많은 양의 비디오 데이터가 디지털화 되면서 사용자가 쉽게 자신이 원하는 비디오 데이터를 검색할 수 있는 내용 기반 검색이 필요하게 되었다. 내용 기반 검색을 위해서는 비디오 데이터를 연속된 카메라 모션으로 구성된 셧으로 나누고, 셧의 내용을 대표 할 수 있는 대표 프레임을 찾아야 한다. 대표 프레임은 비디오 데이터의 요약과 색인의 중요한 수단이다. 본 논문에서는 셧의 내용 기반으로 대표 프레임을 찾기 위해서 프레임에 존재하는 영역 정보를 바탕으로 셧의 내용을 알 수 있는 핵심 정보인 카메라 모션을 검출 하고, 이를 기반으로 대표 프레임을 선택하는 방법을 제안한다.
최근들어 디지털 영상 기술의 발달로 많은 영화들이 디지털화되어 제작되고 있고, 이러한 디지털 영화를 직접 상영할 수 있는 디지털 시네마로의 전환이 빠르게 진행되고 있다. 하지만 아직 까지 디지털시네마에서 요구하는 2K이상의 고해상도를 지원하는 촬영 장비는 매우 고가이기 때문에 디지털 영화의 제작에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 저가의 일반 비디오 카메라와 디지털 스틸 카메라의 조합을 통해 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 즉, 비디오 카메라로 촬영한 저해상도 비디오 영상과 동시에 일정한 간격의 키프레임마다 함께 촬영된 고해상도 이미지들을 이용하여 새로운 고해상도 비디오 영상을 합성하는 것이다. 비디오 합성은 프레임 단위로 이루어지는데, 먼저 현재 프레임의 픽셀마다 대응되는 점의 위치를 앞뒤 키프레임들에서 찾는다. 대응점은 현재 프레임과 키프레임 간의 광흐름(optical flow)을 계산하여 찾게 된다. 대응점이 구해지면 키프레임의 고해상도 이미지에서 대응점 위치의 이미지 블럭을 가져와 현재 프레임의 해당 픽셀 위치에 복사한다. 만일 키프레임에서의 대응점을 찾을 수 없는 경우에는 현재 저해상도 비디오 프레임의 확대 이미지를 빈곳 채움에 이용하여 이미지를 완성한다. 본 연구의 결과는 고해상도 비디오 합성 외에 비사실적 비디오 렌더링 등과 같은 영상 효과의 구현에도 적용할 수 있다.
DSLR 카메라를 이용하여 획득한 지상 디지털 영상자료는 지상 사진 측량, 공간모델링에 활용할 수 있다. 지상 디지털 영상에서 각 화소의 명암도는 영상을 결정하는 가장 중요한 매개변수(parameter)이다. 따라서 좀 더 명확한 명암도의 수치 자료를 획득하고 활용하기 위하여 디지털 카메라의 분광학적 특성과 파라미터를 추정해볼 필요가 있다. 본 연구에서는 Sony DSC-F828 DSLR 카메라로 연속촬영(프레임속도 0.38초)을 통하여 얻은 7장의 같은 디지털 컬러 사진으로부터 각각 RGB 밴드의 명암도 값을 추출하여 프레임 간 화소별 명암도 차이를 확인하고, 각 컬러 밴드에 대한 각 화소의 통계학적인 분석을 통하여 분광학적인 특성의 프레임별, 화소별, 밴드별 변화와 그에 따른 상관관계에 대하여 추정해 보는 것을 목적으로 한다.
본 논문에서는 카메라의 원근감을 이용하여 케이블의 모드형상을 추출하는 과정을 제안한다. 제안 기법을 검증하기 위해 디지털 카메라와 캠코더를 이용하여 서로 다른 위치에서 동일 화면을 동시에 촬영하고, 촬영된 영상을 사진 변환프로그램을 통해서 초당 30프레임으로 영상이미지를 추출해 낸다. 추출된 좌.우 영상이미지의 영상좌표를 이용하여 케이블에 부착된 표적의 3차원 위치를 결정한다. 이때 디지털 카메라와 캠코더간의 위치 및 자세는 제안된 종속적 상호표정 방법을 통하여 결정한다. 결정된 케이블의 시간이력으로부터 고유진동수과 감쇠비는 다중 템플릿 매칭 알고리즘(multi-template matching algorithm)기법으로 추출하고, 모드형상은 TDD(Time Domain Decomposition)기법을 통하여 추출한다.
디지털 비디오 데이터를 효율적으로 브라우징 하는데 필요한 비디오 분할에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 비디오 데이터를 Shot단위로 분할하고, Shot내부에서 카메라 동작과 객체 움직임 분석을 이용한 sub-shot으로 분할하고자 한다. 연구 방법으로는 I-frame의 DC 영상을 이용하여 픽쳐그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작,객체움직임), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)로 세분화하고 해당 픽쳐 그룹의 P, B-frame을 검사하여 정확한 컷 발생 위치, 디졸브, 카메라동작, 객체 움직임을 검출하게 된다. 픽쳐그룹 분류에서 정확성을 높이기 위해 계층적 신경망과 다중 특징을 이용한다. 정확한 컷 발생위치 검출하기 위해서 P, B프레임의 메크로블럭 타입을 이용한 통계적 방법을 이용하고, 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임을 검출하기 위해서 P, B-frame의 메크로블럭 타입과 움직임 벡터를 이용한 신경망으로 검출한다. 본 연구에서는 계층적 탐색을 이용하여 시간을 단축할 수 있고, 계층적 신경망과 다중 특징을 이용하여 픽쳐 그룹을 세분화 할 수 있고, 메크로 블록 타입과 통계적 방법을 이용하여 정확한 컷 검출을 할수 있고, 신경망을 이용하여 디졸브, 카메라 동작, 객체움직임을 검출 할 수 있음을 확인한다.
