동영상에서의 객체추적을 위해 주파수변환을 적용하는 연구가 발표되고 있다. 주파수영역으로의 변환 방법은 FFT와 같은 고속변환을 적용하므로 실시간 객체 추적을 위해 좋은 방법이다. 동영상에서 이동 중인 객체는 인접 프레임에서 위치의 변화가 크지 않기 때문에 주파수영역으로의 변환 방법으로 고속 객체 탐색을 실현할 수 있다. 그러나 동영상에서 이동중인 객체는 형상이 조금씩 변할 수 있으므로 탐색기법은 이 점을 고려해야한다. 본 논문에서는 추적 대상 객체가 다른 물체에 의해 가려지는 상황에 따라 필터갱신을 적응적으로 수행하고 이동경로와 주변정보를 사용하고 검출 객체에 비례대칭평균화 전처리를 적용함으로써 추적 대상객체가 가려지는 상황에서도 추적 실패를 줄일 수 있는 객체 탐색 기법을 제안한다.
본 논문은 영상 시퀸스로부터 이미지 모자이킹의 구성을 위한 효율적인 알고리즘을 기술한다. 영상의 기하학적인 특징을 이용하거나 비선형 방정식을 풀었던 기존의 알고리즘과는 달리, 제안한 알고리즘은 4개의 유사특징점을 이용해 영상간 사영 변환식의 8개 파라미터를 직접 계산한다. 본 논문에서 정의된 유사특징점은 영상의 그레이레벨의 분산을 기반으로 하고, 두 영상의 중첩 영역에서만 결정된다. 또한 선택된 4개의 유사특징점에 대한 대응점 검출을 위해 카메라 이동 및 조명 변화에 의한 영상의 변화를 고려한 블록 정합 알고리즘을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 영상에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 모의 실험 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 계산량을 감소시키면서, 정확한 사영 변환식을 유도하여 모자이킹 영상을 구성하는 것을 보여주고 있다.
본 논문에서는 정지영상에 주로 적용되어 왔던 히스토그램 등화 (histogram equalization) 기법을 실시간 동영상 화질향상에 이용할 수 있도록 확장한다. 우선, 동영상의 히스토그램 등화를 실시간으로 동작하기 위한 방안으로, 이전 프레임들의 히스토그램을 이용하여 현재 프레임의 변환 함수를 구성하는 방법을 제안한다. 또한 페이드-인 (fade-in) 등과 같이 장면 전환을 위한 특수 효과를 적용한 동영상이나 장면의 특성상 낮은 화소값이나 높은 화소값들만으로 구성된 동영상에 대해 히스토그램 등화를 적용할 경우 발생하는 문제점을 극복하기 위한 방법을 제시한다. 따라서 제안하는 알고리듬을 적용하여 동영상의 히스토그램 등화를 수행하면 실시간 동영상 처리가 가능할 뿐만 아니라, 다양한 특수 기법들을 사용한 동영상을 효과적으로 개선하여 향상된 화질의 동영상을 얻을 수 있다.
SAR 영상은 스펙클 잡음의 승법(multiplicative) 특성으로 인하여 영상 분석하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환을 사용하여 SAR 영상의 스펙클 잡음을 제거하고자 한다. 이를 위해 잡음영상에 대해 로그를 취해 얻은 가법(additive) 잡음 영상에서 웨이블렛 분해 한 후 잡음 성분을 제거하고 원영상을 얻기 위해 지수형태를 취한다. 웨이블렛 변환에서 임계치 처리는 소프트 임계법을 사용하고 VisuShrink, SureShrink, BayesShrink 그리고 수정된 BayesShrink 방법으로 임계값을 선택한다. 영상실험을 통하여 이들 임계값 선택 방법들 간의 비교는 수정된 BayesShrink 방법이 다른 방법들보다 좋은 영상의 질을 유지하고 있으며 또한 PSNR 면에서 좋은 잡음제거 성능을 갖고 있음을 알 수 있었다.
영상 압축은 멀티미디어 실시간 전송에 있어서 핵심적인 기술이다. 동영상 압축 기술 중 움직임 예측 부분은 가장 계산량이 많고 가장 복잡한 부분으로 실시간 전송을 위해서는 고속 알고리즘이 필요한 부분이다. 본 논문은 기존의 움직임 예측 알고리즘의 하나인 이진 블록 정합 움직임 예측 알고리즘 중 2bit 변환을 개선하여 더욱 빠른 알고리즘을 제안한다. 기존의 2bit 변환 알고리즘은 현재 프레임과 이전 프레임의 블록에 윈도우를 씌어 각 프레임의 윈도우에서 구한 평균과 표준편차를 가지고 각각 2bit 변환을 하였다. 그러나 본 논문은 현재 프레임과 이전 프레임의 블록에 윈도우를 씌우고 현재 프레임의 윈도우에서 구한 평균과 표준편차를 이전 프레임에 적용을 시켜 같은 평균과 표준편차를 이용하여 기존의 알고리즘을 개선한다. 제안하는 알고리즘은 계산량의 감소와 동시에 화질을 유지시킨다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환을 이용한 효율적인 브라인드 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 원영상을 1-단계 웨이브릿 변환영역으로 변환하여 고주파 부분에 워터마크를 삽입한다. 워터마크삽입은 웨이브릿 변환 영역 중 HL, LH, HH 밴드의 서로 대응되는 위치에 있는 웨이브릿 계수값을 삽입하고자 하는 워터마크의 값에 따라 교환함으로써 이루어 진다. 그리고 워터마크의 추출은 원영상이 없이도 웨이브릿 계수값 간의 관계에 의해 워터마크된 영상만으로 가능하다. 실험결과 워터마크가 삽입된 영상은 시각적으로 손상을 감지하기 어려울 정도로 우수한 화질을 가졌으며, 손실압축, 클리핑, 샤프닝 둥의 공격에도 강인성을 보였다.
