본 논문에서는 기존의 영상 및 동영상 편집 툴을 사용하여 2D 동영상을 3D 입체영상으로 변환하는 절차를 분석하고, 변환 과정에서 나타나는 비효율적 요소 및 자동화 가능 요소 등을 분류한다. 또한, 기존의 3D 입체영상 변환 도구의 종류 및 한계점을 분석하고, 분석 내용을 기반으로 3D 입체 영상 변환 전용도구의 필수 기능을 설계한다.
본 논문에서는 동영상 데이터의 효율적인 압축과 전송을 위하여 이산 웨이블렛 변환(Discrete Wavelet Transform)과 H.263 부호화[1] 방법을 이용한 영상 부호화 방법을 제안하였다. 이 방법은 웨이블렛 변환을 이용하여 영상을 여러 개의 주파수 영역별로 나누고 각각의 주파수특성에 따라 다른 부호화 방식을 취하게 된다. 제안된 방법은 정보량이 가장 많고 원본의 영상에 가장 가깝게 보존되는 저주파 영역은 H.263 부호화 방식을 사용하고, 나머지 고주파 영역은 산술부호화 방식을 사용함으로서 각각의 주파수 특성을 적절하게 고려한 압축을 하여 그 효율을 증대시키게 된다. 또한 웨이블렛 변환에 따른 저주파 영역의 크기는 실제 영상 크기의 4분의 1이 되는데, 이러한 사실은 H.263 부호화에서 움직임정보의 검출 단위인 매크로블럭(macro-block)의 개수를 줄여 웨이블렛 알고리즘 사용에 드는 추가적인 부호화 시간을 보상하게 한다. 저주파 영역의 H.263 부호화 방식으로 인한 양자화 오류로 나타나는 역 웨이블렛 변환에서의 화질열화를 최소화하기 위해 2단계 웨이블렛 변환을 사용했는데 실험결과 1단계 웨이블렛 변환을 사용한 영상에 비하여 화질이 개선됨을 알 수 있다.
최신의 동영상 압축 표준인 H.264[1]는 기존의 동영상 압축 표준에 비해 압축 성능이 매우 높으며 4$\times$4 DCT(Discrete Cosine Transform)를 수행하는 특징이 있다. H.264 표준에서는 압축 효율을 높이기 위해 Intra 프레임 내의 이웃한 픽셀칸의 연관성을 이용한 프레임 내 창조(Intra Prediction)를 수행한다. 그러므로 기존의 동영상 압축 데이터를 H.264로 변환하기 위해서는 intra 프레임의 프레임 내 창조와 8$\times$8 DCT 블록의 4$\times$4 정수형 DCT 블록으로의 변환을 필수적으로 수행해야 한다. 또한, Intra 프레임은 GOP 내의 다른 프레임의 창조 대상이 되므로 변환 시 화질의 최적화가 필수적이다[2]. 본 논문에서는 Intra 프레임의 변환 시 화질의 최적화를 위해 DCT 도메인 상에서 프레임 내 창조를 수행하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 추가적인 계산없이 DCT 변환으로 인한 오류를 줄여 변환된 intra 프레임의 화질을 개선할 수 있다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 확산코드를 이용하여 동영상 내부에 이진이미지패턴형 워터마크를 삽입할 수 있는 새로운 워터마킹 방법을 소개한다. 먼저, 동영상을 디코딩하여 RGB 데이터로 이루어진 인트라 프레임(I-frame)들을 구한다. 그리고 이것을 YC$_{b}$C$_{r}$ 좌표공간으로 변환한 후, 휘도 평면만을 3단계 DWT하여 확산코드와 다중가중치를 조합한 워터마크를 삽입한다. 실험에서는 제안한 방법으로 워터마킹된 영상의 화질을 기존의 방법들과 비교하고, 손실압축과 밝기(brightness)변화 그리고 대비(contrast)실험 등을 통해 제안한 방법의 견고성을 입증해 보인다.
본 논문에서는 사용자의 시점과 환경을 고려한 3DTV 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다시점 영상의 부 복호화기, 얼굴 추적, 2D/3D동영상 입체 변환으로 구성된다. 다시점 영상에 입체감을 부여하기 위한 방법 중 실시간 처리가 가능한 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하는 2D/3D 동영상 입체 변환을 이용하여 입체 영상을 생성하였다. 기존의 2D/3D 동영상 입체 변환은 다시점 영상을 고려한 변환 방법이 아니기 때문에 다시점 영상의 시점 변화 시 다른 시점의 영상을 사용하여 불안정한 입체 영상을 생성한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다시점 영상에 적합하도록 시점 변화 시를 고려한 2D/3D변환방법을 사용함으로써 시점 변화 시 안정된 입체영상을 생성할 수 있었다.
