The large data volume of light field (LF) image has motivated much research on how to compress the data volume more efficiently. One of the approaches is to compress LF images after representing them in the form of pseudo video sequence. In this way, the pseudo temporal redundancy between views can be exploited by motion estimation and compensation. Based on our observation that images obtained by LF cameras have small range of disparity values between adjacent views, we propose to limit the motion search range to reduce the time complexity of motion estimation. Our experimental results show that a smaller motion search range reduces the encoding time while not affecting the bitrate of H.266/VVC much.
본 논문은 고화질(high definition, HD) 복합형 카메라 시스템과 고품질(high-quality) 3차원 스캐너를 결합하여 다시점 비디오와 그에 상응하는 다시점 깊이맵을 생성하는 시스템을 제안한다. 복합형 카메라 시스템과 3차원 스캐너를 이용해 3차원 비디오를 생성하기 위해서는, 우선 움직임이 없는 배경영역에 대한 깊이정보를 고품질 3차원 스캐너를 이용해 미리 획득하고, 동적으로 움직이는 전경영역에 대해서는 다시점 카메라와 깊이 카메라를 결합한 복합형 카메라 시스템을 이용해 다시점 비디오와 깊이맵을 획득한다. 그리고 3차원 스캐너와 깊이카메라를 통해 획득한 깊이정보를 이용해 3차원 워핑(warping)을 적용하여 각 다시점 카메라를 위한 초기 깊이정보를 예측한다. 초기 깊이정보를 이용해 다시점 깊이를 예측하는 것은 다시점 카메라의 각 시점에서의 초기 깊이맵을 계산하기 위한 것이다. 고화질의 다시점 깊이맵을 생성하기 위해서 belief propagation 방법을 이용하여 초기 깊이맵을 정제한다. 마지막으로, 전경영역의 경계선 영역의 불규칙적인 깊이맵을 정제하기 위해 전경영역의 외곽선 정보를 추출하여 생성된 깊이맵의 경계선 영역을 다시한번 정제한다. 제안한 3차원 스캐너와 복합형 카메라를 결합한 시스템은 기존의 깊이맵 예측 방법보다 정확한 다시점 깊이맵을 포함하는 3차원 비디오를 생성할 수 있었으며, 보다 자연스러운 3차원 영상을 생성할 수 있었다.
사람이 두 눈을 통하여 3차원 공간을 지각하는 것과 같이 두 대의 카메라로부터 얻어진 스테레오 영상을 이용하여 3차원 정보를 얻을 수 있다. 스테레오 영상은 많은 데이터량을 가지기 때문에 최근 수년간 디지털 비디오 압축 기술의 발전과 함께 스테레오 영상을 효율적으로 압축하기 위한 기술이 개발되고 있다. 스테레오 영상을 압축하고 3차원 정보를 추출하는데 이용되는 양안차 추정은 일반적으로 두 스테레오 영상의 화소 간의 밝기 차이를 이용한다. 하지만 두 카메라의 초점거리, 방향, 상대적 위치, 조리개에 의해 입사되는 빛의 양 등의 미세한 차이에도 스테레오 영상 간의 밝기차가 발생한다. 밝기차가 있는 스테레오 영상은 부정확한 양안차 벡터와 이에 따른 낮은 압축 효율과 같은 문제점을 발생시킬 수 있다. 따라서 이런 스테레오 영상 간의 밝기차를 사전에 보상한 후 압축함으로써 압축의 효율을 높이고, 또한 재생 시 두 눈을 통하여 들어오는 서로 다른 시각 정보로 인한 눈과 두뇌의 피로를 덜어 줄 수 있다. 본 논문에서는 간단하면서도 효율적인 전처리 방법으로 전역 밝기 보상과 국부지역 밝기 보상 및 계층적 밝기 보상을 제안한다 실험결과는 제안된 보상 방법이 효율적으로 스테레오 영상을 압축하는 것을 보여준다.
일반적으로 영상은 기하학적 왜곡과 방사성 왜곡을 포함하고 있다. 센서스 변환은 방사 왜곡으로 인해 발생하는 스테레오 부정합 문제를 해결할 수 있다. 일반적인 센서스 변환은 윈도우 중심 화소 값과 이웃한 화소의 값을 비교하기 때문에 화소 값의 차이가 크지 않은 경우 정확한 정합 결과를 얻기 어렵다. 이를 해결하기 위해 윈도우 내 보조 윈도우를 적용하여 화소 값 차이별로 서로 다른 4단계 가중치를 적용하는 센서스 변환 방법을 제안한다. 현재 화소 값이 보조 윈도우의 화소평균 값 보다 큰 경우 높은 가중치를 부여하고, 그렇지 않은 경우 낮은 가중치를 부여함으로서 차등적인 센서스 변환을 수행한다. 가중치를 이용한 센서스 변환 영상과 입력 영상을 이용하여 초기 변위지도를 생성한 뒤, 기울기 정보를 추가적으로 사용하여 최종 변위 지도 생성을 위한 비용 함수를 모델링한다. 최적의 비용 값을 찾기 위해 가이드 필터링을 사용하는데, 이는 입력 영상과 변위 영상을 사용하여 필터링을 수행하기 때문에 객체의 경계영이 보존될 수 있다. 실험 결과로부터 제안한 방법을 이용한 스테레오 정합 결과 성능이 기존의 방법에 비해 개선된 것을 확인하였다.
