영상 분할은 영상을 의미 있는 영역들로 분할하기 위한 기법으로 컴퓨터 비전과 영상 처리 분야에서 중요하게 다루어져 왔다. 또한 영상 분할은 MPEG-4 비디오 표준과 같은 객체 기반 동영상 압축 분야에서도 영상에서 객체 영역을 분할하기 위해 많이 사용된다. 보다 정확한 영역 경계를 얻기 위해 Watershed 알고리즘이 많은 분야에서 적용되고 있다. 그러나 Watershed 알고리즘은 영상내의 경계선 잡음에 매우 취약하고 과분할된 결과가 나타난다고 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 안정화된 역 확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)을 사용하여 잡음에 강인한 분할 특성을 가지면서 다중해상도 접근 방식을 통해 효율도 향상시키는 영상 분할 기법을 제안한다. 또한 본 논문에서는 인접 영역의 레이블을 사용한 영역 투영법과 영역 인접 그래프(Region Adjacency Graph : RAG)를 사용한 영역 병합법도 사용하였다. 제안된 기법을 잡음이 포함된 영상의 분할에 적용시킨 결과 과분할을 감소시키고 분할 효율이 개선됨을 확인할 수 있었다.
비디오 요약의 첫 걸음은 샷(shot) 변환의 검출이다. 이러한 샷 변환은 점진적인 변환과 급진적인 변환이 있다. 지금까지 급진적인 샷 변환은 이미 주어진 한계치나 연속된 두 프레임의 이미지에 기반을 둔 거리를 이용하여 검출하였고 점진적 변환 또한 일반적으로 한계치를 이용하여 검출하였다. 그러나 한계치에 따라 그 결과가 확연히 달라지고 또한 그 한계치를 정하는 것도 어려운 문제이다. 이 논문에서는 이런 문제의 해결과 MPEG 압축 비디오 상에서 점진적 변화의 검출뿐만 아니라 분류를 해결하는 방법을 제시하였다. 논문에서는 한계치를 사용하지 않은 은닉 마르코프 모델과 MPEG의 근사 DC 값을 이용하여 보다 빠르고 정확한 결과를 얻도록 하였다. 그리고 히스토그램의 차이뿐만 아니라 매크로 블록 (macro block)의 차이라 불리는 새로운 척도를 도입하여 보다 정확한 값을 얻도록 하였다. 은닉 마르코프 모델은 샷, 페이드(fade), 디졸브(dissolve), 컷(cut) 등의 4개의 상태를 갖게 하고 학습은 Baum-Welch 알고리즘으로 필요한 변수들을 추정하였다. 그리고 특정 벡터에 Viterbi 알고리즘을 적용하여 원하는 상태를 얻을 수 있다. 대부분의 실험 결과를 보면 새로 제안한 척도를 사용한 방법이 히스토그램의 차만을 이용한 방법보다 더 좋은 결과를 나타내었으며 이산적 마르코프 모델보다 연속적 마르코프 모델이 좋은 결과를 보여준다.
본 논문은 압축된 비디오 신호로부터 움직임 객체를 효과적으로 추출하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 압축된 비디오는 압축과정에서 얻은 비디오 객체에 관한 여러 가지 정보들을포함하고 있으며, 이러한 정보는 객체 추출에 중요한 힌트가 된다. 본 연구에서는 각 매크로 블록의 움직임 정보만을 이용하여 움직임 객체를 추출하는 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여 프레임에서 배경과 움직임 객체를 분리하고, 움직임 벡터의 히스토그램과 복잡도를 분석하여 움직임 객체의 유효성 여부를 판단한다.
디지털 비디오 데이터를 효율적으로 브라우징 하는데 필요한 비디오 분할에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 비디오 데이터를 Shot단위로 분할하고, Shot내부에서 카메라 동작과 객체 움직임 분석을 이용한 sub-shot으로 분할하고자 한다. 연구 방법으로는 I-frame의 DC 영상을 이용하여 픽쳐그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작,객체움직임), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)로 세분화하고 해당 픽쳐 그룹의 P, B-frame을 검사하여 정확한 컷 발생 위치, 디졸브, 카메라동작, 객체 움직임을 검출하게 된다. 픽쳐그룹 분류에서 정확성을 높이기 위해 계층적 신경망과 다중 특징을 이용한다. 정확한 컷 발생위치 검출하기 위해서 P, B프레임의 메크로블럭 타입을 이용한 통계적 방법을 이용하고, 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임을 검출하기 위해서 P, B-frame의 메크로블럭 타입과 움직임 벡터를 이용한 신경망으로 검출한다. 본 연구에서는 계층적 탐색을 이용하여 시간을 단축할 수 있고, 계층적 신경망과 다중 특징을 이용하여 픽쳐 그룹을 세분화 할 수 있고, 메크로 블록 타입과 통계적 방법을 이용하여 정확한 컷 검출을 할수 있고, 신경망을 이용하여 디졸브, 카메라 동작, 객체움직임을 검출 할 수 있음을 확인한다.
