Recently, the generation of panoramic images and high quality mosaic images from video sequences has been attempted by a variety of investigations. Among a matter of investigation, in this paper, left and right stereo mosaic image generation utilizing airborne-video sequence images is focused upon. The stereo mosaic image is generated by creating left and right mosaic image which is generated by front and rear slit having different viewing angle in consecutive video frame images. The generation of stereo mosaic image proposed in this paper consists of several processes: camera parameter estimation for each video frame image, rectification, slicing, motion parallax elimination and image mosaicking. However it is necessary to check the feasibility on generating stereo mosaic image as explained processes. Therefore, in this paper, we performed the feasibility test on generating stereo mosaic image using video frame images. In doing so, anaglyphic image for stereo mosaic images is generated and tested for feasibility check.
본 논문에서는 반복복호부호의 복호과정시 CRC(Cyclic Redundancy Check)검사를 이용하여 반복복호수가 가변하는 효율적인 제어기법을 제안한다. 반복복호 부호는 반복구조를 가지며 그 특성상 반복복호수가 증가할수록 BER/FER성능이 우수하게 향상된다. 그러나 반복복호수가 증가할수록 복호과정시 적용된 알고리즘의 복잡도에 따라 다소 차이는 있지만 공통적으로 계산량의 증가를 가지게 되며 이는 복호지연시간 증가로 나타난다. 또한 일정 반복복호수 이상에 도달하게 되면 그 성능 변화가 거의 없는 오류마루(error floor)현상이 나타난다. 즉 성능변화가 없는 적절한 반복복호수 종료점을 찾아야 한다. 따라서 본 논문에서는 프래임 주기로 수신된 정보를 프래임 오류검사 지시자(FCS : Frame Check Sequence Indicator)를 이용하여 채널의 변화를 감시하며 반복복호 부호의 반복복호 횟수를 채널 적응적으로 증가, 감소할 수 있도록 제어하는 기법을 제안하여 결과적으로 반복구조를 가지는 부호의 방대한 계산량 감소와 이로 인한 복호지연 시간을 성능저하 없이 효율적으로 단축시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 전화선을 이용한 고속 홈네트워크인 HomePNA 2.0 시스템에서 HomePNA 2.0 (H2) 프레임을 만들기 위한 프레임 프로세싱 중, 다항식 나누기 연산을 통한 CRC (Cyclic Redundancy Check) 16비트 생성, HCS (Header Check Sequence) 8비트 생성 및 혼화(Scrambling) 처리에 있어서 입력 8 비트를 동시에 병렬 처리함으로써 기존의 1 비트 입력을 LFSR (Linear Feedback Shift Register)를 사용한 다항식 나누기 연산을 수행했을 때보다 빠른 속도로 H2 프레임을 구현하고자 하는 고속 처리 기법을 제시하고 이의 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 상향 링크 케이블 모뎀 시스템에 대한 동기화 방법에 대하여 제안하였다. 상향 링크의 케이블 모뎀 시스템은 DOCSIS(data over cable service interface specification) 규격에 의해 정해져 있으며, 이에 맞는 동기화 방법에 관하여 연구하였다. 케이블 모뎀은 버스트 모드로 동작하며 시 분할 다중 접속(time division multiple access, TDMA) 버스트 포맷을 사용한다. 버스트 포맷은 프리앰블과 데이터 구간으로 나뉜다. 본 논문에서는 프리앰블을 이용한 프레임 동기, coarse 타이밍 동기, 반송파 주파수 동기, 반송파 각 동기 방법을 연구하였으며, 프리앰블로 이용할 시퀀스로 correlation 특성이 우수한 CAZAC(constant envelope zero-autocorrelation) 시퀀스를 이용하였다. 또한 타이밍 드리프트가 존재하는 경우와 나머지 주파수 오프셋이 주는 영향을 고려하여 데이터 구간에서 심벌 타이밍 동기방식과 주파수 각 오프셋 추정박식을 채택하여 시스템을 구성하였고, 이를 컴퓨터 실험 결과를 이용하여 성능을 검증하였다.
The traffic signal has been widely used in the transport system with a fixed time interval currently. This kind of setting time was determined based on experience for vehicles to generate a waiting time while allowing pedestrians crossing the street. However, this strict setting causes inefficient problems in terms of economic and safety crossing. In this research, we propose a monitoring algorithm to detect, track and check pedestrian crossing the crosswalk by the patterns of behavior. This monitoring system ensures the safety for pedestrian and keeps the traffic flow in efficient. In this algorithm, pedestrians are detected by using HOG feature which is robust to illumination changes in outdoor environment. According to a complex computation, the parallel process with the GPU as well as CPU is adopted for real-time processing. Therefore, pedestrians are tracked by the relationship of hue channel in image sequence according to the predefined pedestrian zone. Finally, the system checks the pedestrians' crossing on the crosswalk by its HOG based behavior patterns. In experiments, the parallel processing by both GPU and CPU was performed so that the result reaches 16 FPS (Frame Per Second). The accuracy of detection and tracking was 93.7% and 91.2%, respectively.
본 논문에서는 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘의 성능 향상을 위한 표적 이미지 교환 모델을 제안한다. 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘은 시퀀스의 첫 프레임에서 지정된 표적 이미지만을 사용하여 탐색 이미지 내에서 가장 유사한 부분을 찾아 객체를 추적한다. 첫 프레임의 객체와 유사도를 비교하기 때문에 추적에 한 번 실패하게 되면 오류가 축적되어 추적 객체가 아닌 부분에서 표류하게 되는 현상이 발생한다. 따라서 CNN(Convolutional Neural Network)기반의 모델을 설계하여 추적이 잘 진행되고 있는지 확인하고 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘에서 출력되는 점수를 이용하여 표적 이미지 교환 시기를 정의하였다. 제안 모델은 VOT-2018 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 정확도 0.611 견고도 22.816을 달성하였다.
최근 초경량 비디오 부호를 위해 분산 비디오 부호 (Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 분산 비디오 부호는 H.264/AVC와 같은 종래의 비디오 부호 기술보다 부호화 복잡도는 훨씬 낮지만, 복호기 복잡도는 높은 특징이 있다. 본 논문에서는 분산 비디오 부호의 낮은 부호 및 복호 복잡도를 갖는 관심 영역 (Region-Of-Interest, ROI) 기반의 분산 비디오 부호를 제안하였다. 제안하는 분산 비디오 부호화는 기존의 분산 비디오 부호화와 달리 Wyner-Ziv (WZ) 프레임 전체를 WZ 부호화 하지 않고, 움직임이 많은 영역을 ROI로 두어 ROI 영역만 WZ 부/복호화 함으로서 부/복호화의 복잡도 감소 뿐만 아니라 비트율을 절감 하는 장점을 가지고 있다. 실험을 통해서 제안된 ROI기반의 분산 비디오 부호가 Hall Monitor 영상에서 최대 0.95dB 이득과 Salesman 영상에서 최대 1.87dB의 PSNR 성능 향상을 보였다. 또한, 기존의 분산 비디오 부호 구조보다 부호화 복잡도는 최대 73.7%, 복호기 복잡도는 최대 63.3%를 낮추는 것을 확인하였다. 낮은 복호 복잡도를 위해 기존의 Low-Density Parity-Check (LDPC) 복호 알고리즘으로 사용된 Belief Propagation (BP) 알고리즘 대신 수렴 속도가 최대 41.71% 빠른 Layered BP (LBP) 알고리즘을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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