동영상 어댑테이션 시스템은 네트워크 제약, 클라이언트 제약 등을 만족하면서, 동영상의 품질이 최대가 되도록 동영상을 변환해 주는 시스템을 말한다. 본 논문에서는 정적으로 중간 동영상과 품질측정에 관한 정보를 생성해두는 준-동적 어댑테이션 시스템을 제안한다. 중간 동영상은 원본 동영상의 해상도를 반으로 줄여가며 생성되어, 서버에 저장된다. 품질 측정에 관한 정보는 프레임 율 별 부드러운 정도의 수치와, 픽셀 당 비트 량 별 선명한 정도의 수치에 대한 테이블을 정적으로 생성해 둔 것이다. 이런 중간 결과물들은 클라이언트에서의 서비스 품질을 고려하며 동적으로 동영상을 변환 할 때 가능한 빠르게 동영상 변환이 수행될 수 있도록 해준다. 실험 결과 제안된 어댑테이션 시스템은 기존의 동적 어댑테이션 시스템에 비해 약 30배정도 빠르게 어댑테이션을 수행하는 반면, 약 2%정도의 품질 저하가 있었고 중간동영상을 저장하기 위한 추가적인 서버공간이 필요하다는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 TCP/IP 기반에서 웨이블릿 변환과 신경회로(Neural Network)를 이용하여 실시간으로 동영상 전송을 위한 알고리즘에 대해 연구하였다. 우선, 서버에서 카메라를 이용하여 영상을 획득한다. 획득한 영상에 대해 2 단계 웨이블릿 변환을 한 후, 인터넷을 통하여 수신 측으로 전송한다. 그 다음, 수신 측에서는 동영상을 보이기 위해, 제한된 시간 안에 수신한 이미지 프레임(image frame)만을 가지고 역웨이블릿변환을 하여 보여주게 된다. 만약 네트워크에 혼잡이 발생하게 되면 소량의 이미지 프레임 만을 전송하도록 하였다. 수신 측에서는 네트워크의 혼잡 정도를 송신 측에 특별한 목적으로 제안된 프레임을 전송함으로써 알려주도록 하였으며, 송신 측에서는 이러한 정보를 수신한 후 역전파 신경회로(back-propagation neural network)를 이용하여 송신할 데이터의 양(data rate)을 조절하여줌으로써 네트워크 속도에 대처하도록 하였다. 이러한 방법을 통해서 우리는 네트워크의 혼잡에 알맞게 조정된 동영상의 스트림(stream)을 보낼 수 있었다.
본 논문에서는 반복적인 인코딩/디코딩 작업 없이 모바일 단말기나 현재 네크웍 상황에 적합한 동영상 스트림을 생성하는 새로운 동적 동영상 적응변환 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 MPEG-1/-2/-4와 같은 비디오 코덱의 특성을 부호화 된 동영상 스트림 크기와 품질에 초점을 맞추어 미리 분석하고, 이를 코덱 의존적인 특성 테이블로 프록시에 저장한다. 이런 특성 테이블 내용과 단말기가 요청한 동영상에 대한 최고 품질 스트림의 크기 및 품질 정보를 이용하여 요청한 모바일 단말기에 적합한 동영상 스트림의 크기 및 품질을 동적으로 예측할 수 있다. 제안한 방법에서는 이런 예측을 바탕으로 동영상의 최대 품질을 유지하며 모바일 단말기의 공간 제약을 만족하는 적응화 된 동영상 스트림 버전을 반복적인 인코딩/디코딩 작업 없이 생성한다. 실험 결과 제안한 방법은 5% 미만의 오차율로 매우 빠르게 동적 동영상 적응변환을 수행함을 알 수 있었다. 제안한 방법은 다양한 비디오 코덱으로 부호화 된 인터넷상의 동영상을 빠르게 변환하는 모바일 단말기를 위한 프록시 서버에 사용될 수 있을 것이다.
본 논문은 MPEG-2 동영상의 축소전환 시 IDCT기법을 이용한 임베디드 시스템 구현에 대한 연구이다 일반적으로 압축된 MPEG-2 동영상의 축소전환은 입력 비트열을 완전 복호화한 후, 저대역 필터링과 서브 샘플링을 수행하는 것이다. 그러나 이 방법은 큰 메모리와 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위해 DCT 영역에 축소 전환하는 방법이 제안되었다. 이 방법은 고해상도 프레임 메모리의 1/4만을 요구한다. 이는 완전히 축소된 영상이 프레임 메모리에 저장되기 때문이다 그러나 이로 인한 필도 정보의 손실은 움직임 보상 단계에서 심각한 오차를 일으키며 영상 화질을 저하시킨다. 임베디드 시스템에서는 동영상의 화질을 유지하며 계산량이 적은 축소 변환 기법이 필요하다. 공간적인 영역에서 축소 변환 방법과 주파수 영역에서의 축소 변환 기법을 임베디드 시스템에 적용하였을 때 동영상의 프레임 속도에 대하여 비교하여 보았다. 주파수 영역에서 축소 변환을 수행하였을 때 평균 29 frame/sec로 주파수 영역에서의 변환 기법이 25% 우수하였다.
본 논문은 그룹화된 객체별 깊이정보를 차등 적용한 2D/3D 동영상 변환 기법에 관한 연구이다. 기존의 연구에서는 프레임의 움직임 정보와 기하학적 깊이 단서를 이용해 깊이정보를 추출하여 2D/3D 동영상 변환을 한다. 그러나 영상의 움직임 정보를 획득할 수 없는 영역의 경우 정확한 깊이정보를 얻을 수 없어 해당 영역의 3D 효과를 얻을 수 없는 문제점이 있다. 제안하는 기법에서는 객체 및 배경을 추출하고 움직임 정보와 기하학적 단서를 이용한 깊이정보를 그룹화된 객체별 차등 적용하여 움직임 정보가 없는 영역에서도 3D 효과를 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 최종적으로 원본 영상과 생성된 깊이맵을 DIBR(Depth Image Based Rendering) 과정을 통해 3D 동영상을 생성한 결과 움직임 정보가 없는 영역에서도 3D 효과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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