The percentage of postnatal disabled people and elderly population is rapidly increased by the industrialization, and the improvement of medical technology. The disparity between the city and rural area is in the way to disabled people who need rehabilitation. To solve these problems, Community Based Rehabilitation(CBR) is suggested by WHO. In this study, at first, the CBR model considering the specific characteristics of AnSan City are presented. Secondly, the first, the second, and the third rehabilitation facilities in AnSan City are classified by the CBR model. Thirdly, the estimation of optimum space for physical therapy and occupational therapy at rehabilitation center and public health center are sugested, which are the second level rehabilitation facilities. There are some differences in the distribution of population between new and old area in AnSan City. In other words, the subject population of CBR program in old area is relatively higher than that of new area. So, the CBR program for AnSan City must reflect their regional characteristics. In this study, the therapeutic boundaries of second level rehabilitation facilities is decided through the survey of physical therapists and occupational therapists in general hospitals and nursing homes.
IaaS는 인프라 하드웨어를 소유하지 않고 필요에 따라 임대하는 새로운 방식의 컴퓨팅 서비스로서 비용측면에서 매우 효율적인 것으로 알려져 있다. 일반적으로 사용량에 따른 과금 방식을 채택하므로 인프라 비용에 민감한 서비스를 운영하기에 적합하다. 이러한 서비스를 운영하는 책임자는 예상되는 소요 비용을 조기에 파악하여 클라우드 활용 정책을 적시에 변경하기를 원할 것이다. 그러나 클라우드 서비스 제공자들은 십수시간 지연된 과금 정보를 제공하여 신속한 대처가 불가능하다. 본 논문에서는 가상 머신 인스턴스 수준에서 사용량을 모니터링하고 이에 기반하여 실시간 IaaS 비용 예측 모델을 제안한다. 이 모델 검증을 위하여 1학기 동안의 공용 클라우드 기반의 PC 실습실 서비스를 운용하였으며, 이를 통하여 부과된 실제 금액과의 차이는 평균 5.2% 이하임을 확인하였다.
본 논문에서는 이질적인 수신 단말을 위해 시공간적 계위(spatio-temporal scalability)를 이용한 새로운 3차원 영상 부호화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 좌 영상의 부호화를 위해 MPEG-2 표준을 이용하며, 우 영상의 부호화를 위해서 향상된 호환성(enhanced compatible) 부호화 방법을 이용하여 P-와 B-타입의 영상을 예측한다. 향상된 호환성 부호화 방법은 두 개의 전후방향 움직임으로부터 예측된 매크로 블록과 양안차로부터 예측된 블록을 보간하여 매칭 블록을 예측한다. 유연성 있는 3차원 비디오 서비스를 위해서, 각각의 좌우 영상에 대해 시공간적 확장 가능한 계층을 정의하였다. 실험을 통하여 제안된 3차원 영상 부호화기의 성능을 기존의 방법들과 비교하여 검증하였으며, 양안차 예측의 이점을 계위에 따르는 오버헤드의 관점에서 분석하였다. 제안된 시공간적 계위를 이용한 3차원 영상 부호화기는 다양한 디스플레이 장치 및 네트워크 환경을 가지는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 효율적인 3차원 비디오 전송 서비스에 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 3차원 영상 시스템에서 기준이 되는 좌우 영상이 있을 때 임의의 중간 시점 영상 합성 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 양방향 다이나믹 프로그래밍 기반 변이 추정 과정과, 이를 기반으로 양방향 변이 정합과정에 의해 가려진 영역을 추출하는 과정, 그리고 완성된 변이 맵을 바탕으로 중간 시점 영상을 생성하는 과정으로 구성된다. 이중 변이 추정 과정에 제안된 양방향 다이나믹 프로그래밍 기법은, 일반적인 다이나믹 프로그래밍이 가진 장점을 살리면서, 영상 특성을 고려한 코스트 값의 사용 및 양방향 코스트 행렬 생성 방법으로 발생될 수 있는 오류를 최소화함으로써 가려진 영역을 보다 정확하게 구분해 낼 수 있었다. 이후 이러한 과정에서 생성된 변이 맵에 대해 적절한 후처리 과정으로 가려진 영역을 판별하고, 이를 기반으로 한 중간 영상 생성에서 모호한 영역을 고려하여 보다 정확하고 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 DERS, VSRS를 이용한 가상시점 합성이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 비지도 학습 방식의 학습 모델을 이용하여 가상시점 합성에 적용하는 방식을 제안한다. 제안한 방식에서는 기존의 DERS와 달리 Disparity의 탐색범위를 지정하지 않고 Depth의 예측이 가능하며 단안의 영상에서 Depth를 예측하기 때문에 가상시점 합성 시 더 넓은 시점을 합성 할 수 있다. 또한 기존 방식은 Depth와 합성 영상을 각각 처리해야하지만 제안하는 방식은 한 번에 작업이 이루어지며, GPU를 기반으로 구현하였기 때문에 기존의 합성 방식 보다 처리 속도가 우수하다.
스테레오 정합은 촬영된 스테레오 영상 속 화소들의 대응점을 탐색한 후 대응점 사이의 변위차를 계산하여 깊이정보를 예측한다. 스테레오 정합에서 변위값을 계산하기 위해서는 스테레오 영상간의 대응점 탐색이 우선적으로 수행되어야 한다. 스테레오 영상의 변위값 범위를 모르는 경우 동일한 탐색선상에 있는 모든 화소들의 유사도를 비교한 후 최적의 대응점을 선택한다. 반면에, 변위값 범위가 제공되는 실험 영상으로 스테레오 정합을 할 경우 정해진 후보 화소들에 대해서만 대응점 탐색을 수행한다. 많은 스테레오 정합 논문들이 실험의 효율성을 위해 변위값 범위 정보가 제공되는 실험 영상으로 스테레오 정합을 수행한다. 하지만 실제 스테레오 정합 환경에서는 이와 같은 정보를 얻기가 힘들다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 움직임 예측 및 주변화소의 변위정보를 이용한 고속 스테레오 정합 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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