비디오 객체 분할(Video Object Segmentation)은 MPEG-4 부호화의 핵심기술로 실시간 요구사항을 위해 빠르고 정확하여야 한다. 그러나 대부분의 존재하는 알고리즘은 계산량이 많으며 실시간 응용을 위해 적합하지 않다. 또한 이전 MPEG-4 VM(Verification Model) 기본 모델은 MPEG-4 부호화 처리를 위한 기본 알고리즘을 제공하였으나 실시간 요구사항을 위한 카메라 입력 시스템, 실용적인 소프트웨어 개발, 비디오 객체 분할 그리고 압축효율에 많은 제한이 있다. 이에 본 논문은 기본 MPEG-4 VM모델에 내용 기반 비디오 코딩의 핵심인 VOP 추출알고리즘, 실시간 카메라 입력 시스템, 압축율을 높일 수 있는 움직임 감지 알고리즘을 추가하여 최대 180:1의 압축율을 보여주는 실시간 고압축 MPEG-4 전처리 시스템을 개발하였다.
Currently, High-efficient video coding (HEVC) has become the most promising video coding technology. However, the implementation of HEVC in video streaming systems is restricted by factors such as cost, design complexity, and compatibility with existing systems. While HEVC is considering deploying to various systems with different reached methods, H264/AVC can be one of the best choices for current video streaming systems. This paper presents an adaptive method for manipulating video streams using video coding on an integrated circuit (IC) designed with a private network processor. The proposed system allows to transfer multimedia data from cameras or other video sources to client. For this work, a series of video or audio packages from the video source are forwarded to the designed IC via HDMI cable, called Tx transmitter. The Tx processes input data into a real-time stream using its own protocol according to the Real-Time Transmission Protocol for both video and audio, then Tx transmits output packages to the video client though internet. The client includes hardware or software video/audio decoders to decode the received packages. Tx uses H264/AVC or HEVC video coding to encode video data, and its audio coding is PCM format. By handling the message exchanges between Tx and the client, the transmitted session can be set up quickly. Output results show that transmission's throughput can be achieved about 50 Mbps with approximately 80 msec latency.
Commercial video scope use CCD sensor and frame grabber for image capture and A/D interface but application limited by input resolution and high cost. In this paper we introduce portable video scope using CMOS sensor, USB pen and tuner card (low frame grabber) in place of commercial CCD sensor and frame grabber. Our video scope serves as an essential link between advancing commercial technology and research, providing cost effective solutions for educational, engineering and medical applications across an entire spectrum of needs. The software implementation is done using Direct Show in second version after initial trials using First version VFW (video for window), which gave very low frame rate. Our video scope operates on windows 98, ME, XP, 2000. The drawback of our video scope is crossover problem in output images caused due to interpolation, which has to be rectified for more efficient performance.
본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 저전력 동작과 에너지 하비스팅이 가능한 스마트 비디오 디바이스의 구조와 에너지 제어모델을 제안한다. 스마트 비디오 디바이스는 프로세서, 이미지 센서, 비디오 코덱, 네트워크 제어기 모듈들로 구성된다. 제안하는 에너지 제어 모델은 이미지 센싱, 비디오 부호화, 전송 시 에너지 소비량 출력과 태양전지를 통한 하비스팅 에너지 입력을 이용하여 에너지 버퍼인 배터리 입출력 관계로 정의된다. 화면률, 양자화 계수, 프로세서 동작 주파수를 에너지 레벨과 기능 블록들의 에너지 소비 제어 계수로 사용한다. 제안하는 에너지 제어 모델은 스마트폰 기반으로 에너지 제어 계수들에 따른 에너지 소비량 측정을 통해 검증되었으며, 에너지 하비스팅 기능을 이용한 지속 가능한 스마트 비디오 디바이스 설계에 활용될 수 있다.
동영상 안정화 기술은 최근 1인 미디어 시장이 거대화됨에 따라 그 중요성이 점점 커지고 있는 카메라 기술 중 하나이다. 딥러닝 기반의 기존 방법들에서는 안정화 전/후 동영상 데이터 쌍을 사용하였으나 동영상의 특성상 동기화된 안정화 전/후 데이터를 만드는 것은 많은 시간과 노력이 필요하다. 최근 이러한 문제를 완화하기 위하여 안정화 전 데이터만을 사용하는 비지도 학습 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 비지도 학습 방법의 하나인 Convolutional Autoencoder 구조를 사용하여 안정화 전/후 동영상 데이터 쌍 없이 안정화 전 영상만으로 안정화 궤적을 학습하는 네트워크 구조를 제안한다. 네트워크 입력 및 출력으로 옵티컬 플로우를 사용하고 네트워크 경량화 및 노이즈 최소화를 위해 옵티컬 플로우를 Grid 단위로 맵핑하여 사용했다. 또한 비지도 학습 방법으로 안정화된 궤적을 생성하기 위해 옵티컬 플로우를 부드럽게 만드는 손실함수를 정의하였고 결과 비교를 통해 손실함수의 의도대로 부드러운 궤적을 생성하도록 네트워크가 학습되었음을 확인했다.