본 논문은 비디오 객체에서 사용자의 조작 없이 실시간적으로 원하는 영상 부분을 분할해 검출할 수 있도록 MPEG-7에서 제시한 컬러 공간 분포 HMMD 모델을 이용하였다. 여기서, 얼굴 이외의 부분을 잡음으로 간주하여, 제거하기 위해 웨이브렛 형태학을 적용하였으며, 러프 집합을 통하여 최적의 합성을 하였다. 본 논문에서 제안된 비디오 객체 검출 시스템은 다양한 크기의 영상에 적용하여 얼굴 객체를 기존의 알고리즘보다 정확하게 검출함으로서 우수함을 확인하였다.
Sungryeul Rhyu;Junsik Kim;Gwang Hoon Park;Kyuheon Kim
ETRI Journal
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제46권4호
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pp.683-696
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2024
The point cloud provides viewers with intuitive geometric understanding but requires a huge amount of data. Moving Picture Experts Group (MPEG) has developed video-based point-cloud compression in the range of 300-700. As the compression rate increases, the complexity increases to the extent that it takes 101.36 s to compress one frame in an experimental environment using a personal computer. To realize real-time point-cloud compression processing, the direct patch projection (DPP) method proposed herein simplifies the complex patch segmentation process by classifying and projecting points according to their geometric positions. The DPP method decreases the complexity of the patch segmentation from 25.75 s to 0.10 s per frame, and the entire process becomes 8.76 times faster than the conventional one. Consequently, this proposed DPP method yields similar peak signal-to-noise ratio (PSNR) outcomes to those of the conventional method at reduced times (4.7-5.5 times) at the cost of bitrate overhead. The objective and subjective results show that the proposed DPP method can be considered when low-complexity requirements are required in lightweight device environments.
동영상에서 움직이는 객체의 외곽선은 객체의 분할을 위하여 매우 중요하다. 그러나 객체의 외곽선에는 끊어진 외곽선(broken boundary)들이 많이 존재한다. 이 논문에서 우리는 새로운 공간 기반 외곽선 연결 알고리즘을 개발하여 끊어진 객체의 외곽선을 연결하였다. 객체 외곽선 연결 알고리즘은 끊어진 외곽선의 말단 픽셀(terminating pixel) 주변에 4분면을 형성한다. 그리고 반지름 범위 내에서 전 방향으로 탐색을 수행하여 가장 가까운 다른 말단 픽셀을 찾아 끊어진 객체의 외곽선을 연결한다. 시스템은 또한 입력된 동영상들로부터 배경을 저장한다. 시스템은 객체의 외곽선 연결 수행 결과로부터 하나의 객체 마스크를 생성하고 저장된 배경으로부터 또 하나의 객체 마스크를 생성하여 이 두 개의 객체 마스크를 함께 사용하여 동영상으로부터 움직이는 객체를 분할한다. 또한 시스템은 Roberts 기울기 연산자를 사용하여 추출된 움직이는 객체로부터 그림자도 제거한다. 제안된 알고리즘의 가장 큰 특징은 더욱 정확한 움직이는 객체의 분할과 내부에 구멍이 존재하는 움직이는 객체의 분할이다. 우리는 개발된 알고리즘을 표준 MPEG-4 테스트 영상과 카메라로 입력된 동영상을 사용하여 실험하였다. 제안된 알고리즘은 매우 좋은 효율을 나타내고 있다. 알고리즘은 2.0GHz Pentium-IV CPU에서 QCIF 영상은 최소한 초당 49 프레임이상 처리할 수 있으며 CIF 영상은 최소한 초당 19 프레임 이상 처리할 수 있다.
