 블록(motion-compensated error block)의 DCT계수들에 적절한 값들을 곱하는 것으로 수행된다 전처리 필터링이 동영상 압축기에 깊이 파묻혀 있지만, 전처리 과정으로 인한 연산량의 증가는 전체 부호화 과정에 비해 크지 않으며, 전통적인 블록 부호화 기법의 틀은 그대로 유지한다 간결한 구조와 연산에도 불구하고 제안한 방법은 잡음이 있는 동영상에 대해서 좋은 필터링 및 부호화 성능을 나타낸다.
본 논문에서는 블록 기반으로 부호화된 영상에 대하여 블록 분류 (block classification)와 다층 퍼셉트론 (multi-layer perceptron, MLP) 모델을 이용한 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록을 DCT 계수의 분포 특성에 따라 네 개의 클래스로 분류한 다음, 인접한 두 블록의 클래스 정보에 따라 수평 및 수직 블록 경계 영역에 대하여 적응적으로 신경망 필터를 적용한다. 즉, 평탄한 영역, 수평 방향 에지 영역, 수직 방향 에지 영역, 및 복잡한 영역에 대하여 각각 서로 다른 신경망 필터를 수평 및 수직 방향으로 적용하여 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 영상 부호화시 전처리 과정을 수행함으로써 잡음을 제거하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬은 영상의 선명도를 유지할뿐아니라 전체적인 부호화 효율을 높여준다. 효율향상 과정은 다음과 같다. 첫째 블록 특성에 다라 영역을 분류하며, 둘째로는 Canny 연산자와 Sobel 연산자를 이용하여 경계선 방향을 얻는다. 세 번째로 블록 특성과 경계선 방향에 따라 방향성 형태학적 필터를 구한다. 형태학적 필터링은 영상내 존재하는 잡음을 제거하고, 표준 영상의 경우 인간이 시각적으로 느낄 수 없는 성분을 제거한다. 형태학적 필터링은 경계선 성분을 손실시키는 결과가 발생하지만, 제안한 알고리듬은 손실된 경계선 영역을 복원하는 과정을 거친다. 그러한 과정의 결과로, 전체적인 부호화 효율이 향상된다. 특히, 제안한 알고리듬을 적용한 표준영상의 경우, 약 50-50%의 비트 발생량이 줄어드는 결과를 나타내었다. 잡음 분산값을 달리하여 만든 잡음 영상에 제안한 방법을 적용한 결과, 영상의 선명도를 유지하였다. 제안한 알고리듬은 인간의 시각 특성을 고려한 미세한 잡음 제거 방법에서 우수한 성능을 나타내었으며, 영상의 선명도를 유지하는 것을 보여 주었다.
이 논문에서는 지문 인식을 위한 전처리 과정 중 개선된 이진 지문 영상을 얻기 위한 방법을 제안하였다. 흐릿하거나 블러링 된 256 그레이 레벨 원 지문 영상에 대하여 이진화 수행 시 명확한 융선과 골의 구조를 얻기 위해 고주파 강화 필터링을 적용하였다. 필터링 된 영상에 대하여 일정 블록으로 분할 한 후 각 블록에서 계산된 평균값을 임계값으로 하여 이진화를 수행하였고, 필터링을 적용하지 않았을 때 보다 융선과 골의 구조가 분명하고 융선 흐름이 유연한 이진 지문 영상을 획득할 수 있었다.
본 논문에서는 PDA에 장착된 카메라로 얻어진 명함 영상을 효과적으로 이진화하기 위하여 변형된 quadratic 필터(modified quadratic filter: MQF)를 이용한 블록 적응 이진화 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상을 8${\times}$8 크기의 블록으로 나누고 각 블록을 문자 블록과 배경 블록으로 분류한다. 그런 다음 분류된 각 문자 블록을 중심으로 24${\times}$24 크기의 사각 창(rectangular window)을 씌우고 그 결과 블록을 전처리 필터인 QF에서 이진화를 위한 역치 선택 과정을 변형한 MQF를 이용하여 개선한다. 마지막으로 MQF에서 선택한 역치를 기준으로 하여 개선된 블록의 8${\times}$8 크기의 중심 블록에 대하여 이진화를 수행하고 영상의 원래의 위치에 채워서 이진화된 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 MQF와 블록 적응 이진화 방법은 PDA로 획득한 시험 명함 영상에 대하여 각각 기존의 QF와 전역 이진화 방법보다 이진화 성능에 미치는 영향이 우수하였다. 그리고 제안된 MQF를 이용한 블록적응 이진화 방법은 기존의 QF를 이용한 전역 이진화 방법에 비하여 문자가 훨씬 선명하게 나타나는 우수한 화질의 이진화 영상을 얻을 수 있었다. 또한 이들 이진화 영상들에 대하여 현재 상용화되고 있는 문자 인식 프로그램으로 문자 인식률을 비교한 결과, 제안된 방법에 의한 이진화 영상이 약 87.7%의 문자 인식률을 보여 약 55.7%의 문자 인식률을 보인 기존의 QF를 이용한 전역 이진화 방법에 의한 이진화 영상에 비하여 약 32.0%의 문자 인식률 증가를 보였다.
