움직임 객체의 추출은 비디오 서비스 등에서 주요한 연구목적 중의 하나이다. 본 논문은 블록 움직임 벡터를 이용하여 움직임 객체를 추출하는 새로운 기법을 제시한다. 이를 위하여, 1) 사후 확률 밀도와 Gibbs 랜덤필드의 이용하여 블록 움직임 벡터를 결정하고, 2) 2-D 히스토그램을 바탕으로 전역 움직임을 구하고, 3) 경계 블록 분할 단계를 통해 객체 추출을 달성한다. 제안된 알고리듬은 특히 압축된 비디오 신호의 움직임 객체에 특히 유용하게 이용될 수 있다. 제안된 알고리듬을 여러 가지 영상에 적용한 결과 양호한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 영상 시퀀스 상에서 물체의 가려짐을 고려하여 상대적인 깊이 순서에 의해 정렬되는 계층을 분리하기 위한 새로운 움직임 분할 방법을 제안한다. 블록을 기반으로 한 움직임 추정 및 클러스터링 과정을 통하여 각 계층에 대한 블록영역을 구하고, 이 블록영역에 대하여 윤곽선 추출을 이용하여 각 계층에 대한 정확한 객체를 분리할 수 있다. 이러한 움직임 분할방법을 통한 동영상의 계층적인 표현은 영상에서 원하지 않는 물체, 전경, 배경의 제거나 기존의 영상을 이용한 새로운 영상의 합성에 이용될 수 있으며, 분할을 통해 얻어진 객체는 영상 압축, 영상 합성 등을 위한 데이터베이스에 저장되어 응용될 수 있다.
본 논문은 비디오 시퀀스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동 객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다. 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 입계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소 단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀀스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.
이동 통신 채널과 같이 에러 발생율이 높은 환경에서 부호화된 비디오 스트림 전송시 발생된 에러는 비디오 화질에 큰 영향을 준다. 본 논문에서 현재 널리 사용되고 있는 H.263의 복호화기에서 전송도중 에러가 발생했을 경우 추가적인 데이터 스트림의 삽입 없이 효율적으로 에러를 은닉할 수 있는 기법에 관하여 제안하였다. 특히 인터프레임 영상에서 손상되거나 손실된 움직임벡터에 대해 시간영역에서 관계가 깊은 이전 프레임에서 손실블록(매크로블록)과 같은 위치에 있는 블록의 움직임벡터와 현재 프레임에서 손실블록과 인접한 블록들의 움직임벡터 정보를 이용하여 손실 블록의 후보 움직임벡터를 구하게된다. 이러한 후보 움직임 벡터를 이용하여 통일한 움직임 벡터를 갖는 영역을 찾아 손실 블록이 어떤 움직임 영역에 속하는 지를 판단하여 손실된 블록을 복원하는 방법을 제안한다.
본 논문은 감시 시스템의 객체 추적 시, 정확한 객체 추출을 위해 블록 기반으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체 움직임 추적은 주어진 환경에 따라 변수가 많고, 변수를 대처하는 알고리즘을 많이 추가 할 경우 실시간 추적에 어려움이 발생한다. 특히 배경이 조명이나 바람 등의 환경적 요인에 의해 변화되는 문제는 객체를 추적하는데 가장 큰 문제점이다. 특히 사람이나 멧돼지의 경우 움직임에 의한 객체 구성 요소의 흔들림에 의해 고정 블록의 연산에 의해 움직임 객체를 추적할 때 정확한 객체의 윤곽선을 검출하기 힘들다. 따라서 연속되는 프레임에서 전체 화면의 차영상을 이용하여 움직임 관심 영역을 설정하고, 관심 영역에 해당하는 블록들을 분석하였다. 이를 기반으로 움직임 객체의 최외곽 사각형의 객체 영역을 추출하여 기존 고정 블록 방법에 의한 객체 추적보다 좀 더 정확하게 객체를 추출하고 추적할 수 있다.
본 논문은 연속 초음파 영상으로부터 모자이크 영상을 구하기 위한 특징점 기반 블록 움직임 추출 방법에서 정확도를 높이고 계산 시간을 줄이기 위해 다해상도(multi-resolution)영상을 이용한 계층적 특징점 기반 블록 움직임 추출 방법을 제시하였다. 초음파 영상에서의 Speckle 노이즈의 영향을 줄이기 위해 저해상도의 영상에서 특징점을 추출하고, 계산 시간을 줄이기 위해 저해상도 영상의 추정된 움직임을 고해상도 영상의 움직임 추정에 적용하여 탐색 범위를 줄였다. 그 결과 계산 시간을 개선하면서 모자이크 영상의 정확도를 높일 수 있었다.
