이 논문은 주어진 영상에 존재하는 물체를 자동적으로 탐지하기 위한 시간과 공간 효율적인 방법을 소개한다. 일반화 허프 변환(Generalized Hough Transform: GHT)은 다양한 모양의 물체를 찾기 위해 자동 물체 탐지를 하는 강력한 템플릿(template) 매칭 알고리즘이다. 다양한 모양과 크기의 물체를 찾기 위해 서로 다른 많은 템플릿을 GHT에 적용해야 한다. GHT로 찾아진 모든 경계선은 보다 정교한 경계선을 찾기 위한 초기 외곽선으로 사용된다. 그러나, GHT의 주요 단점은 과도한 시간과 공간을 요구하는 것이다. 이런 단점을 극복하기 위해서, 제안된 알고리즘은 공간 효율적 방법인 반복적 GHT(iterative GHT: IGHT)를 사용한다. 또한, 원래 영상의 크기를 이분의 일 크기와 사분의 일 크기로 줄여서 다중 해상도 탐색을 이용한다. 사분의 일 영상에서 첫 번째 IGHT를 수행하여 획득한 정보를 이용하고, 세포 크기의 범위를 줄여 이분의 일 크기의 영상에서 탐색공간을 제한한다. 이분의 일 크기의 영상에서 두 번째 IGHT를 수행한 후, 세포핵은 세부 탐색에 의해 찾아지고, 정확한 경계선을 결정하기 위한 에지 정보에 의해 분할된다. 실험결과는 이 방법이 정확도의 손실이 없으면서, 수행시간과 메모리 사용을 줄이고 있음을 보여준다.
본 논문은 스테레오 시각에서 에지 정보를 이용한 유전 알고리즘 기반의 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하여 유전 알고리즘을 이용하여 해를 찾는다. 비용함수는 스테레오 정합에서 주로 고려할 수 있는 제약 조건으로 구성하였다. 처리의 효율성을 높이기 위해, 영상 피라미드 방벙을 적용하여 최저해상도에서 최초 변위도를 계산한다. 그리고 최초 변위도는 다음 해상도로 전파되고, 보간된 후 변위 정제를 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성을 보증함을 확인하고자 한다.
This paper proposes an object detection algorithm using the Multiresolution Motion Estimation(MRME) in wavelet d야main. A existing motion estimation method has characteristics of motion estimation but it requires having computation. Motion estimation in higher resolution used the motion vector of the lower resolution with the MRME that has parent-child relationship on wavelet coefficients. This method reduces the search area of motion estimation in higher resolution and computational complexity. The computational complexity of the proposed method is about 40% of the existing method using 3-level Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT) wavelet transform. The experimental results with the proposed method showed about 11% decrease of Mean Absolute Difference(MAD) and gains able to precise tracking of object.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 기존의 다중해상도 움직임 예측 방법에 비해 보다 향상된 단화소 이동 감쇠를 이용한 다중해상도 움직임 예측 방법을 제안하였다. 웨이블릿 변환 영역에서 웨이블릿 계수들의 계층적 상관관계를 이용한 기존의 다중해상도 움직임 예측 방법(MRME)은 웨이블릿 변환시 수행되는 다운 샘플링 과정에서 발생되는 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질(shift-variant property)에 의해 정확한 움직임 예측을 수행할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해 제안된 방법은 입력 영상에 대해서 2레벨 웨이블릿 변환을 수행한 후 저대역 신호인 S$_4$대역에 대해 3레벨 웨이블릿 변환을 수행하기 앞서 S$_4$대역에서의 단화소 이동된 신호를 제거하기 위한 방법으로 보간을 적용한다. 보간된 저 대역 신호 S$_4$대역에 대해서 1레벨 웨이블릿 변환을 수행한 후 최종적으로 3레벨 웨이블릿 변환된 저 대역 신호 S$_{8}$대역에 대해서 초기 움직임 벡터를 구한 다음 나머지 하위 레벨에 위치한 대역에 대해서 기존 다중해상도 움직임 예측 방법과 동일한 방법으로 움직임 예측을 수행함으로써 향상된 부호화 성능을 얻을 수 있었다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 다중해상도 움직임 예측 방법과 웨이블릿 변환 영역에서 전역 탐색 방법과 비교해 PSNR면에서 약 1∼2dB정도 향상된 부호화 효율을 나타낼 뿐 아니라, 주관적 화질에서도 개선된 결과를 보였다.
본 논문에서는 3차원 디지털 시네마 영상의 압축을 위하여 다해상도 기반 렌더링(MultiResolution-based Rendering, MRBR) 기법을 이용한 JPEG2000 압축코덱 구조에 대하여 제안하였다. 스테레오 영상에 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform, DWT)과 다해상도의 웨이블릿 영역에서 스테레오 정합(stereo matching)기법을 적용하여 변이정보를 추출하고 기준영상과 같이 전송한다. 또한 추출된 다른 시점의 영상은 비폐색영역으로 인한 화질열화가 발생하므로 이를 보상하기 위하여 비폐색영역이 포함된 원 주파수정보와 대상 시점에서 주파수정보의 차이를 같이 전송한다. 변이정보는 변이공간에서의 동적계획법(dynamic programming)을 이용하여 추출하였다. DWT의 특성상 상위 부대역은 하위 부대역과 높은 상관성을 갖는다. 따라서 coarse-to-fine 방법을 이용하여 상위 부대역에서 얻어진 변이정보를 하위 부대역에 적용하여 탐색영역을 제한함으로써 일반적인 동적계획법에 비하여 연산량을 단축시켰으며 정확도를 향상시켰다.
