본 논문은 감시 시스템의 객체 추적 시, 정확한 객체 추출을 위해 블록 기반으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체 움직임 추적은 주어진 환경에 따라 변수가 많고, 변수를 대처하는 알고리즘을 많이 추가 할 경우 실시간 추적에 어려움이 발생한다. 특히 배경이 조명이나 바람 등의 환경적 요인에 의해 변화되는 문제는 객체를 추적하는데 가장 큰 문제점이다. 특히 사람이나 멧돼지의 경우 움직임에 의한 객체 구성 요소의 흔들림에 의해 고정 블록의 연산에 의해 움직임 객체를 추적할 때 정확한 객체의 윤곽선을 검출하기 힘들다. 따라서 연속되는 프레임에서 전체 화면의 차영상을 이용하여 움직임 관심 영역을 설정하고, 관심 영역에 해당하는 블록들을 분석하였다. 이를 기반으로 움직임 객체의 최외곽 사각형의 객체 영역을 추출하여 기존 고정 블록 방법에 의한 객체 추적보다 좀 더 정확하게 객체를 추출하고 추적할 수 있다.
본 논문에서는 다양한 휴대단말 환경에서 획득한 영상에서 관심 객체의 특성을 추출하여 검출하는 내용 기반 영상 검색 기술을 제안한다. 검출하고자 하는 모델 영상의 HSI 컬러 정보를 이용한 컬러 히스토그램 정합법을 사용하여 관심 객체가 존재하는 템플릿을 검출한다. 해당 영역에서 해리스코너 검출 기법을 사용하여 코너 포인트를 검출 후 영역 성장법을 적용하여 관심 객체를 검출해내는 기법을 제안한다. 객체 검출 성능을 향상시키며 휴대단말 간의 속도를 향상시키기 위해 색상(Hue) 영역 정보만을 이용하여 연산량을 감소시키며 실시간 처리가 가능하도록 한다.
원격 실시간 강의에서 사용될 수 있는 정지 영상 압축은 관심객체 코딩을 미리 코딩하고 배경을 전송하는 방법을 쓸 수 있다. 관심객체의 기능은 영상의 특정 부분이 다른 영역보다 더 중요한 의미를 갖도록 하는 응용에서 중요하다. 이런 경우에, 그 영역은 배경보다 더 높은 품질로 압축되어야 한다. JPEG2000은 다양한 관심객체 코딩 기법을 제공하며, 많은 연구자들이 이런 우선 처리를 할 수 있도록 다양한 연구를 해 왔다. 그러나 모든 응용에 적용 가능한 관심객체 코딩 기법은 존재하지 않는다. 그래서 본 연구는 원격 실시간 강의를 위한 JPEG2000에서 가장 좋은 관심객체 코딩 기법을 적용하기 위하여 요구사항에 맞는 선택 사항들을 보인다. 또한, 선택된 방법들이 가장 좋은 파라미터를 결정하는 실험적 결과도 보인다.
본 논문에서는 영상 처리 방법을 이용하여 주어진 객체의 실세계 좌표를 나타내는 특징점을 인식하는 한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 육면체 형상의 객체를 대상으로 하며, 이러한 객체 영상의 주요한 특징점은 육면체를 결정짓는 꼭지점들로 이루어진다. 제안된 방법은 CCD 카메라로부터 영상을 획득하는 영상 획득 모듈, 획득된 영상에 대하여 관심 영역을 찾는 영상 분할 모듈, 분할된 관심 영역에 대하여 sobel operator등을 이용하여 경계 정보를 검출하는 영상 처리 모듈, 그리고 세선화, line fitting과정을 통하여 직선 벡터들을 검출한 후에 객체의 주요한 특징점을 인식하는 모듈로 구성된다.
사용자가 현재 응시하고 있는 위치를 자동으로 인식하는 응시점 추정과 추정된 응시점을 기반으로 객체를 탐지하는 기술을 활용한다면 사람의 시각적 행동을 파악하는데 더 정확하고 효율적인 방안이 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 응시점을 중심으로 관심 영역을 생성하고 해당 영역 내에서 객체를 탐지하는 방안을 제시한다. 자세하게는, 삼차원 응시점을 추정한 후에 추정된 응시점을 기반으로 관심 영역을 생성하여 관심 영역 내에서만 객체 탐지가 이루어지도록 설계한다. 실험을 통해 일반적인 객체 탐지와 제안된 관심 영역 내 객체 탐지 성능을 비교한 결과, 프레임당 처리 시간은 각각 1.4ms, 1.1ms로 관심 영역 내 객체 탐지가 처리 속도 면에서 더 우수한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다시점 카메라를 기반으로 홀로그램 영상을 재생하는 기술을 제안한다. 본 논문에서는 다시점 카메라를 이용해 획득한 발레영상을 사용하여 깊이정보에서 관심객체만을 추출하였다. 추출한 관심객체의 홀로그램 복원화질을 향상시키기 위해 본 논문에서 제안한 함수를 적용하였다. 필터링된 관심객체의 깊이정보와 CGH(Computer-Generated Hologram) 기법을 이용하여 디지털 홀로그램을 생성하였다. 이 디지털 홀로그램을 PC 시뮬레이션을 통해 홀로그램 영상으로 복원한 후 제안한 기법의 적용결과를 주관적인 화질평가를 통해 검증하였다.
