We propose a novel high dynamic range (HDR) video synthesis algorithm using alternatively exposed low dynamic range (LDR) videos. We first develop a superpixel-based illumination invariant correspondence estimation algorithm. Then, we propose a reliability weight to further improve the quality of the synthesized HDR frame. Experimental results show that the proposed algorithm provides high-quality HDR frames compared to conventional algorithms.
얼굴표정 인식은 심리학 연구, 얼굴 애니메이션 합성, 로봇공학, HCI(Human Computer Interaction) 등 다양한 분야에서 중요성이 증가하고 있다. 얼굴표정은 사람의 감정 표현, 관심의 정도와 같은 사회적 상호작용에 있어서 중요한 정보를 제공한다. 얼굴표정 인식은 크게 정지영상을 이용한 방법과 동영상을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 정지영상을 이용할 경우에는 처리량이 적어 속도가 빠르다는 장점이 있지만 얼굴의 변화가 클 경우 매칭, 정합에 의한 인식이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 이용한 얼굴표정 인식 방법은 신경망, Optical Flow, HMM(Hidden Markov Models) 등의 방법을 이용하여 사용자의 표정 변화를 연속적으로 처리할 수 있어 실시간으로 컴퓨터와의 상호작용에 유용하다. 그러나 정지영상에 비해 처리량이 많고 학습이나 데이터베이스 구축을 위한 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 실시간 얼굴표정 인식 시스템은 얼굴영역 검출, 얼굴 특징 검출, 얼굴표정 분류, 아바타 제어의 네 가지 과정으로 구성된다. 웹캠을 통하여 입력된 얼굴영상에 대하여 정확한 얼굴영역을 검출하기 위하여 히스토그램 평활화와 참조 화이트(Reference White) 기법을 적용, HT 컬러모델과 PCA(Principle Component Analysis) 변환을 이용하여 얼굴영역을 검출한다. 검출된 얼굴영역에서 얼굴의 기하학적 정보를 이용하여 얼굴의 특징요소의 후보영역을 결정하고 각 특징점들에 대한 템플릿 매칭과 에지를 검출하여 얼굴표정 인식에 필요한 특징을 추출한다. 각각의 검출된 특징점들에 대하여 Optical Flow알고리즘을 적용한 움직임 정보로부터 특징 벡터를 획득한다. 이렇게 획득한 특징 벡터를 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 얼굴표정을 분류하였으며 추출된 얼굴의 특징에 의하여 인식된 얼굴표정을 아바타로 표현하였다.
본 논문에서는 자유 시점 텔레비전에서 시점 합성 영상 획득을 위해 시공간적 배경 정보 추정 기반 홀 채움 방식을 제안한다. 신뢰할 수 있는 시간적 배경 정보를 획득하기 위해 새로운 배경 코드북의 구성 및 갱신하는 과정을 수행한다. 더불어, 공간적인 국부 배경 정보 추정을 위해 홀 영역의 배경 및 전경 영역의 구별 및 갱신 과정을 수행한다. 추정된 시공간 배경 정보를 조합하여 홀 채움 과정을 수행하고, 잔여 홀 채움을 수행하기 위해 깊이 배경 정보를 이용한 우선순위 함수를 결정하여 표본 기반 인페인팅 기법을 적용한다. 실험 결과를 통해 제안 방식은 기존방식들과 비교하여 평균 0.3~0.6dB의 성능 향상이 있음을 확인하였으며, 동영상 특성 및 홀 형태에 관계없이 제안된 방식이 새로운 시점 영상을 효과적으로 합성할 수 있음을 확인할 수 있었다.
영화 "아바타"가 개봉되면서 입체 콘텐츠 특히 입체 영화에 대해 많은 사람들이 관심을 갖게 되었다. 초기 국내에서, 스테레오 영상 제작 시도는 많았지만, 입체 영상을 단순히 한 쌍의 영상을 보여주는 것으로 생각하여 잘못 제작되는 경우가 많았다. 입체영상 제작 기술은 한 쌍의 영상을 인간의 양안에 각각의 영상을 보여주면 3차원으로 인식한다는 데 기술적 근간을 두고 있으나, 초기엔 실세계에서 인간이 인식하는 것과 유사하게 처리되지 않아 시각피로를 유발하는 경우가 많았다. 그래서, 본 원고에서는 "아바타" 영화와 같은 입체영상을 제작하기 위해 어떠한 기술과 고려되어야 할 사항들이 있는지 살펴본다. 현재 입체 영상 획득 방식인 두 대의 카메라를 이용하여 실사로 촬영하는 데 필요한 기술과, 그 결과 영상을 후반작업에서 보정하고 합성하여 시각피로를 최소화하는 방법 및 기술들을 중심으로 살펴본다.
본 논문에서는 H.264의 정수 변환 모듈, 양자화 모듈, 역양자화 모듈, 정수 역변환 모듈에 대한 하드웨어 구조를 제안한다. 새로운 동영상 압축기술인 H.264의 전체 구성 중에서 핵심 부분인 동영상 데이터의 영역 변환 및 양자화 기능들을 하드웨어로 설계할 수 있도록 알고리즘을 기술하고, 저전력 설계를 위하여 하드웨어 사이즈를 최소화하도록 구조를 정하였다. 구현된 전체 모듈들은 PCI 인터페이스를 통한 Altera APEX-II FPGA 구성과 삼성 STD130 0.18um CMOS Cell Library를 이용하여 각각 합성하고 검증하였다. 이렇게 검증된 구조의 성능은 ASIC으로 구현하였을 경우 최대 동작 주파수가 100MHz이며, QCIF의 사이즈 기준으로 초당 최대 1295 프레임의 계산을 수행할 수 있으며, 이는 하드웨어 기반의 H.264 실시간 부호화기를 설계하기에 적합한 구조임을 보여준다.
