본 논문은 비디오의 효율적인 내용기반 검색을 지원하기 위해 움직임벡터의 특징을 검출하였다. 이를 위해 비디오의 현재 프레임을 일정한 크기의 블록으로 나누고 시간 축상 기준이 되는 프레임에서 각 블록의 움직임을 추정하는 블록정합 알고리즘을 이용하였다. 하지만 블록 정합법의 경우 여러 가지 제약 조건과 함께 블록 정합법에 의해 얻어지는 벡터가 실제 움직임과 상이한 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 전역탐색방식을 응용했으나 이 방법은 계산량이 많다는 단점이 있다. 그 대안으로 본 논문에서는 탐색범위를 $\pm$15로 제안하고 탐색은 정수화소로 제한하였다. 결과 본 논문에서는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용하여 좀 더 정확한 움직임 벡터의 예측을 행할 수 있었다. 하지만 참조되는 블록 벡터가 여러 개가 발생되기 때문에 이러한 부가 정보를 수신단에 전송해야 하는 부담을 안는다. 따라서, 각 블록의 움직임 특징을 예측하고 이에 알맞은 탐색 범위를 설정하는 문제도 고려하였다. 제시된 알고리즘을 바탕으로 움직임 보상을 위한 움직임 추정 기법을 고찰하고 이를 적용한 결과를 제시한다.
본 논문에서는 비디오 부호화에서 중요한 요소인 움직임 예측을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들이 연구되어 왔지만 여전히 연산량 감축에 대한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터를 찾기 위해 후보 벡터의 블록에러합을 계산해 갈 때 각 후보지점에서 한 번에 블록에러합을 전부 계산하는 것이 아니라 탐색 영역에 있는 모든 화소에 대해 몇 단계로 나누어 부분 블록에러합을 계산하고 이를 통하여 전체의 최소에러를 갖는 지점을 일찍 유추하여 불필요한 계산량을 줄임으로써 계산속도의 향상을 얻는다. 제안한 알고리즘은 전영역 탐색 알고리즘과 같은 예측화질을 갖는 기존의 고속 알고리즘과 비교하여 더 적은 계산량을 사용한다.
OLED(Organic Light-Emitting Diode)는 LCD와 달리 자체발광 특성 때문에 흰색을 표현할 때에는 R,G,B 소자가 모두 발광하여야 하므로 전력소비가 상대적으로 커지게 되는 문제점이 있다. 본 논문은 OLED 패널을 사용한 기기의 저전력 디스플레이 방법 및 하드웨어 구현에 관한 것이다. 입력 이미지의 휘도 정보를 기반으로 하여 실시간으로 화소 별 휘도 변환 값을 생성하여 적응적 휘도 조절 방법과 색도 축소 알고리즘의 기본 개념을 사용하여 새로운 색상보정 알고리즘을 사용하여 OLED 패널의 저전력 디스플레이 방법을 제안한다. 기존의 방법과 비교함으로써 제안한 방법의 성능을 확인한 결과 최대 48.43%의 전류 감소를 확인하였다. 최종적으로 제안된 알고리즘은 Verilog HDL로 하드웨어를 구현하였으며, OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 소프트웨어적으로 알고리즘을 검증하였다.
본 논문에서는 움직임 추정 (motion estimation, ME), 컬러 라벨링(labeling) 그리고 Non-local mean 필터를 이용하여 2D 영상을 3D 업체 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 프레임 간의 움직임을 추정하여 객체의 움직임 벡터를 추출하고 주어진 영상에 대해 컬러 라벨링 작업을 수행하여 영상을 분리한다. 움직임 추정 결과와 컬러 라벨링 결과를 비교 분석하여 영상내의 객체를 추출하고 추출된 객체를 이동하여 우 영상을 생성하게 되는데 이때 우 영상을 생성하는 과정에서 채워지지 않은 가려짐 영역이 발생하며 전체 화소간의 상관도를 고려하는 Non-local mean 필터를 사용하여 보상한다. 이후 원본 영상인 좌 영상과 생성된 우 영상으로 비윌 주사하여 최종 3D 업체 영상을 재현한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법으로 생성된 3D 업체 영상에서 객체위주의 안정된 업체 변환이 수행되는 것을 확인할 수 있었다.
H.264/AVC 부호화 표준은 부호화 효율을 높이기 위해 1/4 화소 단위의 움직임 추정, 다중 참조 프레임, 인트라 예측, 루프 필터, 다양한 블록 크기의 지원 등과 같은 새로운 부호화 도구들을 사용한다. 이를 통해 이전의 비디오 부호화 표준들에 비해 율-왜곡(率-歪曲) 관점에서 높은 성능을 보이지만 그로 인해 부호기의 복잡도는 크게 증가하였다. 본 논문은 부호기 복잡도의 증가를 초래하는 주요 부호화 도구들 중 인트라 매크로블록 모드 선택의 복잡도 감소에 주안(主眼)점을 두며, 이에 대한 복잡도 감소 알고리즘을 제시한다. 고속 인트라 모드 선택을 위한 제안하는 방법은 변환 영역에서 에지 활동도를 산출효과 이를 이용하여 intra4x4 및 색차블록에 대한 예측모드를 고속으로 선택함으로써 H.264/AVC 인트라프레임에 대한 고속 부호화를 수행한다. 실험 결과 제안하는 알고리즘은 참조소프트웨어와 비교하여 QCIF 및 CIF 영상에 대해서 각각 59.76% 및 65.03%의 속도향상을 가져오는 반면 비트율 증가 및 PSNR 감소는 매우 미미한 것으로 나타났다.
