영상압축기술의 발전으로 인하여 디지털 영상은 대부분 압축된 형태로 사용된다. 이러한 압축된 영상을 축소 및 확대하는 것은 네트웍환경에서의 대역폭에 따른 축소된 영상 전송과 디스플레이 장치에 맞는 크기로의 영상 조절 등 다양한 응용에 사용 가능하다. 가장 대표적인 압축 방식은 DCT를 이용해서 영상을 부호화하는 것이다. 최근 DCT로 부호화된 영상에 대해 DCT 영역에서 직접 축소한 후 다시 DCT 영역에서 확대해 원래 크기의 DCT로 부호화된 영상을 얻는 방법에 대한 연구가 진행되어왔다. 이러한 연구의 주관심사는 최종적으로 부호화된 결과 영상의 화질을 개선하는 것이다. 본 논문에서는 DCT로 부호화된 영상을 축소하기 위해, 변경된 IDCT 방법을 제안한다. 그리고 변경된 IDCT 방법을 사용해서 DCT 영역에서 직접 축소된 영상을 얻는 방법과 이에 대응하는 확대된 영상을 얻는 새로운 방법을 제시한다. 제시된 영상 축소 방법과 확대 방법을 같이 사용함으로써 DCT 영역에서 축소 후 확대된 영상은 가장 최근에 제안된 방법들보다 높은 PSNR값을 나타낸다.
디지털 워터마킹이란 디지털 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위해 보이지 않는 임의의 데이터를 미디어에 삽입하는 방법이다. 본 논문에서는 주파수 영역으로 변환된 원 데이터를 임의의 방향으로 정의된 데이터와 내적(Inner Product)하여 이를 워터마크 정보에 따라 변화시키는 방법을 제안한다. 이 방법은 비밀키가 워터마크 데이터와 연관된 것이 아니기 때문에 어떠한 종류의 데이터도 삽입할 수 있다는 장점이 있다. 사용되는 비밀키는 주파수 영역으로 변환된 원 데이터와 내적되는 임의의 데이터를 만드는데 사용된다. 또한 워터마크의 견고성을 높이기 위해, 주파수 영역으로 변환된 원 데이터와 내적된 임의의 데이터는 잡음처럼 되므로 이를 인간 시각 특성을 사용하여 모델링 하였다. 제안된 방법은 원 영상 없이 워터마크를 검출할 수 있으며. 워터마크의 견고성 실험을 위해 JPEG, Cropping, Resizing. Gaussian 잡음 등을 적응하였다.
본 논문은 복잡한 구조와 다양한 텍스쳐들로 구성된 일반 자연 영상의 크기를 조정할 때 텍스쳐 최적화(texture optimization) 기법과 동적 프로그래밍(dynamic programing) 기법을 활용하여 자연스러운 결과 영상을 구하는 방안을 제안한 다. 입력 영상을 텍스쳐 영상과 저주파 영상으로 분해하고 각각의 영상이 갖는 에너지를 모델링하여 총 비용을 최소로 하는 경로를 동적 프로그래밍 기법을 통해 추적한다. 추적된 경로를 기준으로 영상을 분리하여 좌우로 이동시킨 후 중첩한 초기 영상을 텍스쳐 최적화 기법을 이용하여 원본에 가까운 영상으로 복원한다. 제안하는 알고리듬과 기존의 기법들 간의 결과 영상을 비교하여 그 유효성을 확인한다.
영상압축기술의 발전으로 인하여 디지털 영상은 대부분 압축된 형태로 사용된다 이러한 압축된 영상을 축소 및 확대하는 것은 네트웍환경에서의 대역폭에 따른 축소된 영상 전송과 디스플레이 장치에 맞는 크기로의 영상 조절 등 다양한 응용에 사용 가능하다. 가장 대표적인 압축 방식은 DCT를 이용해서 영상을 부호화하는 것이다. 최근 DCT로 부호화 된 영상에 대해 DCT 영역에서 직접 축소한 후 다시 DCT 영역에서 확대해 원래 크기의 DCT로 부호화 된 영상을 얻는 방법에 대한 연구가 진행되어왔다. 이러한 연구의 주관심사는 최종적으로 부호화 된 결과 영상의 화질을 개선하는 것이다. 본 논문에서는 DCT로 부호화 된 영상을 축소하기 위해, 변경된 IDCT 방법을 제안한다. 그리고 변경된 IDCT 방법을 사용해서 DCT 영역에서 직접 축소된 영상을 얻는 방법과 이에 대응하는 확대된 영상을 얻는 새로운 방법을 제시한다. 제시된 영상 축소 방법과 확대 방법을 같이 사용함으로써 DCT 영역에서 축소 후 확대된 영상은 가장 최근에 제안된 방법들보다 높은 PSNR값을 나타낸다.
본 논문에서는 디지털 영상 컨텐츠의 저작권 보호를 위해 DWT 를 이용하여 강인성(robustness), 비가시성(invisibility), 보안성(security)을 만족하는 blind 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 영상정보에 대한 변화를 원본 영상의 특정 부분에 국한하지 않게 하기 위해서, 특정 주파수 성분에 워터마크를 삽입하는 것이 아닌 전체 영상에 워터마크를 삽입하는 방법이다. 이 방법에서 저작권에 대한 판단은 추출한 워터마크 정보를 통합 판단하는 방법을 사용한다. 이 방법은 저작권 보호를 위해 원본 영상을 보관할 필요가 없으며, Gaussian filtering, average filtering, sharpening 의 영상 필터링, JPEG 손실 영상 압축, resizing, 영상 품질 향상을 위한 Contrast 나 histogram equalization 등의 공격에 충분한 강인성을 보여준다.
