본 논문은 움직임 벡터의 분포특성을 이용한 새로운 움직임 벡터 탐색 알고리즘과 정수 연산만을 필요로 하는 정수형 DCT(Discrete Cosine Transform)를 사용하여 H.263 환경에서 동영상 부호기의 성능향상에 대해 연구한다. 정수형 DCT는 Un(Walsh-Hadamard Transform)와 정수 lifting을 이용하여 정수의 덧셈 연산만으로 DCT연산을 수행하므로 부동소수점수의 곱셈을 포함하는 기존 DCT에 비하여 연산량은 줄이면서도 동일한 PSNR을 얻는다. 새로운 움직임 벡터 탐색 알고리즘은 기존의 움직임 벡터 탐색 알고리즘인 3SS(Step Search)나 4SS에 비하여 움직임 추정에 필요한 연산량을 감소시키면서 거의 비슷한 PSNR을 보인다. 또한 모의 실험에서 H.263 부호기 환경에서 정수형 DCT와 기존 DCT는 서로 호환됨을 보인다. 따라서 본 논문에서 제안한 부호화 방법은 H.263 부호화 과정에서 동영상 정보의 효율적인 실시간 처리를 가능하게 하며 다른 동영상 부호기에도 적용하여 부호화 성능을 향상시킬 수 있다.
Among the compression methods of moving picture information, a motion estimation method is used to remove time-repeating. The Block Matching Algorithm in motion estimation methods is the commonest one. In recent days, it is required the more advanced high quality in many image processing fields, for example HDTV, etc. Therefore, we have to accomplish not by means of Partial Search Algorithm, but by means of Full Search Algorithm in Block Matching Algorithm. In this paper, it is suggested a structure that reduce total calculation quantity and size, because the structure using Bit Plane select and use only 3bit of 8bit luminance signal.
주제명은 이용자가 어린이 그림책을 효과적으로 접근하도록 지원한다. 그러나 어린이 그림책은 다른 자료에 비해 표제나 목차와 같이 자료 자체에서 주제명을 선정하기가 어렵다. 또한 텍스트 외에 그림이 주는 정보량이 큰 편이다. 따라서 그림책의 주제접근을 위해서는 별도의 주제명 목록을 작성할 필요가 있다. 그런데 어린이 그림책에 일반 도서용으로 개발된 주제명을 그대로 사용하기는 적절하지 않을 수 있다. 주제명의 유형과 수준이 상이할 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 어린이 그림책에 적합한 주제명표를 개발하고자 하였다. 기본 주제명의 선정을 위해서는 영미권에서 발행된 그림책 주제명표를 참고하였는데, 이 과정에서 우리 문화와 언어에 맞도록 기존의 표목을 수정 추가하였다. 또한 그림책의 주요 독자층인 어린이에게 적합한 표목을 선정하기 위해 초등국어사전과 같은 참고자료도 활용하였다. 그리고 시범적으로 구축된 주제명표를 어린이 그림책을 대상으로 한 권장도서 목록에 적용하여, 주제검색이나 브라우징, 도서 추천 등에 활용하는 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 인간의 오감 중에서 시각을 이용하여 가상현실을 실제로 체험할 수 있는 가상현실 체감 시스템을 구현 하였다. 본 논문에서는 3 단계 검색(TSS : Three Step Search)방법을 이용, 현재 프레임에 대응되는 프레임을 인접블록에서 검색하여 두 프레임으로부터 모션벡터를 추출하였다. 구현된 시스템의 성능 평가를 위해 센서를 사용하여 측정한 시뮬레이터 축들의 가속도 값과 영상으로부터 추출한 모션벡터 값을 비교, 평가하였다. 본 논문에서 제시한 가상현실 체감 시스템이 영상의 움직임에 보다 가깝게 시뮬레이터를 동작시킬 수 있는 것으로 입증되었다.
최근 무선인터넷 기술은 급속히 발전하고 있으며 새로운 모바일 미디어를 통하여 일상 생활에 직간접적으로 많은 영향을 끼치고 있다. 본 연구에서는 모바일 폰에 의한 촬영으로 이미지의 픽셀(Pixel) 정보를 얻어내고 DB에 저장된 레퍼런스(Reference)이미지와 비교하여 근접 값을 검색하는 알고리즘을 제안한다. 이것은 눈앞에 보이는 사물에 대한 정보에 대하여 알고 싶을 때 소지하고 있는 모바일 폰으로 이미지를 촬영한 후 인터넷 검색을 통해 알 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 제안한 알고리즘에 의한 시스템의 예를 본 논문에 구현하였다.
