인터넷 방송의 등장배경에는 WWW이 있다. WWW가 등장하기 전의 인터넷에서는 방송을 감히 생각하지도 못했었다. WWW와 함께 멀티미디어 소스의 스트리밍 기술의 발전도 주요한 배경으로 자리한다. 1995년 이후 동영상에 대한 여러 기술들이 관심이 높아지면서 비약적인 발전을 거듭하여 멀티미디어 동영상, 오디오 스트리밍 기술도 급속도로 발전을 했고, 이는 인터넷 방송 등장의 배경이 되었다.
현재까지 제안된 대부분의 워터마킹 방법들은 전체 프레임 기반이기 때문에 전체영상은 보호할 수 있지만, 공격자가 영상을 구성하는 특정한 객체만을 잘라내어 사용할 경우 객체 그 자체는 보호하기가 어려워 멀티미디어 데이터를 보호하는데 있어서 그 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 영상을 구성하는 특정한 임의의 객체를 추출한 후, 영상의 왜곡을 최소화하기 위해 객체보다 큰 배경영상을 사용, 인간시각 특성을 이용한 웨이브릿 영역에서의 객체기반 워터마킹 방법을 제안한다 제안한 방법은 영상을 구성하는 각각의 객체를 선별하여 워터마크를 삽입함으로서 전체 영상뿐 아니라 각각의 객체를 보호할 수 있어 기존의 방법이 객체공격에 취약한 단점을 보완하였다.
영상에서 배경으로부터 객체를 분류하는 영상 분류 알고리즘은 물체 인식 및 추적 등 다양한 응용분야에서 중요하다. 본 논문에서는 고정된 카메라에서 다수의 초기 프레임을 참조하여 실시간 영상 분류 방법을 제안한다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 확률모델을 제안하였으며 초기 프레임 동안에 카메라의 특성을 추출하여 카메라에 적응적으로 영상을 분류한다. 또한 분류된 영상에서 human의 특징을 이용하여 분류된 결과를 보정하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다.
본 논문에서는 감시 시스템의 기록과 검색의 효율성을 높이기 위해 감시 영상이 가지는 특징을 충분히 고려하여 영상 처리를 적용하였으며 이를 위해 배경 영역과 감시할 물체 영역을 분리하여 검색하는 시스템을 설계한다. 제안한 영상 시스템은 CCD 카메라로부터 영상을 입력받아 먼저 감시 대상의 배경화면과 감시할 대상인 물체 영역을 추출하여 카메라에서 이동물체의 생성시 정지 영상으로 기록함으로서 필요시에 즉시 시간별 또는 장소별로 감시 영상을 실시간적으로 효율적인 검색이 가능한 시스템을 구성하였다.
본 논문에서는 추정된 시공간 배경 정보를 이용하여 자유 시점에서 합성영상을 생성하기 위한 홀채움 방식을 제안한다. 시간적 배경 정보를 추정하기 위해 비겹침 패치 기반의 배경 코드북을 이용한 새로운 시간적 배경 모델을 소개한다. 더불어, 공간적 배경 후보의 하한 및 상한 값의 제약 조건을 설정하는 깊이영상 기반 공간적 국부 배경 예측 방식에 대해 제안한다. 추정된 시간적 배경 정보와 공간적 배경 정보의 유사도를 비교하여 가려짐 배경 영역의 홀채움 과정을 수행한다. 또한 3-D 워핑 후 발생하는 컬러영상과 깊이영상간의 불일치 문제를 해결하기 위해 깊이영상 기반의 고스트 제거 필터를 기술한다. 마지막으로 잔여 홀을 채우기 위해 새로운 깊이 항을 포함한 우선순위 함수를 이용하여 인페인팅 방식이 적용된다. 실험 결과를 통해 기존의 홀채움 방식들과 비교하여 제안하는 방식의 객관적, 주관적 성능의 우수성을 확인할 수 있었다.
