In this paper, we propose a dynamic bandwidth allocation scheme for the transmission of VBR video source through ATM based BISDN. In order to efficiently evaluate the required bandwidth, the characteristics of the VBR video sources generated by the MPEG coder are analyzed with variations in the number of GOP and quantizer scale. The required bandwidth for VBR video source is estimated by a prediction algorithm using scene and frame correlations as well as the statistical properties of the VBR video source. Scene correlation represents a strong correlation among the adjacent slices in a frame, and frame correlation represents a strong correlation among the frames. The statistical properties based on the traffic parameters of video sources such as peak rate, average rate, and standard deviation of source are determined through simulation. The performance of the proposed bandwidth allocation scheme is evaluated in terms of the over-allocated bandwidth, bandwidth utilization, and cell loss rate with variations in the quantizer scale and the number of GOP. It is shown that the results of simulation based on the proposed scheme are superior to those of the conventional methods.
본 논문에서는 장면의 밝기에 적합한 셔터 속도를 가진 두 장의 LDR (low dynamic range) 영상을 취득하여 HDR (high dynamic range) 영상을 고속으로 생성하는 효율적인 기법을 제안한다. 즉, 장면의 밝기에 최적인 HDR 영상을 취득하기 위해 본 논문에서는 오직 두 장의 초기 입력 LDR 영상을 이용하여 장면의 밝기에 대한 노출 곡선을 초기 추정한 후, 장면의 밝기 변화에 따른 최적의 셔터 속도를 시간 변화에 따라 지속적으로 추정하는 기법을 제안한다. 성능 평가를 위해 기존의 고화질 HDR 기법으로 생성한 영상과 제안된 방법으로 취득된 영상간의 유사도를 PSNR (peak signal to noise ratio)로 비교하였으며, 모든 두 장의 조합을 탐색하지 않고도 최적에 근사하는 두 개의 셔터 속도를 얻을 수 있음을 보인다.
컷 검출은 내용기반 검색에 필요한 인덱싱을 위해 수행되어야 하는 기초 작업으로 이를 위한 매우 다양한 기법들이 제안된바 있다. 그러나 기존의 연구에서는 대부분 고정된 하나의 임계값을 사용하기 때문에 통영상의 종류나 내용에 따라 최적의 임계값을 정해야만 하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 컷 검출 간격의 확률적인 분포에 따라 임계값을 조절하며 컷이 발생하면 이전 컷과의 간격과 특징값 차이를 다음 컷 검출을 위한 임계값 설정에 반영하는 가변형 동적 임계값 방법을 제안한다. 이를 위해 임계값 조절에 필요한 인자 값들을 실행시간에 구하는 방법과 이를 사용한 컷 검출 알고리즘을 제시한다. 또한 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 오 검출율을 줄일 수 있어 효율적임을 보인다.
High dynamic range (HDR) imaging offers a radically approach of representing colors in digital images. Instead of using the range of colors produced by given devices, HDR imaging method manipulates and stores all colors and brightness levels visible to the human eye. To faithfully represent, store and then reproduce all these effects, the original scene must be stored and treated using high fidelity HDR techniques. Then, tone mapping is required to accommodate HDR image to low dynamic range (LDR) devices, and tone mapping operation of HDR image for realistic display is commonly researched. However, color visualization for analyzing scene luminance in HDR imaging has less attention from researches. This paper presents and implements a method for reproduction and visualization of the false color in HDR images. We produce a color visualization framework with several mapping functions, and evaluate their effectiveness by using RMAE and SNR with commonly used HDR image data. Experiment reveals that the sigmodal mapping function shows better performance in the false color visualization, compared to other methods.
본 논문에서는 동영상의 주요 컨텐츠를 보존하면서 영상의 크기를 변환하는 고속 동영상 리타겟팅 기법을 제안한다. 기존의 Seam Carving에서는 seam을 하나씩 구할 때마다 누적 에너지의 갱신이 발생하며, 여기서 누적 에너지는 동적계획법을 이용하여 계산하기 때문에 전체 연산시간의 지연은 불가피하다. 본 논문에서는 전체 동영상을 특징이 서로 비슷한 scene으로 나누고, 각 scene의 첫 프레임에서는 seam이 될 수 있는 모든 후보들 중 복수개의 seam을 추출하여 누적 에너지의 갱신과정을 줄여 고속화한다. 또한 scene의 두 번째 프레임부터 인접한 프레임 상호간에 상관성을 이용하여, 연속하는 프레임은 누적 에너지를 계산하지 않고 이전 프레임의 seam 정보를 참조한 계산만으로 모든 seam을 추출한다. 따라서 제안하는 시스템은 누적 에너지에 계산되는 연산량을 대폭 줄였으며 전체 프레임의 분석도 필요하지 않아 고속화가 가능하고, 컨텐츠의 떨림 현상은 발생하지 않는다. 실험 결과는 제안하는 방법이 처리 속도와 메모리 사용량 면에서 실시간 처리에 적합하고, 영상이 가지고 있는 컨텐츠를 보존하면서 영상의 크기를 조절할 수 있음을 보여준다.
