본 논문에서는 DTV 수신기의 비디오 화질 테스트용으로 사용될 수 있는 정지화 비디오 테스트 패턴의 압축을 위해 새로운 비트율 제어방법을 제안하였다. 특히 기존 MPEG-2의 비트율 제어에서 목표비트 할당 방법은 동영상에 적합하도록 정의되어 있는 반면에, 본 논문에서 제안한 목표비트 할당방법은 정지화 테스트 패턴의 압축에 적합하도록 하였다. 즉 정지화 테스트 패턴과 같은 움직임이 거의 없는 영상을 인코딩했을 경우에 발생되는 비트량과 평균 양자화 변수값은 매 GOP마다 I, P, 및 B 픽쳐의 종류에 따라 분포가 비슷하다는 특성을 이용하여 본 논문에서는 GOP단위로 목표 비트를 할당하도록 하였다. 이를 위해 정지화 영상의 압축에 적합한 정규화된 복잡도를 정의하고 이를 지속적인 GOP단위의 화질 평가를 통해 갱신 및 유지함으로써 최적의 화질을 일정하게 유지하도록 하였다. 제안한 알고리즘의 실험을 위해 인코딩된 테스트 스트림을 디코딩하여 화질을 평가한 결과 안정된 비트율과 우수한 화질을 얻을 수 있었다.
최근 들어, 동영상의 간편한 촬영 그리고 인터넷을 통한 동영상의 보급 및 시청이 기하급수적으로 늘어남에 따라서 개인 정보의 외부 노출로 인한 피해가 발생하고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 들어오는 영상으로부터 사람의 개인 정보가 노출된 목표 객체 영역을 강인하게 추출한 다음, 추출된 객체를 위치 예측 알고리즘을 이용해 빠르게 추적하면서 영상 블러링 기법을 통해 동시에 블로킹하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 입력받은 컬러 영상으로부터 개인 정보 영역이 노출된 목표 객체 영역을 인공 신경망 기반의 학습 알고리즘을 이용하여 정확하게 추출한다. 그런 다음, 검출된 객체를 위치 예측 알고리즘을 이용하여 빠르게 추적하면서 영상 블러링을 적용하여 블로킹한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 받아들인 다양한 종류의 컬러 영상 데이터로부터 개인 정보가 노출된 목표 객체를 기존 방법에 비해 2.5% 보다 정확하게 추적하면서 동시에 블러링함으로써 개인 정보 영역을 효과적으로 차단한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 물체 차단 방법은 개인 정보의 보호, 비디오 감시 및 보안, 객체 검출 및 추적 등과 같은 많은 실제적인 응용 분야에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
시간적 에러은닉 기법은 손실된 데이터를 포함한 프레임과 이전프레임사이의 시간적 상관도(temporal correlation)를 이용하여 손실된 데이터를 복원하는 기술을 말한다. 이러한 시간적 에러은닉 방법은 블록단위의 복원기술과 화소단위의 복원기술로 나눌 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 어파인변환(affine transform)을 이용한 화소단위의 시간적 에러은닉에 관한 것으로 이는 손실된 블록내에 객체 또는 배경이 어파인 모델로 모델링 될 수 있는 기하학적 변환 즉 회전, 확대, 축소와 같은 변환이 있는 경우 더욱 높은 성능을 가진다. 또한 어파인 모델의 계산과정에 사용되는 움직임벡터가 서로 다른 객체의 움직임을 나타내는 경우에도 높은 성능을 유지하기 위해 비용함수를 정의하고 비용 값에 따라 적응적으로 어파인 에러은닉방법을 적용함으로써 보다 높은 성능을 가지게 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 현재 H.264/AVC 참조소프트웨어에서 방법과 비교하여 최대 1.9 dB까지의 객관적 화질향상이 있는 것으로 나타난다.
한우 발정기의 조기 탐지는 축산 농가의 경제성을 향상시키는 매우 중요한 연구 과제 중 하나이다. 이를 위한 다양한 방법들이 제안되었으나, 현재까지도 시스템의 경제성 문제를 포함한 조기 발정 탐지 및 탐지 정확도 등에 여전히 취약한 점이 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 감시카메라 환경에서 축사내 승가 행동을 포함하는 한우의 특이 행동들을 탐지하는 다중 객체의 특이 행동 탐지 프로토타입 시스템을 제안한다. 다중 객체의 특이 행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황 혹은 비정상적인 행동들을 신속하고 정확하게 탐지하는 분야를 말한다. 제안된 시스템은 한우 축사에 고정 설치된 카메라의 입력 동영상으로 부터 움직임 벡터 정보를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 특이 행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지기로 설계하였다. 실제로 진주에 위치한 한 축사에서 취득한 한우 암소의 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.
