본 논문에서는 오디오의 Low Peak Feature와 영상의 Color 값을 이용하여 유사한 동영상을 찾는 알고리즘을 제안한다. 동영상 검색 시 영상 데이터 전체를 이용하면 많은 시간과 저장 공간이 필요하다. 게다가 같은 영상임에도 해상도 또는 코덱이 다른 경우 전혀 다른 영상으로 인식된다. 따라서 해상도와 코덱이 달라져도 변화가 크지 않은 오디오의 파형으로부터 강인한 Peak 특징을 추출하고, 그 위치의 영상 Color 값을 비교하여 유사한 동영상을 검색하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해 2,000개의 동영상 데이터를 수집하여 실험하였으며, 그 결과 97.7%의 검색 성공률을 나타내었다.
Adaptive bitrate (ABR) streaming technology has become an important and prevalent feature in many multimedia delivery systems, with content providers such as Netflix and Amazon using ABR streaming to increase bandwidth efficiency and provide the maximum user experience when channel conditions are not ideal. Where such systems could see improvement is in the delivery of live video with a closed loop cognitive control of video encoding. In this paper, we present streaming camera system which provides spatially and temporally adaptive video streams, learning the user's preferences in order to make intelligent scaling decisions. The system employs a hardware based H.264/AVC encoder for video compression. The encoding parameters can be configured by the user or by the cognitive system on behalf of the user when the bandwidth changes. A cognitive video client developed in this study learns the user's preferences (i.e. video size over frame rate) over time and intelligently adapts encoding parameters when the channel conditions change. It has been demonstrated that the cognitive decision system developed has the ability to control video bandwidth by altering the spatial and temporal resolution, as well as the ability to make scaling decisions
저조도 환경에서 영상 이미지의 콘트라스트가 낮고 식별이 어려운 문제를 목표로 사람의 시각 감지 기반의 콘트라스트 적응 보상 증진 알고리즘을 제안한다. 첫째, 저조도 환경에서 평균 밝기, 평균 대역폭 요인의 영상 이미지 특징 요인을 추출하고, 원본 영상의 회색/색도 차이에 따라 사람의 시각적 콘트라스트 해상도 보상의 수학적 모델을 설정하며, 실제 컬러의 3원색에 대해 각각 비례 적분하여 보상한다. 다음으로 보상 정도가 명시각 차이를 적절하게 구별할 수 있는 것보다 낮을 때 보상 임계값 선형 보상이 명시각에서 전체 대역폭으로 설정된다. 마지막으로 주관적인 이미지 품질 평가와 이미지 특성 요인을 결합하여 비례 계수를 보상하는 자동 최적화 모델을 구축한다. 실험 테스트 결과는 영상 이미지 적응 증진 알고리즘이 우수한 증진 효과와 우수한 실시간 성능을 가지며 다크 비전 정보를 효과적으로 마이닝할 수 있으며 다양한 시나리오에서 널리 사용될 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 SR(Super Resolution) 복원 과정에 있어 사용되는 입력 후보 영상 중 적합한 입력 영상을 자동 선택하는 알고리즘을 제안함으로써 복원된 고해상도 영상의 질을 개선하고자 한다. SR 복원과정에서 이상적인 결과 영상을 얻기 위해서는 입력되는 모든 영상이 유기적으로 잘 정합 되어야 하지만, 실제로는 그렇지 못하다. 이런 이유로 입력 후보군 영상의 정합 적합성이 얼마나 높은가가 단순히 많은 입력 영상의 수보다 고품질의 고해상도 결과 영상을 얻는데 더욱 결정적이라 할 수 있다. 입력 영상의 적합성은 통계 특성 및 정합 특성을 이용하여 평가 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 SR 복원과정에 정합 적합성을 자동으로 평가하여 이에 따라 입력 영상을 결정하는 전처리 과정을 제안하고 구조화하였다. 또한 비디오 시퀀스의 모든 입력 영상은 SR 복원과정의 기준 영상이나 저해상도 입력 영상과 같이 사용될 수 있으므로 본 논문에서는 연속적인 비디오 시퀀스를 위한 SR 복원알고리즘을 제안한다. 적합성의 유무는 임계값(Threshold Value)에 의해 결정되며, 이 임계값은 기준 영상과의 움직임 추정에서 그 보상 값의 오류 값 중 최대치(MMCE, Maximum Motion Compensation Error)로 결정된다. 만약 저해상도 입력 영상의 보상 오류 값의 범위가 0과 MMCE사이(0 < MCE < MMCE )값이라면 그 범위 안의 입력 후보 영상은 SR 복원과정에 사용되며 범위 밖의 후보영상은 제외된다. 최적의 저해상도 기준(ORLR, Optimal Reference Low Resolution)영상은 선택된 저해상도 입력(SLRI, Selected LR Input)영상들과 각각의 저해상도 기준 입력(RLRI, Reference Low Resolution Input)영상들의 비교를 통해 결정된다. 본 논문에서는 이와 같은 과정에 의해 결정된 저해상도의 최적 기준영상과 선택영상을 'Hardie' 보간법을 사용하여 고해상도 영상을 만들어 내는 것으로 사용자의 조정이 없이도 SR 복원영상의 질적 향상을 가져올 것이라 기대된다.
