깊이 영상은 가상 시점 영상을 합성할 때 사용되는 3차원 거리 정보로 깊이 영상 기반 렌더링에서 가상 시점을 합성할 때 사용한다. 따라서, 깊이 영상 부호화에서는 부호화 효율 못지않게 합성 영상의 화질이 중요하다. 깊이 영상의 화질은 합성된 가상 시점 영상의 화질에 큰 영향을 미친다. 따라서 고화질 깊이 영상이 필요한 경우, 부호화 손실이 적은 무손실 부호화를 사용한다. 하지만, 이와 같은 무손실 부호화 방법은 복호를 통해 원래의 깊이 영상을 그대로 복원할 수 있지만, 압축률이 낮다는 단점이 있다. 본 논문에서는 복호된 영상의 화질과 부호화 비트의 균형을 모두 고려하기 위해 근접 무손실 HEVC(high efficiency video coding)와 향상된 CABAC(context-based adaptive bnary arithmetic coding)을 이용한 새로운 깊이 영상 부호화 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법이 합성된 가상 시점 영상의 화질 손실 없이, 기존의 무손실 및 근접 무손실 방법보다 더 나은 부호화 성능을 제공함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 무손실 위성 영상 압축의 효율을 높이기 위해 H.264/AVC의 무손실 화면내 부호화에 기반한 새로운 문맥기반 적응적 가변 길이 부호화 (CAVLC) 방법을 제안한다. 기존의 H.264/AVC의 CAVLC는 손실 압축에 적합하게 설계되었기 때문에, 변환과 양자화 과정을 수행하지 않는 무손실 압축에서 최적의 압축 성능을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 손실 압축과 무손실 압축 환경에서 잔여 영상 신호의 통계적 차이가 있음을 확인하고, 무손실 위성 영상 압축 환경에서 잔여 신호의 통계적 특성을 고려하여 향상된 CAVLC 기반의 무손실 위성 영상 압축 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용하여 위성 영상을 압축한 결과 기존의 대표적인 무손실 영상 압축 방법인 JPEG-LS와 CALIC 보다 약 12% 정도 비트 수를 감소시켰다.
카메라 영상을 통하여 무인 헬리콥터 동작을 추정하기 위해 적응형 가중치를 사용한 새로운 Ego-Motion을 검출 기법을 제안하였다. 무인 헬리콥터 동적 특성은 비선형이며, 심한 진동 발생으로 영상 번짐(blur) 현상이 나타나기 때문에 상관 값만을 고려한 정합 방법으로는 빈번히 오차가 발생한다. 본 논문에서는 가속도, 각 가속도 및 제어입력 값에 의한 위치 추정 값과 상관 값 및 에지 강도를 가중치에 의해 융합하여 정확한 Ego-Motion을 계산할 수 있는 기법을 제안하였다. 또한 무인 헬리콥터의 가속도, 각 가속도, 상하 속도에 따라서 영상의 번짐 정도가 달라 이들 같이 크면 위치오차에 가중을 크게 주고, 작으면 상관 값에 가중치를 적게 주는 적응형 가중치 결정 알고리즘을 적용하였다. 제안한 적응형 가중치 기법을 무인 헬리콥터에 실험한 결과 카메라에 포착된 영상에 의해 무인헬기의 동작을 정확히 추정 할 수 있었다.
본 시스템은 기존에 사람이 수행하던 경비업무를 영상 전송용 무선 이동기기가 대신 수행하도록 설계된 무인 경비시스템 이다. 본 시스템은 특정 지역 구간을 영상 전송용 무선이동기기가 수동 또는 자율 운행을 통하여 무인 순찰 업무를 수행한다. 영상 전송용 무선이동기기는 동영상을 실시간으로 수집하여 경비실에 설치된 서버로 무선 통신을 통하여 전달하고, 서버에서 전달된 동영상을 통하여 경비 업무를 수행하는 무인경비시스템이다. 세부 기능들로는 서버로부터 이동명령을 무선 통신으로 전달받아 DC 모터를 이용하여 무선이동기기를 이동하는 기능, 무선이동기기로부터 수집된 동영상을 서버에게 전송하여 서버가 영상을 분석하고 진행방향을 자율적으로 제공하는 기능, 무선이동기기의 배터리 잔량에 따라 실행중인 기능을 조절하여 배터리 지속 시간을 보장하는 기능 등이 있다.
최근 스마트폰 기반의 영상 이미지 추적을 통한 무인 녹화 시스템은 급속히 발전하고 있다. 기존의 제품 중 적외선 신호를 이용하여 촬영 대상을 자동으로 추적 및 회전하여 녹화하는 시스템은 일반 사용자가 사용하기에는 매우 고가이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 사용하는 사용자라면 누구나 자동 녹화가 가능한 모바일용 무인 녹화 시스템을 제안한다. 본 시스템은 상용 Mobile 카메라, 좌우로 카메라를 움직이는 서보모터(Servo Motor), 모터를 제어하는 마이크로 컨트롤러 그리고 동영상 오디오 입력을 담당할 상용 무선 블루투스 이어셋(Wireless Bluetooth Earset)으로 구성된다. 본 논문에서는 스마트 폰을 이용하여 영상 추적을 통해 무인 녹화가 가능한 시스템을 설계하였다.