분산 컴퓨팅 기술의 발전과 네트워크의 고성능화는 대용량의 멀티미디어 데이터를 송.수신 하여 처리 할 수 있게 되었다. 그러나 실시간 및 이기종간의 데이터 전송에는 네트워크 전송지연과 프로그램 구현의 어려움 등과 같이 극복해야 하는 문제점들이 많이 있다. 이 문제들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 객체지향형 분산처리 환경 하에서 OMG가 제시한 멀티미디어 서비스 설계를 확장하는 방안을 제시한다. 이를 위해서 CORBA와 JMF Jaya Media API 기반으로 Smart Explorer라 불리는 효율적인 실시간오디오/비디오 멀티미디어 소프트웨어 기반 구조를 제시하고 있다. 제어 데이터와 미디어 데이터의 전송 경로를 분리하고 효율적인 실시간 오디오/비디오 전송을 위해서 RTP/RTCP 프로토콜을 사용한다. 또한 제안하는 소프트웨어 기반 구조를 이용하여 오디오/비디오 스트링 시스템을 분산객체 환경에 맞게 구현한 결과도 제시한다. 향후 이 시스템은 방송, 원격 교육, 화상회의 등 실시간 통신 소프트웨어에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
움직임 추정은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 움직임 추정 과정에서 정수배 화소 단위에서의 탐색에 비하여, 1/2 화소 (half-pixel)와 1/4 화소(quarter-pixel) 단위까지의 움직임 추정은 영상압축률을 높일 수 있지만, 계산의 복잡도가 늘어나는 문제가 있다. 본 논문에서는 각 블록간의 절대 오차 값인 SAD (Sum of Absolute Difference)가 최소 점을 기준으로 포물선 모양의 분포를 나타내는 특성 및 1/2 단위와 1/4 단위의 화소 보간 특성을 이용하여 움직임 추정 과정에서 탐색 점을 줄임으로써 처리속도를 증가시키고, 계산의 복잡도를 줄이는 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는, 정수 화소 단위에서의 가장 작은 SAD를 갖는 점을 기준으로 주위 8점 가운데 두 번째로 SAD가 작은 점을 찾아 해당 방향으로 1/2 화소 단위의 움직임 추정을 행하였고, 1/4 화소 단위에서도 1/2 화소단위에서 두 번째로 SAD가 작은 점 방향으로 움직임 추정을 실행하였다. 그 결과 기존 알고리듬에 비해 비교적 화질에 변화가 없고, 인코더 처리과정 에서 약 20%의 빠른 속도로 처리하는 결과를 보였다.
다수의 색상 및 거리 순서쌍으로 구성된 몰입형 영상 압축을 위한 MPEG immersive video (MIV) 표준은 시점 간 중복 영역 제거 후 잔여 영상을 병합하여 높은 압축률을 확보하였다. 비슷한 영역을 표현하는 시점 간 그룹화를 통해 품질 향상 및 선택적 스트리밍 구현이 가능하나, 최근 그룹 기반 MIV 부호화 기술은 활발히 논의되고 있지 않다. 본 논문은 최신 MIV 참조 소프트웨어에서 그룹 기반 부호화 기술을 이식하고, 최적의 그룹 별 시점 및 영상 개수 산출을 위한 실험을 진행하였으며, 출력 영상 내 잔여 영상의 비율을 기반으로 전역적 영상 표현을 위한 최적의 출력 영상 수를 결정하는 기법을 제안한다.
High efficiency video coding (HEVC) appears due to the demand on high compression video coding beyond H.264/AVC in ultra-high definition (UHD) videos. As for intra prediction, HEVC has 35 prediction modes while H.264/AVC has 9 intra modes. To exploit the spatial correlation, we adopt an edge detection method, establish the edge map, and adaptively select the candidate modes using the acquired edge information in a block. The number of the candidate modes is determined through trade-off between computational complexity and coding efficiency. Besides, the range of coding unit sizes is determined using the uniqueness of the edge directions for the given image block. As a result, we reduced the encoding time by 56.8% at the cost of 2.5% BD-BR increase on average compared to Full modes at the HEVC reference software (HM 6.0 [1]).
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권4호
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pp.229-235
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2019
Due to the development of video and optical technology today, video equipments are being used in a variety of fields such as identification, security maintenance, and factory automation systems that generate products. In this paper, we investigate an algorithm that effectively recognizes an experimental object in an input image with a partial problem due to the mechanical problem of the input imaging device. The object recognition algorithm proposed in this paper moves and rotates the vertices constituting the outline of the experimental object to the positions of the respective vertices constituting the outline of the DB model. Then, the discordance values between the moved and rotated experimental object and the corresponding DB model are calculated, and the minimum discordance value is selected. This minimum value is the final discordance value between the experimental object and the corresponding DB model, and the DB model with the minimum discordance value is selected as the recognition result for the experimental object. The proposed object recognition method obtains satisfactory recognition results using only partial information of the experimental object.
본 논문에서는 다시점 동영상 부호화를 위한 참조 소프트웨어의 부호화기 성능을 높이기 위해 가변형 다시점GOP 예측 구조로 부호화 하는 방법을 제안한다. 다시점 동영상 부호화를 위한 참조 소프트웨어에서는 고정된 시공간 예측구조를 사용하여 다시점 동영상을 부호화한다. 그러나 다시점 동영상 부호화의 성능은 영상의 특성에 따라 예측 부호화 구조를 가변적으로 변경하는 것에 영향을 받는다. 따라서 다시점 동영상의 전역 변이를 이용하여 부호화의 기준 시점을 정하고 카메라 간의 간격을 고려하여 B-픽쳐의 개수를 조절하여 영상의 특성에 따라 다시점 동영상의 부호화 단위인 다시점GOP 예측 구조를 가변적으로 적용하는 방법을 제안한다. 실험 결과에서 제안된 가변형 다시점GOP 예측구조의 부호화 방법이 기존의 참조 소프트웨어보다 우수한 성능을 보여줌을 확인하였다. 제안 예측 부호화 구조는 기존의 부호화 구조와 비교하여 7.1%의 비트량 감소를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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