Although the embedded network-engine is a demand of time, it is observed that up to this time the network-engines are not sufficient to control the input and output device for Video On Demand (VOD). In this paper we have proposed the wireless network-engine with the capability of controlling the input and output device.
This paper describes an effective technique for lossless inter-frame video coding sequences based on a JPEG2000 CODEC. This technique has diminished the compression rate for lossless video coding. In this proposed method, firstly a predicted image for an in- put image is generated by motion estimation(ME), and then a difference image between the input image and the predicted image is calculated, and finally the difference image becomes an input image to a JPEG2000 encoder for lossless coding. Simulation results show the effectiveness of this method.
International journal of advanced smart convergence
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제11권2호
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pp.108-117
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2022
The recent development of information and communication technology has a great impact on the audio/video industry. In particular, IP-based AoIP transmission technology and AVB technology are making changes in the audio/video market. Video signal transmission technology has been introduced to the market through a network, but it has not replaced the video switcher function. Video signals in the conference room or classroom are still controlled by the switching device. In order to switch input/output video devices, a cable that is not limited by distance must be connected to the switcher. In addition, the control of the switching device must be performed by a person who has received professional training. In this paper, it is a technology that can be operated even by non-experts by replacing complex video cables (RGB, DVI, HDMI, DP) with LAN cables and enabling IP-based video switching and transmission (Video Mirroring over IP: VMoIP) to replace video switcher equipment. We are going to do this study, I/O videos were controlled in the form of matrix and high-definition videos were transmitted without distortion, and VMoIP is expected to become the standard for video switching systems in the future.
이 논문은 저해상도 동영상에서 자동화된 방식으로 한 장의 좋은 화질의 고해상도 영상을 얻는 방안을 제시한다. 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도 영상을 얻는 방법이 한 장의 저해상도 영상만을 이용하는 전통적인 보간 방법에 비해 좋은 결과를 보이기 위해서는 입력 영상들이 공통된 고해상도 격자에 잘 정합되어야 하므로, 정합오차를 충분히 고려하여 입력영상들을 주의 깊게 선택한다. 본 논문에서는 움직임 보상된 저해상도 영상들로부터 얻어진 통계적 특성을 활용하여 입력 영상 후보들의 입력 영상으로서의 적합성을 평가한다. 고해상도 영상획득모델로부터 움직임 보상오차의 최대값을 추정한다. 입력 영상 후보의 움직임 보상오차가 추정된 움직임 보상오차의 최대값보다 크면 입력 영상후보는 선정에서 제외된다. 선정된 적절한 유효 입력 영상 후보의 수와 움직임 보상오차의 통계치를 고려하여 최종 입력 영상들을 선별한다. 입력 영상 선별부에서 최종적으로 선별된 입력 영상들은 뒤따르는 고해상도 영상복원부로 입력된다. 제안된 방식은 사용자의 간섭없이 저해상도 동영상에서 효과적으로 입력 영상들을 선별하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 얻는 응용에 사용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 사용자가 하나의 화면을 가진 장치에서 원하는 여러 비디오 콘텐츠를 동시에 볼 수 있도록 하는 새로운 실시간 H.264/AVC 압축 영역에서의 영상 합성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 사용자의 요청에 따른 다수 비트스트림들을 압축 영역에서의 하나의 비트열으로 합성한다. 즉, 압축 영역에 있는 다수 영상들의 경계면에 있는 매크로블록들에 대해서 화면 내 예측 모드와 화면 간 예측 MVD를 다시 계산하고 변환 오차 계수 테이블을 수정 하여 경계 매크로블록 확정하는 방법, 영상의 나머지 부분에서 매크로블록 데이터를 단순히 복사하는 방법으로 이뤄진다. 실험 결과, 제안 알고리즘은 480p 크기의 4개 영상을 1초에 103장 이상 합성할 수 있어, 실시간 적용의 가능함을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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