In this paper, a motion estimation module is made with ADSP-21020 based on MPEG-2 which is an international standard for moving picture compression. And, the block matching algorithm used as motion estimation method is easy for an hardware implementation. The ADSP-21020 of Analog Device is used for a main control processor. We used three block matching method (exhaustive search method, 2D-logarithmic search method, three step search method) for software simulation and implemented the three step search method to hardware. For the test of the estimation module, we used ping pong image sequences and mobile and calendar image sequences.
동영상 내용검색을 위해서 가장 많이 사용되고 있는 기술은 컷 추출에 의한 내용비교 방법이다. 그러나 컷 추출을 위해 사용되는 CHD(Color Histogram Difference)나 ECR(Edge Change Ratio)등은 영상물의 Cropping, Resizing Low bit rate등의 변화에 대해 대단히 취약하다. 본 방법은 이러한 변형에 강인하도록 상대적으로 변형이 적은 오디오정보를 이용하여 Indexing과 Searching을 수행하였다. 특히 변형에 강인한 Searching을 위해 오디오의 장면(Scene)을 검출하였고 장면을 중심으로 Time-frequency domain에서 각각의 Frequency bin. 에 대한 스펙트럴 파워를 파워임계값을 중심으로 이진화(Binary)하였다. 제안된 방법으로 Cropping, clipping, Lowbit rate, Additive Frame 등의 변형본에 대한 검색을 시도한 결과 False posit ive Error 와 True Negative Error 에 대해 각각 1%미만의 오탐지 결과를 얻었다.
본 논문은 동영상을 효과적으로 부호화하기 위한 새로운 방법에 관하여 연구한 것이다. 움직임 정보를 이용하여 기준 프레임 영상과 상관관계가 적은 프레임 영상에서는 화질을 보장하고, 기준 프레임 영상과 상관관계가 많은 프레임 영상에서는 전체 동영상의 비트율을 보장하는 픽쳐 셋 필터를 제안하였다. 실험 결과, 제안한 동영상 부호화 방법은 기존의 전영역 탐색 블럭 정합 알고리즘에 비하여, 화질은 8.99dB이 향상되고, 압축률은 14.85배가 증가되었으며, 부호화시간은 74.9%가 단축되었다. 그리고, 차영상 알고리즘에 비하여, 화질은 24.87dB이 떨어졌으나, 압축률은 41.94배가 증가하였으며, 부호화시간은 0.9%가 단축됨으로써 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.
영상처리분야는 많은 데이터를 포함하는 고화질의 동영상을 고속으로 전송하기 위하여 압축기법을 필수적으로 사용하고 있다. 동영상 정보의 압축기법 중에서 시간적 중복성을 제거하는데는 움직임 추정기법을 사용한다. 본 논문에서는 완전탐색 블록정합 움직임 추정기를 설계하는데 있어서 DCT DC 값을 이용하여 화면의 밝기를 판단하여 휘도 신호 8비트 모두를 사용하지 않고, 비트 플레인(bit Plane)을 이용하여 그 중에 3비트만 선택하는 비교선택기를 I-Picture에 적응적으로 적용하고, P와 B Picture에서도 같은 선택 비트를 사용하는 구조를 제안하였다. 이 제안된 구조를 기준블록 $8{\times}8$, 탐색영역 $23{\times}23$, $352{\times}288$ Grayscale 표준비디오영상에 C언어로 모델링하여 기존 완전탐색기법과 PSNR을 비교한 결과 사람의 시각으로 거의 구별할 수 없는 작은 차이가 나타남을 알 수 있었고, 이렇게 검증된 움직임 추정기를 VHDL으로 설계하였다. 합성한 결과 본 논문에서 제안한 방법이 크기에서 기존구조 I에서는 38.3%, 기존구조II에서는 30.7% 줄일 수 있었음을 보여주었고, 메모리에서 기존구조 I, II보다 31.3% 줄일 수 있었음을 보여주었다.
이러닝이 확산되면서 동영상 자료가 교육의 중요한 매체로 자리매김하고 있지만, KEM은 동영상에 포함된 다양한 사건과 객체의 정보를 표현하기에 한계가 있다. 하지만 MPEG-7이 발표되면서 멀티미디어에 내포된 다양한 사건과 객체 정보를 의미적으로 또는 기술적으로 표현하는 것이 가능해졌다. 이에 본 연구는 멀티미디어에 포함된 다양한 사건과 객체 정보를 KEM과 함께 검색할 수 있도록 두 개의 메타데이터를 통합하는 검색 시스템 모델을 제안하였다. 이를 위해 두 개의 메타데이터를 통합할 수 있도록 온톨로지를 설계하였고, 의미 검색의 유용성을 위해 교과의 지식 온톨로지를 추가하였다. 에듀넷에 저장된 몇 개의 동영상 자료를 별도로 저장하여 검색 시스템의 프로토타입을 개발하여 검색해 본 결과, 의도된 검색 결과를 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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