본 논문에서는 스테레오 동영상의 객체기반 부호화 기법을 제안하였다. 스테레오 영상열의 정보량을 줄이면서 블록화 현상이나 모스키토 현상과 같은 블록정합 기반 방법의 예측오차를 줄이기 위해서는 객체기반 부호화 기법이 필요하다. 객체기반 방법에서는 부호화에 적절한 객체를 추출하기가 어렵고, 추출된 객체에 대해서 프레임이 지남에 따라 갱신해 주어야 하는 문제점이 발생한다. 이를 개선하기 위해서 제안된 방법에서는 전처리, 객체추출, 객체갱신 과정을 사용하였다. 전처리 과정에서는 움직임과 변이 예측의 신뢰성이 낮은 영역을 비객체영역으로 분할하여 부정확한 객체의 추출을 방지하였다. 객체추출 과정에서는 좌영상의 예측을 향상시키기 위해 기존의 움직임과 밝기값을 고려하는 영상분할법에 변이를 추가함으로서 객체기반 부호화에 적합한 객체를 추출하였다. 그리고 객체갱신 과정에서는 새로운 객체의 추출, 객체분할, 객체 병합을 적용하여 누적 오차를 줄였다.
동영상 압축에서 움직임 보상은 뛰어난 압축 효율을 보이는 반면에 어느 한 시점에서 오류가 발생할 경우 그 시점 이후로 계속해서 오류가 확산된다는 단점이 있다. 인트라 업데이트 방법은 이러한 오류의 확산을 차단하는 방법이다. 그러나 인트라 업데이트 방법은 압축의 효율을 떨어뜨린다는 단점이 있다. 본 논문에서는 오류의 영향과 비트율 제어를 함께 고려하여 인트라 업데이트를 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비트율과 왜곡의 값을 추정하고 라그랑지안 최적화를 통해 부호화 모드와 양자화 파라메터를 선택하는 방법으로 MPEG-4 코덱에 적용하여 실험하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 방법보다 패킷 손실과 같은 오류 환경에서 더 좋은 화질을 나타내는 것을 보여준다.
일반적으로 동영상 트랜스코딩 기술에서는 시스템의 복잡도를 줄이기 위해, 입력 비트열로부터 매크로블록 종류와 움직임 벡터, DCT 계수 등의 중간 데이터를 추출하여 사용한다. 본 논문에서는 프레임 내에서 매크로블록의 중요도를 이용한 새로운 인트라 매크로블록 업데이트 방법을 제안한다. 매크로블록의 중요도는 입력 비트열을 복호화하는 과정에서 얻어지는 움직임벡터에 의해 계산한다. 참조 프레임 내의 매크로블록의 참조율은 현재 복호화하는 프레임의 움직임 벡터에 의해서 계산이 가능하며, 참조율이 놀은 매크로블록은 다음 프레임과 그 이후 프레임에 영향력이 놀다 제안한 기법을 통해, 전송 오류에 대해 강인하고 더 우수한 화질을 나타내는 동영상 비트열을 얻을 수 있다.
Song, Junyoung;Won, Taeyeon;Jo, Su Min;Eo, Yang Dam;Park, Jin Sue
대한원격탐사학회지
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제37권4호
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pp.763-776
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2021
This paper introduces a method of selecting priority update areas for subdivided land cover maps by training orthoimages and serial cadastral maps in a deep learning model. For the experiment, orthoimages and serial cadastral maps were obtained from the National Spatial Data Infrastructure Portal. Based on the VGG-16 model, 51,470 images were trained on 33 subdivided classifications within the experimental area and an accuracy evaluation was conducted. The overall accuracy was 61.42%. In addition, using the differences in the classification prediction probability of the misclassified polygon and the cosine similarity that numerically expresses the similarity of the land category features with the original subdivided land cover class, the cases were classified and the areas in which the boundary setting was incorrect and in which the image itself was determined to have a problem were identified as the priority update polygons that should be checked by operators.
Mobile Mapping Systems using the vehicle equipped the GPS, IMU, CCD Cameras is the effective system for the management of the road facilities, update of the digital map, and etc. They must provide users with the sensor data which is acquired by Mobile Mapping Systems in real-time so that users can process what they want by using the latest data. But it' s not an easy process because the amount of sensor data is very large, particularly image data to be transmitted. So it is necessary to reduce the amount of image data so that it is transmitted effectively. In this study, the effective method was suggested for the compression/decompression image data using the Wavelet Transformation and Huffman Coding. This technique will be possible to transmit of the geographic information effectively such as position data, attitude data, and image data acquired by Mobile Mapping Systems in the wireless internet environment when data is transmitted in real-time.
In this paper, we propose visual-based self-localization and obstacle detection algorithms for indoor mobile robots. The algorithms do not require calibration, and can be worked with only single image by using the projective invariant relationship between natural landmarks. We predefine a risk zone without obstacles for a robot, and update the image of the risk zone, which will be used to detect obstacles inside the zone by comparing the averaging image with the current image of a new risk zone. The positions of the robot and the obstacles are determined by relative positioning. The method does not require the prior information for positioning robot. The robustness and feasibility of our algorithms have been demonstrated through experiments in hallway environments.
Edge detection is one of issues with essential importance in the area of image process. An edge in image is a boundary or contour which a significant change occurs in image intensity. In the paper, we process edge detection algorithms which are based on Potts automata. The dynamical behavior of these automata is completely determined by Lyapunov operators for sequential and parallel update. If Potts Automata convergence to fixed points, then it can be used to image processing. From the generalized Potts automata point of view, we propose a Potts Automata technique for detecting edge. Based on the experimental results we discuss the advantage and efficiency.
