멀티미디어 응용과 무선통신 네트워크의 발전 속도가 급속하게 빨라짐에 따라 고성능, 저전력 멀티미디어 처리기술에 대한 소비자의 요구가 급증하고 있다. 이에 본 논문은 고성능, 저전력 임베디드 비디오 프로세서를 위한 YUV (Y: 휘도신호, U, V: 색차신호) 인식 명령어를 제안하고자 한다. 기존의 멀티미디어 전용 명령어 (e.g., MMX, SSE, VIS, AltiVec)는 일반적인 서브워드 병렬 기법을 이용하여 적당한 성능향상을 꾀하는 반면, 제안하는 YUV 인식 명령어는 두 쌍의 16-bit YUV (6-bit Y, 5-bits U, V) 데이타를 32-bit 레지스터에 저장하여 동시에 처리함으로써 칼라 비디오 처리 성능을 효율적으로 향상시킬 수 있다. 또한 데이타 포맷 사이즈를 줄임으로써 전체 시스템의 비용을 절감할 수 있다. 임베디드 슈퍼 스칼라 프로세서에서 모의 실험한 결과, YUV 인식 명령어 기반 프로그램은 baseline 프로그램에 비해 3.9배 성능 향상을 보인 반면, 동일한 프로세서 환경에서 Intel의 대표적인 멀티미디어 명령어인 MMX기반 프로그램은 baseline 프로그램보다 단지 2.1배의 성능 향상을 보인다. 또한 YUV 인식 명령어는 멀티미디어 애플리케이션에 대해 평균 75.8% 소모 에너지를 감소시킨 반면, MMX는 단지 54.8%의 소모 에너지를 감소시키는 결과를 보인다.
True Color 영상은 전송 및 저장에 많은 데이터 량이 필요하지만, 적은 데이터를 가지고 컬러 모니터에 나타낼 때 인간 시각에 별무리없이 나타내고자 한다. 본 논문 에서는 RGB, YIQ/YUV 공간에서 256개의 컬러맵 생성 방법과 서로 다른 컬러맵을 한 화면에 동시에 표시하면 원 컬러 영상과 다르게 나타나므로 컬러맵간을 결합하여 공 통되는 컬러맵 표현 방법을 제시한다. RGB, YIQ/YUV 공간상에서 처리된 결과를 비교하 기 위해 PSNR, 표준편차, Sobel연산자를 이용한 에지보존율로서 측정하였다. 처리시간 은 새로운 컬러맵 생성은 3초, 컬러맵간의 결합은 2초 소요되었다. PSNR 값은 RGB 공 간이 YIQ 공간과 YUV 공간보다 평균적으로 0.15, 0.34[dB] 정도 높고, 표준편차는 평균적으로 0.15, 0.41정도 낮았다. 그러나 데이타 압축 면에서 YIQ/YUV공간은 색상 부분에서 8비트중 4비트만을 사용하였기 때문에, RGB 공간보다 1/3정도 압축 효율을 나타낸다.
현재의 차량번호인식 시스템은 외부의 잡음환경 때문에 안정적인 추출이 쉽지 않은 실정이다. 본 논문에서는 YUV컬러 공간변환을 이용하여 잡음환경에서도 인식률과 안정성이 높은 차량번호판 영역추출 방법을 제안한다. 차량번호판 컬러에서 RGB컬러 모델이 처리 시간은 빠르나 잡음환경에서는 인식률이 저조하고 밝기 정보가 별도로 표시되는 인자가 없으므로, RGB형식보다 빛에 둔감하고 데이터 량이 적은 YUV컬러 공간의 U채널과 V채널을 단계별 또는 재조합하는 방법으로 차량번호판 영역을 추출하였다. 차량번호판 영역은 라벨링된 영상의 기하학적 특성인 크기와 위치로 추출하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 여러 가지 잡음환경에서도 육안으로 구분할 수 있는 차량번호판을 모두 추출할 수 있음을 검증하였다.
