디지털 영상 기기의 발전과 함께 여러 가지 실용적인 영상 처리 기법들이 연구 개발되고 있다. 화질의 선명도와 해상도가 향상되면서 더 많은 영상 정보를 한 화면에 담고자 하는 시도로서 파노라마 영상 합성이 주목을 받고 있다. 이는 영상 처리 분야에서 매우 중요한 문제로 다루어지고 있는 움직임 정보의 추출과 영상복원 및 화질 향상 등 여러 가지 기반 기술이 요구되는 복합적인 영상 처리 기법이다. 본 논문은 특히 파노라마 영상 합성의 대상으로 적합한 축구 경기 장면을 파노라마 영상으로 재구성하는 효과기의 구현을 목표로 하였다. 별도의 장비를 활용하거나 촬영 기술상의 제한 또는 요구 없이 주어진 영상 시퀀스로부터 영상을 분석하고 합성한다는 전제하에 이루어졌으며, 카메라 움직임의 모델링, 역변환식에 의한 합성 영상의 재구성, 후처리 문제 등 시스템 전반을 다루었다.
영상처리 기술은 인간의 시각에 기반을 둔 영상 정보와 관련된 분야에서 중요한 기반 기술로써 현재 여러 분야에서 연구가 활발하게 진행 중이다. 여러 응용 분야에서 적용되는 영상 처리의 세부 기술 범위는 영상 변환, 영상 개선, 영상 복원, 영상 압축등과 같이 다양하며, 이런 영상 처리 기술의 중요한 연구 목표 중의 하나는 정확한 정보 추출을 위한 영상 정보의 개선에 있다. 영상 정보의 개선은 영상의 해석과 인식을 위한 기본적인 과제이며, 영상에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하는 영상 처리 기술이 영상 정보 개선의 한 분야라고 할 수 있다. 영상 정보 개선을 위한 기존의 필터링 알고리즘은 잡음 제거율이 높은 만큼 경계선의 보존이 어렵다는 단점이 있으며, 이를 보완하기 위해 다른 영상 처리 알고리즘을 함께 응용하여 처리함으로써 처리 시간이 증가되고 원 영상의 중요한 정보를 훼손할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 잡음 제거율을 높일 수 있는 퍼지 마스크 필터 알고리즘을 제안한다. 퍼지 마스크 필터 알고리즘은 마스크에서 얻은 정보를 퍼지 논리에 적용하여 임계값을 구하며, 구해진 임계값을 기준으로 출력 영상의 화소 값을 결정한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 효율성을 검증하기 위해 Impulse 잡음과 Salt pepper 잡음을 임의로 생성하여 기존의 필터 방법과 비교한 결과, 제안된 방법이 잡음 영상에 존재하는 픽셀 정보를 훼손하지 않고 잡음을 효과적으로 제거한 것을 확인할 수 있었다.
운전자가 아닌 자율주행 시스템이 운전을 주도하기 위한 기술의 상용화를 위해 많은 기업이 노력 중이다. 특히 운전자의 안전을 보장하기 위한 운전자와 자율주행 시스템 간의 제어권전환이 중요하다. 운전자의 주행과 관련 없는 행동은 제어권전환 상황에서 운전자를 위험에 빠뜨릴 수 있으므로 제어권전환을 돕기 위한 운전자 모니터링 기술에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 운전자 모니터링 기술은 주로 생체 정보, 차량 정보, 영상을 사용하여 운전자의 상태와 부주의 행동 등을 감지하는 기술이다. 최근 머신 러닝, 딥 러닝을 사용한 영상처리 및 인식 기술 등의 발전으로 영상을 사용한 운전자 모니터링 기술이 활발하게 연구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상기반 운전자 모니터링 기술 동향에 대해 상세히 기술하였다. 특히 운전자의 부주의 행동 중 졸음은 운전자가 주행 상황을 전혀 인지하지 못하게 할 수 있어 더욱 위험한 행동이다. 따라서 영상기반 운전자 모니터링 기술을 졸음 인식과 그 외의 행동 인식으로 분류하여 동향을 정리하였다.
최근 하드웨어의 발전으로 데이터 처리 속도가 기하급수적으로 빨라짐에 따라 영상처리 기술이 급속도로 발전하고 있다. 이와 동시에 카메라 영상을 활용한 로봇과 무인 시스템의 연구 개발 또한 빠르게 이루어지고 있으며 실제적 한계에 부딪혀 검증되지 못했던 기존의 많은 이론들이 검증되어가고 있다. 본 기술논문에서는 카메라 영상을 이용한 로봇 제어 기술, 즉 비주얼 서보잉(visual servoing) 기술에 대하여 소개하고 앞으로의 기술 발전 방향에 대하며 고찰한다.
