본 논문에서는 스테레오 카메라로 입체 동영상을 얻는 방법이 아닌 H.264로 압축된 2D 동영상으로부터 복호화 과정에서 얻게 되는 움직임 정보를 이용하여 효과적인 3D 입체 동영상을 생성하는 기법을 제안한다. MPEG 기반의 동영상에서 각 프레임의 움직임 정보는 복호화단에서 얻게 되는 움직임 벡터로 분석이 가능하며 H.264에서는 움직임 예측을 위하여 다양한 크기의 블록을 이용하기 때문에 더 정확한 움직임 벡터와 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안한 2D/3D 변환기법에서는 장면 전환점 검출, delay factor, 운동 방향, 운동 형태 등을 이용하여 좌영상과 우영상을 생성한다. 이때 동일한 컷(cut)내의 프레임들 간의 운동 형태와 운동 방향은 높은 상관도를 가지게 된다. 실험 결과를 통해서 제안된 기법을 이용할 경우 안정된 동영상 입체 변환이 가능함을 알 수 있다.
본 논문에서는 정지영상에 주로 적용되어 왔던 히스토그램 등화 (histogram equalization) 기법을 실시간 동영상 화질향상에 이용할 수 있도록 확장한다. 우선, 동영상의 히스토그램 등화를 실시간으로 동작하기 위한 방안으로, 이전 프레임들의 히스토그램을 이용하여 현재 프레임의 변환 함수를 구성하는 방법을 제안한다. 또한 페이드-인 (fade-in) 등과 같이 장면 전환을 위한 특수 효과를 적용한 동영상이나 장면의 특성상 낮은 화소값이나 높은 화소값들만으로 구성된 동영상에 대해 히스토그램 등화를 적용할 경우 발생하는 문제점을 극복하기 위한 방법을 제시한다. 따라서 제안하는 알고리듬을 적용하여 동영상의 히스토그램 등화를 수행하면 실시간 동영상 처리가 가능할 뿐만 아니라, 다양한 특수 기법들을 사용한 동영상을 효과적으로 개선하여 향상된 화질의 동영상을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 텍스쳐 최적화 기법을 사용하는 동영상 프레임 비율 상향 변환 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 입력 영상의 텍스쳐 특성을 분석하여 블록 매칭에 의해 예측된 움직임 벡터의 정확도를 향상시킨다. 또한 패치 단위의 영상 합성을 통해 블록 경계에서 발생하는 화질 열화 현상을 최소화한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기법은 자연스러운 중간 시점 영상을 생성함을 확인한다.
객체 기반의 3차원 입체 변환 기법은 연속적으로 입력되는 2D 동영상에서 객체를 추출하여 입체 영상으로 변환하는 기법을 말한다. 두 눈에 투시되는 각 객체마다 서로 다른 시차를 가져야 입체감을 느낄 수 있다. 따라서 2D 영상에서 정확한 객체를 추출하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 프레임간의 차이를 이용하여 대략의 움직이는 객체 영역을 얻고, 그래프 및 알고리즘을 사용하여 정확하고 안정적인 객체를 자동으로 추출한다. 스크린과 양안 사이의 거리를 고려하여 입체 영상을 만들어 낸다. 후처리 단계에서는 입체 영상을 만들어 내면서 생긴 빈 공간을 채운다. 실험에서는 2D 영상으로부터 입체 영상을 생성한 것을 보여 준다.
본 논문에서는 2D-DCT 변환된 동영상 프레임 사이의 오차 블록들의 활성 레벨(atcivity level)과 에지의 특성을 분류하여 동영상의 적응적인 양자화를 제안한다. 각 블록에서는 활성 레벨이 각기 다르고, 같은 활성 레벨이라 할지라도 에지의 특성도 각기 다르게 나타난다. 적응적인 양자화를 위해서, 2D-DCT 변환된 영상 오차의 각 블록의 활성레벨 뿐만 아니라 AC 계수들의 분포에 따른 에지 특성을 분류하면, 블록의 활성 레벨만을 일률적으로 적용한 Sorting 방법의 경우보다 향상된 영상을 복원할 수 있다. 블록의 활성 레벨은 AC energy에 의해서 측정하고, 에지 특성은 AC 계수들의 분포에 의해 결정하게 된다.
