본 논문에서는 특징점 기반 색상 보정을 통한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 갖게 된다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상 간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법(Gauss-Newton circulation algorithm)으로 추정한다. 또한 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정한다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 개선되고 bit rate 는 14% 정도 감소되는 성능을 확인하였다.
개인용 스마트 디바이스의 빠른 발전과 역동적 보급은 개인 사용자들을 영상시청 중심의 소비자에서 영상의 촬영에서 공유로 확장된 프로슈머로 변화 시키고 있다. 이러한 변화 속에서 방송영상에 비견되는 소비가 발생되고 지속적으로 생산 및 공유되는 사용자 제작 영상(User Created Video,UCV)이 다양한 콘텐츠 서비스가 가능한 플랫폼으로 주목을 받고 있다. 특히 경험의 공유 목적으로 제작되는 UCV는 복수의 사용자들이 한정된 시간, 공간의 동일한 이벤트로부터 촬영된 것으로, 방송영상과 유사하게 동일한 이벤트를 다양한 앵글의 카메라로 촬영된다. 본 논문에서는 UCV의 다시점적 특성을 제시하고, 이러한 특징을 기반하여 동일한 이벤트에서 촬영된 UCV를 앵글 전환하며 시청할 수 있는 다시점 UCV 서비스를 제안하였다. 또한 사용자 만족도 설문을 통해 중복영역이 포함된 UCV의 시청방식으로 다시점 UCV 서비스를 기존의 선형적 시청방식보다 더 선호함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 시공간 적응적인 예측에 기초한 다시점 위너-지브 비디오 부호화 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존 움직임 추정 방법을 보완하여 가중치를 부여한 결합 양방향 움직임 추정을 수행하고, 각 시점 영상의 에지 검출 및 합성을 통해 관심영역을 효과적으로 분류하여 움직임 벡터 분석을 통해 최종 참조 프레임을 선택하여 보간 한다. 제안하는 알고리즘은 단일 시점 내의 움직임 정보와 인접 카메라 프레임의 정보를 적응적으로 이용함으로써 영상 내 다양한 폐색, 반사 영역에 대해 효율적으로 처리하고 더 나은 성능을 갖는다. 다양한 다시점 영상 시퀀스에 대한 실험을 통하여, 제안하는 알고리즘은 보조정보 생성하는 기존 알고리즘에 비해 평균 비트율 감소와 더불어 우수한 객관적 화질 향상을 얻었다.
본 논문에서는 H.264/AVC의 다시점 비디오 부호화의 고속화 방법을 제안한다. 다시점 비디오는 부호화해야 할 데이터의 양이 일반 비디오보다 더 많으며, 전형적인 비디오 부호화 방법에서 사용하는 인터-움직임 예측에 덧붙여 인터-부등 예측을 이용하기 때문에 예측해야할 정보가 막대하게 커진다. 실험을 통해 비디오 부호화에서 사용되는 각 예측의 효율이 인트라, 인터-부돈, 인터-움직임 그리고 인터-skip 순으로 점점 좋아진다는 점에 착안하여 각 GOP 단위로 적응적인 문턱값을 계산하여 인터-부등 및 인트라 예측을 조기 종료하는 고속화 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법은 여러 실험 비디오에 대해서 기존의 방법에 비해 약 32%가량 개선된 연산 속도를 보였으며, 비트량 및 왜곡의 증가는 상대적으로 적었다.
다시점 영상 부호화는 시점 간에 변이 정보를 활용하여 부호화 효율을 향상시키기 위해 개발되었다. 하지만 다시점 영상 부호화는 변이 예측 때문에 높은 계산복잡도를 가진다. 본 논문은 다시점 영상 부호화의 계산 시간을 감소시키기 위한 비기준 화면의 빠른 모드결정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 2단계 과정을 수행한다. 계층적인 B 화면 구조의 기준 화면은 비기준 화면의 예측모드 선택과 높은 상관성을 가진다. 따라서 첫 번째 단계에서, 비기준 화면의 예측모드는 기준 화면의 매크로블록 영역을 이용함으로써 선택된다. 두 번째 단계에서, 우리는 7개 블록 크기의 Inter 예측모드의 참조 방향에서 높은 상관성을 이용하여 Inter 예측모드의 참조방향을 선택한다. 제안하는 기법으로 실험한 결과는 부호화 효율에 큰 손실 없이 부호화 시간에서 평균 약 44% 감소시킬 수 있었다.
움직임 추정은 비디오 영상 압축에 있어서 중요한 역할을 하지만 최적의 움직임 벡터를 추정하기 위해 많은 계산량을 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 저 복잡도 움직임 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 4-그리드 다이아몬드 탐색 패턴, 2-그리드 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 TZ 2 point 탐색 패턴으로 구성되었다. 이들 탐색 패턴들은 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치함으로써 적은 계산량으로 움직임 벡터를 추정할 수 있다. 제안한 기법의 성능을 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교하였을 경우, 영상 화질 면에서 약 0.01~0.24(dB) 화질 저하를 보였지만 움직임 추정의 계산량을 약 42%~80% 줄임으로서 약 1.8~4.5배 속도 향상을 보였다.
