최근 감시시스템 구축에서 디지털 비디오 레코더(DVR)를 이용하는 방식이 주를 이루고 있다. 영상압축 기술의 발전에 따라 디지털 비디오 레코더는 H.264/AVC 인코더를 기반으로 저장 공간 대비 고화질의 영상 저장이 가능해졌다. 또한, 다수 채널의 동시 처리가 가능해졌을 뿐만 아니라 영상 압축 및 저장 기능 외에 지능형 감시를 위한 기능이 요구되고 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 압축 비트열에서 움직임 벡터 추출 및 분석을 통한 영상내 이동 물체 검출 방법을 제안한다. 압축 비트열에서 현재 프레임과 이전 프레임의 움직임 벡터들의 크기와 각도를 비교하여 임계값 이하인 움직임 벡터들을 추출하여 이동 물체를 검출하였다. 이동 물체 검출 성능 평가를 위해 H.264/AVC의 참조 프로그램인 JM 15.1을 사용하여 인코딩 및 비트열 분석을 수행 하였고, 움직임이 검출된 시간 구간만을 디코딩 후 저장하는 알고리즘을 구현하였다. 제안된 방식은 디코딩 부분의 연산량 감소뿐만 아니라 저장소의 물리적 공간 절약이 가능하다.
Wavelet transform decomposes a video frame into a set of subframes with different resolutions corresponding to different frequency bands. The block size of highest layer subframe is too small to estimate correct motion. To decrease this aperture problem in the approximation frame, multiresolution motion estimation (MRME) using hierarchical block matching is presented in this paper. In the multiresolution motion estimation approach, motion vectors in the subframes are estimated by the motion vectors in the approximation frame and are refined at each subframe. It reduces computational time in motion estimation. It is shown that our MRME approach has a superior performance than traditional MRME approaches.
다중경로 채널의 시변 특성은 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 신호의 직교성을 파괴시키며 이는 인접 채널간 간섭(ICI: inter channel interference)을 발생시켜 도플러 주파수에 비례하는 오류를 발생시킨다. 본 논문에서는 채널 시변의 원인을 주파수 옵셋과 도플러효과로 규정하고, 주파수 옵셋을 보정하기 위해 기존의 선형보간법(LI: linear interpolation method)대신 선형위상보간법(LPI: linear phase interpolation)과 도플러효과에 의한 ICI를 제거하기 위해 기존의 주파수영역 둥화기법보다 효과적인 시간영역 등화기법을 제안한다. 제안된 기법이 주파수 옵셋이 있는 시변다중경로 페이딩 환경에서 OFDM 시스템에 적합함을 컴퓨터 모의실험을 통해 확인한다.
OFDM 시스템에서 수신기가 고속으로 이동하는 경우에는 채널의 급속한 변화로 인해 반송파 간 직교성이 파괴되고 반송파 간 간섭(ICI)이 발생하여 수신기의 성능을 떨어뜨린다. 기존의 수신기에서는 ICI 를 추정한 후 이를 수신 신호로부터 상쇄시켜 성능을 개선한다. 본 논문에서는 수신 신호를 시간 영역에서 마스킹하고 더하여 발생하는 ICI의 크기를 줄여 수신기의 성능을 개선하는 방법을 제안하고 이를 DVB-T 수신기에 적용하여 도플러 이동 수신 성능을 검증한다.
본 논문에서는 PSNR 을 높이도록 최적화된 HEVC 의 율-왜곡 최적화(RDO)를 MS-SSIM 를 높이도록 하여 RDO 를 수행 하도록 한다. 구현 방법으로는 MS-SSIM 도출 방법과 비슷하도록 원본과 4 단계의 저역 통과 필터(LPF)를 통과한 결과에 대한 DCT(Discrete Cosine Transform) 를 수행하고 그 AC 계수의 비율로 lagrange multiplier(${\lambda}$)를 수정하는 방식이다. AC 계수 비율과 MS-SSIM 에서 도출 된 가중치, LPF 특성 등에 따라 새롭게 각 스케일의 가중치를 결정하여 최종적으로 ${\lambda}$ 가중치를 결정하여 그 결과를 바탕으로 RDO 를 수행한다. 시뮬레이션을 통해 제안의 방법과 HEVC reference software 의 BD-rate 계산 결과 7%의 PNSR, -13.2%의 MS-SSIM 를 얻을 수 있었고 이에 따라 주관적 화질을 개선했다고 할 수 있다.