최근 대용량 디지털 비디오의 효율적인 이용 및 관리를 위한 데이터 베이스 구축이 절실히 요구되고 있다. 이를 위해서 , 디지털 비디오의 내용 기반 요약이 필요하며, 선행 기술로서 비디오의 샷 경계 검출이 이루어져야 한다. 기존의 샷 경계 검출 방법들은 압축 파일로 저장된 비디오 데이터에 대해 샷 경계 검출을 수행한다. 이러한 기존 방법과 달리, 본 논문에서는 디지털 비디오 카메라로부터 비디오 데이터를 얻어 저장하면서, 실시간으로 샷 경계 검출을 수행하고자 한다. 그리고, 실시간 샷 경계 검출에 있어서 본 논문은 MPEG-7의 Homogeneous Texture와 Edge Histogram 기술자를 적용하여 추출된 각 비디오 프레임의 질감과 에지 정보를 이용한다 이 방법은 비디오의 샷 경계 검출에 있어서 시간적으로 기존 방법들보다 효율적이고, 내용 기반 검색에 유용하다.
LCD를 이용해 화면상에 다양한 이미지를 제공하는 디지털액자는 디지털 카메라 사용의 대중화에 따라 지속적인 매출 증가를 보이고 있다. 디지털액자는 디지털 사진을 볼 수 있는 액정표시장치(LCD)로 된 제품으로써 현재는 디스플레이 시장 및 디지털 액자시장 성장, 디지털 기술 발전과 함께 다양한 포맷의 동영상을 지원하고, 음악을 재생하는가 하면 네트워크 기술까지 탑재한 다기능 디바이스(device)로 탈바꿈되고 있어 사용자를 위한 디지털 액자의 사용목적 및 기능에 따른 디지털 액자 형태의 세분화와 디자인 콘셉트는 더욱 다양화 될 것이다. 본 연구는 기존의 디지털 액자와 차별화 된 스마트픽쳐(Smart Picture)라는 제품 개발 콘셉트(Concept) 연구를 목적으로 한다. 스마트픽쳐(Smart Picture)라 함은 기존 디지털액자에서의 사진 및 동영상 보여주기 기능이외에도 전용화된 아트웍 (Artwork)형태의 전용화된 콘텐츠와 차별화된 형태와 재질을 가진 디지털액자를 뜻한다. 본 연구는 스마트픽쳐(Smart Picture) 개발을 위한 선행연구의 일환으로 제품 개발을 위한 콘셉트 디자인(Concept Design)연구를 목적으로 현재 시판되는 다양한 디지털액자와 관련된 사례분석과 디스플레이(Display)가 활용되는 분야 및 사용 콘텐츠(Contents) 사례 연구 조사, 디스플레이 활용분야, 미디어 작품 사례 조사를 통해 자료를 수집 및 아이디어 방향을 설정하고, 설정된 방향을 바탕으로 스마트픽쳐(Smart Picture)에 반영될 수 있는 아이디어 요소 도출 및 구체화 후에 스마트픽쳐(Smart Picture) 콘셉트 디자인 개념 제안까지를 연구 방향으로 한다.
최근 들어 공장자동화의 프레임 그래버 분야에서 전통적인 아날로그 인터페이스 대신 고속, 고해상도의 디지털 인터페이스 방식의 카메라로의 전환이 이루어지고 있으며 이들은 카메라링크를 표준으로 채택하고 있다. 본 논문에서는 PC를 사용하지 않는 임베디드 프레임 그래버 테스트베드를 개발하여 영상처리 응용 솔루션을 제공하고자 한다. 따라서 카메라링크 표준의 라인스캔 CCD 카메라와의 접속을 위하여 하드웨어 회로를 설계하였고 VHDL 코드를 이용하여 FPGA를 프로그래밍하였다. 향후 광학영상기 등의 의료영상, 머신비젼, 산업전자 등의 다양한 영상처리에 본 칩을 이용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 마커 기반의 가상 객체나 opengl 을 이용하여 구현된 가상 객체, 웹 카메라 영상 프레임을 통해 입력된 실물 객체의 충돌처리를 유효화시켜 사용자에게 보다 높은 현실성을 제공하는 증강현실 충돌기법을 제안한다. 증강현실 시스템은 현실의 환경에 가상의 객체를 추가하여 사용자에게 시각적 정보를 제공하는 시스템으로 객체간의 상호작용, 사용자와의 상호작용에 대하여 관심이 높아가고 있다. 그러나 본 논문에서 제안한 충돌처리는 상호작용에 있어서 가장 기본적인 문제가 되기 때문에 선결해야 할 문제이다. 따라서 제안된 시스템에서는 이 문제를 해결하여 마커를 기반으로 구현된 객체와 Opengl을 기반으로 구현된 가상 객체, 웹 카메라 영상 프레임으로부터 입렵된 실물 객체 사이에서 객체간의 충돌을 유효화 시킴으로써 현실성과 몰입도를 증대시킨다.
최근 들어 디지털 기술의 발전은 문자, 음성, 화상, 비디오 등과 같은 멀티미디어 정보가 매우 큰 비중을 차지하고 있다 이들 중에서 비디오와 관련된 연구로는 비디오 색인 및 검색에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 비디오 분할을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. Shot 검출 즉 장면전환 검출은 MPEG 비디오 시퀀스에서 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 작업이며 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 일반적으로 많이 사용되는 분할 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 카메라 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있었다 따라서 본 논문에서는 기존 알고리즘에 검출한 장면전환 지점을 사용하여 이웃 프레임들과의 특징차 비교를 통하여 한번 더 판별하였다. 실험 결과 기존 알고리즘 보다 정확한 장면전환 검출을 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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