본 논문에서는 다시점 비디오 부호화에서 P-SKIP과 B-SKIP 모드에서 휘도 보상 정보를 유도하는 방법을 소개한다. 기존의 P-SKIP 모드에서 휘도 보상 플래그와 휘도 보상값이 일관성 없이 유도되는 경우를 제거하여 휘도 보상 시에 복잡도를 줄이는 방법과 B-SKIP 모드에 중복적으로 수행되는 휘도 보상 플래그와 휘도 보상값 유도 방법을 하나의 방법으로 통합함으로써 계산 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 실험 결과 객관적인 화질 측정 실험에서는 거의 동일한 성능을 나타내며, 실제 복호 수행 시에 P-SKIP에서는 일관성 없이 유도되는 경우가 제거되면서 휘도 보상을 수행하는 블록의 수가 평균적으로 7.47% 감소하였고, B-SKIP에서는 휘도 보상을 수행하는 블록 당 평균 연산자의 수는 50.36% 감소하였고 실제 평균 복호 수행 시간은 46% 감소하였다.
본 논문에서는 효율적인 보조 정보 생성을 통한 새로운 분산 다시점 비디오 코딩 기법을 제안한다. 분산 비디오 코딩은 원영상과 디코더에서 생성한 보조 정보 간의 오차를 채널 코딩 기법으로 정정한다. 따라서 보조 정보를 정확히 만들수록 분산 비디오 코딩의 성능은 좋아지게 된다. 제안한 기법에서는 깊이지도를 기반으로 하는 다시점 비디오 코딩에 분산 비디오 코딩 기법을 적용한다. 또한 깊이지도를 이용한 3차원 워핑을 통해 인접한 시점의 영상으로부터 보조 정보를 생성하고, 3차원 워핑과 시간 축 상의 인접한 영상을 이용하는 MCTI(motion compensated temporal interpolation)를 효율적으로 혼합하여 사용한다. 실험 결과 제안한 기법으로 생성한 보조 정보는 MCTI와 3차원 위핑을 따로 사용한 방법보다 평균 0.97dB의 PSNR이 향상되었음을 알 수 있었다. 또한 R-D 곡선 상에서 동일 PSNR 대비 평균 8.01%의 비트율이 감소되었다.
Yoo, Jihwan;Ko, Min Soo;Kwon, Soon Chul;Seo, Young-Ho;Kim, Dong-Wook;Yoo, Jisang
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권5호
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pp.1762-1773
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2014
In this paper, a distributed image coding scheme for multi-view video through an efficient generation of side information is proposed. A distributed video coding technique corrects the errors in the side information, which is generated with the original image, by using the channel coding technique at the decoder. Therefore, the more correct the generated side information is, the better the performance of distributed video coding. The proposed technique is to apply the distributed video coding schemes to the image coding for multi-view video. It generates side information by selectively and efficiently using both 3-dimensional warping based on the depth map with spatially adjacent frames and motion-compensated temporal interpolation with temporally adjacent frames. In this scheme the difference between the adjacent frames, the sizes of the motion vectors for the adjacent blocks, and the edge information are used as the selection criteria. From the experiments, it was observed that the quality of the side information generated by the proposed technique was improved by the average peak signal-to-noise ratio of 0.97dB than the one by motion-compensated temporal interpolation or 3-dimensional warping. The result from analyzing the rate-distortion curves revealed that the proposed scheme could reduce the bit-rate by 8.01% on average at the same peak signal-to-noise ratio value, compared to previous work.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.5129-5152
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2016
Multi-view super-resolution (MVSR) aims to estimate a high-resolution (HR) image from a set of low-resolution (LR) images that are captured from different viewpoints (typically by different cameras). MVSR is usually applied in camera array imaging. Given that MVSR is an ill-posed problem and is typically computationally costly, we super-resolve multi-view LR images of the original scene via image fusion (IF) and blind deblurring (BD). First, we reformulate the MVSR problem into two easier problems: an IF problem and a BD problem. We further solve the IF problem on the premise of calculating the depth map of the desired image ahead, and then solve the BD problem, in which the optimization problems with respect to the desired image and with respect to the unknown blur are efficiently addressed by the alternating direction method of multipliers (ADMM). Our approach bridges the gap between MVSR and BD, taking advantages of existing BD methods to address MVSR. Thus, this approach is appropriate for camera array imaging because the blur kernel is typically unknown in practice. Corresponding experimental results using real and synthetic images demonstrate the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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