소형 무인항공기가 발달함에 따라 영상센서의 활용이 증가하였다. 특히 발전된 컴퓨팅 파워와 소형화된 영상센서의 발달로 무겁고 값비싼 레이더 장비의 기술을 영상센서로 구현하는 연구가 활발히 진행 중이다. 영상 이동표적표시(Moving Target Indication MTI) 기법은 이런 시대의 흐름에 따라 발달된 기술이며 현재 미군의 소형무인항공기 RQ-11 Raven에 상용화 되었다. 본 논문에서는 소형 무인항공기용 영상 MTI 기법의 원리를 설명하고 영상 MTI에서 주로 사용하는 카메라 운동 보 정 기법인 매개변수/비매개변수 방식의 영상정합의 접근법을 위주로 설명하였다. 또한 소형 무인항공기용 영상감시시스템 구현에서 가장 큰 문제점인 시차/항공기 진동 보정에 대한 진행 중인 연구논문도 소개하였다.
지금까지 디지탈 의료 영상압축의 기술동향의 유손실 방식과 무손실 방식으로 나누어 설명하였고, 앞으로의 의료영상 압축에 대한 기술개발 방향을 제시하였다. 유손실 압축방식으로 벡터양자화와 연속조 영상의 국제 표준압축방식인 JPEG을 사용한 의료영상 압축방식을 설명하였고 무손실 방식으로 가변 Run Length방식, DPCM방식, 계층적 방식 및 산술부호화를 간략하게 기술하였다. 또한 각 방식마다 일반적인 연속조 영상과는 달리 디지탈 의료영상을 압축할때 고려해야 될 의료영상의 특성을 살쳐보았고 압축 실험결과를 근거로 성능도 분석하였다. 의료영상을 유손실 방식으로 압축한 경우 회소당 1비트이하의 고압축을 얻을 수 있었지만 진단을 위한 사용 가능성을 아직 명확하지 않다. 반면 무손실 방식으로 압축한 경우 회소당 2-3.51트의 다소낮은 압축률을 보였지만 진단에 적합한 무손실이란 장점을 최대한 살릴 수 있어 현재 무손실 방식의 압축률을 향상시키려는 연구가 진행되고 있는 추세이다.
이 논문에서는 영상정보를 기반으로 한 무인 시스템의 자율 항법기술에 대한 동향을 요약한다. 영상기반 항법기술로는 비주얼 서보잉, 비주얼 오도메트리, 영상 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)이 있다. 비주얼 서보잉은 목표 이미지와 현재 이미지 사이의 피쳐 차이로부터 원하는 속도 입력을 계산하여 무인 로봇을 목표 자세로 유도하는 데 사용된다. 비주얼 오도메트리는 무인 시스템이 영상정보를 바탕으로 자신의 이동 궤적을 추정하는 기술로, 기존의 dead-reckoning 방식보다 정확성을 향상시킬 수 있다. 영상 기반 SLAM은 무인 시스템이 영상 정보를 활용하여 미지의 환경에 대한 지도를 구축함과 동시에 자신의 위치를 결정해 나가는 기술로, 정확히 알지 못하는 환경에서 무인차량이나 무인기를 운용하는데 필수적이다. 이러한 기술들이 적용된 해외의 연구 사례들을 살펴봄으로써 영상기반 항법기술의 동향을 파악할 수 있었다.
본 논문에서는 일반 X-ray 필름을 사용하는 기존 아날로그 의료 영상 진단 체계의 문제점들을 해결하기 위해 연구 개발된 포괄적인 영상관리 전송 시스템(PACS)에서의 효율 적인 영상 전송과 저장을 위해 병원에서 매일 다량으로 발생하는 의료 영상들 중 CT와 MR영상을 대상으로 하여 새로운 무손실 영상 압축 기법인 CRAC 압축 알고리즘을 설계하 였다. CRAC 압축 알고리즘에서는 CT와 MR 영상의 파일구조를 분석하여 런랭스 코딩에 적합하도록 데이터를 재배열하는 전처리 작업을 설계하였으며, 이를 CT와 MR 영상에 최적 화 시킨 개선된 런랭스 알고리즘으로 1차 압축시켜 그 결과를 산술 부호화 알고리즘과 결합 함으로써 압축효율을 향상시켰다. 이러한 CRAC 압축 알고리즘은 무손실 압축 기법으로, 의 료 영상을 압축한 수 손실 없이 원 영상을 그대로 복원할 수 있기 때문에 PACS에서의 CT, MR 영상의 판독을 위한 단기 저장시에 적합한 압축 알고리즘으로 CT와 MR 영상의 무손 실 압축에 대해 새로운 전처리 방법을 제시하였고, 기존 무손실 압축 방법들과 비교 분석한 결과 압축률이 2.1%∼5.9% 정도 향상되었다.
영역 기반의 영상 압축 방법으로 quadtree 분할 압축 방법이 있다[1][2]. 이 방법은 낮은 bpp환경의 손실 압축에서 우수한 압축성능을 나타내지만 무손실이나 혹은 손실이 거의 없는 그레이 영상 압축에는 적당하지 않다. 본 논문에서는 quadtree 분할 압축을 예측자 및 F함수와 함께 사용하여 무손실이면서 우수한 압축성능을 가지는 무손실 압축 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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