본 논문에서는 관심 영역 보존을 고려한 이미지 리사이징 최적화 기법을 제안한다. 이미지 리사이징은 입력 영상을 다양한 비율의 디스플레이나 하드웨어 플랫폼에 적용이 가능한 비율의 영상으로 변환하는 것에 목적을 둔다. 변환 과정에서 인지적 특성을 고려하여 관심 영역 검출을 통해 주요 객체의 왜곡을 최소화하고자 한다. 목표 비율로의 리사이징 시 각 영역별 변환 비율이 상이하게 결정되어야 하고, 이 과정에서 관심 영역 왜곡과 영상 보간 불가능의 문제가 발생한다. 관심 영역 왜곡과 보간 불가능 상태를 최소화하기 위해 영역별 변환 비율을 결정하는 최적화 기법을 제안하여 관심 영역이 보존된 최적화된 결과 영상을 획득하고자 한다.
기존의 무선 단말기를 위한 웹문서 변환 시스템은 필수적이지 않은 부분을 삭제하거나 레이아웃을 변환하는데 치중하여 웹문서 제작자의 그래픽 디자인에 대한 의도가 훼손된 결과물을 도출하였다. 현재 무선 단말기는 비약적인 성능 향상이 이루어졌지만 아직 이미지 정보를 그대로 처리하기에는 화면 크기가 너무 작고, 연산능력이 부족하다. 따라서 본 연구에서는 정보 손실을 최소화하고 웹문서 저작자의 시각적인 저작의도를 보존하기 위하여 일반적인 웹문서를 무선 단말기용 웹문서로 적응하는 방법을 제안한다. 또한 이미지의 경우 사이즈만 변경하는 기존의 변환 방법들과 비교해 중요 정보를 남겨두고 여백을 제거하여 서비스하는 변환 방법과 이미지 컴포넌트 배치에 대한 레이아웃 측면의 변환 방법을 제시한다. 실험에서는 기존의 방법들의 변환 정확성 및 사용 편의성 측면에서 비교하여 제안된 방법의 우월성을 나타내었다.
DMB에서 사용되는 H.264/AVC (이하 H.264)는 새로운 기술들의 적용으로 높은 압축율과 화질을 제공하는 가장 앞선 동영상 압축 표준이다. 그러나 그 기술들로 인해 기존의 압축 표준에서 적용되던 알고리듬들이 H.264에 그대로 적용되지 않은 문제를 가지고 있다. 그 중 한가지로 압축 비트열에서 영상의 축소와 확대에 대한 새로운 연구가 필요하며, 본 연구에서는 그 문제의 해결방법으로 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 기존의 H.264 복호과정을 최대한 이용하면서도 연산량을 50%와 70%를 줄이면서 1/16 크기의 요약영상을 추출함을 보인다.
본 논문에서는 최근 연구되고 있는 신경망 이미지 부호화(NNIC: Neural Network based Image Coding)를 위한 적응적 크기 조정을 이용한 블록 기반 신경망 이미지 부호화 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 이미지를 여러 개의 2N×2N 블록으로 분할한 후 분할된 각 블록에 대해 두 가지 크기 조정 모드 중 하나로 부호화를 수행한다. 첫번째 모드는 2N×2N 블록을 구성하는 4 개의 N×N 블록을 각각 NNIC 인코더의 입력으로 사용하는 모드 1(크기 미조정 모드)이며, 두번째 모드는 2N×2N 블록을 하나의 N×N 블록으로 다운 스케일링하여 NNIC 입력으로 사용하는 모드 2(크기 조정 모드)이다. 모드 결정은 비트율-왜곡 비용(Rate-distortion Cost)이 더 적도록 이루어진다. 블록 기반 부호화와 제안 알고리즘을 비교하면, BDBR 은 약 -1.75%, BDSNR 은 약 0.073dB 으로 제안 알고리즘에서 성능 향상이 나타났고, 픽처 부호화와 제안 알고리즘을을 비교하면 BDBR 은 약 0.57%, BDSNR 은 -0.029dB 로 픽처 부호화와 거의 유사한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있다.
선박은 크고, 복잡한 구조로 되어 있기 때문에 다른 작업자의 위치를 알아내기 어려우며, 특히 작업자가 쓰러진 경우에는 발견하기가 쉽지 않아 신속한 대처가 어렵다. 그리하여, 신체에 디바이스를 부착하는 방법이나 카메라를 이용하여 쓰러짐을 검출하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 영상기반 쓰러짐 검출은 사람의 신체부위를 검출하여 쓰러짐을 판단하였으나, 조선소에서는 다양한 복장과 자세로 작업으로 인해 검출하기가 어렵다. 본 논문에서는 쓰러짐 영역 전체를 추출하여 딥러닝 학습으로 선박 작업자의 쓰러짐을 이미지 기반으로 검출하였다. 학습에 필요한 데이터는 조선소의 건조중인 선박에서 쓰러진 모습을 연출하여 획득하였으며, 이미지를 좌우대칭, 크기조절, 회전하여 학습 데이터의 수를 증가하였다. 성능평가는 정밀도, 재현율, 정확도 그리고 오차율로 평가하였으며, 데이터의 수가 많을수록 정밀도가 향상되었다. 다양한 데이터를 보강하면 카메라를 이용한 쓰러짐 검출 모델의 실효성이 향상됨으로서 안전 분야에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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