3차원 이상의 공간정보의 생성은 우리가 살아가는 현실공간을 입체적으로 조망해 볼 수 있는 가장 일반적인 요구사항이 되었고, 이를 여러 분야에서 다각적으로 활용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 3차원 이상의 조건을 부여하여 시공간에서 동영상으로 보여주기 위하여 3차원 지형 시뮬레이션을 제작할 수 있는 기술이 보편화 되고 있어 건설분야에서도 적극적인 도입으로 각종 공사계획 및 설계에 이용할 예정이다. 본 연구에서는 이러한 지형공간데이터의 생성을 위하여 원격탐사 데이터와 수치지형도를 이용하여 우리나라 3차원 데이터의 자성 방법과 그 결과를 비교하였으며, 그 결과 DEM에 의한 3차원 수치 기복영상과 위성영상의 합성에 의한 퓨전 영상의 3차원 적용을 통하여 향후 고해상도의 적용시 발생할 수 있는 입체영상의 문제점등을 사전확인 할 수 있었다.
여러 동영상 부호화 방식에서 영상프레임을 분할해서 이전에 부호화된 프레임으로부터 움직임을 추정하여 현재의 블록을 예측하는 움직임 보상을 사용하고 있다. 움직임 보상에 사용되는 화소정밀도가 높을수록 보다 좋은 성능을 갖지만 연산량은 증가하게 된다. 본 논문에서는 1/4 화소 정밀도를 지원하는 H.264/AVC 부호화기에 적합한 움직임 보상기를 연구하였다. 전치 배열과 휘도 6-tap 필터 3개를 사용하여 높은 하드웨어 이용률을 갖게하였다. VHDL을 사용하여 Xilinx ISE툴을 사용하여 합성하고, 보드 수준에서 PCI인터페이스를 사용하여 검증하였다. 본 논문에서 제안하는 움직임 보상기는 실시간 처리를 요구하는 분야에 응용 가능할 것으로 예견된다.
최근 동영상 압축에 관한 국제 표준화 기구인 JCT-VC (Joint Collaborative Team on Video Coding) 에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 확장 표준으로 HEVC/Range Extension (HEVC/RExt)의 개발을 완료하고 스크린 콘텐츠 동영상의 부호화기술을 위한 표준인 HEVC/Screen Content Coding (HEVC/SCC)을 제정 중이다. 기존 동영상 압축 과정에서는 이미지 센서로부터 취득한 RGB 영상을 변환하여 부호화를 수행하는 반면에 애니매이션, 그래픽스 등 컴퓨터로 합성한 영상을 일컫는 스크린 콘텐츠의 경우는 색 공간의 변환이 주관적 화질을 심각하게 열화 시킬 수 있으므로 기존 RGB 색 공간을 유지하며 효율적으로 색 공간 내 정보의 중복성을 줄이기 위한 부호화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 HEVC/RExt.와 HEVC/SCC에서 개발한 스크린 콘텐츠 동영상 압축을 위한 색 요소 예측 기법과 루프 내 색 공간 변환 기술의 성능을 분석한다. 실험 결과에 의하면 색 요소 예측 기법은 평균 약 11.7% BD-rate 감소, 색 공간 예측 기법은 평균 약 16.4% BD-rate 감소를 보인다. 그러나 두 기법이 동시에 적용되는 경우 약 18.2%의 BD-rate 감소를 보여 두 기법의 부호화 효율이 약 9.9% 중첩된다. 본 결과를 응용하여 두 기법이 배타적으로 선택이 되게끔 부호기 고속화를 수행하는 경우 약 0.3%의 부호화 손실로 93%의 부호화 측정 시간을 제공한다.
최근 흥행에 성공을 거둔 대부분의 영화는 첨단 CG 기술을 제작 공정의 50% 이상 활용하고 있으며 점차 영상 콘텐츠 제작에 CG 기술 사용 비율이 증가하는 추세이다. 본 논문에서는 ETRI 디지털 콘텐츠 연구단에서 연구 개발중인 실사 수준의 디지털 영상콘텐츠 제작기술에 관해 소개한다. 개발 기술은 현장 요구가 많은 대표적인 CG 기술인 영상기반 모델링, 영상기반 렌더링, 디지털액터 표현, 디지털액터 상호작용, CG/실사합성 기술을 포함한다. 엑스트라급 디지털액터 및 디지털 환경 제작 도구를 개발하였으며, 최종적으로는 주연급 디지털액터 및 디지털 환경 제작 도구를 개발할 예정이다.
본 논문에서는 가상 환경의 참여자를 표현하기 위해 실제 참여자의 영상을 가상 환경에 실시간으로 제공하는 비디오 아바타를 사용하였다. 비디오 아바타의 사용은 참여자를 표현하는 정밀도를 높일 수 있지만 정확한 정합이 중요한 이슈가 된다. 비디오 아바타의 정합을 위해 실제 환경에서 사용되는 카메라와 가상 환경을 생성하기 위해 사용되는 가상 카메라의 특성을 동일하게 조정하였다. 조정된 실제와 가상 카메라의 유사성에 근거하여 실제와 합성 영상의 비교를 통하여 실제 환경에서 획득된 비디오 아바타가 가상 환경과 정합되도록 하였다. 비디오 아바타의 정합 과정에서는 정합의 부정확한 정도를 에너지로 표현하여 이를 최소화시키는 방법을 이용하였으며 실험을 통하여 제안된 방법이 가상 환경에서 비디오 아바타의 정합에 효과적으로 적용 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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