본 논문은 동기화된 다중화 기법을 사용하는 고화질 다시점 비디오 전송 시스템의 프로토타입을 제안한다. 제안된 동기화된 다중화 기법은 비디오 획득 과정에서 동기화를 고려하고 전송하는 동안의 상호적인 시점 선택을 위한 다중화를 고려한다. IEEE 1394 인터페이스를 통해 다수의 HDV 캠코더들로부터 비디오 획득시의 동기화를 위하여 카메라와 서버 사이의 전역시간 (global time)을 사용하여 MPEG-2로 부호화된 비디오 스트림들 간의 기준 시간 차이를 추정(예측)하고 MPEG-2 시스템의 시간 모델을 수정함을 통하여 비디오 스트림들의 기준 시간 차이를 보정한다. 이와 함께 상호적인 시점 전환을 위해서 MPEG-2 TS (transport stream)에서 다중화를 수행한다. 최종적으로 제안하는 동기화된 다중화 기법을 사용하여 사용자들은 동기화된 고화질 시점 비디오를 재생할 수 있다.
한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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pp.437-443
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1997
객체를 기반으로 하는 소프트웨어 부품의 재사용은 개별 부품의 효율적 관리와 이 것의 적절한 조합을 통해 소프트웨어 생산성을 극대화한다. 이를 위해서는 클래스 라이브러 리 화에 의한 명확한 식별과 분류, 정제, 저장으로 사용자 요구에 맞는 부품을 쉽게 검색할 수 있으며 새로운 부품의 수정과 합성이 가능한 재사용 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문 에서는 객체지향을 기반의 소프트웨어 개발에 있어 브라우징 기법을 적용하여 사용자 요구 에 맞도록 재사용 부품들을 분류, 저장, 검색하여 재상용 할뿐더러 검색된 클래스가 사용자 의 요구에 맞도록 수정-합성 과정을 통해 재사용 가능하게 하는 다중 뷰 재사용 통합 시스 템인 MRIS (Multi-View Reuse Integrated System)를 구현하였다.
In this paper, we propose an efficient coding method of digital hologram (or fringe pattern) using multi-view prediction technique based on video and image coding standard such as MPEG. The proposed algorithm illustrates that it has better properties for reconstruction and higher compression rate than the previous researches.
In this work, we propose a compression algorithm for depth images, which are obtained from multi-view sequences. The proposed algorithm represents a depth image using a 3-D regular triangular mesh and predictively encodes the mesh vertices using a linear prediction scheme. The prediction errors are encoded with a arithmetic coder. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm provides better performances than the JPEG2000 lossless coder.
3차원 입체 영상을 디스플레이에 출력하려면, 여러 시점에서의 영상 정보가 필요하다. 여러 시점의 영상을 얻을 수 있는 가장 기본적인 방법은, 필요로 하는 시점의 개수와 동일 한 수의 카메라를 사용하는 것이다. 하지만 이를 위해서는 카메라간의 동기화 와 방대한 데이터 처리 및 전송 등의 현실적인 문제가 해결되어야 한다. 이러한 현실적인 문제를 해결하기 위해서 연구되고 있는 방법이 한정된 시점 영상을 이용하여 여러 중간 시점 영상을 생성하는 영상 기반의 임의 시점 합성 방법이다. 본 논문에서는 두 개의 기준 시점 영상과 각각의 깊이 정보가 주어줬음을 가정하고 주어진 정보를 바탕으로 이중의 순차적인 전방 사상을 통하여 목표로 하는 여러 다중 시점의 영상을 동시에 합성하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 좌우 기준 시점 영상의 평행 이동으로 가상 시점 영상을 생성 할 수 있으며, 평행 이동은 시점의 거리에 비례한 행렬간의 관계로 나타난다. 따라서 이중의 순차적인 전방 사상이라 함은 좌우 시점에서 가상 시점 거리에 따른 관계식을 통한 순차적인 양안 시점의 평행 이동을 의미한다. 이 때 전방 사상을 통해 생성되는 가상 시점 영상과 기준 시점 영상간의 기하관계가 시점간 거리에 비례하여 반복적이므로 이를 GPU 프로그래밍을 통해 병렬 처리를 통해 고속화 하는데 초점을 맞추었다.
다시점 영상 부호화 기술은 다시점 카메라로부터 취득된 다수의 영상을 부호화하는 기술로 매우 효율적인 압축 기술이 요구된다. 이를 위해 시점 간 예측 기술을 사용하고 있으나 예측 기법의 개선만으로는 전반적인 압축 성능 향상에는 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 역양자화기의 성능 개선을 통해 다시점 영상 부호화의 압축 효율을 보다 향상 시키고자 한다. 다시점 영상 부호화는 기본적으로 H.264/AVC를 기반으로 구현되어 있으므로 H.264/AVC의 양자화/역양자화 기법을 그대로 사용하고 있다. 기존 양자화/역양자화 기법의 문제점은 부호화해야 하는 오류 신호들의 확률 분포가 라플라시안 분포를 갖는다는 가정 하에 양자화기와 역양자화기가 설계되어 있어 입력되는 신호가 라플라시안 분포를 따르지 않을 경우 성능이 떨어진다. 이와 같은 오류 신호의 실제 확률 분호와 양자화/역양자화기의 확률 분포 불일치 문제로 인한 압축 효율 저하 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 양자화 계수 분포 기반의 효율적 역양자화 기법을 제안하다. 추가적인 정보의 전송 없이 복호기에 전송된 양자화 계수들을 이용하여 원본 오류 신호의 확률 분포를 예측하고 이를 바탕으로 보다 정확한 역양자화 값을 찾아내어 압축 성능을 개선한다. 다양한 실험 결과 제안하는 알고리듬은 기존 알고리듬에 비해 높은 비트율에서 최대 1.5 dB에서 최소 0.6 dB의 성능향상을 보인다.