본 논문은 화상회의를 위한 웨이브렛 변환 부호화에 관하여 연구한 것이다. 먼저, 원영상을 웨이브렛 변환계수의 대역별 특성을 이용하여 다차원의 계층적 피라미드 영상으로 구성하고. 이웃된 프레임 간의 움직임 정보를 구하였다. 그리고. 구해진 움직임 정보를 이용하여 기준 프레임 영상과 상관관계가 적은 프레임 영상에서는 화질을 보장하고, 상관관계가 많은 프레임 영상에서는 전체 동영상의 비트율을 보장하는 픽쳐 셋 필터를 제안하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 전영역 탐색 블럭 정합 알고리즘과 차영상 알고리즘에 비해 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 저대역 이동법과 다해상도 움직임 추정을 이용한 웨이블릿 동영상 부호화를 제안하였다. 저대역 이동법은 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질을 극복하기 위하여 제안된 방법이다. 이 방법은 일반적인 방법보다 압축대비 화질면에서 우수한 성능을 가지지만, 단점으로 메모리와 계산량이 일반적인 방법에 비해 많아지게 된다. 따라서 기존의 저대역 이동법을 이용한 동영상 부호화에서 계산량을 줄이기 위해 다해상도 움직임 추정의 개념을 도입하였다. 다해상도 움직임 추정만을 적용하여 부호화시 움직임 벡터가 각 부대역마다 존재하게 되므로 움직임 벡터의 개수가 7배 늘어나게 되지만, 저대역 이동법의 특성을 이용하면 늘어나는 움직임 벡터의 개수를 줄일 수 있다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 움직임 벡터의 부호화량이 줄어들거나, 더 세밀한 움직일 추정을 할 수 있게 되어 움직임 보상 예측 오차의 부호화량이 줄어들게 됨으로써 부호화 효율이 기존의 방법보다 좋아지게 된다 또한 상위 해상토의 움직인 추정의 범위를 줄임으로써 계산량을 줄이게 되어 3단계 웨이블릿 변환시 기존의 LBS방법의 12.1%의 계산량으로 움직일 추정을 한다. 모의 실험 결과, 제안한 방식은 압축을 하지 않았을 경우평균 MAD면에서 약 0.2∼9.7% 가량 개선되었고, 압축을 한 때 동일한 비트율에서 PSNR이 약 0.1∼2.0㏈ 정도 개선되었다.
본 연구는 성락원(명승 제35호) 영벽지 공간의 원형 파악을 목적으로 주변지형을 포함한 3D 정밀데이터 취득을 통해 연못부 지반의 원형 추정을 한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 영벽지 석구조물에 대한 용도 및 구조를 살피는 것은 이전의 형태를 밝히는데 단서가 될 것이라 판단되며, 3D 스캔방법의 적용은 주변지형을 포함한 전체적 구조를 살피는데 용이하였다. 둘째, 실측결과, 조사대상 암반부는 남북으로 7,665mm 동서로 7,326mm의 규모를 지니며, 석구조물은 $1,665mm{\times}1,721mm$의 정방형을 이루고, 그 내부에는 지름이1,664mm 반구형이며, 기단 아랫부분에는 암석이 남북 $1,006mm{\times}328mm$규모로 떨어져 나간 흔적이 발견되었다. 셋째, 영벽지 내부의 지형을 기록함에 있어 다중해상도 방식을 사용하여 광대역스캐너를 이용한 스캔작업 후 스캔데이터를 정합하여 Polygon Data로의 변환과정을 거친 후, 이를 정밀스캔데이터와 병합하여 메쉬데이터로 변환하는 과정을 거쳤다. 그리고 해상도 사진과 3차원 지형데이터를 오버랩하여 작성하였다. 넷째, 이 작업의 결과로 석구조물 서측에 회유하는 경사진 암반부 물길이를 확인되었으며, 방지원도형의 석지로 추정되는 수경시설물의 하부구조가 확인되어 암반부에 인공적으로 음각한 것임을 확인하였다. 본 연구를 통해 1960년대 이전의 지형과 상황을 비교연구할 수 있는 토대를 생성하였다. 더불어 입체적 정밀실측데이터의 취득과 함께 발굴 당시의 원형을 디지털상에서 영구보존할 수 있게 되었다. 향후, 이 데이터는 다양한 전문가의 고증을 거쳐 영벽지 석구조물의 용도 및 보존관리방안을 수립할 기초자료로 사용될 것이다. 또한 금번 연구에서 밝혀진 3D 실측의 용이성이 정원연구에 다양하게 활용되어지길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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