동영상 플랫폼 확산에 따라 영상 콘텐츠 수요와 공급이 폭발적으로 성장하여 영상 콘텐츠 확산에 큰 영향을 미치고 있다. 이와 같은 콘텐츠 확산으로 인해 전문가의 영역에 해당하는 영상 제작 기술이 일반적인 기술의 범주로 인식될 만큼 영상 처리 및 제작에 대한 기술의 발전이 나날이 급증하고 있으며 이러한 기술의 발전에 따라 사람의 수작업을 통해서만 영상을 조절하던 과정 또한 객체 추적 기술을 활용함에 따라 자동화 과정이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 객체 추적 알고리즘 중 특징 점을 키포인트로 나눠 객체를 추적하는 OpenCV 기반 CMT 알고리즘으로 라즈베리파이를 활용하여 객체를 추적하는 기법을 소개한다. 본 시스템은 방송용 카메라의 객체 추적에 잘 활용될 수 있다.
멀티미디어 기술의 보급 확산 및 급속한 발전으로 새로운 영상 압축 기술인 HEVC(High Efficiency Video Coding) 고화질 영상 압축 표준을 탄생시켰으며, 사용자 또한 대형 화면에 대한 선호도가 높아지고 있다. 그 결과 기존의 HD급 영상보다 4배 이상, 16배까지 선명한 초고화질 UHD(Ultra High Definition) 영상 서비스가 차세대 방송기술로 새롭게 주목받고 있다. 또한 JPEG 2000 압축도 기존 처리된 $4096{\times}4096$ 픽셀 이미지를 넘어 초고화질 해상도 이미지(8K : $7680{\times}4320$ 혹은 $8192{\times}4320$ 픽셀)를 처리 지원을 하고 있다. 따라서 초고화질 이미지의 획득 및 저장을 위해서는 고속의 처리 기술이 필요하다. 이에 본 논문은 초고화질 해상도 이미지의 고속 처리를 위한 병렬처리 기술에 대해 단계적 연구를 실행하며, 이를 위하여 1차적으로. JPEG 2000의 처리 과정을 살펴보고 전처리 단계인 색공간 변환 알고리즘 적용을 위하여 사용자 정의의 쓰레드 기반 고속처리를 수행하였다. 실험 결과 기존의 처리보다 사용자 정의 기반 쓰레드 고속처리가 초고화질 해상도 이미지(UHD 8K : $7680{\times}4320$)를 기준으로 최대 15배의 성능 향상의 결과를 보여주었다.
광대역 전송선로가 요구되는 영상정보 통신 서어비스가 최근의 영상정보 압축 부호화기술 및 영상정보 처리 H/W 기술 등의 발전으로 협대역 디지털 공중망에서 실시되기 시작하고 있다. 이러한 영상정보 통신 서어비스를 원활히 하기 위해서는 관련 기술들의 표준화가 필요하다. 여기에서는 국제전신전화 자문기구인 CCITT에서의 영상정보 통신기술 표준화 활동에 관하여 알아본다.
PDP에 표시되는 영상의 화질은 PDP 구매 결정에 영향을 미치는 가장 중요한 요소들 중의 하나이다. PDP에서의 화질은 주로 PDP 구동방식, 셀의 구조, 사용되는 방전가스 및 형광체의 특성, 표시 가능 화소수 등과 같은 PDP 구성 요소들에 의해 좌우된다. 이와 같은 PDP의 구성 요소들을 개선함으로서 화질을 향상시킬 수 있다. 하지만, 이미 구성 요소들이 결정되어져 있는 경우 신호 및 영상 처리 방법들을 적용함으로서 PDP에서의 화질을 개선시킬 수 있다. 본 소고에서는 PDP에서의 고화질 구현을 위한 신호 및 영상처리 기술들을 소개하기로 한다.
동영상은 포함하고 있는 정보량이 아주 많기 때문에, 영상처리기술 중에서도 데이터 압축기술은 대단히 중요하다. 본 논문에서는 DCT 이 외의 수법을 이용할 때의 동영상의 부호화에 대하여 검토하고, 특이값 전개에 주목한다. 이 방식이 DCT가 갖는 문제점을 모두 해결할 수 있는 것은 아니지만, 다른 방식에서의 영상부호화의 가능성을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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