본 논문은 자기 조직화 지도 기법을 기반으로 라이다 기반으로 생성된 깊이 맵과 컬러 이미지의 정보를 기반으로 고밀도 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 깊이 맵 업샘플링 방법은 라이다에서 취득되지 않은 공간에 대한 초기 깊이 예측 단계와 초기 깊이 필터링 단계로 구성된다. 초기 깊이 예측 단계에서는 두 장의 컬러 이미지에 대해 스테레오 매칭을 수행하여 초기 깊이 값을 예측한다. 깊이 맵 필터링 단계에서는 예측된 초기 깊이 값의 오차를 감소시키고자 예측 깊이 픽셀에 대하여 주변의 실측 깊이 값을 이용하여 자기 조직화 지도 기법을 수행한다. 자기 조직화 기법 수행 시 예측 깊이 픽셀과 실측 깊이 픽셀의 거리와, 각 픽셀에 대응되는 컬러 값의 차이에 따라 가중치를 결정한다. 본 논문에서는 성능 비교를 위하여 깊이 맵 업샘플링 방법으로 널리 사용되고 있는 양방향 필터 및 k-최근접 이웃 알고리즘과 비교를 진행하였다. 제안하는 방법은 양방향 필터 방법 및 k-최근접 이웃 알고리즘 대비 MAE 관점에서 각각 약 6.4%, 8.6%이 감소하였고 RMSE 관점에서 각각 약 10.8%, 14.3%이 감소하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권6호
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pp.379-383
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2015
This paper presents an approach to detect object distance with the use of the recently developed low-cost Kinect sensor. The technique is based on Kinect color depth-image processing and can be used to design various computer-vision applications, such as object recognition, video surveillance, and autonomous path finding. The proposed technique uses keypoint feature detection in the Kinect depth image and advantages of depth pixels to directly obtain the feature distance in the depth images. This highly reduces the computational overhead and obtains the pixel distance in the Kinect captured images.
서로 다른 프레임 율을 가진 영상매체 사이의 프레임 호환을 위해, 움직임 추정 (motion estimation, ME)과 움직임 보상을 이용한 중간 영상 삽입 (합성) 기법 (motion compensated interpolation, MCI)이 활용되는데, 본 논문에서는 MCI에 적합한 움직임 추정기법을 제안하고, 제안한 움직임 추정 기법을 종래의 MCI에 적용한다. 종래의 방법에선 움직임 추정 블록과 MCI 블록의 크기가 동일하나, 본 논문에서 사용된 움직임 추정 블록은 MCI 블록과 같은 중심 축을 가지고, MCI 블록보다 더 크기 때문에 인접 블록과 중첩된 특성을 가진다. 제안한 움직임 추정 블록에 의한 계산량 증가를 줄이기 위해, 제안한 움직임 추정 블록내의 화소를 샘플링 하여 움직임 추정을 실행하였다. 제안한 방식을 검증하기 위해, 움직임 추정 블록을 다양한 샘플 계수로 샘플링 한 후 움직임 추정을 실행하였다. 제안한 방식으로 추정된 움직임 벡터 (motion vector, MV)를 활용하여 MCI를 수행하였으며, 수행된 결과를 종래의 방식에 의한 결과와 비교하였다.
본 논문에서는 H.264/AVC 표준 중에서 움직임 추정기의 고속 움직임 예측을 위한 알고리즘을 제안하였다. 움직임 추정은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 정화소 단위에서의 탐색에 비해서 부화소단위까지의 움직임 추정은 영상의 압축률은 높일 수 있지만 계산의 복잡도가 늘어나는 문제점이 있다. 제안하는 알고리즘은 정화소 움직임 벡터가 최종 움직임 벡터인 경우에 부화소 탐색을 생략하게 되며 그렇지 않은 경우 CBCDS (Center Biased Cross-Diamond Search)를 적용하여 부화소 움직임 탐색을 하여 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 비교적 화질에 변화가 없고 탐색 지점이 81.4% 감소하는 결과를 보였다
Kim, Sang-Gyoo;Lee, Tae-Ho;Jung, Tae-Yeon;Kim, Duk-Gyoo
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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pp.885-888
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2000
Among the previous searching methods, there are the typical methods such as full search and three-step search, etc. Block motion estimation using exhaustive search is too computationally intensive. To apply in practice, recently proposed fast algorithms have been focused on reducing the computational complexity by limiting the number of searching points. According to the reduction of searching points, the quality performance is aggravated in those algorithms. In this paper, We present a fast and efficient search algorithm for block motion estimation that produces better quality performance and less computational time compared with a three-step search (TSS). Previously the proposed Two Step Search Algorithm (TWSS) by Fang-Hsuan Cheng and San-Nan sun is based on the ideas of dithering pattern for pixel decimation using a part of a block pixels for BMA (Block Matching Algorithm) and multi-candidate to compensate quality performance with several locations. This method has good quality performance at slow moving images, but has bad quality performance at fast moving images. To resolve this problem, the proposed algorithm in this paper considers spatial and temporal correlation using neighbor and previous blocks to improve quality performance. This performance uses neighbor motion vectors and previous motion vectors in addition, thus it needs more searching points. To compensate this weakness, the proposed algorithm uses statistical character of dithering matrix. The proposed algorithm is superior to TWSS in quality performance and has similar computational complexity
We present a full HD (1080p) H.264/AVC High Profile hardware encoder based on fast motion estimation (ME). Most processing cycles are occupied with ME and use external memory access to fetch samples, which degrades the performance of the encoder. A novel approach to fast ME which uses shared multibank memory can solve these problems. The proposed pixel subsampling ME algorithm is suitable for fast motion vector searches for high-quality resolution images. The proposed algorithm achieves an 87.5% reduction of computational complexity compared with the full search algorithm in the JM reference software, while sustaining the video quality without any conspicuous PSNR loss. The usage amount of shared multibank memory between the coarse ME and fine ME blocks is 93.6%, which saves external memory access cycles and speeds up ME. It is feasible to perform the algorithm at a 270 MHz clock speed for 30 frame/s real-time full HD encoding. Its total gate count is 872k, and internal SRAM size is 41.8 kB.
