지능형CCTV시스템 성능평가를 위한 영상취득 및 영상DB 구축 그리고 평가방안을 제시한다. 영상취득은 각 시나리오에 대하여 원거리, 중거리, 근거리 영역을 설정하여 취득하였다. 영상DB에는 영상녹화정보, 검출영역, 실측경보를 XML형식으로 기록한다. 본 논문에서는 영상DB 제작을 위한 효율적인 실측정보 기록을 위한 영상 주석도구를 제안한다. 영상 주석도구는 특정 영상에 대하여 실측정보를 기록하고 지능형CCTV시스템의 출력경보와 비교하여 검출 성능을 평가하는 기능을 포함한다.
최근 full-HD 3D 방송, UD(ultra-definition) 영상 서비스, mobile device 향 양방향 HD급 화상통신 등 기존 영상 서비스의 품질을 월등히 향상시키고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 본 기고에서는 기존 H.264/AVC 영상 압축 표준의 성능을 2배 이상 향상시키는 것을 목표로 진행 중인 새로운 차세대 영상 압축 표준인 HEVC(high-efficiency video coding; MPEG-H/H.265)의 표준화 동향을 소개한다. 또한, 현재 HEVC test-model (HM) version 1을 구성하고 있는 요소 기술들을 결정하기 위해 진행되었던 성능 평가 과정에 대해 간략하게 소개하고, 마지막으로 HM의 전반적 구성 및 현재 성능 수준에 대한 평가결과를 보인다.
최근 가상화 기술에 대한 많은 관심과 연구들로 인해 가상 머신은 물리(Native) 머신에 가까운 성능을 보이며 프로세서 및 메모리 자원을 제공하고 있다. 하지만 GPU 와 같은 그래픽 하드웨어에 대한 장치 가상화는 다른 가상화 기법에 비해 연구가 미흡한 상태로 가상화 환경에서의 영상처리에 걸림돌이 되고 있다. 가상화 환경에서의 영상처리는 기존의 X 윈도우 시스템을 이용하여 영상을 처리하는데, 이는 2D 영상처리에 최적화 되어 있어서 3D 영상을 처리하는데 성능의 한계 보일 뿐만 아니라 가상 머신에서 메모리가 중복으로 복사되면서 낮은 성능 보여주고 있다. 제안하는 장치 가상화 프레임워크는 기존의 메모리의 중복 복사를 제거하면서 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 가상화 환경에서 GPU 성능 향상을 위한 장치 가상화 프레임워크를 제안하고 평가를 통해 본 기법의 타당성을 입증한다.
영상 매칭 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 다양하게 응용될 수 있는 기초적인 기술 중에 하나이다. 대표적인 영상 매칭 기술인 SIFT나 SURF는 강인한 영상 매칭 성능을 나타내지만 계산량이 방대하여 실시간 기술에 사용될 수 없는 문제점을 가진다. 최근에 ORB나 BRISK는 FAST 특징점 검출기와 BRIEF 특징점 표현자를 조합하여 실시간 영상 매칭을 가능하게 하면서 기존의 영상 매칭 기술과 견줄만한 성능을 나타내었다. 본 논문에서는 FAST와 BRIEF를 수정하여 영상 왜곡에 강인하면서 실시간으로 매칭을 수행할 수 있는 영상 매칭 알고리즘을 제안한다. 노이즈에 강인하면서 스케일 변화를 고려하기 위하여 특징점 후보 영역을 제한하고 스케일 공간을 생성하여 특징점을 검출한다. 또한 영상의 회전 변화에 강인한 영상 매칭을 가능하게 하기 위하여 주변 픽셀 패턴의 Gradient로 특징점 방향을 결정하여 픽셀 밝기 값 비교로 이진 특징점 표현자를 생성한다. 제안하는 영상 매칭 알고리즘은 적은 계산량으로 기존의 알고리즘보다 우수한 영상 매칭 성능을 나타낸다. 특별히 노이즈가 존재하는 영상의 매칭에서 노이즈의 영향에 강인한 매칭 성능을 보여준다.
초해상이란 해상도가 낮은 영상을 해상도가 높은 영상으로 합성하는 기술이다. 딥러닝은 영상의 해상도를 높이는 초해상 기술에도 응용되며 실현은 2아4년에 발표된 SRCNN(Super Resolution Convolutional Neural Network) 모델로부터 시작됐다. 이후 오토인코더 (Autoencoders) 구조로는 SRCAE(Super Resolution Convolutional Autoencoders), 합성된 영상을 실제 영상과 통계적으로 구분되지 않도록 강제하는 GAN (Generative Adversarial Networks) 구조로는 SRGAN(Super Resolution Generative Adversarial Networks) 모델이 발표됐다. 모두 SRCNN의 성능을 웃도는 모델들이나 그중 가장 높은 성능을 끌어내는 SRGAN 조차 아직 완벽한 성능을 내진 못한다. 본 논문에서는 SRGAN의 성능을 개선하기 위해 사전 훈련된 특징 추출기(Pre-trained Feature Extractor) VGG(Visual Geometry Group)-19 모델을 변경하고, 기존 모델과 성능을 비교한다. 실험 결과, VGG-19 모델보다 윤곽이 뚜렷하고, 실제 영상과 더 가까운 영상을 합성할 수 있는 모델을 발견할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 다시점 깊이영상 기반 3 차원 영상시스템에서 깊이영상의 해상도에 따른 압축성능을 비교 실험한다. 다시점 깊이영상 시스템에서 깊이영상은 중간시점 합성을 위해 사용되며, 깊이영상은 중간영상의 화질에 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 3 차원 영상시스템에서 깊이영상 해상도에 따른 중간영상의 화질변화를 분석하고, dilation filter 로 인한 성능변화를 비교 분석한다.