Shamir의 (k,n)-threshold 비밀 공유(secret sharing) 기법은 참가자(participant)의 서명(signature)과정을 생략하기 때문에 악의적인 공격자에 의해 속임(cheating) 행위가 발생할 수 있고, 이러한 문제점을 해결하기 위해 여러 가지 기법들이 제안되었다. 대표적인 기법으로는 사전 비밀 공유(proactive secret sharing)가 존재한다. 이 기법은 불규칙적인 주기로 참가자들에게 배포된 공유값(shadow value)을 새롭게 변경해준다. 본 논문에서는 사전 비밀 공유 기법을 기존의 비밀이미지 공유(secret image sharing)에 처음으로 적용시킨다. 제안하는 기법은 유한 체($GF(2^8)$)상에서 비밀이미지의 공유가 수행된다. 유한 체 연산은 효율적이고, 안전한 암호 연산을 수행하기 위해 지난 30년간 널리 사용되어 왔고, 제안하는 기법에서는 사전 비밀이미지 공유 과정 내의 비밀 이미지의 손실(lossy)을 방지하기 위해 사용한다. 공유된 이미지(shadow image)를 생성하는 과정 내에서, 비밀이미지 공유 다항식(polynomial)을 이용하여 생성된 값은 삽입 용량(embedding capacity)과 PSNR의 상관관계(correlation)를 고려하여 LSB-2 방법을 이용해 커버 이미지(cover image)에 삽입된다. 실험에서는 비밀이미지의 삽입 용량과 공유된 이미지와 커버 이미지(cover image)간의 왜곡(distortion)의 비율(ratio)을 측정한다. 실험 결과에서는 기존의 제안되었던 기법들과의 비교 분석을 통해 제안하는 기법의 우수성을 검증한다.
도심지는 개별 건물단위의 소규모 변화가 빈번하게 발생하는 지역이다. 기 구축된 건물 데이터베이스는 그 활용도를 높이기 위해 도심지 내의 주기적인 갱신이 요구된다. 그러나 광범위한 도심지에 대한 건물 단위 변화를 관측하기에는 자료수집의 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 넓은 범위를 단일 영상으로 촬영 가능한 위성영상을 활용하여 건물변화 탐지와 건물 정보의 갱신 가능성을 확인하고자 한다. 이를 위해 먼저 건물 데이터베이스에서 제공하는 건물 모서리점의 3차원 좌표를 이용하여 위성영상에 건물 영역을 투영한다. 투영된 건물 영역을 다시 지붕 및 전면 영역으로 구분한다. 투영된 지붕영역의 화소값을 비교하여 건물높이 갱신, 건물멸실 등 건물변화 여부를 탐지한다. 건물높이 갱신은 영상에 투영된 지붕면이 실제 영상에서 관측되는 지붕면과 일치할 때까지 높이값을 조절하여 수행된다. 영상에 투영된 모습은 나타나나 관측되는 건물이 없는 경우 철거된 건물에 해당한다. 영상에서 관측되는 건물 중에서 지붕면과 전면영역이 투영되지 않은 건물은 신축 건물에 해당된다. 이러한 변화탐지 결과를 바탕으로 건물 데이터베이스를 높이갱신, 건물삭제 및 건물생성의 세가지 분류로 갱신한다. 제안된 방식은 인천지역을 촬영한 아리랑 3A호와 인천광역시 건물 데이터베이스를 사용하여 실험하였다. 입력 단일 위성영상을 이용하여 건물변화를 탐지하고, 갱신이 필요한 건물에 대해 건물 데이터베이스 편집 작업을 수행하였다. 갱신된 건물 정보를 검증하고자 이를 이용하여 다른 아리랑 3A호 영상에 건물영역을 투영하였다. 실험결과, 갱신된 건물정보로부터 투영된 건물영역은 영상에서 관측된 건물영역과 잘 일치하였다. 이를 통해서 단일 위성영상을 이용한 건물변화탐지 및 건물 데이터베이스 갱신 가능성을 확인하였다. 후속 연구로 제안방식의 자동처리기술 개발을 수행할 예정이다.
본 논문에서는 시각적 피드백을 중심으로 하는 상호작용 시스템에서 화면 갱신속도와 상호작용 정확도의 상관관계를 다룬다. 일반적으로 인간의 시각인지 한계점은 초당 60프레임으로 생각되고 있으나, 본 연구에서는 이보다 높은 갱신속도가 사용자의 상호작용 정확도에 미치는 영향에 대해 알아보고자 한다. 실험을 통해 초당 60프레임 이상의 갱신속도에서도 상호작용 정확도는 증가함을 알 수 있었다. 이러한 결과에 영향을 준 원인을 이미지 렌더링 갱신속도와 사용자 입력 갱신속도 두 가지로 추정하여 이를 확인하기 위한 추가실험을 진행하였다. 비록 모니터의 화면 재생률이 초당 60프레임으로 되어있었지만 vertical sync를 사용하지 않음으로써 그 이상의 갱신속도와의 차이를 느낄 수 있었다. 실험결과를 통해 사용자 입력 갱신속도보다 이미지 렌더링 갱신속도가 상호작용 정확도에 더 큰 영향을 줌을 확인하였다. 본 연구는 상호작용 정확도를 높이기 위해 더욱 높은 갱신속도의 필요성을 제기하며, 인간의 시각인지 한계점은 초당 60프레임 이상이 될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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