본 논문에서는 MPEG-2, MPEG-4, H.263 등에서 블록정합을 위해 사용되는 움직임 추정(Motion Estimation) 기법에서 적응적 탐색 범위를 기존의 알고리듬에 적용시킴으로써 계산량을 줄이고 화질도 개선하는 방법을 제안한다 제안된 알고리듬은 먼저 이웃한 움직임 벡터(Motion Vector)의 위치를 이용하여 예상된 움직임 벡터를 찾고 이 예상된 움직임 벡터의 X, Y 값의 크기를 작은 값, 중간 값, 큰 값, 세 가지로 분류해서 탐색범위를 적응적으로 변화시켜 움직임 벡터가 있을 확률이 큰 범위를 집중적으로 찾는다 그리고 각 분류에서 작은 값일 때는 전역 탐색을 적용하고 큰 값일 때는 기존의 알고리듬을 적용시키고 중간 값 일 때는 3단계탐색 기법을 적용시켜 더 적합한 움직임 벡터를 찾도록 하였다. 그리고 작은 값 일 때 구해진 움직임 벡터의 SAD(Sum of Absolute Difference) 값과 이웃한 움직임 벡터의 SAD값을 비교해 국소점에 빠졌다고 판단이 되면 다시 탐색 범위를 조정해서 움직임 벡터를 구함으로써 국소점에 빠지는 경우를 줄였다.
시 공간적으로 인접한 주변 블록들의 움직임 정보들을 이용하여 적응적으로 탐색 범위를 조절하는 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 기존의 탐색 범위 조절을 통한 고속 움직임 추정 기법들은 참조 프레임에 있는 모든 블록들의 움직임 벡터들 중에서 최댓값을 이용하여 현재 블록의 탐색 범위 조절을 하기 때문에 움직임이 작은 블록들에 대해서는 최적의 탐색 범위 조절을 못할 수 있다. 본 논문에서는 참조 프레임과 현재 프레임에서 현재 블록과 인접한 주변 블록들의 움직임 정보를 동시에 고려하여 최적의 탐색 범위를 결정하여 움직임 추정을 고속으로 할 수 있는 움직임 추정 기법을 제안한다. 시간적으로 인접된 블록들 즉 참조 프레임에 있는 주변 블록들의 움직임 정보를 이용하면 움직임이 작은 블록의 탐색 범위의 크기를 적절하게 작게 할 수 있어 고속의 움직임 추정을 할 수 있다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 시 공간적 주변 블록들의 움직임 정보를 이용하는 탐색 범위 조절을 통한 고속 움직임 추정 기법이 비트율과 움직임 추정 오차는 거의 비슷하게 유지하면서 기존의 방법인 Simple Dynamic Search Range(SDSR) 기법보다 탐색 점의 수를 약 15% 더 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
현재 상용화 되고 있는 DMB에서는 176$^*$144의 작은 영상 사이즈를 표준으로 서비스하고 있다. 뿐만 아니라 서비스 되고 있는 콘텐츠들은 주로 움직임이 많은 영화나 스포츠 그리고 드라마 등이 주류를 이루고 있다. 따라서 시간적 압축 방식을 사용하는 움직임 예측 모듈이 더욱더 중요한 위치를 차지하게 됐으며 기존의 영상 표준안과 다르게 4$^*$4와 같은 작은 블록 사이즈가 중요한 정보를 갖게 되었다. 본 논문은 DMB에서 서비스 하는 여러 가지 영화나 스포츠를 대상으로 실험한 결과 4$^*$4와 같은 작은 사이즈의 블록이 움직임 예측시 많이 나타날 뿐 아니라 중요한 정보들로 이루어져 있다는 결과를 얻었으며 이를 토대로 좀 더 정확한 움직임 예측을 수행하기 위하여 가변 탐색범위를 제안하였다. 제안된 방법은 C언어를 통하여 검증하였으며 그 결과 고정의 탐색범위를 적용한 것보다 좋은 효율을 얻었다. 그리고 이를 다시 하드웨어 언어인 VHDL로 구현하였다.
움직임 추정(ME)은 동영상 압축에서 영상 화질과 인코더 속도에 대하여 중요한 역할을 하지만, 많은 수의 메모리 접근과 연산량이 발생한다. 기존의 움직임 추정 방법은 현재 프레임의 블록을 참조 프레임의 검색범위 내의 블록과 매칭하여 움직임 차이를 계산하여 움직인 위치를 추정하게 된다. H.264와 같은 최근의 압축 표준에서는 1/4화소 단위까지 움직임 예측을함으로써 영상 데이터 압축의 효율을 높일 수 있으나, 많은 양의 메모리 접근과 연산의 복잡도가 크게 증가하게 된다. 본 논문에서는 메모리 접근 횟수를 감소시키기 위하여 SAR(Search Area Reuse)알고리즘을 사용하여, 참조 프레임의 블록을 현재 프레임의 블록과 매칭하여 움직임 예측하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 아키텍쳐는 현재프레임의 검색범위 내에 있는 데이타를 재사용함으로서 메모리 액세스를 줄일 수 있으며, 참조프레임의 한 블록당 1/4화소 단위까지의 연산을 한 번만 하게 되므로 메모리 접근 횟수 감소와 함께 연산의 복잡도도 줄일 수 있다.
