본 논문에서는 SR(Super Resolution) 복원 과정에 있어 사용되는 입력 후보 영상 중 적합한 입력 영상을 자동 선택하는 알고리즘을 제안함으로써 복원된 고해상도 영상의 질을 개선하고자 한다. SR 복원과정에서 이상적인 결과 영상을 얻기 위해서는 입력되는 모든 영상이 유기적으로 잘 정합 되어야 하지만, 실제로는 그렇지 못하다. 이런 이유로 입력 후보군 영상의 정합 적합성이 얼마나 높은가가 단순히 많은 입력 영상의 수보다 고품질의 고해상도 결과 영상을 얻는데 더욱 결정적이라 할 수 있다. 입력 영상의 적합성은 통계 특성 및 정합 특성을 이용하여 평가 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 SR 복원과정에 정합 적합성을 자동으로 평가하여 이에 따라 입력 영상을 결정하는 전처리 과정을 제안하고 구조화하였다. 또한 비디오 시퀀스의 모든 입력 영상은 SR 복원과정의 기준 영상이나 저해상도 입력 영상과 같이 사용될 수 있으므로 본 논문에서는 연속적인 비디오 시퀀스를 위한 SR 복원알고리즘을 제안한다. 적합성의 유무는 임계값(Threshold Value)에 의해 결정되며, 이 임계값은 기준 영상과의 움직임 추정에서 그 보상 값의 오류 값 중 최대치(MMCE, Maximum Motion Compensation Error)로 결정된다. 만약 저해상도 입력 영상의 보상 오류 값의 범위가 0과 MMCE사이(0 < MCE < MMCE )값이라면 그 범위 안의 입력 후보 영상은 SR 복원과정에 사용되며 범위 밖의 후보영상은 제외된다. 최적의 저해상도 기준(ORLR, Optimal Reference Low Resolution)영상은 선택된 저해상도 입력(SLRI, Selected LR Input)영상들과 각각의 저해상도 기준 입력(RLRI, Reference Low Resolution Input)영상들의 비교를 통해 결정된다. 본 논문에서는 이와 같은 과정에 의해 결정된 저해상도의 최적 기준영상과 선택영상을 'Hardie' 보간법을 사용하여 고해상도 영상을 만들어 내는 것으로 사용자의 조정이 없이도 SR 복원영상의 질적 향상을 가져올 것이라 기대된다.
기존의 많은 장면 전환 검출 알고리즘은 점진적 장면 전환을 검출하기보다는 급격한 장면 전환 검출에 중점이 맞추어졌다. 일반적으로 점진적 장면 전환 검출에 중점을 둔 알고리즘은 많은 연산량을 필요로 한다. 또한 장면 전환 검출에 오류 요소인 플래쉬 라이트, 카메라 움직임 및 특수효과 등의 다양한 오류 요소를 고려하지 못하는 경우가 많다. 또한 기존의 많은 방법들은 히스토그램 기반의 알고리즘을 제시하였지만 좋은 성능에 비해 처리속도에서 취약하다. 본 논문에서는 저장된 동영상으로 부터 수직과 수평 블록의 시간적 슬라이스 영상과 슬라이스 영상 내 매크로 블록에 해당되는 정보를 이용한 빠르고 정확한 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 슬라이스 영상으로부터 시, 공간 상관관계의 히스토그램을 구성하고, 이를 그래프 컷 분할 알고리즘에 적용하였다. 처리속도 향상을 위해 영상 전체가 아닌 각각 영상 내 수직, 수평 방향의 중심 부분의 해당되는 위치의 블록에서만 시공간 정보를 추출하여 히스토그램을 구성하였다. 또한 카메라, 물체의 움직임 및 특수효과 변화 등을 효과적으로 검출할 수 있도록 매크로 블록의 움직임과 형태 정보를 이용하여 상당한 변별력 향상을 보였다.