대부분의 비디오 압축 표준들이 1/4 부화소 정밀도와 같은 고정 움직임 벡터 해상도를 사용하고 있는 데 반해, 다중 움직임 벡터 해상도를 지원하는 형태의 구조는 비디오 콘텐츠의 성질에 따라 필요로 하는 만큼의 움직임 벡터 정밀도를 효율적으로 사용할 수 있고, 더 정확한 움직임 예측자 생성이 가능해지므로, 부호화 효율을 향상할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 다중 움직임 벡터 해상도 구조는 각각 움직임 벡터에 대해 선택된 움직임 벡터 해상도를 추가로 시그널링 해야 한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터 해상도의 모순 검증 기반 시그널링 구조를 제안한다. 제안 방법은 여러 개의 후보 중, 각 움직임 벡터에 대해 최소크기의 부호화율을 갖는 움직임 벡터 해상도를 선택한다. 또한, 움직임 벡터 해상도의 시그널링에 따른 오버헤드를 줄이기 위해, 부호화기 및 복호화기 양쪽에서 미리 정의된 기준을 통한 모순 검증 과정을 수행하여 시그널링 할 필요가 없는 후보 움직임 벡터 해상도를 판별하는 과정을 수행한다. 실험 결과, 제안 구조가 고정 움직임 벡터 해상도 기반의 구조와 비교하여 $Bj{\o}ntegaard$ delta bit rate (BDBR)에서 평균 약 4.01%의 이득(최대 15.17%)을 달성함으로써 부호화되는 움직임 정보의 양을 줄이는 데 효과적이라는 것을 검증하였다.
본 논문에서는 무선 다중 접속 기술을 이용하여 1080i 해상도와 최대 30fps 프레임레이트를 갖는 휴대용 동영상 전송 장치를 설계 및 제작하였다. 이 장치의 영상획득 지연시간은 16us이며 지터는 평균 21ms이다. 이 장치는 다양한 통신망에 선택적으로 접속이 가능하도록 설계하였으며 전송 시험을 위하여 서버와 관제를 위한 뷰어를 구현하였다. LTE망을 이용한 전송실험의 경우, 3Mbps 전송 시 211ms 지연시간을 타나냈으며 인말새트 위성망을 이용한 실험에서는 265kbps 전송 시 1fps 프레임레이트로 렌더링되는 것을 확인하였다.
High Efficiency Video Coding (HEVC) is the most recent video codec standard of the ITU-T Video Coding Experts Group and the ISO/IEC Moving Picture Experts Group. The main goal of this newly introduced standard is for catering to high-resolution video in low bandwidth environments with a higher compression ratio. This paper provides a performance comparison between HEVC and H.264/AVC video compression standards in terms of objective quality, delay, and complexity in the broadcasting environment. The experimental investigation was carried out using six test sequences in the random access configuration of the HEVC test model (HM), the HEVC reference software. This was also carried out in similar configuration settings of the Joint Scalable Video Module (JSVM), the official scalable H.264/AVC reference implementation, running on a single layer mode. According to the results obtained, the HM achieves more than double the compression ratio compared to that of JSVM and delivers the same video quality at half the bitrate. Yet, the HM encodes two times slower (at most) than JSVM. Hence, it can be concluded that the application scenarios of HM and JSVM should be judiciously selected considering the availability of system resources. For instance, HM is not suitable for low delay applications, but it can be used effectively in low bandwidth environments.
Nowadays it is possible to make realization of Multimedia service by virtue of developing computer hardware technique and high-bandwidth network. But Multimedia service has some problems. Its file need large storage. Above all, Analog CCTV used in recent has been utilized for various purpose in ban, company and public institution, but this has many defects such as management, low resolution, and etc. To overcome this problems, multimedia component-file-have to be reduced in size. This paper proposes adaptive MPEG-1 video to reduce file size. The method in this paper is realized that according to movement variation, file size is reduced by adaptively making use of MQuant.
In this paper, a real-time multiview video coding system using fast disparity estimation is proposed. In the multiview encoder, adaptive disparity-motion estimation (DME) for an effective 3-dimensional (3D) processing are proposed. That is, by adaptively predicting the mutual correlation between stereo images in the key-frame using the proposed algorithm, the bandwidth of stereo input images can be compressed to the level of a conventional 2D image and a predicted image also can be effectively reconstructed using a reference image and adaptive disparity vectors. Also, in multiview decoder, intermediate view reconstruction (IVR) using adaptive disparity search algorithm (DSA) for real-time multiview video processing is proposed. The proposed IVR can reduce a processing time of disparity estimation by selecting adaptively disparity search range. Accordingly, the proposed multiview video coding system is able to increase the efficiency of the coding rate and improve the resolution.
움직임 보상을 고려한 3차원 웨이블릿 변환은 공간적, 시간적인 상관관계에 중복된 정보를 효과적으로 제거한다. 그러나 웨이블릿 방식으로 압축된 영상이라 하더라도 압축률이 높은 경우 고주파 서브밴드의 변환계수가 상당수 손실되어 압축복원 시에 링 현상과 같은 왜곡이 생긴다. 본 논문에서는 이러한 3차원 웨이블릿의 압축왜곡을 줄이기 위하여 적응적 반복 복원 기법을 사용하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안된 적응적 기법에서는 에지의 방향에 따라 서로 다른 고역통과필터를 정칙화 복원에 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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