Existing area-based stereo algorithms rely heavily on rectangular windows for computing correspondence. While the algorithms with the rectangular windows are efficient, they generate relatively large matching errors due to variations of disparity profiles near depth discontinuities and doesnt take into account local deformations of the windows due to projective distortion. In this paper, in order to deal with these problems, a new correlation function with 4 directional line masks, based on robust estimator, is proposed for the selection of potential matching points. These points is selected to consider depth discontinuities and reduce effects on outliers. The proposed matching method finds an arbitrarily-shaped variable window around a pixel in the 3d array which is constructed with the selected matching points. In addition, the method take into account the local deformation of the variable window with a constant disparity, and perform the estimation of sub-pixel disparities. Experiments with various synthetic images show that the proposed technique significantly reduces matching errors both in the vicinity of depth discontinuities and in continuously smooth areas, and also does not be affected drastically due to outlier and noise.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권9호
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pp.2312-2325
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2013
In this paper, we propose a preprocessing method that it is to correct the distortion of text area in Korean signboard images as a preprocessing step to improve character recognition. Distorted perspective in recognizing of Korean signboard text may cause of the low recognition rate. The proposed method consists of four main steps and eight sub-steps: main step consists of potential vertical components detection, vertical components detection, text-boundary estimation and distortion correction. First, potential vertical line components detection consists of four steps, including edge detection for each connected component, pixel distance normalization in the edge, dominant-point detection in the edge and removal of horizontal components. Second, vertical line components detection is composed of removal of diagonal components and extraction of vertical line components. Third, the outline estimation step is composed of the left and right boundary line detection. Finally, distortion of the text image is corrected by bilinear transformation based on the estimated outline. We compared the changes in recognition rates of OCR before and after applying the proposed algorithm. The recognition rate of the distortion corrected signboard images is 29.63% and 21.9% higher at the character and the text unit than those of the original images.
본 논문은 명암도의 변화가 많은 영상 시퀀스에서 움직임 정보를 효율적으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 계조도 기반의 움직임 추정 알고리즘은 조명 변화가 심한 시퀀스에서 오류가 많이 발생하지만 제안하는 알고리즘은 장면에서의 밝기 변화를 게인과 오프셋의 선형 모델로 정의하고 각 프레임에서의 그라디언트와 위상 정보를 이용하여 움직임을 정합시키므로 극단적인 상황에서도 강건한 특성을 갖는다. 제안하는 알고리즘을 인위적으로 움직임과 명암 변화를 발생시켜 만든 시퀀스와 플리커가 발생한 실제 동영상 시퀀스에 대해 적용하여 기존의 알고리즘과 성능을 비교하였다.
분산 비디오 압축 기술은 초경량 비디오 압축 기술로써 많은 주목을 받고 있으며, 대표적인 기법은 피드백 채널을 이용하여 우수한 부호화 성능을 유지한다. 그러나 이로 인해 복호화기의 복잡도를 증대시키고 매우 많은 반복적인 연산에 의한 큰 복호화 지연을 요구하기 때문에 실시간 구현에 제한이 되고 있으며, 이를 개선하기 위한 연구가 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 화소 영역 위너-지브 비디오 복호화 기법에서 각 비트 플레인 내에 위치한 LDPCA 프레임간의 시간적 상관성, 공간적 상관성 그리고 시공간적 상관성 등을 고려한 패리티 비트 요구량에 대한 예측 방법을 제시하고 고속 분산 비디오 복호화기법에 적용하여 성능을 비교한다. 모의실험을 통해, 움직임이 큰 영상과 움직임이 적은 영상에 대해 각각 시공간적 상관성과 시간적 상관성을 이용한 방식이 우수한 특성을 보이며, 이는 분산 비디오 부호화 기법의 다양한 응용 환경에 따른 효과적인 패리티 요구량 예측기법을 찾는데 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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