대부분의 최근 적외선 센서는 focal-plane array (FPA) 구조로 되어있다. 이러한 구조의 센서는 공간적 불균일 응답성을 갖는 것으로 알려져 있고, 이로 인해 고정패턴잡음을 발생시킴으로써 영상열화를 가져온다. 따라서 적외선 영상의 고정패턴잡음을 제거하기 위해서는 픽셀 불균일 보정을 해야 한다. 픽셀 불균일 보정기법은 참조물체기반 접근법과 영상기반 접근법으로 나눌 수 있다. 참조물체기반 접근법에서는 흑체와 같은 균일한 온도를 갖는 물체를 이용해서 고정패턴잡음을 분리시킬 수 있는 방법이다. 하지만 센서의 응답성은 시간이 지나면서 변할 수 있기 때문에, 최근에는 비디오 영상을 이용하는 영상기반 접근법이 많이 연구되고 있다. 영상기반 접근법들 중에서 칼만 필터를 기반으로 하는 최신 알고리듬은 영상 간에 움직임 보상 시에 한 방향 워핑을 이용하고 센서의 offset 불균일성만을 보상해준다. 하지만 한 방향 워핑을 이용한 시스템 모델은 영상의 경계 부근에서 고정패턴잡음을 효과적으로 제거하지 못한다. 게다가, offset만 보정하는 접근법은 gain의 불균일성의 영향을 많이 받는 영상에서는 성능이 악화될 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 양방향 워핑을 이용하여 시스템 모델링을 하고, gain과 offset의 결합 보정을 수행하는 알고리듬을 제안한다. 모사 영상과 실제 영상에 대한 실험 결과들은 제안하는 알고리듬이 기존 알고리듬들보다 더 효과적으로 고정패턴잡음을 제거하는 것을 확인할 수 있다.
DVB-S2 (Digital Video Broadcasting - Satellite Version 2)와 같은 위성 통신 시스템은 낮은 신호 대 잡음 비 (SNR; Signal-to-Noise Ratio) 및 큰 주파수 오차에서의 동작이 요구되므로 인해 초기 프레임 동기 과정에서 강건한 프레임 동기 획득을 위한 상관 방식이 필요하다. 초기 프레임 동기 획득을 위해서는 기존의 다양한 상관 방식이 존재하며 채널 환경에 따라 이들 상관 방식은 각각 다른 특성 및 성능을 갖는다. 본 논문에서는 낮은 신호 대 잡음 비 영역 및 큰 주파수 오차 존재 하에서도 우수한 성능을 보이는 상관기 구조를 제시하고 그 성능을 분석 및 검증한다. 제안하는 상관 방식은 동기 수열 내에서 확장된 동기 심볼 거리에 대한 차등 상관의 크기 합과 벡터 합을 각각 이용하며, 계산된 상관값과 수신신호의 Euclidean 거리를 활용하므로써 수신 신호와 동기 수열의 상관도를 극대화하는 효과를 갖는다. 크기 합 상관 방식의 경우 4 dB 이하의 신호 대잡음 비에서 주파수 오차의 존재 유무에 관계없이 최대 우도 (ML; Maximum likelihood) 방식의 근사화를 통해 유도된 방식을 포함한 기존의 알려진 모든 상관 방식보다 향상된 오율을 가지며, 벡터 합 상관 방식은 주파수 오차 감소함에 따라 크기 합 상관 방식보다도 더욱 우수한 성능을 가진다.
인터 예측의 핵심 요소는 ME와 MC이다. ME는 SAD(Sum of Absolute Difference)와 같은 정합기준을 사용하는 것뿐만 아니라 비트스트림의 최종 비트수에 따라서 최적의 움직임 벡터를 찾는다. 인터 예측부호화는 고화질의 실시간 비디오 응용에 있어서 언제나 주된 병목을 초래한다. 따라서 실시간 비디오 응용에서는 인터 예측을 수행하는 고속의 전용 하드웨어를 필요로 한다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 움직임 추정기를 연구하였다. 설계된 움직임 추정기는 2-D 시스토릭 배열 기반으로 기본 처리기 요소를 병렬로 연결하여 SAD 값을 빠르게 계산한다. 참조데이터를 상위영역과 하위영역으로 나누어 각각의 연결선을 두고 입력 시퀀스를 조절하여 파이프라인 중지 없이 연속적인 연산을 수행한다. 데이터 재사용 기법을 통하여 메모리 엑세스를 줄였고 특별한 지연 없이 최소의 SAD를 갖는 파티션을 찾아내어 움직임 벡터를 생성하게 하였다. 설계된 움직임 추정기는 가변 블록 크기를 지원하며 하나의 매크로블록의 연산을 하는데 328 사이클이 소요된다. 논문 [6]이 로컬메모리를 사용하는 것과 달리, 본 논문은 로컬메모리를 사용하지 않는다.