동영상 데이터의 장면 분할은 내용기반 분석을 위해 필요한 기초작업이다. 본 논문에서는 동영상의 매 프레임을 워터쉐드 알고리즘을 통해 객체 중심의 작은 영역들로 나누어 각 영역이 연속적인 프레임 상에서 계속 존재하는가를 파악하는 방법을 통해 장면을 구분하는 새로운 영역기반 장면 분할 기법을 제안한다. 이를 위해 각 영역들에 대한 형태와 공간상의 유사도를 측정해 영역들의 움직임 정도에 따라 동영상 데이터를 동적 구간과 정적 구간으로 나누고 인접한 구간간의 유사도에 따라 그룹화 하는 방법을 통해 장면 분할을 시도한다. 제안하는 기법은 객체들을 표현하는 각 영역을 비교 대상으로 삼기 때문에 명암 변화나 변화에도 오검출 하지 않으면서 효과적으로 장면을 구분해낼수 있는 장점을 갖는다.
일반적으로 HDR 영상을 얻기 위해서는 장면의 다이내믹 레인지를 충분히 포함하는 노출이 다른 많은 영상이 필요하고, 그 영상을 한 영상으로 합성한다. 본 논문에서는 적은 수의 영상으로 HDR 영상을 얻을 수 있는 효율적인 방법을 제안하였다. 먼저 노출이 다른 두 장의 영상을 사용해 장면의 다이내믹 레인지를 추정하였다. 이 두 영상은 장면의 다이내믹 레인지의 상한점과 하한점을 포함한다. 장면에 상관없이 노출 시간의 변화에 따라 상한점을 포함하는 영상의 최대 그레이레벨과 하한점을 포함하는 영상의 최소 그레이레벨이 일정한 경향이 나타나는 것을 확인하였다. 이런 경향을 모델링하여, 장면의 다이내믹 레인지를 추정하였다 추정한 장면의 다이내믹 레인지는 HDR 영상 획득을 위한 노출 시간을 찾는 데에 사용된다. 카메라의 다이내믹 레인지 세 개로 카메라가 만들 수 있는 전체 다이내믹 레인지를 포함할 수 있기 때문에, 영상 세 장만으로 HDR 영상을 얻을 수 있었다. HDR 영상의 오차를 평가하기 위해 가상의 카메라 영상을 사용하는 실험을 하였다. 실험을 통해 제안한 방법으로 얻은 HDR 영상의 오차가 10장 이상의 영상을 사용하여 얻은 HDR 영상의 오차가 큰 차이가 없음을 확인하였다.
본 연구에서는 가상환경 및 시뮬레이션에서 활용이 가능한 인체 모델을 개발하였다. 한국인 인체 측정 자료를 바탕으로 각 지체에 대한 기구학적 특성치와 상관관계를 얻고 인체 모델을 구성하였다. 인체 모델은 17개의 독립된 지체들로 구분되며 조인트로 연결된다. 구성된 모델은 가상환경의 신 그래프(scene graph)상에 자료화되고 DCS를 이용하여 애니메이션이 가능하도록 하였다. Madymo를 이용하여 차량 운전자의 전방 충돌 및 범퍼 통과시 지체의 거동을 해석하고 그 결과 값을 변환하여 OpenGL Performer 라이브러리를 통해 가상 공간에 가시화하였다.
Image registration is concerned with the establishment of correspondence between images of the same scene with translational, rotational, and scaling differences. The estimated transformation parameters between images are very important information in the field of many applications. In this paper, we propose a shape matching scheme for finding correspondence points for images with various differences, Tranditional solutions to this area are unreliable for the rotational and schaling changes between images, and the feature extraction of partially occluded scene. To solve those problems, dominant points on digital curves are detected by scale-space filtering, and initial matching is performed by similarity measure of cumulative curvatures for dominant points. For initial matching segments pairs, optimal matching points are calculated using dynamic programming.Finally, transformation parameters are estimated.
The purpose of this work is to support a solution of optimizing TMO (tone mapping operator). JPEG XT Profile A and C utilize Erik Reinhard TMO that works well in most cases, however, detailed information of a scene is lost in some cases. Reinhard TMO only calculates its coefficient to have tone-mapping curve from log-average luminance, and this lead to lose details of bright and dark area of scenes in turn. Thus, this paper proposes an enhancement of the default TMO for JPEG XT Profile C to optimize tone-mapping curve. Main idea is that we divide tone mapping curve into several ranges, and set reasonable parameters for each range. By the experimental results, the proposed scheme shows and obtains better performance within a dark scene, compared to the default Reinhard TMO.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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