본 연구에서는 두 가지의 다른 센서에 의하여 획득된 다시기 항공사진과 KOMPSAT-1 EOC 위성영상을 이용하여 급속하게 변화하는 도시지역의 변화를 검출하고자 하였다. 모든 영상에 대한 1, 2차 기하보정을 통하여 좌표계와 축척을 일치시킨 다음, 동일한 조건 하에서 변화를 검출하기 위하여 7m의 공간해상도로 영상을 재배열하였다. 팬크로매틱 항공사진과 KOMPSAT-1 EOC 영상에 대하여 영상의 차연산 기법과 비연산 기법을 각각 적용하여 건물, 구조물, 도로, 기타 인공지물 등 변화를 검출할 수 있었으며, 다른 유형의 센서 영상을 이용한 시계열적 변화탐지의 잠재성을 확인할 수 있었다. 또한 영상의 차연산과 비연산 기법에 의한 변화탐지에 있어서 최적의 임계값을 제시하였다.
본 논문은 논리 연산을 이용한 실시간 주행 차량 분할 및 추적에 관한 알고리즘을 제안하였다. 연속된 프레임 간에 논리연산을 이용하여 영상을 분할하고, 배경과 잡음을 제거하였으며 영상에서 주행차량의 이동 영역을 추출하였다. 주행차량들을 논리 연산을 이용하여 영상분할 함으로써 기존 방법에 비해 평활화 및 에지추출 단계에서 나타날 수 있는 문제점들을 제거하였고, 전처리 단계를 줄였으며, 알고리즘을 단순화 하였다. 또한 추적되는 영상으로부터 위치와 컬러등의 주행 차량의 특징을 직접 추출 가능하도륵 하였다.
이 논문은 다중참조 및 가변블록 움직임 추정의 연산량을 효율적으로 줄이기 위해 세 가지 참조영상 선택 방법들을 소개한다. 제안된 RSP (Reference Selection Pass) 방법은 참조영상 선택의 부가적인 연산을 최소화 할 수 있고 MFS (Modified Frame Selection) 방법은 참조영상 선택 과정 중 영상의 움직임을 고려하여 참조영상 선택 시 연산 횟수를 기존 방식에 비해 17% 감소시킨다. 또한 TPRFS (Two Pass Reference frame Selection) 방법은 H.264/AVC에서 요구하는 가변블록 움직임 추정을 지원하기 위한 부가적인 연산을 블록 크기에 따라 선택되는 참조영상의 특성을 이용하여 최소화 한다. 실험 결과 제안한 방식은 기존의 방식에 비해 화질의 열화 없이 50% 이상의 움직임 추정의 연산량을 감소시킬 수 있다. 또한 제안한 참조영상 선택 방법은 움직임 추정의 주된 연산인 블록정합 단계와 별개로 수행이 되기 때문에 기존의 어떠한 단일참조 고속 움직임 탐색 방법과도 같이 사용되어 효율적으로 다중참조 및 가변블록 움직임 추정 연산을 지원 할 수 있다.
본 논문에서는 영상에 존재하는 잡음 (noise) 들을 제거하는 방법 중 하나인 비 지역적 평균 (non-local means, NLM) 알고리즘을 먼저 소개하고 비 지역적 평균 알고리즘의 개선된 방법 중 하나인 주성분 분석 (principal component analysis, PCA) 기반의 알고리즘에 대해서도 소개한다. 주성분 분석을 활용하기 위해서는 선행적으로 공분산 행렬 (covariance matrix)을 구해야 하는데, 영상의 모든 픽셀들을 대상으로 하였을 때 이 공분산 행렬을 구하기 위해서는 큰 크기를 가지는 행렬 곱 연산이 필요하다. 만약 비 지역적 평균 알고리즘의 영상 패치 (neighborhood patch) 의 크기를 S × S = S2, 영상 전체의 픽셀 수를 Q라고 한다면 공분산 행렬을 구하기 위해서는 S2 × Q 크기의 행렬 곱 연산이 필요하게 된다. 이는 영상의 특성을 고려하면 비효율적인 연산이다. 따라서 본 논문에서는 공분산 행렬을 효율적으로 구하기 위해, 영상 패치들간의 일정 간격을 유지하면서 샘플링을 하는 방법을 제안하고자 한다. 최종적으로, 샘플링 후에는 S2 × floor (Width/l) × (Height/l) 크기를 가진 행렬의 곱 연산으로 공분산 행렬을 구할 수 있다.