본 논문은 최근 수요와 관심이 급증하고 있는 초고선명 4K-UHD 영상의 방송TV 서비스 도입시에 영상의 시청환경 및 신호규격 선정의 가이드라인을 제공하는 것을 목표로 HEVC 코덱(HM5.0 참조 소프트웨어)으로 부/복호화 한 4K-UHD 영상에 대한 주관적 화질평가를 결과를 제시한다. ITU-R BT.500의 권고에 따라 DSIS 방법으로 실험 하였으며, 원본 영상 대비 목표 비트율(18, 23, 36 Mbps), 컬러 포맷(YUV444, YUV420), 시청거리(0.75H, 1.5H) 변화에 따른 주관적 화질 평기를 수행하였다. 실험결과 시청거리가 가깝고 비트율이 18Mbps로 낮게 책정한 조건에서도 평균 의사 점수(MOS)는 4.65로서 피 실험자들은 화질 차이를 거의 느끼지 못하는 것으로 나다났다. 또한 동일한 비트율 조건에서 컬러 포맷을 YUV444와 YUV420에 대한 비교 실험에서 각각 MOS 값은 4.71과 4.81로 측정 되었으며, 평가자들은 채도(Chrominance)의 해상도 보다 전체적인 PSNR이 높을수록 높은 MOS 값을 주었다. 이는 동일 비트율 대비 YUV444보다 YUV420의 컬러 포맷이 더 높은 주관적 화질을 가짐을 의미한다. 본 실험을 통해 HEVC 코덱을 사용하여 현재의 방송 대역폭 조건에 UHD 영상도 충분히 고품질로 전송 가능하며, 영상의 컬러 포맷은 YUV420가 YUV444 방식보다 동일 비트율 대비 더 높은 화질을 가질 것이라고 예상 할 수 있다.
멀티미디어 신호의 대부분은 이미지 데이터가 차지하고 있어 이미지 데이터를 효율적으로 처리하고 전송하는 문제가 정보화 사회의 중요 과제라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지 데이터를 압축하는 여러 방식 중에 YUV색 공간을 이용하여 중요도에 따라 색상 비트를 줄이는 압축 알고리즘을 제안한다. 4:2:2 서브샘플링은 영상 분야에서 표준으로 사용되고 있다. 색 정보와 사람의 망막이 가지는 특성을 이용하여 4:2:2 서브 샘플링으로 YUV의 색상 데이터를 줄였다. YUV 이미지와 RGB 이미지는 변환 행렬을 통해 서로의 색 영역으로 변환하여 사용할 수 있다. 이미지 데이터를 YUV로 색 공간으로 변환하여 상대적으로 낮은 U, V 비트를 다운 스케일작업을 수행 한 후 4:2:2 서브 샘플링을 통하여 데이터를 압축한다. 기존의 방식들과의 비교를 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 비교하고 분석하였다. 분석한 결과 중요도가 낮은 색상 요소의 정보를 줄인 제안된 방식의 결과와 원본과 비교했을 때 품질의 큰 저하 없이 이미지를 압축 할 수 있었다.
얼굴 특징점 추출은 현재 많은 연구가 활발히 진행되고 있는 분야로 보안, 인식 등 다양한 응용분야를 갖는다. 본 논문에서는 PC 카메라 및 주민등록증에 있는 사진을 스캔하여 얼굴 특징점을 정확하고 빠른 계산 시간안에 찾을 수 있는 새로운 방법을 제시한다. RGB 색공간을 YUV로 변환하여 Y성분을 히스토그램 균등화 시켜 휘도에 관계없이 얼굴 피부색을 추출한 후 YUV의 V성분을 변형한 V'성분을 이용하여 얼굴의 특징점을 찾는 방법이다. 실험결과 주민등록증 사진과 PC 카메라에서 입력 받은 얼굴 영상이 오류 없이 추출됨이 관찰되었다.