디지털 홀로그램의 저변이 확대됨에 따라서 3차원 영상의 구성을 위한 스테레오 영상의 압축기술에 대한 국제적인 표준이 3DAV라는 형태로 진행되는 것과 같이 디지털 홀로그램의 압축 기술에 대한 논의도 활발히 이루어질 것으로 보인다. 3DAV의 경우애도 볼 수 있듯이 기존에 존재하는 여러 가지 기술들을 접목하거나 변형한 형태, 혹은 그들의 혼합된 형태로 논의될 가능성이 크다. 또한 디지털 홀로그램의 압축을 위한 전용 시스템을 구성하는 기존의 기술을 배제하고 개발하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 다양한 영상압축 기술들과 디지털 홀로그램과의 상관관계에 대한 방향을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 기존의 비디오 및 영상압축 도구들을 이용하여 디지털 홀로그램을 효율적으로 부호화하는 기술을 제안하고자 한다. Fringe 패턴의 형태로 표현되는 디지털 홀로그램의 생성 원리를 이용하여 비디오 데이터로 가공한 후에 부호화하는 방식을 이용한다. 여기에는 생성된 디지털 홀로그램을 부호화하기 위해 적절한 형태로 변형하는 전처리 과정, 객체 영상의 모든 정보를 포함하는 공간적인 분할, 디지털 홀로그램의 생성원리와 부합되는 주파수 변환기술, 비디오 데이터로 구성하기 위한 스캔방법, 부호화를 위한 주파수 계수의 분류, 그리고 하이브리드 형태의 압축기술 등이 고려되어 하나의 알고리즘을 구성한다. 압축을 위한 부호화 도구에는 정지영상 압축을 위한 JPEG2000을 비롯하여 동영상 압축을 위한 MPEG-2, MPEG-4, 및 H.264와 같은 국제 표준 압축 알고리즘들과 여러 무손실 압축 기술들이 포함된다. 실험 결과를 살펴보면 제안한 알고리즘은 기존의 기술에 비해서 4배에서 8배 이상의 높은 압축율에서 더 좋은 복원 성능을 보였다. 따라서 제안한 기술은 디지털 홀로그램의 부호화를 위한 좋은 연구 사례가 될 것으로 사료된다. 체중 부하에 의해서 생역학적인 변화를 일으키지 않고 얼마나 유지 할 수 있는지는 보다 장기적인 추시 관찰이 필요할 것으로 사료된다.이 생식소의 에너지 요구에 반응하여 변하는 것으로 추정된다.60일 후 $625{\pm}19.76{\mu}m$로 성장하였고, 생존율은 23%로 가장 높게 나타나 치패사육시 가장 적정한 수온은 $15^{\circ}C$라 판단되었다.다. 시도는 긍정적으로 평가되어야 한다. 그러므로 앞으로는 제품디자인 뿐만이 아닌 다른 다양한 분야들에게로 그 범위가 확대되어 디자인 문화적 정체성을 확립하는 연구가 뒤따라야 할 것이다.. 즉, 제품디자인의 결정요인 분석결과는 QFD의 접근방법에, 제품 디자인 파급효과 분석결과는 컨조인트 분석에 각각 보완적 기여를 할 수 있다. 이와 동시에, 실증적 분석결과는 Ettlie(1997)의 디자인 통합(DI) 이론에 대한 실증적 기반을 제공할 수 있다. 마지막으로, 성공적인 디자인 경영(DM)을 위해서는 최고 경영자의 지원뿐만 아니라 부처 간 의사소통의 장애요인을 제거하고 CFT(cross-functional team)를 운영함으로써 동시적 엔지니어링(CE) 및 제품 및 공정 디자인의 개발이 제품 개발의 속도를 가속화하고 디자인 품질을 높이며 시장 성공을 보증할 수 있도록 해야 한다.임과 채팅은 긍정적인 상호관련을 가진 것으로 나타난 반면 전자메일 서비스 이용은 성적 만족과 부정적인 상호관련을 가진 것으로 분석되었다. 이는 대학생들이 지루하게 느끼거나 외로움을 느낄 때 전자메일을 주로 이용하지만 성적 만족을 위해 전자메일을 이용하지 않고 있다는 사실을 보여주는 것이다. (3) 인터넷 이용 이후 다른 미디어와 면대면 커뮤니케이션과의 관계 인터넷을 이용한 후 응답자들의 전통적인 미디어(텔레비전, 라디오, 신문, 잡지, 편지,
본 논문에서는 최근 증가하는 TV 골프 경기의 하이라이트 부분을 요약하기 위해 시청자가 관심을 갖는 주요 이벤트를 시각 특징정보들을 이용하여 자동 추출할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘은 4단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 입력된 비디오의 샷 (Shot) 및 키 프레임 (Key Frame)을 구하여 데이터베이스화하는 구조를 분석하고, 두 번째 단계에서는 이들 정보를 이용하여 하위 레벨의 특징정보를 추출한다. 세 번째 단계에서는 특징 전보들을 통합하여 샷의 의미를 부여하여, 이벤트 구성 요소들과 정합시킨다. 네 번째 단계에서는 사전에 정의된 추론 규칙과 시간 정보를 이용하여 구성 요소들을 통합하여 이벤트를 결정한다. 본 연구에서는 하위 레벨의 특징 정보를 상호 호환성과 재사용성이 가능하도록 MPEG-7 비주얼 특징 정보를 사용하였다 TV-Anytime의 하이라이트/이벤트 스키마(schema)를 이용하여 검출된 이벤트들로 구성된 요약문을 XML 문서로 작성하였다. 제안 알고리즘의 성능을 검사하기 위해 비디오 자동 요약 시스템과 브라우징을 제작하여 실험하였으며 평균 80%의 검색 율과 정확도를 얻었다.
본 논문에서는 공간적 영상분할을 수행할 때 기존의 watershed 알고리즘과 그것의 수정 알고리즘에서 발생하는 과분할 문제를 해결하기 위한 개선된 watershed 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 주요 개념은 담수 단계에서 임계치보다 얄은 집수분지를 더 깊은 인접 집수분지에 병합하는 것이다. 따라서, 담수가 진행되는 과정에서 기존의 집수분지의 성장과 새로 담수가 일어나는 집수분지에 대한 추출이 이루어진다. 논문의 후반부에 몇 가지 MPEG 시험 영상을 사용하여 실험한 결과를 제시한다. 결론적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 watershed 알고리즘에 아주 작은 계산시간을 추가함으혹서 적용된 임계치에 따라 좋은 분할결괴를 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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