최근 다 시점 영상 콘텐츠 기반 3차원 공간(장면) 복원을 위한 다 시점 깊이 추정 딥러닝 네트워크 방법론이 널리 연구되고 있다. 다 시점 영상 콘텐츠는 촬영 구도, 촬영 환경 및 세팅에 따라 다양한 특성을 가지며, 고품질의 3차원 복원을 위해서는 이러한 특성을 이해하고, 적절한 깊이 추정 네트워크 기법들을 적용하는 것이 중요하다. 다 시점 영상 촬영 구도로는 수렴형, 발산형이 존재하며, 촬영 세팅에는 카메라 시점 간 물리적 거리인 baseline이 있다. 본 연구는 이와 같은 다 시점 영상 콘텐츠의 종류와 각 특징에 기반하여 콘텐츠(데이터 셋)의 특성에 따른 적절한 깊이 추정 네트워크 방법론을 다룬다. 실험 결과로부터, 기존의 다 시점 깊이 추정 네트워크를 발산형 또는 large baseline 특성을 가지는 데이터 셋에 곧바로 적용하는데 한계점이 존재함을 확인하였다. 따라서, 각 영상 환경에 적합한 '참조 시점 개수' 및 적절한 '참조 시점 선택 알고리즘'의 필요성을 검증하였다. 결론적으로, 3차원 공간(장면) 복원을 위한 딥러닝 기반 깊이 추정 네트워크 구현 시, 본 연구 결과가 다 시점 영상 콘텐츠 기반 깊이 추정 기법 선택에 있어 가이드라인으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
최근 다시점 비디오를 효율적으로 부호화하기 위해 다양한 시공간 예측 구조들이 제안되었다. 이 논문에서는 다시점 비디오 부호화 예측 구조에서 각 GOP의 첫 화면들에 삽입되는 B$_{ANC}$ 화면을 위해 양자화 계수를 결정하는 방법을 제안한다. 각 시점의 영상 화질을 균일하게 유지하고 전체적인 부호화 효율을 높이기 위해 B$_{ANC}$ 화면의 양자화 계수를 적응적으로 조절하며, 인접한 두 참조화면의 비트-왜곡 비용값을 사용하여 상관도를 추정하고 이를 이용하여 B$_{ANC}$ 화면의 양자화 계수를 결정한다. 이 논문에서 제안한 방법을 다시점 비디오 참조 예측 구조에 적용하여 부호화한 결과, 0.09$\sim$0.16 dB 정도의 PSNR 개선을 얻었다.
최근 멀티미디어 기술의 발전 및 인터넷의 보급과 더불어 디지털 데이터가 가지는 복제의 용이성으로 인한 저자자의 소유권 보호와 인증에 대한 문제가 중시되고 있다. 이에 따라 디지털 데이터에 워터 마크를 삽입하여 소유권을 보호하고 데이터의 무결성을 보증하도록 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 본 논문에서는 디지털 영상을 주파수 광간으로 변환시킨 후 효과적인 워터마크 삽입을 위해 인간의 감지능력이 떨어지는 주파수 영역과 중요한 주파수 영역을 선택하였다. 그 다음 영상 전체에 반복적이며, 그 내용에 따라 적응적인 워터 마크를 삽입하는 방법을 제시하였다. 주파수 광간으로 변환하는 방법으로는 수직, 수평, 대각선의 3가지 방향성과 다 해상도 (Multi-resolution) 특성을 갖는 웨이블릿 변환을 택하였다. 웨이블릿 기반의 이미지 워터마킹 방법을 LabVIEW의 Machine Vision을 이용하여 지능적인 워터마크를 구현한다.
무안경방식 입체 디스플레이에서 유발되는 크로스토크는 최적 입체시를 저해하는 요소로 작용한다. 이런 이유로 디스플레이 개발자들은 최적 입체시를 위해서 반드시 크로스토크를 고려해야 한다. 그러나 다양한 디스플레이의 특성과 시청 환경에 따라서 실제 디스플레이 설계에서 정량적으로 측정하기 어렵다. 따라서 본 논문은 무안경방식 입체 디스플레이에서 발생하는 주요 인자들을 정량적으로 측정하고 이들 상호적인 관계를 정성적으로 분석할 수 있는 시뮬레이터를 개발함으로써 최적의 모바일용 입체시를 가이드 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 증강 현실(augmented reality) 기술을 이용하여 모바일용 시청 영역 범위를 가이드 한다. 실험 및 시뮬레이션 결과에서, 제안한 시뮬레이터는 모바일 디스플레이를 사용하는 실제 공간에서 발생할 수 있는 시역간 크로스토크를 가시화 하여 디스플레이 개발자들이 상호작용을 통하여 최적의 입체시 제공할 수 있도록 디스플레이를 직관적으로 설계할 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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