동영상 압축 표준인 H.264/AVC는 압축 효율을 높이기 위해서 기존의 표준과는 다른 적응적인 비트율 제어(Adaptive Rate Control) 기법을 제공한다. 하지만 동영상의 첫 프레임에 대한 QP를 정확히 예측하지 못하는 문제점을 보인다. 부호화 입력 변수 중 일부 값을 이용해서 $3{\sim}4$개의 특정 상수 값 중에 하나를 선택하여 초기 QP 값을 정하게 된다. 이렇게 구해진 초기 QP값은 실제 부호화 되었을 때의 비트양을 고려하지 않은 방법이라서 특정 영상에서는 비트율 제어에 실패하거나 화질이 급격하게 변하는 모습들을 보여준다. 본 논문에서는 H.264/AVC 부호화기에서 첫 번째 프레임의 QP값을 결정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법에 따라 초기 QP를 결정해서 부호화를 수행한 후 생성되는 비트양에 따라서 새로운 초기 QP 값을 구한다. 생성되는 비트양과 새로운 초기 QP 값 사이에는 선형 관계(A linear QP prediction model)가 성립하므로 최적에 가까운 초기 QP값을 예측 할 수 있다. 이렇게 구해진 새로운 초기 QP값을 이용해서 첫 프레임을 재부호화 한다. 실험결과 기존 알고리즘으로는 비트율 제어가 불가능 했던 영상을 효율적으로 비트율 제어를 하였고 기존의 방법보다 평균 PSNR의 향상을 확인하였다. 화면 사이의 화질 변화 폭을 줄임으로써 주관적인 화질 또한 향상하였다.
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.
본 논문은 DVB-RCS +M 표준에서 제안된 직접수열기반의 대역확산기술 중 코드 동기 기술에 관한 것이다. 직접수열기반의 대역확산기술은 다중반송파기반의 대역확산기술에 비해 비선형증폭기의 영향을 덜 받으나 수신단에서 코드 동기 시간 측면에서 불리하다. 이러한 어려움을 개선해보고자 초기 코드 포착을 위한 강인한 상관기 구조가 제안되고 코드 추적을 위한 비동기 DLL(Delay Lock Loop)이 제안된다. 본 기법을 바탕으로 평균 포착 시간 등의 결과를 제시하고 샘플 클럭 타이밍 오차에 영향을 받지 않는 2 오버샘플기반의 코드 추적회로의 구조와 결과도 제시한다.
차세대 이동통신 시스템은 고속의 멀티미디어 데이터의 신뢰성있는 전송을 요구하고 다양한 전파환경에서 신뢰성 있는 음성, 데이터, 영상서비스 등의 다양한 서비스를 제공한다. 하지만 광대역 무선접속을 지원하는 다중접속기술은 CDMA(Direct Sequence Code Division Multiple Access) 시스템에서 시스템 성능을 저하시키는 심벌간 간섭(ISI) 혹은 다중접속간섭(MAI) 신호를 발생시킨다. 이러한 간섭 신호를 개선하기 위해 적응 블라인드 등화 방식을 사용하는데 적응 블라인드 등화 방식 중에서도 가장 많이 이용하는 Constant Modulus Algorithm(CMA)을 적절한 초기화 없이 사용하면 ill-convergence 현상이 나타난다. 본 논문에서는 채널의 효율을 높이기 위한 등화 방식으로 기존의 CMA 알고리듬을 이용한 새로운 블라인드 등화 방식을 제안하고, 이를 이동통신 시스템의 Time Varying Fading 채널환경에서 컴퓨터 모의실험 및 성능분석을 하였다. 따라서 Kalman 필터와 CMA를 결합한 새로운 등화기법은 자승 오차와 Eye-Pattern의 성능 비교를 통해 기존의 방법 보다 우수함을 확인할 수 있었다.
혼합현실 응용의 제작에 있어 중요한 요소 중의 하나는 현실 세계에서의 주변광 정보를 분석하여 효과적으로 영상 합성에 적용하는 것이다. 특히 대화식 응용을 구현하기 위해서는 동적으로 변화하는 주변광을 실시간 처리를 통하여 빠르게 렌더링 결과에 반영하는 것이 중요하다. 기존의 관련 방법들은 주로 사실적인 영상생성을 목표로 하기 때문에 너무 많은, 예를 들어, 2의 거듭제곱 수로 증가하는, 광원지점을 찾거나 대화식 응용에 적합하지 않은 복잡도를 가져 이에 적용하기가 적합하지 않다. 본 논문에서는 어안 렌즈를 장착한 카메라로부터 실시간으로 입력되는 동영상 이미지를 분석하여 주요 광원을 고속으로 찾아주는 광원 추정 방법을 제안한다. 기존의 방법과는 달리 사용자가 지정한 개수 정도의 주요 광원을 고속을 찾아주어, 퐁의 조명모델 기반의 직접 조명효과 생성뿐만 아니라, 면적 광원에 대한 광원 샘플링을 통한 부드러운 그림자 생성에도 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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