본 논문에서는 다시점 비디오의 카메라 특성 불일치에 따른 시점간 비정합 문제를 해결하기 위한 보상 알고리즘을 제시한다. 시점간 비정합은 다시점 영상의 융합을 어렵게 할 뿐 아니라 압출 효율의 저하를 가져온다. 따라서 이를 보상하기 위한 전처리 기술은 다시점 부호화기의 성능 개선에 있어 필수적이다. 우선, 광-전 전달 특성의 불일치에 의한 다시점 카메라 출력신호의 비정합이 이득과 오프셋의 1차원 모형으로 근사화 될 수 있음을 보인다. 그리고 겹침 영역 검출에 기반한 새로운 시점간 비정합 파라미터 추정 및 보상 알고리즘을 제시한다. Rectify 된 다양한 스테레오 영상을 대상으로 한 모의실험을 통해 제안 알고리즘이 기존 방법에 비해 시점간 비정합을 더욱 정확하게 보상함을 보인다.
고정된 패턴을 사용하는 기존의 고속 블록기반 움직임 추정법에서는 국소 최소해로 고립될 가능성이 있을 뿐만 아니라, 여러 움직임이 공존하는 움직임 경계에서 정확한 움직임의 추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 탐색점의 수를 줄이는 동시에 국소 최소해로의 고립을 피하기 위하여 탐색 후보영역을 적용한 다중 국소 탐색법(multiple local search method : MLSM)을 제안한다. 또한, 블록 내의 움직임 영역별 정합오차의 최소편차를 고려하는 새로운 정합함수를 제안함으로써 움직임 경계에서 움직임 벡터추정의 부정확성과 움직임 보상영상에서의 화질저하문제를 개선하고자 한다. 실험결과, 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 경계에서의 추정에서 우수한 결과를 보였으며, PSNR에 대해서도 전역탐색법과 유사한 결과를 얻을 수 있었고, 움직임 보상결과, 움직임 경계부근에서의 향상된 화질을 얻을 수 있었다.
수중소음체의 음원 특징을 해석하기 위해서는 배경잡음과 해면$\cdot$해저반사파의 영향이 적은 심해에서 측정하여 분석하여야 한다. 그러나 측정의 어려움으로 인공 수조에서 측정하여 수면과 수조벽에 의해 발생되는 반사파들을 제거하여 신호 고유의 특징을 해석한다 이러한 반사파들의 부가효과를 보상하여 수중소음체의 신호특징을 해석하기 위하여 정합필터배열처리(Matched Filter Array Process : MFAP)기법을 적용하고자 할 때 각 센서에 적용되는 정합필터는 처리시간의 문제로 인해 필터길이를 제한하여 구성되게 된다 정합필터는 수조의 임펄스응답함수의 시역전함수로 정의되는데 필터길이에 따라 수신신호 특징 개선 정도가 좌우된다 본 연구에서는 인공수조에서 부가되는 반사파들의 효과를 보상하여 수신신호 특징 개선을 위해 정합필터배열처리기법을 적용할 때 각 센서의 정합필터의 시간길이가 특징 개선에 미치는 영향을 신호대잡음비(SNR)로 정의하여 분석하였고 수조의 특성에 따른 최적의 정합필터 시간길이를 제안하고자 한다.
비디오 신호에서 움직임 보상 보간 기술은 다양한 응용 분야를 갖는다. 프레임율 증가 변환이나 분산 비디오 부호화 기술에서는 효과적인 움직임 보상 보간 알고리즘을 필요로 한다. 이러한 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임에 대한 효과적인 후처리 기술을 통하여 화질을 개선하거나 또는 가상 채널 잡음을 줄임으로써 채널 전송 비트율을 줄이기 위해 각 블록 단위의 신뢰도 측정이 요구된다. 본 논문에서는 움직임 보상 보간 블록에 대한 시공간적 통계특성에 기초한 블록 기반의 신뢰도 평가방법을 제안한다. 제안한 방법은 현재 보간 프레임의 시간적 정합척도를 조사하고, 이 결과를 시간적 통계특성 뿐만 아니라, 공간적 통계특성을 조사하는 방법으로 설계된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 단순한 시간적 정합 비용에 의한 방식에 비해 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 가변 탕색 영역을 가진 부분 정합 방법을 적용한 새로운 움식임 추정 방법을 제안한다. 거친 움직임을 추정할 때에 탐색 영역을 고정하지 않고 인접 영상간의 차이(FD; frame difference)에 대한 선호 대 잡음 비(PSNR; peak signal-to-noise ratio)를 사용하여 탕색 영역의 크기를 조정한다. 육각형 정합 벙법은 영상 비틀림에서 미세 보정을 위한 방법 중의 하나인데, 이것은 최적의 영상 화질 개선을 가져오지만 계산량이 많은 것이 단점 이다. 제안된 부분 정합 방법은 육각형 정합 방법에 대하여 영상 화질면에서는 구분할 수 없을 정도이면서도 계산량은 약 50% 이하로 줄었다. 움직임 추정 및 보상 방법의 성능은 어파인 변환과 쌍선형 변환, 그리고 제안한 움직임 추정 알고리듬을 함께 사용하여 계산량, 전송해야 될 비트량, 복원 영상의 화질의 3가지 점을 동시에 고려하여 이전의 방법과 비교하였다. 제안된 방법을 사용하여 복원된 영상의 화질은 기존의 블럭 정합 방법과 비교할 때 월등히 우수하고, 육각형 정합 방법과 비교될 만하였다. 또한 계산량과 부호화에 사용된 비트의 양은 블럭 정합 방법과 이미 개발된 육각형 정합 방법같은 영상 비틀림 방법들보다 싱대적으로 많이 감소하였다.
