본 논문에서는 일반적인 2차원 영상에서 운동 시차론 이용하여 서로 다른 원근 깊이를 갖는 입체 영상을 생성하고, 2차원 영상에서 운동 물체의 운동 방향과 속도에 상관없이 3차원 효과를 제공할 수 있는 입체 영상 변환 방법을 제안하고자 한다. 입체 영상은 제안한 움직임 검출, 영역 분할, 그리고 깊이 지도 생성 방법을 이용하여 인접한 2차원 영상 사이에서 운동 시차를 계산하여 생성된다. 제안한 방법은 다양한 영상원에 대해서 실시간으로 입체 영상 변환이 가능하며, MTD 방식과의 성능 비교를 통하여 제안한 방법의 성능 평가를 수행하였다.
최근 많은 영상처리 연구자들 사이에서 마이크로소프트사의 실시간 깊이센서 '키넥트'가 상당한 관심을 받고 있다. '키넥트'는 실시간으로 깊이정보를 제공함과 동시에 별도의 센서를 부착하지 않고도 컴퓨터와의 인터렉션할 수 있는 가능성을 제공한다. 하지만 '키넥트'의 깊이영상은 홀 영역, 부정확한 경계, 낮은 해상도등의 많은 문제점을 지니고 있다. 이러한 부정확한 깊이 정보는 3차원 렌더링, 가상시점 영상 합성, 모션 인식 등에서 성능 저하를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 깊이 정보 품질 향상기법에 관하여 깊이영상 신뢰도를 이용한 도메인 변환기반 해상도 상향 알고리듬을 제안한다. 정확하고 빠르게 홀 영역정보를 추정하기 위해 도메인 변환 기반의 경계 보존 필터링이 사용된다. 또한 다양한 깊이 영상의 노이즈를 효율적으로 제거하기 깊이 영상의 신뢰도를 이용한다. 실험결과를 통하여 제안하는 방법이 효율적으로 홀 영역을 채우고, 부정확한 경계를 제거하여 깊이 영상의 품질을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 사용자의 시점과 환경을 고려한 3DTV 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다시점 영상의 부 복호화기, 얼굴 추적, 2D/3D동영상 입체 변환으로 구성된다. 다시점 영상에 입체감을 부여하기 위한 방법 중 실시간 처리가 가능한 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하는 2D/3D 동영상 입체 변환을 이용하여 입체 영상을 생성하였다. 기존의 2D/3D 동영상 입체 변환은 다시점 영상을 고려한 변환 방법이 아니기 때문에 다시점 영상의 시점 변화 시 다른 시점의 영상을 사용하여 불안정한 입체 영상을 생성한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다시점 영상에 적합하도록 시점 변화 시를 고려한 2D/3D변환방법을 사용함으로써 시점 변화 시 안정된 입체영상을 생성할 수 있었다.
기존의 얼굴 검출 방법은 프레임 간의 차를 이용하여 움직임을 검출하는 방법이 사용되어 왔다. 그러나, 대부분이 실시간을 고려하지 않은 수학적 접근법을 사용하거나 알고리즘이 지나치게 복잡하여 실시간 구현에 용이하지 않았다. 본 논문에서는 실시간 얼굴검출을 위하여 감시카메라에서 입력된 RGB영상을 YCbCr 영상으로 변환한 후 연속된 두 영상의 차를 구하고 Glassfire 라벨링을 실시했다. 라벨링 결과 가장 넓은 구역의 면적과 Area 임계치 값을 비교하여 임계값 이상의 면적이면 동작변환으로 인식하고 영상을 추출하였다. 이렇게 추출된 동작변환 영상을 대상으로 얼굴 검출을 실시하였다. 얼굴 검출에 필요한 특징을 추출하기 위해 아다부스트 알고리즘을 사용하였다.
본 논문에서는 공간적 정보로 이미지검색을 하는 모양 특징정보 기반 이미지 검색 시스템에서 검색효율을 향상 시킬 수 있는 이진 영상 변환 및 유사도 검색에 대한 기법을 제안하였다. 모양특징정보의 좀더 정확한 값의 추출을 위해 이미지의 잡음이 윤곽선으로 인식되는 값이 최소화 될 수 있도록 하는 이진 영상 변환방법을 제안하였으며, 유사도 검색에서는 영역별 특징정보 간의 비교와 병행하여 영역을 다시 소그룹화한 다음 소그룹간의 평균 유사도 값의 비교방법을 적용하였다. 성능 평가를 통하여 제안된 이진 영상 변환 겐 유사도 검색 방법을 사용한 경우 기존의 방법보다 향상된 검색 효율성을 보임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 저작권 보호를 위하여 하다마드 변환을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다. 하다마드 변환은 간단한 행렬값으로 사용할 수 있고. 고속변환이 가능하여 영상적용에 용이한 변환이다. 제안한 알고리즘은 원 영상을 8$\times$8의 크기를 갖는 블록으로 나누어서 H$_3$행렬값을 사용하여 하다마드 변환을 한 후, LSB값과 워터마크의 계수간을 XOR하여 워터마크를 삽입한다. 워터마크 추출은 워터마크 삽입 영상의 하다마드 변환 계수값과 원영상을 XOR하여 추출한다. 실험결과 압축이나 이미지 영상처리 공격에 대해서 강인하게 워터마크가 추출되었고, 추출된 워터아크의 왜곡정도가 양호하여 시각적으로 인지가 가능하였다.