본 논문에서는 내용기반 영상검색중 객체기반검색 방법에 대해 다룬다. 먼저 색상과 질감정보가 동일한 영역을 VQ알고리즘을 이용해 군집화 함으로써 동일한 영역을 추출하는 새로운 영상분할기법을 제안하고, 분할 후에 분할에 사용된 색상과 질감정보, 객체간의 위치정보와 영역크기정보를 가지고 객체간 유사도를 판별하여 영상을 검색한다. 이 때 사용되는 색상의 범위의 몇 개의 주요한 색상으로 표시하기 위해 색상테이블을 사용하고 인간의 인지도에 의해 다시 그룹화 함으로써 계산량과 데이터저장의 효율성을 높인다. 영상검색시에는 질의 영상의 관심객체와 비교대상이 되는 데이터베이스 영상의 여러 객체와의 유사성을 판단하여 영상간의 유사도를 계산하는 일대다 매칭 방법(One Object to Multi Objects Matching)과 질의 영상의 여러 객체와 데이터베이스영상의 여러 객체간의 유사도를 판단하는 다대다 매칭 방법(Multi Objects to Multi Objects Matching)을 제안한다. 또한, 제안된 시스템은 고속검색을 실현하기 위해 주요한 색상값을 키(key)색인화 해서 일치가능성이 없는 영상들은 1차적으로 제거함으로써 검색시간을 줄일 수 있도록 했다.
본 논문은 주변탐색(Surrounder Search: SuSe)이라는 새로운 공간질의 방법을 제안한다. 이 기법은 현재 사용자의 위치를 중심으로 주변에서 가까운 관심영역의 공간객체를 탐색하는 것이다. 사용자 중심의 주변탐색은 증강현실과 같이 사용자가 관심 있어 하는 공간객체 중 가까운 것을 찾기 때문에 기존의 공간질의와 구별된다. 기존 기법은 질의점과 객체 사이의 최단거리(MINDIST)를 기준으로 주변을 탐색하지만 제안 기법에서는 객체들 사이에 숨어있지만 관심의 대상인 숨은 객체를 식별하기 위해서 각도(Angle)를 함께 고려하여 탐색한다. 제안 기법의 특징은 기존기법이 거리만을 사용하여 가까운 객체를 탐색한 것과 달리 거리는 멀지만 숨은 객체까지도 찾아냄으로써 사용자의 선호도를 더 세밀하게 반영한다. 실험결과에서 제안기법인 SuSe는 최근접 이웃 탐색기법인 NN(Nearest Neighbor)과 비교하여 보다 정밀한 공간객체 탐색이 가능하며 향상된 탐색성능을 타나낸다.
영상 처리에서 포그라운드 이미지 추출은 움직이는 대상이나 객체를 인식하려는 경우에 주로 응용된다. 게임에서 포그라운드 이미지에 포함되는 객체들은 주로 캐릭터와 NPC(Non Player Character), 아이템 등이 될 수 있다. 이 객체들은 플레이어들의 이동, 공격, 방어, 수집의 대상이 되는 객체들로 플레이어들의 주요 관심 대상이 될 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에서, 플레이어들의 관심 영역을 추출하기 위한 연구이다. 이를 위해, 첫째, 포그라운드 이미지를 추출한다. 둘째, 추출한 포그라운드 이미지를 일정시간 누적시켜서 결과 이미지로 보여준다. 플레이 시간에 따른 누적된 포그라운드 이미지는 객체들의 화면 출현 위치와 빈도를 알 수 있게 도움을 준다. 이 연구는 플레이어들이 관심 영역 설정과 효율적인 UX/UI를 설계하는데 도움을 줄 수 있다.
정지영상 및 동영상내의 화면에서 관심영역이 설정되고, 비관심영역에 비하여 관심영역에 높은 화질이 제공되면 전체적으로 주관적 화질이 증대하게 된다. 관심영역은 색상 카메라만을 이용하여 추출하게 되면 계산이 복잡해질 뿐만아니라 추출의 정확도도 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 관심영역을 설정하기 위하여 깊이 카메라를 이용하며, 카메라와 관심영역 객체별 거리를 산출하고, 거리에 따라 객체의 화질을 차별적으로 제어하는 방법을 제안한다. 즉, 거리가 먼 객체에는 높은 양자화 계단크기를 적용하지만, 상대적으로 거리가 가까운 객체에는 낮은 양자화 계단크기를 적용하여 화질을 좋게 한다. 본 논문에서 제안된 방법에 의해 객체의 거리별로 양자화계단의 크기를 차등적으로 적용함으로써 주관적 화질의 개선이 이루어졌으며 모의실험을 바탕으로 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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