영상은 그래픽, 교육,의료 분야의 멀티미디어 정보에서 중요한 역할을 하고 있다. 특히 지문 영상은 정보화 시대에 매우 중요한 정보로서 보안이나 인증 시스템에 널리 쓰이고 있다. 그러나 기존의 시스템에서는 지문 영상의 데이터 양이 많아 지문의 특징 정보만 일부 추출하여 저장하는 방식을 취하고 있어 지문이나 검색 등의 다양한 응용에 제약을 주고 있다. 정지 영상 압축 표준으로는 JPEG이 있지만, 20:1이상의 고압축에서는 많은 부호화 결점들 때문에 그러한 시스템에서의 실제적인 사용은 매우 어렵다. 따라서 고압축을 수행하면서 선명한 화질을 제공하는 지문 영상 압축 코덱 개발이 매우 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 요구에 맞게, 최근 새로운 영상 압축 기법으로 등장한 WSQ를 근간으로 하는 FBI 지문 영상 압축 표준을 EK르는 영상 압축 코덱을 개발하였으며, Windows95 환경하에서 동작하는 소프트웨어를 개발하여 실제로 지문 영상을 압축하는데 사용할 수 있도록 하였다. 또한 원래의 FBI 코덱과의 호환성을 유지하면서 코덱의 성능을 향상시키는 기법을 적용하여 원래의 FBI 코덱 보다 성능이 나아진 코덱을 개발하였다. 개발된 지문 영상 압축 코덱은 전자 주민 카드 및 각종 인증 시스템용 코덱으로 활용 가능하다.
궁극의 3D 디스플레이 기술이라고 할 수 있는 홀로그램 기술로 실물을 보는 것과 같은 3차원 영상이 가능해 지고 있다. 그러나 디지털 홀로그램 영상의 데이터양은 HD나 UHD 영상의 수십에서 수천 배에 달해 원본 화질의 열화를 최소화 하면서 데이터양을 줄이기 위한 압축 부호화 기술이 매우 중요하다. 본 논문에서는 위상 홀로그램 동영상에 대해 최신 영상 압축 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)와 VVC(Versatile Video Coding)로 압축한 후 홀로그램 영역과 수치 복원 영역에서 압축 성능을 비교하며, 다양한 실험영상에 대한 HEVC 압축 결과에 대해 객관적 압축성능 분석 및 주관적 성능 분석을 진행한다.
다양한 안개 제거 기술이 개발되어왔으나 이들의 성능을 정량 정성적으로 평가하는 방식에 대한 연구는 다소 부족하다. 본 논문에서는 안개 제거 기술의 성능을 평가하기 위하여 사용할 수 있는 다양한 척도를 살펴본다. 성능 척도의 신뢰도 검증을 위하여, 고화질 칼라 깊이 영상을 이용하여 안개 영상을 합성하고 안개 제거 영상과 원 영상을 비교하는 방식을 택한다. 한편 안개 제거 기술을 화질을 기준으로 평가하는 방식이 아닌, 안개 제거 전 후 영상에 대한 컴퓨터 비전 기법의 성능을 비교하는 방식을 검토한다. 다양한 안개 제거 기술 성능 척도에 대한 비교 분석 및 문제점에 대한 해결 방안을 토의한다.
하모닉 초음파 영상은 일반 초음파 영상에 비해 조직 간의 영상 대조도와 해상도를 향상 시키고, 경계가 보다 명확하기 때문에 초음파 영상 진단 분야에서 각광받고 있다. 하지만 초음파 영상이 포함하고 있는 스펙클 잡음 (speckle noise)에 의한 화질 저하는 하모닉 초음파 영상에서도 여전히 문제가 되고 있다. 이러한 스펙클 잡음을 제거하기 위해 많은 스펙클 제거 (despeckling) 방법들이 연구되었으며, 대부분의 방법들이 영상의 시각적 개선에 초점을 두고 있다. 이러한 접근 방법은 잡음개선정도와 영상의 정보 손실의 상반 관계 (trade off)를 갖는다. 한편 병변 분할은 이런 잡음 제거 방법에 따라 다른 분할 성능을 보이게 된다. 따라서 정확한 병변 분할을 위해서는, 스펙클 제거 방법에 따른 병변 분할 성능을 비교하고, 그 결과를 토대로 병변 분할에 효과적인 스펙클 제거 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 유방 하모닉 초음파 영상에서 다양한 스펙클 제거 방법을 사용하여 각각의 필터가 병변 분할 성능에 미치는 영향을 비교해 보았으며, 실험 결과를 바탕으로 유방 병변 분할에 효과적인 전처리 역할을 수행하는 필터에 대해 분석해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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