최근 딥러닝 기술은 여러 컴퓨터 비전 응용 분야에서 많이 쓰이고 있다. 물체 인식, 분류 및 영상 생성 등을 예로 들 수 있다. 특히 초고해상도 변환 문제에서 최근 딥러닝을 사용하면서 큰 성능 개선을 얻고 있다. Fast super-resolution convolutional neural network (FSRCNN)은 딥러닝 기반 초고해상도 알고리즘으로 잘 알려져 있으며, 여러 개의 convolutional layer로 추출한 저 해상도의 입력 특징을 활용하여 deconvolutional layer에서 초고해상도의 영상을 출력하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 병렬 연산 효율성을 고려한 FPGA 기반 convolutional neural networks 가속기를 제안한다. 특히 deconvolutional layer를 convolutional layer로 변환하는 방법을 통해서 에너지 효율적인 가속기를 설계했다. 또한 제안한 방법은 FPGA 리소스를 고려하여 FSRCNN의 구조를 변형한 Optimal-FSRCNN을 제안한다. 사용하는 곱셈기의 개수를 FSRCNN 대비 2.4 배 압축하였고, 초고해상도 변환 성능을 평가하는 지표인 PSNR은 FSRCNN과 비슷한 성능을 내고 있다. 이를 통해서 FPGA 에 최적화된 네트워크를 구현하여 FHD 입력 영상을 UHD 영상으로 출력하는 실시간 영상처리 기술을 개발했다.
본 논문에서는 패럴렉스 배리어 방식의 2D/3D 겸용 PC 및 핸드폰용 LCD를 위한 화소단위의 실시간 3D 영상변환 구조를 제안하고, 이를 FPGA 기반으로 설계한 후에 전체적인 동작을 위한 시스템으로 구현하였다. PC로부터 출력되는 아날로그 형태의 영상신호를 A/D 변환한 후에 디지털 형태의 신호를 입력된 영상의 형태에 따라서 3D 형태의 영상으로 재구성한다. 3D 형태의 영상으로 재구성하는 알고리즘은 패럴렉스 배리어에 많은 부분 의존하고 하는데, 입력되는 영상의 포맷에 따라서 R, G, B의 화소 단위로 영상을 인터리빙 하는 방식을 사용한다. 제안한 구조는 고속의 메모리 처리기법과 함께 다시점 2D 영상을 3D 영상으로 변환하는 FPGA로 설계되고, 고속의 데이터 저장 및 처리를 위해 4개의 SDRAM을 사용한다. 구현된 전체 시스템은 A/D 변환기를 위한 시스템과 디지털화된 2D 영상신호를 3D 디스플레이를 위한 영상신호로 변환하는 FPGA 시스템 그리고 3D영상을 디스플레이할 수 있는 LCD 패널로 구성된다.
본 논문에서는 손에 든 비디오 카메라로 촬영한 영상을 결합하여 대형 고해상도 영상을 생성하는 모자익 기법에 관해 기술한다. 기존의 특징점 기반 대응점 검색 기법들이 사람의 개입에 의해 영상을 정합하거나, 형태정보만 이용하는 방법을 사용 하는 것과는 달리 형태정보와 칼라정보를 모두 사용하여 사람의 개입이 없이 자동으로 정확한 중첩영역을 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인접하는 영상 간에 빠른 속도로 대응점을 추정하여 영상간의 초기 변환관계를 계산하는 보로노이 거리(Voronoi Distance)정합법을 이용하여 비슷한 형태를 가진 후보 영역들을 추출한 다음, 칼라 정보를 이용하여 최종 중첩영역을 찾는다. 이것은 영상내의 특징점을 기준으로 특징점 사이의 거리가 동일하도록 기준영상의 보로노이 평면(Voronoi Surface)을 생성하고 입력영상과 기준 영상간의 정합 부분에서 누적된 보로노이 거리를 최소화하는 대응점을 이항검색 기법으로 추출하는 방법이다. 추출된 계산된 초기 변환행렬은 Levenberg-Marquadt 방법을 통해 최적 변환행렬로 수정되고 이 변환행렬에 의해 영상이 합성되어진다.
변화 부호화는 기존에 부호화 되어있는 영상의 비트율을 더 낮은 비트율의 영상으로 재 부호화하거나. 다른 부호화 표준으로 재 부호화 하는 기법이다. 변환 부호화기의 설계에서 가장 중요시되는 문제는 화질 향상과 부호화 속도의 향상이다. 변환 부호화기의 많은 응용분야에서 실시간 변환을 필요로 하기 때문에 변환 속도를 향상시키면서 화질을 높이는 방법이 연구되어 왔다. 비트율 변환비가 매우 클 때에나 표준화 방법의 목적 영상 사이즈가 다를 때엔 비트율의 변환과 함께 영상의 크기를 함께 변환(1/2)해 주어야할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 경우에 적합한 변환 부호화기법을 제안한다. 우선 영상의 크기를 다운스케일링 해 준후, 기존 영상의 움직임 벡터들로부터 AWW기법을 이용해 1차 추정 벡터를 추출하여 속도를 향상시키고, 1차 추출 벡터 부근의 한정된 영역으로부터 움직임 벡터 추정과정을 거쳐 최종 추정 벡터를 정제하여 화질을 향상시킨다. 실험 결과 기존의 재 부호화 기법에 비해 속도가 향상됨을 확인 할 수 있었으며. AWW 기법에 비해 연산량은 조금 많아지나 정제 과정을 통하여 약 1dB 정도의 화질 향상이 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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