키넥트 카메라는 마이크로소프트사에서 2010년 11월에 출시한 xbox360의 움직임 감지 카메라로 깊이 영상과 색상 영상을 획득할 수 있다. 하지만 적외선 패턴을 이용한 깊이 영상의 획득 방법의 한계로 인해 객체의 경계 주변으로 홀(hole) 및 잡음이 생기고 영상으로 재생 시 경계 주변에서 흔들림(flickering) 현상이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 흔들림 현상을 보정하여 화질이 좋은 가상 시점 영상을 실시간으로 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 결합형 양방향 필터를 이용하여 경계 주변의 홀을 채운다. 경계 주변의 흔들림 현상은 화소를 탐색하여 처리하는 기법을 적용하여 보정한다. 향상된 깊이 영상과 색상 영상에 3D 워핑(3D warping) 기법을 적용하여 가상 시점 영상을 획득한다. 획득된 영상에서 가려짐 영역(occlusion region)으로 인하여 생기는 홀은 블록기반의 기울기 탐색 기법과 블록의 신뢰도를 이용하여 채우게 된다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 가상 시점 영상을 실시간으로 합성하는 것을 확인하였다.
본 논문은 GrabCut 알고리듬을 기반으로 적외선(infrared; IR) 영상에서 물체를 배경으로부터 분할하는 방법을 제안한다. GrabCut 알고리듬은 관심 있는 물체를 둘러싸는 윈도우가 필요하며, 이는 사용자가 설정한다. 그렇지만 이 알고리듬을 영상 시이퀀스에서 물체인식에 적용하려면 윈도우의 로케이션이 자동으로 결정되어야만 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 Otsu 알고리듬으로 한 영상에서 관심은 있으나 알져지지 않는 물체를 적당히 분할하고 블랍 해석을 통해 윈도우를 자동으로 로케이션한다. 그랩 컷 일고리듬은 관심있는 물체와 배경의 확률분포를 추정해야한다. 이 경우에 관심 있는 물체의 확률분포는 자동으로 로케이션된 윈도우 내부의 화소들로부터 추정하고, 배경의 확률 분포는 물체의 윈도우를 둘러싸고 면적은 동일한 영역으로부터 추정한다. 다양한 IR 영상에 대한 분할 실험을 통해 제안한 분할 방법이 IR 영상의 분할에 적합함을 보이고, 기존의 IR 영상 분할 방법과의 비교 및 분석을 통해 제안 알고리듬이 우수한 분할 성능을 보임을 증명한다.
최근 평균이동(mean shift) 알고리즘과 같은 커널 기반의 추적 알고리즘이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 방식의 알고리즘은 커널이 제공하는 컬러 히스토그램 정보와 약간의 공간적 정보를 이용하는 방식으로 적은 연산량으로 추적을 수행할 수 있는 장점을 지니고 있다. 그러나 공간성을 확보하기 위한 등방성 커널과 유사성을 비교하기 위한 바타차야 계수를 사용하기 때문에 발생하는 불안정성이 존재한다. 본 논문은 커널과 바타차야 계수의 사용이 왜 알고리즘의 불안정성을 야기 시킬 수 있는지에 대해 분석한다. 또한 이 분석을 바탕으로 새로운 추적 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 표적을 구성하는 컬러별 중심을 이용하는 방법으로 표적의 컬러, 컬러별 화소의 빈도, 공간적 정보 등이 반영된다. 제안한 방법은 평균 이동 방법보다 결과의 오류 비율이 적으며, 다음 프레임에서의 표적 위치가 반복 없이 한차례의 연산으로 얻어진다. 또한, 낮은 프레임 율 및 일부 폐색이 발생하여 평균 이동 방법으로는 실패하는 상황에서도 성공적으로 동작한다.
본 논문에서는 가변 움직임 블록을 이용한 움직임 예측과 계층적 B-화면 구조가 결합되어 많은 연산량이 요구되고 있는 SVC 구조에서 통계적 가설 검증 방법을 적용하여 화면간 움직임 모드 결정을 효율적으로 수행함으로써 부호화 과정의 연산량을 크게 줄일 수 있는 화면간 모드 고속 결정 알고리듬을 소개한다. 제안된 방법은 $16{\times}16$ 매크로 블록과 $8{\times}8$ 하위 매크로 블록에 통계적 가설 검증 기법을 적용하여 실행되며, 현재 블록과 복원된 참조 블록간의 화소값을 비교하여 율-왜곡 최적화 (RDO: Rate Distortion Optimization) 기반 움직임 모드 결정을 고속으로 수행함으로써 SVC의 부호화 과정에서 소요되는 부호화 시간을 전체 연산량 대비 최대 69%까지 감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 무시할 수 있을 정도로 적음을 실험을 통해 확인하였다.
스마트폰을 기반으로 한 앱은 병원의 의료 서비스, 은행 및 카드사의 금융서비스, 기업 및 가정의 유비쿼터스 기술 등 다양한 영역에 활용되고 있다. 이러한 서비스 환경에서 외부인에 의한 스마트폰의 불법적인 노출은 공 사적 정보의 유출을 포함한 자산의 손실이 발생한다. 이를 위한 보호 기법으로 비밀키 및 패턴 인식 기술, 정적인 단일 영상인증 기법이 적용되고 있으나 정적인 킷값의 유출 또는사진과같은영상을활용하여접근이가능하다는문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 위험요소 및 문제로부터 스마트폰을 보호하기 위한 기술로 사용자 얼굴 인증 기술을 제안한다. 제안 기술은 사용자의 얼굴 동영상의 키 프레임을 실시간으로 추출하여 사용자를 인증하고 스마트폰의 접근을 제어한다. 인증 정보는 다수의 키 프레임으로 구성되며, 영상의 화소 및 휘도의 DC 값을 활용한 유사도 판별 알고리즘으로 사용자의 접근을 통제한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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