본 논문에서는 MPEG 복호 시스템에서 에지 신호에 적응적인 가변 필터를 이용하여 양자화 잡음(quantization noise)을 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 복호화된 영상에서 2D Mallat 웨이블릿 필터를 이용하여 에지맵 (Edge map) 및 국부 계수 최대치(Local Modulus Maxima, LMM)를 구한다. 그리고 에지맵에 따라 필터링 영역이 가변되는 가우시안 저역 통과 필터(Gaussian LPF)를 이용하여 블록간에서의 블록화 현상 (blocking artifact)을 제거한다. 그리고 국부 계수 최대치를 이용하여 2D SAF(signal adaptive filter)를 수행함으로써 블록 내에서의 링잉 현상(ringing artifact)을 제거한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 모의 실험 결과에서 기존의 방법에 비하여 PSNR이 0.04-0.20 dB 정도 향상되었으며, 또한 주관적으로 화질이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는, H.264/AVC의 블록현상 제거필터의 병렬 하드웨어 구조를 제안한다. 블록현상 제거필터는 H.264/AVC에 있어서 고화질을 보장해주고 있지만, 높은 연산량을 필요로 하기 때문에 임베디드 환경에서는 하드웨어 구현이 필수적이다. 본 논문에서는 실시간 영상 처리를 위해 2개의 1-D 필터를 적용하고, Dual-port SRAM을 사용한 병렬 하드웨어 구조를 적용하였다. 구현된 하드웨어 구조는 Verilog-HDL로 나타내고 Synopsys Design Compiler와 Hynix 0.25um CMOS Cell Library를 이용하여 합성하였다. 구현된 크기는 27.3k의 하드웨어 로직 리소스를 사용하고(내부 SRAM 제외) 최대 동작 주파수는 약 100Mhz가 되었다. 제안한 병렬 구조는 하나의 매크로블록을 처리하는데 258클록이 소요되며, 이는 HD 1080P(1920화소${\times}$1080화소) 의 영상을 초당 47.8프레임으로 처리가 가능함을 말한다. 이는 하드웨어 기반의 H.264/AVC 실시간 부/복호화 시스템에 적합한 구조임을 보여준다.
고정 소수점 처리기만큼 낮은 복잡도와 비용으로 넓은 동작 영역의 데이터 처리가 가능한 블록 부동 소수점 체제에서 블록 LMS 알고리즘의 구현을 위한 기법을 제시하였다. 제안 기법은 필터 계수 및 데이터의 표현을 위한 적절한 포맷을 적용하였다. 또한, 시변 mantissa와 시변 exponent를 갖는 스텝 크기에 대해 scaled 표현을 적용하였다. Scaled 표현과 새로운 상한을 이용하여, 필터 계수의 무게 mantissa와 exponent에 대한 업데이트 관계를 개발하였으며, 오버 플로우가 발생하지 않도록 할 뿐만 아니라 이미 직접 곱해진 미소량도 고려하였다. 또한 필터 계수의 mantissa와 필터 출력 역시 고속 블록 LMS 알고리즘 기법의 적절한 수정에 의해 더욱 빠르게 평가할 수 있는 방법을 보였다.
본 논문은 H.264/AVC에서 부호화 효율 개선을 위한 매크로 블록 기반의 적응 보간 필터 방법을 제안한다. 제안 방법은 다양한 방향의 움직임을 세밀하게 보상하는 9가지 분리 가능한 2차원 보간 필터들을 적용한다. 그리고 매크로 블록이 부호화되기 위한 비트율과 왜곡을 고려한 최적의 비용 함수를 정의하고 정의된 비용 함수를 최소화시키는 필터를 매크로 블록 당 적응적으로 선택한다. 실험 결과, 다양한 표준 $QCIF(176{\times}144)/CIF(352{\times}288)$ 동영상 테스트 시퀀스들에 대해서 제안 방법이 기존 방법들에 비하여 항상 우수한 부호화 효율을 지니고 있으며 H.264/AVC 보다 평균 6.25%(참조 영상 프레임: 1개), 3.46%(참조 영상 프레임: 5개)의 비트율이 절감된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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