텍스처 정보는 정지 영상 뿐 아니라 동영상 분석에서도 많은 정보를 제공한다. 이러한 텍스처 정보를 동영상의 움직임 분류에 사용하여 기존의 색, 색영역의 배치 정보, 기준 형상, 명도 텍스처 등을 기본 탐색 키로 삼는 동영상 검색 시스템에 텍스처 특성을 움직임 정보에 적용하여 저 수준 정보에서 움직임 정보가 직접적으로 추출될 수 있음을 보였다. 이 방법의 장점은 배경 소거, 오브젝트 추출 및 추적, 참조 곡선 탐색 등 많은 계산량을 요구하는 연산들이 없이도 움직임 정보를 압축 동영상에서 추출할 수 있다는 것이다. 또한 동영상은 데이터의 양이 매우 크기 때문에 압축되어 있는 것이 필수인데 본 연구에서는 웨이브릿으로 압축되어 있는 동영상에서 움직임 정보가 고주파 부분에 집중되어 있는 점을 이용하여 역변환을 거치지 않고 직접 템포럴 텍스처를 생성하였다. 따라서 계산 속도를 향상시켰으며 계산 과정도 행렬 연산을 기본으로 수행하여 계산 과정을 간단하게 하였다.
본 논문에서는 고속 동영상 방식의 스킵 블록 예측을 이용한 변환 과정 및 양자화 과정 생략 기법에 대해 제안한다. 정수여현 변환과 양자화 과정을 이용하여 생략 가능 블록을 예측하고, 이를 이용하여 압축 효율에 영향 없이 효과적으로 양자화 생략하는 방식에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 제안 방식을 이용한 예측된 블록이 부가적인 계산 없이 효과적으로 예측되어 생략되었음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 정확한 비트 제어가 가능한 동영상 통신을 위한 새로운 영상 부호화 방법을 제안한다. 기존의 표준 부호화기와 호환성을 최대한 유지하기 위해 MC/DCT 하이브리드 부호화 구조에 의거한 순차 전송의 임베이드 트리 구조의 부호화 방법을 기술한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 표준 동영상에 대한 컴퓨터 모의 실험 결과 제안방법은 기존의 부호화 방법에 비해 비트 제어가 용이하고 부호화 성능이 개선됨을 확인했다.
본 논문에서는 기존의 표준 동영상 부호기의 산술적 연산 복잡도 및 대역폭을 낮추기 위하여 양자화된 두 영상에서 움직임을 예측하는 고속 영상 부호화 알고리즘을 제안한다. 기존에 제안된 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘은 표적 영상과 참조 영상의 각 매크로 블록 단위로 가우시안 양자화를 적용한 뒤, 움직임 예측을 수행하기 때문에 블록 단위의 아티팩트로 인한 탐색 성능 저하를 피할 수 없다. 따라서, 우리는 참조 영상의 탐색 영역에 대해 하나의 양자화기를 적용함으로써 보다 정확한 움직임을 예측한다. 또한, 기존 알고리즘이 하나의 가우시안 양자화기를 적용하는 것과 달리, 제안 알고리즘은 데이터 특성 파악에 따른 다양한 확률 모델을 가정한 뒤 각 모델에 적합한 최적의 양자화기를 적용함으로써 블록 매칭 오류를 낮춘다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존의 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘에 비해 보다 정확한 움직임 벡터를 예측함을 보인다.
영상회의 장치에서 눈맞춤 영상을 생성하기 위해 어파인 변환(affine transformation)을 이용하면 반올림 오차(round-off error) 때문에 홀이 발생한다. 이러한 홀을 채우려면 홀 영역을 가리키는 홀 채움 마스크가 필요하다. 홀 채움은 보통 홀 채움 마스크를 참조하여 홀이 아닌 이웃 화소값들을 기반으로 손상된 영상을 복원하는 작업이다. 따라서 홀 영역을 정확히 검출하고 적당한 개수의 이웃 화소값을 참조해야 자연스러운 홀 채움 영상을 생성할 수 있다. 한편, 눈맞춤 영상을 생성할 때 얼굴 특징점을 이용해 얼굴 변환 마스크를 만들고, 얼굴 변환 마스크에만 어파인 변환을 수행한다. 이 논문에서는 얼굴 특징점에도 어파인 변환을 수행하고 수정된 얼굴 변환 마스크를 획득하여 정확한 홀 채움 마스크를 구한다. 또한, 홀 채움 마스크에서 레이블링을 수행하여 큰 홀 영역을 제거한다. 마지막으로, 어파인 변환을 수행할 때 기존 영상의 좌표값을 이용하여 자연스러운 홀 채움 영상을 생성한다. 제안하는 방법으로 홀 채움을 수행한 결과, 연속적인 눈맞춤 동영상에서 이웃값들을 참조하여 홀 채움을 수행한 영상보다 자연스러움을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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