고해상도 위성 영상 레이다(SAR)에서 획득한 대용량의 레이다 영상신호는 주어진 임무시간 내에 실시간으로 지상에 전송해 주어야 하기 때문에 위성탑재 영상 레이다의 고속 데이터 전송 능력이 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 소형 경량의 위성 SAR의 임무 요구 조건을 만족하고, 위성 영상 레이다의 운용모드에 따라 고해상도에서 광역모드에 이르기까지 광범위한 데이터를 고속으로 처리할 수 있는 멀티 채널 데이터 전송모듈 설계에 관하여 논한다. 주어진 위성 데이터 링크 모델을 바탕으로 링크 버짓과 영상 모드별 데이터 전송률을 분석하고, 시스템의 요구 전송율과 오차율을 만족하는 온 보드 영상 자료 저장기, 자료 처리기, 송신기 및 전송 안테나의 설계 결과를 제시하고 성능을 분석하였다. 본 설계에 적용된 고속 채널 모듈은 고속자료 전송이 요구되는 위성 및 항공기 탑재 데이터 링크의 성능확장에 효과적으로 활용될 수 있다.
영상 센서 및 소형 디스플레이의 발달로 가능해진 저가의 고속 카메라는 영상처리 및 패턴인식 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 약간의 시차를 두고 연속적으로 입력되는 고속의 영상으로부터 불규칙적인 조명을 보정한 다음, 조명이 보정된 영상으로부터 사람의 관심 영역인 노출된 피부 색상 영역을 획득하는 알고리즘을 소개한다. 본 연구에서는 먼저 받아들인 고속의 영상으로부터 비 균일하게 발생된 조명적인 효과를 프레임 블렌딩 기법을 사용하여 보정한다. 그런 다음, 사전에 반복적인 학습으로 생성된 타원형의 피부 색상 분포 모델을 적용하여 입력된 고속의 컬러 영상으로부터 관심 영역을 강인하게 획득한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시된 접근 방법이 입력되는 컬러 영상으로부터 조명을 보정한 다음 관심 영역을 정확하게 획득한다는 것을 보여준다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 얼굴 인식 및 추적, 조명 보정 및 제거, 동영상 색인 및 검색 등과 같은 영상 인식과 연관된 다양한 종류의 실제적인 응용 프로그램에서 매우 유용하게 이용될 것으로 추측된다.
본 논문에서는 texture 영상 분할을 위한 새로운 고속 적응 texture 특징 추출 방법을 제안하였다. 먼저 기존의 통계적 texture 특징 추출 방법에 대하여 설명하였으며, SGLDM을 구하는 방법과 이것을 이용하여 추출할 수 있는 textrue 특징들에 관하여 기술하였다. 그리고 고속으로 특징을 추출하기 위한 반복 계산식을 각 특징에 대하여 유도하였으며 반복 계산식으로 이용하여 고속 적응 texture 특징을 방법에 대하여 설명하였다. 마지막으로 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 인공적으로 합성한 texture 영상에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 기존의 방법과 비교해서 영역의 경계부분에서 비교적 정확한 특징값을 추출할 수 있음을 알 수 있었다.
신호처리 시스템에서 FFT는 많이 사용되고 있으며, 고속화를 위하여 많은 연구가 진행되어 왔다. FFT은 통신, 영상처리, 레이더 등 많은 영역에서 직접 또는 변형되어 많이 활용되고 있으나 실시간 처리 속도 한계와 가격의 문제로 FFT 길이가 제한되는 경우가 많다. 본 연구에서는 TI사의 고속 DSP인 8 core의 TMS320C6678에 OpenMP 병렬처리 기법으로 FFT를 구현한 결과를 제시한다. 속도 개선을 위한 다양한 병렬처리 방안에 대하여 단일 FFT의 길이별 성능과 다중 FFT를 처리하기 위한 방안을 제안하였다. 이러한 OpenMP기반의 FFT는 DSP간 hyperlink 연결로 다수의 DSP로 병렬처리로 성능 개선이 가능하며, 본 연구에서는 16 core로 확장하여 그 성능이 30% 내외 개선되는 것을 보였다. 본 연구 결과는 초 고속 신호처리가 요구되는 의료영상, 초고해상도 영상처리, 고정밀 레이더 등에 활용이 가능할 것이다.