디지털 영상 통신 시스템에서 YUV 4:4:4 영상을 저역 필터 통과 후 샘플링한 YUV 4:2:0 또는 YUV 4:2:2 영상이 이용되고 이 영상은 보간 필터 수행 후 원래 크기로 회복된다. 저역 필터와 보간 필터의 사용은 영상 통신 시스템에서 일반적이다. 따라서 영상의 품질을 높이기 위해서 효율적인 저역 필터와 보간 필터는 여전히 필요하다. 본 본문에서는 새롭고 효율적인 저역 필터와 보간 필터를 제안하고 이 필터들을 구축하는 방법론을 제시한다. MPEG-2와 같은 기존 시스템에서 사용되는 저역 필터와 보간 필터는 개별적으로 개발되었다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반으로 저역 필터와 보간 필터의 상호 조율하여 필터들을 개발한다. 잘 알려진 영상들에 대한 실험 결과는 MPEG-2에서 사용되는 필터와 비교하여 제안된 필터가 보간 필터의 길이도 더 짧을 뿐만 아니라 PSNR 면에서 더 우수한 것을 보여준다.
일반적으로 컬러 필터 배열(Color Filter Array: CFA)로부터 획득된 영상은 디모자이킹(demosaicking) 과정을 통해 소실된 컬러 정보를 복원한 후 압축을 수행하므로 데이터의 중복성(redundancy)이 발생한다. 따라서 부호화기에서 보간 과정 없이 압축을 수행하고 복호화기에서 복원된 영상을 보간하는 연구가 진행되어 왔다. 기존 방법이 전처리 과정에서 영상을 GBR 또는 YUV 4:2:2 형식으로 변환하는 반면, 본 논문에서는 YCoCg 4:2:2 형식의 변환 방법을 거쳐 압축을 수행한다. 또한 영상의 G성분의 샘플링 위치를 고려하여 휘도 성분의 H.264 화면 내 예측기의 방향성 및 참조 픽셀을 변경하여 적용하였다. 제안 방법은 기존 H.264 YUV4:2:0 인트라 예측 방법과 비교하여 평균적으로 3.91%의 비트율 감소와 0.04dB의 PSNR 증가를 보여준다.
얼굴 인식은 현재 많은 연구가 활발히 진행되고 있는 분야이다. 하지만, 이에 따른 많은 문제점들이 선결되어야 하는 실정이다. 우선, 영상 취득과정에서 생기는 다양한 조명 변화와 카메라의 위치 변화를 고려하여 대상 얼굴을 인식해야 한다. 본 논문에서는 PC 카메라 및 주민등록증에 있는 사진을 스캔하여 얼굴 특징점을 정확하고 빠른 계산 시간 안에 찾을 수 있는 새로운 방법을 제시한다. RGB 색공간을 YUV로 변환하여 Y성분을 히스토그램 균등화 시켜 휘도에 관계없이 얼굴 피부색을 추출한 후 YUV의 V성분을 변형한 V' 성분을 이용하여 얼굴의 특징점을 찾는 방법이다. 실험결과 주민등록증 사진과 PC카메라에서 입력받은 얼굴 영상이 오류 없이 추출됨이 관찰되었다.
본 논문에서는 로봇축구의 식별을 위한 초기 패치(patch)값 및 조명의 변화량에 따른 제어변수의 자동설정 방법을 연구하였다. 먼저 패치값 자동설정을 위해 찾고자하는 국부적인 패치영역을 획득하여 RCB값으로 표본화하고, 기울기 연산자를 적용하여 화소의 기울기 값을 얻는다. 그리고 기울기 값으로부터 유효 패치영역과 YUV값을 구한다. 또한 YUV 성분 중 휘도성분을 측정하여 조명의 변화량에 따른 제어변수를 설정한다. 제안된 방법을 로봇축구 영상에 적용하여 초기 패치값을 설정하였고 경기 중 조명의 변화에 적응적인 패치값 검출이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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