본 논문에서는 압축된 비디오 신호의 움직임 벡터 및 DCT 계수로부터 움직임 객체를 추출하는 새로운 기법을 제시한다. 움직임 객체 추출에 관한 기술은 내용 기반 검색, 타겟트래킹 등 다양한 분야에서 필요로 한다. 움직임 객체 블록의 추출을 위해서 움직임 벡터와 DCT계수 가 선택적으로 이용되는 2-모드 방식의 기법이 제시된다. 또한, 제시된 기법은 DCT 변환 영역상의 계수들만을 이용하기 때문에 완전히 복호화된 정보를 필요로 하지 않는 장점을 갖는다. 제시된 기법을 바탕으로 몇 가지 테스터 영상에 대해 모의 실험을 실시한 결과 양호한 결과를 얻을 수 있었다.
이동 통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서는 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 본 논문에서는 저대역폭 통신을 위한 비디오 부호화 표준인 H.263 부호화를 기반으로 전송도중 손상된 움직임 벡터의 복원기법을 제안하고 실험하였다. 공간적으로 인접한 블록간에는 움직임 벡터의 상관성이 높기 때문에 손실블록 또한 이 블록들과 움직임이 비슷할 가능성이 높다. 이러한 특성을 이용하여 손실블록의 주변블록 중에서 같은 방향으로 움직임을 갖는 블록들로 구성된 동일 움직임 영역을 추출하고, 이 블록들을 이용하여 손실블록의 움직임벡터를 복구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 정확한 손실블록의 움직임 벡터를 찾아 거의 완벽하게 복원하기도 하지만 정확한 움직임벡터를 찾지 못한 경우에는 주변블록과 가장 비슷한 움직임벡터를 찾아서 에러를 복원하는 효과가 있다. 제안한 방법으로 복원한 영상은 전체적으로 눈에 거슬리는 오류가 생기지 않으므로 주관적인 화질이 좋았다. 또한 객관적인 척도인 PSNR 측면에서는 영상의 움직임 정도에 따라 기존 BMA 방법보다 약 0.5㏈∼1㏈ 정도 향상이 있었다.
이동 통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서는 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 본 논문에서는 저대역 폭 통신을 위한 비디오 부호화 표준인 H.263 부호화를 기반으로 전송도중 손상된 움직임 벡터의 복원기법을 제안하고 실험하였다. 공간적으로 인접한 블록간에는 움직임 벡터의 상관성이 높기 때문에 손실블록 또한 이 블록들과 움직임이 비슷할 가능성이 높다. 이러한 특성을 이용하여 손실블록의 주변블록 중에서 같은 방향으로 움직임을 갖는 블록들로 구성된 동일 움직임 영역을 추출하고, 이 블록들을 이용하여 손실블록의 움직임벡터를 복구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 정확한 손실블록의 움직임 벡터를 찾아 거의 완벽하게 복원하기도 하지만 정확한 움직임벡터를 찾지 못한 경우에는 주변블록과 가장 비슷한 움직임벡터를 찾아서 에러를 은닉하는 효과가 있다. 제안한 방법으로 복원한 영상은 전체적으로 눈에 거슬리는 오류가 생기지 않으므로 주관적인 화질이 좋았다. 또한 객관적인 척도인 PSNR 측면에서는 영상의 움직임 정도에 따라 기존 BMA 방법보다 약 0.5㏈∼l㏈까지의 향상이 있었다.
본 논문에서는 탐색 영역과 특징의 가중치를 동적으로 조절하여 블록 단위의 움직임 벡터를 추출하는 활동적 블록 정합 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 탐색 영역의 중심 위치를 결정하기 위해 시간에 따른 블록의 동작 변화는 작다고 가정한다. 그리고 탐색 영역의 크기는 공간적으로 인접한 블록들의 신뢰도에 따라 조절된다. 또한 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 다중 특징을 사용하는 블록 정합 알고리듬으로 블록 정합 시 특징의 기여 정도를 나타내는 가중치를 블록 안에서 각 특징이 가지는 구분력에 따라 자동으로 설정하는 정합 유사 함수를 사용한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 블록 정합 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 정확하게 움직임 벡터를 추출함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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