영상 감시 시스템에서 핵심적인 기술은 얼마나 정확하게 검출을 할 수 있는가 하는 것이다. 객체를 정확하게 추적하기 위해서는 영상에서 배경과 객체를 정확히 분리 할 수 있어야 한다. 하지만 사람의 시각이 아닌 시스템 스스로가 배경과 객체를 정확히 구분하고, 상황을 판단하는 것은 쉽지 않다. 영상처리 시스템의 신뢰도를 높이기 위해서는 배경과 객체를 정확히 검출해 내야 객체를 정확하게 추적할 수 있게 되며 이는 시스템 제작의 성공 여부에 큰 영향을 끼친다. 본 논문은 시시각각으로 변하는 배경 환경을 정확히 파악하기 위해 배경의 변화를 관찰하여 배경과 객체를 보다 정확하게 구분할 수 있는 방안을 제안하였다.
동영상에서의 배경제거는 다양한 실시간 머신 비젼 응용에서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 이러한 배경제거를 위한 육각화소 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 일반적으로 육각형 샘플링 영상은 양자화 오차가 적으며, 이웃화소의 연결성 정의를 크게 개선한다고 알려져 있는데, 제안된 방법은 비매개변수형 배경제거 방법의 하나인 지역적 이진패턴 기반 알고리즘에 이러한 육각 샘플링 영상을 적용하는 것을 특징으로 한다. 이를 통해, 지역적 이진패턴의 추출과정에서 필요한 쌍선형 보간을 없애고 계산량을 줄일 수 있었다. 실험을 통해 이러한 육각화소의 적용이 배경제거 분야에 매우 효율적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 교차로 내에 위험의 원인이 되는 정지 객체를 검지하는 방법을 제안한다. 교차로 내에 설치된 CCTV에서 실시간 영상을 입력받아 객체의 크기를 일정하게 하기 위하여 역원근변환을 수행하였다. 원근변환된 영상에서 검지영역을 설정하고 객체의 이동 정보를 이용한 적응적인 배경영상을 생성하였다. 정지한 객체의 검출은 배경영상 차이법을 사용하여 정지한 객체의 후보 영역을 검출하였다. 검출된 후보 영역의 진위 여부를 파악하기 위하여 영상의 기울기 정보와 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 출퇴근 시간 및 주간 대의 영상을 저장하여 실험하였다. 실험 결과 교차로 내의 검지영역 내에 정지한 차량을 효율적으로 감지할 수 있었으며 검지영역의 면적에 따라 초당 13~18프레임의 처리속도를 나타내어 실시간 처리에 문제가 없을 것으로 판단된다.
흉부 X-ray 영상에서 몸체 및 관심영역 분할 기법은 의료 X-ray 영상의 화질 개선 알고리즘을 더 효과적으로 적용하기 위해 전처리 단계로 영상의 물체와 배경을 분할하거나 관심영역만을 분할하는 방법이다. 보통 화질 개선 알고리즘을 적용할 때 영상의 밝기 정보나 주파수 정보를 이용하여 영상 디테일과 대비를 개선하는 방법을 사용한다. 영상 전체에 이러한 알고리즘을 적용하는 경우 불필요한 배경 정보가 포함되기 때문에 디테일과 대비가 떨어질 수 있다. 본 논문은 사용자가 보고자 하는 부분의 정보만을 사용하도록 물체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 1 단계로 몸체 분할 알고리즘을 이용하여 배경 성분의 정보를 제외하고 2 단계에서는 몸체의 중심인 폐와 폐사이의 장기 정보만을 볼 때의 관심영역 분할 알고리즘으로 팔이나 목, 복부의 불필요한 정보를 제외하는 방법을 제안한다.
본 논문은 Snake 모델을 이용하여 동영상에서 주위 환경 변화에 적응 가능한 다중 이동 객체 추적 시스템을 제안하였다. Snake 모델은 배경이 복잡한 영상에 대해선 객체의 윤곽선을 정확히 표현하지 못하므로 영상분할 시 초기 위치에 따라 민감하게 영향을 받는다. 제안된 시스템은 프레임간의 차(difference)영상을 이용하여 배경영상을 획득하고, 픽셀의 인접성을 조사하여 객체를 분할하고 위치 특징 값을 구하며, 분할된 특징 값들을 Snake모델의 초기 위치 값으로 부여함으로써 초기 위치 값에 민감한 Snake 모델을 개선하였다 또한 본 시스템은 복잡한 배경 영상을 단순화하고, Snake를 이루는 각 정점들을 객체의 위치로 놓이게 함으로써 탐색 공간을 줄였다. 30fps로 저장된 AVI파일을 적용함으로써 다중 이동차량 추적 시스템으로의 응용 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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