This paper presents a recovery technique for images with block-based corruption by transmission losses. Conventional methods that do not consider edge directions can cause blocked blurring artifacts. In this paper, we present a block recovery scheme using Haar wavelet features. The adaptive selection of neighboring blocks is performed based on the energy ratio f wavelet subbands. The lost blocks are recovered by linear interpolation in the spatial domain using selected block pairs. The proposed directional recovery method is effective for the strong edge because it exploits the varying neighboring blocks adaptively according to the edges and the directional information in the image. The proposed method outperforms the previous methods that used only a predefined set of neighboring blocks.
사용자에게 보다 실감나는 입체감을 제공하기 위해 개발되고 있는 다시점 비디오는 두 대 이상의 카메라를 이용하여 촬영한 영상들을 기하학적으로 교정하고 공간적으로 처리하여 여러 방향의 다양한 시점 영상을 사용자에게 제공하는 3차원 영상처리 기술의 새로운 분야이다. 다시점 비디오는 사용자에게 시청 시점을 자유롭게 선택할 수 있는 기회를 주고 넓은 화면을 통한 3차원 입체감을 느낄 수 있는 장점을 가진다. 그러나 다시점 비디오는 시점 수가 증가하는 만큼 데이터 양도 증가하므로 효율적인 데이터 처리 방법이 요구된다. 최근 인접한 시점의 영상을 이용하여 중간시점의 영상을 합성하고 이를 부호화에 적용하는 방법이 연구되고 있다. 다시점 비디오 부호화 효율을 높이기 위해 제안되었던 기존의 영상보간법은 최대변위 설정과 고정된 블록을 이용한 블록정합 방법을 이용한다. 이때, 변위 종류가 다양한 영상이거나 변위차가 큰 영역에 대해서 변위 오류가 많이 발생한다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 보완하고 개선된 화질의 중간시점의 영상을 얻기 위한 방법과 이 영상을 이용하여 부호화에 적용하는 방법을 제안한다. 제안한 영상보간법은 변위의 검색 범위를 초기에 설정하지 않고 블록 단위부터 화소 단위까지 변위를 측정하여 중간영상을 합성한다. 또한 이렇게 합성한 영상을 부호화 과정에서 참조 영상으로 추가하여 부호화한다. 이 논문에서 제안한 방법을 이용한 결과, 기존의 영상 보간법보다 약 $1{\sim}4dB$ 정도 개선된 화질의 중간시점 영상을 얻었고, 이 영상들을 이용하여 제안한 부호화 방법으로 부호화한 결과 참조 모델에 비해 최대 0.5 dB의 부호화 효율이 개선됨을 확인했다.
본 논문에서는 비트율의 증가와 동시에 주관적 화질의 향상을 얻을 수 있는 알고리듬인 Frame Rate Up-Conversion (FRUC)을 제안한다. 제안하는 알고리듬에서는 단방향이 아닌 양방향의 움직임 예측을 통해 신뢰도가 높은 블록을 탐색하여 두 장의 예비 프레임을 생성한다. 예비 프레임 생성과정에서는 설정된 임계값 보다 작은 경우를 제외한 나머지 영역에 대해서는 폐색 구간으로 설정하기 때문에 해당 구간에 대한 추가적인 보간 과정이 수행된다. 폐색 구간을 중심으로 이용 가능한 이웃하는 블록의 수를 고려하여 적응적으로 참조 라인을 설정하여 추가적인 재탐색 과정을 수행한다. 선택된 최적의 블록이 두 장의 예비 프레임에 모두 존재할 경우와 한 장에만 존재할 경우를 고려하여 선택적으로 보간한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리듬의 성능을 입증하기 위해 기존에 제안되었던 알고리듬과의 PSNR 및 주관적 화질을 비교한다. 또한 실험 결과를 통해 기존의 알고리듬 보다 제안하는 알고리듬이 우수한 성능을 나타냄을 확인 할 수 있다.
최근 wireless network이나 internet과 같이 오류가 많이 발생하는 channel을 통한 video의 전송이 급격히 증가하면서 channel상에서 발생하는 전송에러로 인한 데이터의 손실이 심각한 문제로 대두되고 있다. 따라서 영상통신에서의 error control과 concealment가 주된 관심사로 부각되었다. 본 논문은 MPEG-4나 H.263등의 방식으로 압축된 비디오를 전송하는 동안 채널 상에서 발생하는 전송에러로 인하여 블록 손실이 일어난 영상에 대해 디코더에서의 후처리 (postprocessing)에 의한 시간적 에러 은닉 (error concealment) 기술을 이용하여 손실된 블록을 정정하는 기법에 대하여 연구하였다. 손실된 블록 주위의 정상 블록의 움직임 벡터들을 이용하여 중간 (median) 값을 취한 후, 손실된 블록의 새로운 움직임 벡터로 할당하고, overlapped block motion compensation (OBMC)을 통해 최종적으로 손실영역을 은닉하게된다. 그 결과 계산량이 적고, PSNR 성능평가 면에서는 제안한 방법의 결과가 기존의 방법들 중 우수한 에러 은닉 결과를 내는 MVRI (Motion Vector Rational Interpolation) EC 2-D Case of All Directions보다 약 1.4∼3.5㏈정도 향상된 견과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 Multiple Put-Multiple output Orthogonal Frequency Division Multiplexing(MIMO-OFDM) 시스템을 위한 채널 추정 기법으로 space-time block c첨ing(STBC) 기법과 space-frequency block coding(SFBC) 기법을 제안한다. 제안된 방식은 각 송신 안테나에서 서로 직교성을 갖는 훈련 심볼을 전송함으로써 수신 안테나에서는 각 송수신 안테나 사인의 채널 계수를 추정한다. 제안된 알고리즘은 IEEE 802.11a 시스템 기반의 MIMO-OFDM 시스템에 적용해 성능 개선 효과를 확인해 보았다. 그 결과 제안된 방법이 기존의 방법보다 더 정확한 채별 계수 추정이 가능함을 확인할 수 있었다. 모의실험은 기존의 추정기법과 제안된 추정 기법이 적용된 시스템을 50ns 와 150ns 의 RMS 지연 확산을 갖는 다중 경로 페이딩 환경에서 수행되었으며 각 변복조 방식에 따른 비트 오류 성능 개선 정도를 확인해 보았다.