영상 매칭은 컴퓨터 비전에서 중요한 기초 기술 중에 하나이다. 하지만 스케일, 회전, 조명, 시점변화에 강인한 대응점을 찾는 것은 쉬운 작업이 아니다. 이러한 문제점을 보안하기 위해서 스케일 불변 특징 변환(Scale Invariant Feature Transform) 고속의 강인한 특징 추출(Speeded up robust features) 알고리즘등에 제안되었지만, 시점 변화에 있어서 취약한 문제점을 나타냈다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해서 시점 변화에 강인한 알고리즘을 제안하였다. 시점 변화에 강인한 영상매칭을 위해서 원본 영상과 질의 영상간 유사도 높은 특징점들의 호모그래피 변환을 이용해서 질의 영상을 원본 영상과 유사하게 보정한 뒤에 매칭을 통해서 시점 변화에 강인한 알고리즘을 구현하였다. 시점이 변화된 여러 영상을 통해서 기존 SIFT,SURF와 성능과 수행 시간을 비교 함으로서, 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 입증 하였다.
영상처리는 크게 두 가지의 목적을 가지고 이루어지게 된다. 첫 번째는 저화질 영상을 고화질로 바꾸거나 문자의 가독성을 높이는 등의 인간이 이해하기 쉽게 영상정보를 개선하는 것이고. 두 번째는 압축 및 변환을 통해 컴퓨터가 빠르고 효율적으로 인식할 수 있게 변환하는 것이다. 영상처리의 목적 중 첫 번째인 인간이 이해하기 쉽게 영상정보를 개선하는 분야를 영상향상(Image Enhancement)이라고 부른다. 본 논문에서 기존의 소프트웨어로 구현한 영상향상 분야를 FPGA를 이용하여 구현함으로써 실시간으로 카메라로부터 들어오는 RAQ이미지의 콘트라스트를 향상시키는 기능을 하게 한다.
본 논문에서는 실시간 데이터 및 보안데이터, 영상데이터 통을 전송할 때 잡음으로 인해 발생되는 데이터 오류를 효과적으로 복원하기 위해 오류 정정 능력이 뛰어난 터보코드를 적응하여 신뢰성 있는 영상전송 시스템을 실현하였다. 영상처리 시스템에서는 CCTV, 비디오 카메라 등에서 나오는 NTSC(National Television System Committee) 영상 신호를 비디오 디코더를 통해 A/D 변환하여 출력하였다. 변환된 디지털 영상정보는 두 개의 영상필드로 출력되며 그중 하나의 필드가 선택되는 알고리즘을 EPLD(Erasable Programmable Logic Device) 로직회로로 구성하여 디지털 영상 데이터를 절반으로 줄이는 시스템을 구현하였다. 터보코드의 부호기, 복호기 시스템에서는 실수연산이 가능한 DSP(Digital Signal Processor)를 사용하여 터보코드를 구현하였으며, 터보코드의 성능을 좌우하는 인터리버부분은 블록 인터리버를 적용하여 설계하였다.
본 논문에서는 내용 기반 영상 검색 기술을 이용하여 사용자가 원하는 영상을 쉽게 찾아내고, 이를 자동 재구성함으로써, 영화 미학의 핵심 중 하나인 몽타주 기법을 사용자 중심의 관점에서 구현하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 실시간 몽타주 시스템은 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)을 이용해 사용자가 선택한 영상의 특징을 찾고, 유클리디안 거리(Euclidean Distance)를 이용해 데이터베이스에 있는 영상과 유사도를 비교함으로써, 빠르고 효과적으로 사용자가 원하는 영상을 검색할 수 있다. 또한 카메라 트래킹에 의해 실시간으로 사용자의 움직임 영상을 취득하고, 취득된 영상을 검색된 사용자의 영상과 함께 자동 재구성함으로써, 손쉽게 사용자의 의도에 맞춘 영상 재구성을 하게 된다. 본 시스템은 사용자가 일방적으로 영상을 시청, 감상하는 소극적 영상의 소비자에서 벗어나, 기존의 영상을 이용해 임의의 영상을 조합하고 자기 자신의 영상까지 실시간으로 개입할 수 있도록 함으로써, 영상을 새롭게 구성하고 영상 재생산의 적극적 주체가 되는 사용자 중심의 새로운 영화(뉴미디어)의 토대가 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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