본 논문에서는 얼굴 영상의 변화를 보상할 수 있는 전처리 과정으로서 기하학적 특징에 기반한 순수 얼굴 영역 검출 기법을 도입하고 후처리 과정으로 간단한 정합 기법을 사용한 얼굴 인식 기법을 제안한다. 실험결과를 보면 제안한 기법은 PCA와 LDA 기법에 비해 영상의 변화에 민감하지 않고 높은 인식률을 가진다.
디지털 미디어 데이터의 증가에 따라 디지털 미디어를 효과적으로 관리하고 사용하기 위하여 다양한 비디오 색인 및 비디오 시퀀스 정합 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 급격한 밝기 변화를 가지는 비디오 시퀀스에 대해서 효율적인 비디오 색인 알고리즘과 비디오 시퀀스 질의에 대한 비디오 시퀀스 정합 알고리즘을 제안한다. 급격한 밝기 변화를 고려한 비디오 색인의 정확도를 향상시키고 계산량을 줄이기 위해 제안한 알고리즘은 칼라 특성뿐만 아니라 에지 특성도 함께 사용하였으며 기존의 알고리즘에 비해 현저한 성능 향상을 보였다. 제안한 알고리즘은 먼저 칼라 히스토그램을 사용하여 후보 샷경계 지점을 추출하고 에지 정합과 밝기 보상을 이용하여 후보점들이 샷경계인지 밝기 변화인지를 결정한다 장면내의 밝기 변화가 작은 경우 에지 정합과 밝기 보상은 샷경계에서만 일어난다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 비슷한 계산량으로 현저히 향상된 성능과 효율을 보였다.
본 논문에서는 얼굴 영상의 변화를 보상할 수 있는 전처리 과정으로서 기하학적 특징에 기반한 순수 얼굴 영역 검출 기법을 도입하고 분류기로서 간단한 정합 기법을 사용한 얼굴 인식 기법을 제안한다. 실험결과를 보면 제안한 기법은 NNC, BPN, SVM 분류 기법에 비해 월등한 성능을 가진다.
본 논문에서는 카메라 움직임에 강인한 동영상 내 비 검출 및 제거 기법을 제안한다. 검출 파트는 비의 밝기 특성과 공간적 특성을 활용하여 초기 비 영역을 검출한다. 그런 다음 가우시안 분포 모델을 적용하여 최종적인 비 영역을 결정한다. 제거 단계에서는 인접한 영상 간 상관성을 이용하여 비 영역을 중심으로 인접 프레임 간 블록 정합 기법을 수행한다. 그 후 정합 결과에 기반한 non-local mean (NLM) 필터링을 통해 비 영역을 보상한다. 마지막으로 깜박임 효과를 제거하고 가시성을 향상시키기 위해 후처리를 수행한다. 실험 결과를 통해 제안 기법의 화질이 기존 기법에 비해 동영상의 비 제거 성능에 있어 현저하게 우수함을 볼 수 있다.
디지털 미디어 데이터의 증가에 따라 디지털 미디어를 효과적으로 관리하고 사용하기 위하여 다양한 비디오 색인 및 비디오 시퀀스 정합을 위한 장면전환 검출 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 급격한 밝기 변화를 가지는 비디오 시퀀스에 대해서 효율적인 비디오 장면전환 검출 알고리즘을 제안한다. 급격한 밝기 변화를 고려한 비디오 색인의 정확도를 향상시키고 계산량을 줄이기 위해 제안한 알고리즘은 칼라 특성뿐만 아니라 에지 특성도 함께 사용하였으며 기존의 알고리즘에 비해 현저한 성능 향상을 보였다. 제안한 알고리즘은 먼저 칼라 히스토그램을 사용하여 후보 샷경계 지점을 추출하고 에지 정합과 밝기 보상을 이용하여 후보점들이 샷경계인지 밝기 변화인지를 결정한다. 장면내의 밝기 변화가 작은 경우 에지 정합과 밝기 보상은 샷경계에서만 일어난다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 비슷한 계산량으로 현저히 향상된 성능과 효율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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