본 논문은 논리연산을 이용한 주행차량들의 영상분할 알고리즘을 제안하였다. 연속된 프레임 간에 XOR(Exclusive OR)연산을 행함으로써 차영상을 구하였고, Laplacian 필터링, AND 연산, 팽창(dilation)연산 등을 이용하여 주행차량들에 대해서만 에지들을 추출하고 이들을 영상분할 함으로써 기존방법에 비해 평활화 단계에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하였고, 전처리 단계를 줄였으며, 알고리즘을 단순화 하였다 또한 분할된 영상으로부터 컬러 등 주행차량의 특징을 직접 추출 가능토록 하였다. 30fps로 90,000프레임 이상 촬영 된 주행차량들을 대상으로 제안된 알고리즘의 우수성을 보였다
영상을 유사한 특성을 갖는 영역 단위로 분할하는 작업은 다양한 영상 처리를 위한 전처리 과정으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 모폴로지(Morphology)와 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 이용한 영상분할 방법을 제안한다. 초기에 LUV 색상공간에 모폴로지를 응용한 재구성(Reconstruction)에 의한 닫힘(Closing) 연산과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 통해 실형 영상을 획득한다 이 영상에서 칼라 영상의 기울기(Gradient) 정보를 획득하고, 마커(Marker) 정보를 이용한 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 적용하여 영상을 효과적으로 분할한다. 그레이 영상과 칼라 영상을 대상으로 한 실험에서 제안 방법이 영상을 효과적으로 분할함을 확인하였다.
본 연구에서는 스마트폰의 제한된 연산 환경에 적합한 영상 잡음 제거 알고리즘을 개발하여 기존의 연구들과 비교할 시에 스마트폰에서 보다 빠르게 영상 후처리 결과물을 얻고, 품질적인 면에서도 비교할 만한 수준의 영상을 얻는 앱 환경에서 실용적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 저조도 환경에서 스마트폰 카메라를 위한 영상잡음 제거 알고리즘은 영상획득 과정에서 발생한 가우시안 잡음만 찾아내어 제거함으로써 영상 복원과정에서 발생하는 연산량을 감축하면서 윤곽선의 블러링 현상을 방지한다. 실험 결과에 의하면 기존의 평균필터와 메디언 필터 적용 기법들에 비해 훨씬 양호한 PSNR 값을 가짐을 보였다. 그리고 영상 내 윤곽선의 흐려짐을 방지하여 기존의 방법들에 의한 결과들보다 선명한 영상 품질을 가지며, 또한 기존의 라플라시안 마스크 연산적용에 비해 연산량을 약 52% 감소시킴으로서 안드로이드 기반의 스마트폰 카메라 앱으로 구현 및 적용했을 때도 복원된 영상이 원 영상에 훨씬 근접하는 영상복원 성능을 가짐을 확인하였다.
본 논문은 2D/3D 영상 처리에서 깊이지도 생성을 위한 Optical flow에서 레벨을 간소화하여 연산량을 감소시키고 객체의 고유벡터를 이용하여 영상의 잡음을 제거하는 연구이다. Optical flow는 움직임추정 알고리즘의 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내며 블록 매칭과 같은 알고리즘에 비해 정확도가 높다. 그러나 기존의 Optical flow는 긴 연산 시간과 카메라의 이동이나 조명의 변화에 민감한 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 연산 시간의 단축을 위한 레벨 간소화 과정을 거치고 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에 한해 Optical flow를 적용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity Index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.
블록의 DCT계수를 이용하여 동영상 움직임 탐색(motion estimation)에서 탐색점 수를 결정하는 선택적 탐색 기법을 제안한다. DCT(Discrete Cosine Transform)에서 탐색점 수를 결정하는 선택적 탐색 기법을 제안한다. DCT(Discrete Cosine Transform) 연산과 블록정합 기법인 3단게 탐색기법을 기반으로 한다. DCT 연산 결과인 블록의 주파수성분에 가중치테이블을 적용하여 고주파성분을 많이 가진 블록일수록 탐색점의 수를 증가시켜 국부극소에 빠질 확률을 줄여 화질을 개선한다. MP@ML 영상테이터에 대해 제안된 기법을 사용하여 시뮬레이션하였다. 제안하는 기법은 3단계 탐색기법에 비하여 연산량은 증가하나, 연산량 증가에 비하여 좋은 화질을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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