본 논문은 가장 최근의 동영상 국제표준인 H.264 비디오 코덱을 사용하여 QCIF 영상을 초당 10 프레임 정도의 속도로 실시간 부호화하는 것을 목적으로, 부호화 시 필요한 연산의 약 80%-90%를 차지하는 움직임 추정을 고속으로 처리할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것을 내용으로 하고 있다. 제안하는 고속 움직임 추정 알고리즘은 MPEG겨 등의 고속 움직임 추정에 사용되었던 기존의 알고리즘을 다중 프레임 레퍼런스 등 새로운 특징을 갖는 H.264 코덱에 적합한 형태로 개선하고, 움직임 추정의 정밀도가 1/4 화소 단위로 향상됨으로써 늘어난 부화소단위 움직임 추정의 상대적 부담을 함께 고려하면서, 모드 선택과정과 효과적으로 결합함으로써 보다 향상된 성능을 나타내고 있다. 모의실험 결과, 기존의 공식 JVT-AVC 레퍼런스 소프트웨어인 JM (Joint Model) 에 구현되어 있는 고속 움직임 추정 알고리즘에 비해서 최대 80%, 평균적으로 60%의 속도개선 효과가 있음이 입증되어, 최근 JM 의 새로운 고속 움직임 추정 알고리즘으로 채택된 JVT-F0l7 알고리즘에 본 논문에서 제안하는 레퍼런스 프레임 탐색 제한 알고리즘을 결합시킴으로써 추가적으로 약 45%의 속도 개선을 얻을 수 있음을 확인하였다.
복수의 영상들 간에 존재하는 변형을 빠른 속도로 파악할 수 있는 영상 등록 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 문자인식 및 얼굴인식 분야에서 많이 사용되는 N-tuple 방법을 영상 등록에 적용함으로써 영상간 회전 및 이동 상태를 고속으로 파악한다. 또한 특정 특징을 이용하지 않아 영상의 종류에 무관하게 적용할 수 있으며 소수점 화소 단위의 변형도 파악할 수 있다. 실험을 통해 영상 패치를 이용한 영상 등록 방법과 속도 및 정확도를 비교한 결과, 제안하는 방법이 속도와 정확도 면에서 우수함을 보였다.
영상 이진화란 명도 영상(gray-scaled image)을 이진 영상(bi-leveled image)으로 변환하는 것을 말한다. 영상 이진화는 문서 인식, 비디오 영상 분석 등과 같이 영상처리 분야에서 많이 사용되는 기본적인 영상 처리 과정에 해당한다. 본 논문은 Intel 사의 Pentium 계열 프로세서에서 지원하는 SIMD(Single-Instruction Multiple-Data) 기술을 이용하여 영상 이진화를 고속으로 수행하는 방법을 소개한다. 우편영상에 대하여 실험한 결과, SSE2 명령어로 구현된 프로그램은 기존의 C 언어로 구현된 프로그램에 비하여 4배 이상의 속도 향상을 보였다.
본 논문에서는 그래픽 하드웨어를 이용한 텍스처기반 볼륨렌더링으로 DRR 영상을 고속으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안방법은 크게 세단계로 구성된다. 첫째, CT 영상 슬라이스 데이터에서 각 슬라이스를 최인접보간법으로 보간함으로써 등방해상도의 볼륨데이터를 생성한다. 둘째, 그래픽 하드웨어의 메모리용량 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 텍스처 메모리의 효율적 관리방법을 제시한다. 셋째, 텍스처기반 볼륨렌더링을 이용해서 X-ray 영상과 유사한 투시투영한 DRR 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안한 방법을 평가하기 위해서 인공 심장 데이터를 사용한다. 제안방법의 수행시간과 화질을 평가하기 위해서 기존 광선추적법, 복셀투영법을 적용한 DRR 영상과 비교 분석하였다. 실험결과 제안 방법은 기존 방법에 비해서 빠르게 DRR 영상을 생성하였고, 영상의 화질 또한 광선추적법의 결과 영상의 화질만큼 좋은 영상을 생성하였기 때문에 실시간 정합에 적합하였다.
본 논문은 NAND 플래시 메모리를 기반으로 한 멀티미디어 휴대 장치에서 동영상 파일을 고속으로 편집하고 동시에 필요한 저장 공간 소모를 최소화 하는 기법을 제안한다. 동영상 파일 편집 후 저장에 있어서 현재의 NAND 플래시 파일 시스템들은 편집 내용을 빈 공간에 새로 저장하기 때문에, 대용량의 파일일수록 많은 시간과 저장 공간이 소모 된다. 본 논문에서 제안하는 기법은 동영상 편집 후 파일 간에 중복되는 데이터를 새로 저장하지 않고 공유하도록 하면서 소모되는 시간과 공간을 최소화 한다. 이를 위해 파일 간 공유 되는 데이터를 관리하는 페이지 공유 맵을 설계하고 이를 이용한 동영상 고속 편집저장 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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