This paper describes a look-ahead algorithm of PCNC(personal computer numerical control). The algorithm is based on acceleration/deceleration before interpolation never including a command error and determines a velocity value in end point of each block(or start point of each block). The algorithm is represented as following; 1) calculating two maximum arrival velocity(v1, v2) by a acceleration value, a command velocity and distance in a previous block and a next block, 2) getting a tangent velocity(v3) of the adjacent blocks, 3) choosing a minimum value among these three velocities, and 4) setting the value to a velocity of a start point of the next block(or a end point of the previous block). The proposed look-ahead algorithm was implemented and tested by using a commercial RTOS(real time operation system) on the MS-Windows NT 4.0 in a PC platform. For interfacing to a machine, a counter board, a DAC board and a DIO board were used. The result of the algorithm increased a machining precision and a machining speed in many short blocks.
볼륨 가시화가 의료 데이터에 이용되면서 고화질 영상을 생성하고자 하는 요구가 계속되고 있다. 기존에 볼륨 가시화에 사용되던 선형 보간 필터는 상대적으로 빠른 속도로 좋은 화질의 영상을 생성하지만, 더 높은 화질의 영상을 생성하려면 고차 보간 필터가 필요하다. 고차 보간 필터를 사용하는 경우 성능 저하가 발생하는데, 재-샘플링의 연산 시간이 크게 증가하기 때문이다. 본 연구는 고차 보간 필터에 카디널 보간을 적용하여 고화질 볼륨 가시화를 수행한다. 그리고 빈공간 도약 기법을 적용 가능하게 하여 재 샘플링의 횟수를 감소시키고 효율적인 가시화를 수행한다. 구체적으로 볼륨 데이터를 일정 크기의 블록으로 나누고, 각 블록의 밀도값의 상계와 하계를 이용하여, 빈공간을 도약한다. 이 과정에서 본 연구는 각 블록의 밀도값의 상계와 하계를 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 그 결과로서 빈공간 도약이 효율적으로 수행되어 고화질 볼륨 가시화 수행속도를 크게 향상되었다.
본 논문에서는 비선형적 움직임에 대하여 시각적 화질 향상에 목적을 둔 프레임 보간 기법을 제안한다. 그러므로 블록 현상과 영상의 중첩을 감소시키고자 블록 크기를 128x128부터 1x1까지 순차적으로 전역탐색을 실시하여 최소 오차값이 가장 작은 블록이 포함된 프레임을 선택하고, 비선형적인 움직임 벡터를 GRNN(General Regression Neural Network) 알고리즘을 이용하여 재 추정함으로써 프레임을 보간하는 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘의 성능 분석을 위해 프레임 반복, 단방향 움직임 보상, 양방향 움직임 보상의 기법들과 비교한다. 객체의 움직임이 크거나 카메라 초점의 이동과 줌인(zoom-in), 줌아웃(zoom-out) 효과가 들어간 대상 영상에 대하여 주관적 화질면에서 성능이 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 영상 블록내의 에지 맵을 이용한 새로운 인트라 필드 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 기존의 방향성 기반 라인 평균 방식들은 화소단위 상관도를 이용하기 때문에 화소값의 변화에 민감하다는 단점을 가지고 있다. 또 방향성 에지를 탐색할 때 탐색 영역 내에 에지들이 다수 존재할 경우 부적절한 에지 방향을 찾게 되고 이는 화질의 열화를 가져온다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문은 에지 맵에 의해 계산되는 에지 방향 벡터와 이 벡터가 이용된 보간방식을 제안한다. 먼저 소벨 마스크를 이용하여 에지 방향 벡터를 구한 후, 구해진 에지방향 벡터를 이용해 다섯 개의 에지 방향 벡터의 가중치 값을 구한다. 구해진 값들은 이후에 여러 에지방향으로부터 구해지는 보간값들과 중해짐으로써 최종 보간값을 예측하게 된다. 본 논문의 핵심 아이디어는 에지 검출기를 통해 구해진 하나의 에지 방향 정보만으로 보간작업을 수행하지 않고 사용 가능한 모든 에지방향의 정보로부터 구해지는 결과값들에 가중치를 곱하여 보간작업을 수행하는 방식이다.
본 논문은 Varying Interpolator를 개선하여 다수의 Pixel을 한 번에 처리할 수 있는 Rasterizer 구조를 제안한다. 설계한 Rasterizer의 Varying Interpolator는 한 번에 16 Pixel을 처리 할 수 있으며 최대 64개의 색상을 출력으로 가진다. 또한 Rasterizer의 연산을 행렬연산 및 행렬변환으로 구성하여 연산의 중복성을 줄이고 재사용성을 높여 Rasterizer의 처리 속도를 높였다. 제안하는 구조의 Rasterizer 는 기존의 연구와 비교하여 색상 보간은 11%, Rasterizer 전체 처리 속도는 17% 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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