기존 콘텐츠를 활용 및 조합하여 새로운 콘텐츠를 제작하는 개인 사용자가 늘어나고 있는 추세다. 사용자가 원하는 내용이 담긴 영상 콘텐츠를 활용하기 위해서는 이를 지원하는 영상 검색 시스템이 필요하다. 하지만 기존의 영상 검색 시스템은 키워드 매칭을 기반으로 하고 있기 때문에 사용자가 원하는 영상을 찾지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있는 질의어 확장 방법을 제시하고 있다. 제시하는 방법은 도메인 온톨로지와 워드 임베딩 결과를 이용하여 질의어와 의미적으로 밀접히 관련된 단어를 추가하고 확장된 질의어를 이용하여 검색을 수행하게 된다. 이를 통해 사용자는 만족할만한 검색 결과를 얻을 수 있게 된다. 구현한 시스템을 이용하여 질의어가 확장되는 과정을 보임으로써 본 연구에서 제시하고 있는 방법에 대한 평가를 수행하였다.
This paper proposes an intelligent video surveillance system for human object tracking. The proposed system integrates the object extraction, human object recognition, face detection, and camera control. First, the object in the video signals is extracted using the background subtraction. Then, the object region is examined whether it is human or not. For this recognition, the region-based shape descriptor, angular radial transform (ART) in MPEG-7, is used to learn and train the shapes of human bodies. When it is decided that the object is human or something to be investigated, the face region is detected. Finally, the face or object region is tracked in the video, and the pan/tilt/zoom (PTZ) controllable camera tracks the moving object with the motion information of the object. This paper performs the simulation with the real CCTV cameras and their communication protocol. According to the experiments, the proposed system is able to track the moving object(human) automatically not only in the image domain but also in the real 3-D space. The proposed system reduces the human supervisors and improves the surveillance efficiency with the computer vision techniques.
본 논문에서는 기존의 2차원 영상/비디오 압축 기술을 홀로그램의 특성에 적합하게 변형시켜서 홀로그램 데이터를 압축하는 압축 기법을 제안하였다. 컴퓨터 생성 홀로그램(computer generated holograms, CGH) 기법을 이용해 생성한 디지털 홀로그램을 사용하였다. 본 논문에서는 전처리된 디지털 홀로그램에 대해 분할, 주파수 변환, 움직임 예측과 주파수 영역에서의 잔여영상 생성 기법을 적용하여 데이터 압축을 수행한다. 압축은 H.264/AVC, 무손실 압축기법인 BinHex와, 선형 양자화를 이용하였고, 실험 결과를 보면 제안한 데이터 압축 기법은 전체 압축률이 10:1~90:1까지 변화함에따라 25.4dB~16.5dB로 감소함을 확인할 수 있다. 그러나 시각적인 영상의 품질은 앞서 제시한 PSNR값 보다 훨씬 우수함을 확인 할 수 있다.
This paper shows that blind deconvolution has only finite solutions when an original image and a point spread function are nonzero over a restricted domain, in other words, an observed image has a compact support. The key of the proof is to use z-transformations and factorizations of polynomials. Then, we propose an algorithm to find all finite solutions under the boundary condition. Finally, we confirm that we can extract all sets of an original image and a point spread function from a degraded image by using our algorithm in numerical examples.
This paper presents a Channel DiVision (CDV) scheme for transform-domain distributed video coding. In the proposed system, we employ the symmetric motion estimation to generate high quality side information for Wyner-Ziv (WZ) frames. Also, the decoder estimates the distortion of the side information, which is used to classify the transmitting channels for WZ frames. Each channel has a different expected noise. Then, the encoder allocates an appropriate number noise. Then, the encoder allocates an appropriate number present rate-distortion performance results and comparisons with existing state-of-the-art algorithms and H.264.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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