고성능 단말기와 다양한 컨텐츠가 제공되면서 제스처 기반 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 기존의 알고리즘을 사용하기 위해서는 센서 장치를 사용하거나 사용자가 부자연스러운 장비를 착용해야 하는 경우가 많다. 본 논문에서는 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 착용한 색상 마커를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문이 제안하는 마커 인식 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분 평균을 이용한 조건검사를 통하여 색상 영역을 검출한다. 다음으로, 인접한 프레임간의 평균 영상과 현재 영상과의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고 이 범위를 벗어난 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하고 이웃한 픽셀들도 위 조건을 동시에 만족하면 최종적으로 사용자의 마커로 인식한다. 본 논문이 제안하는 알고리즘은 영상 정보만 사용하기 때문에 사용자는 센서나 부자연스러운 장비를 착용할 필요가 없고 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하기 때문에 효과적인 사용자 움직임 검출이 가능하다.
선형 가속기를 통한 세기 변조절 방사선치료(Intensity Modulated Radiation Therapy, IMRT), IGRT, 3D-CRT (Three-Dimensional Conformal Radiotherapy) 및 사이버나이프를 통한 치료와 같은 3차원 방사선 치료에서 호흡에 의해 발생하는 종양의 움직임은 실제 치료에 있어 매우 중요한 요소이다. 이와 관련하여 움직이는 종양에 보다 정확한 방사선량을 조사시키기 위하여 ABC (Active Breathing Control), 호흡동기 방사선 치료 등의 여러 방법들이 사용되고 있다. 본 연구에서는 방사선 치료시 호흡에 따른 내부 장기의 움직임 감소 장치를 개발하여 내부 장기 중 횡격막 운동이 얼마나 효율적으로 감소하였는지에 대한 연구를 시행하였다. 4개의 벨트로 구성된 움직임 감소 장치를 환자에게 장착시키고, 환자의 복부 위에 작은 진공쿠션(Vaccum cusion)을 놓아 최대한 호흡을 내쉬게 한 후, 벨트로 환자의 횡격막 주위를 묶는 방법을 사용하였다 이때 횡격막에 움직임 감소 장치를 사용한 경우와 사용하지 않는 경우로 나누어 투시영상(fluoroscopy)에 나타난 횡격막의 움직임을 디지털 카메라 동영상 모드로 촬영하였다. 이 파일을 퍼스널 컴퓨터에 연결 후 포토샵 6.0 소프트웨어 프로그램을 통하여, 횡격막의 가장 높은 지점이 움직이는 최대점과 최소점을 관찰하여 횡격막 운동의 범위를 측정하였다. 움직임 감소장치를 사용하지 않은 경우 횡격막 움직임의 범위는 최소 1.14 cm에서 최대 3.14 cm였고, 그 평균값은 2.14 cm였다. 그러나 횡격막에 움직임 감소 장치를 사용한 결과 그 범위는 0.72~l.95 cm로, 평균값은 1.16 cm로 감소하였다. 횡격막 운동은 20~68.4% (평균 44.9%) 감소효과가 있었다. 횡격막 운동의 주기의 경우에는, 움직임 감소 장치를 사용한 결과 호흡 주기의 평균값이 4.4초에서 3.07초로 줄어들어 호흡이 빨라졌음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 움직임 감소 장치를 사용함으로써 내부 장기 중 횡격막 움직임의 범위가 감소함과 동시에 CTV-PTV 마진이 크게 줄어드는 결과를 확인하였다. 이 결과를 통하여 흉부 또는 복부에 종양을 가진 환자 치료 시 더욱 질 높은 방사선 치료가 실현될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 적외선 센서와 초음파 센서를 사용하여 넓은 범위의 움직임 감지뿐만 아니라 미세 한 움직임을 감지를 할 수 있는 다중 센서를 내장한 움직임 감지기를 개발하였다. 개발된 움직임 감지기를 전등과 연계시켜 강의실, 사무실 등 넓은 공간에서 사용하면 전기 에너지를 절약할 수 있다.
본 논문에서는 카메라 이동 및 피사체의 움직임 특성을 이용한 움직인 검출 방식을 제안한다. 카메라 이동 및 피사체의 움직임 특성을 파악하여 움직임을 검출하기 위해 이전 프레임과 현재 프레임 간의 화소 차이의 평균 및 화면 내의 물체의 에지 정보를 이용하여 현재 프레임의 움직임 정도를 판단한다. 그리고 움직임 검출의 정확도를 높이기 위해 화소 차이의 평균을 3단계로 나누어 연산한다. 제안된 움직임 검출 방식은 기존의 움직임 검출 방식에서 나타난 문제점을 보완하며 움직임 검출 범위를 높일 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있었으며, 아남 0.25$\mu$m 공정 라이브러리와 Synopsys 툴을 이용해 VHDL로 구현하였다.
본 논문에서는 이웃 블록과 중첩된 움직임 탐색영역에서의 MAD 분포 및 블록내 화소의 부표본화를 이용한 두가지 고속 움직임 추정 방법을 제안하였다. 제안한 두 가지 방법에서는 이웃 블록과 중첩된 영역에서 현재 블록 MAD의 최소 및 최대 범위를 구하여 이용하였으며, 이때 사용되는 MAD의 최소 및 최대 범위는 이웃 블록의 MAD와 현재 블록과 이웃 블록간의 MAD를 이용하여 구하였다. 또한, 블록 정합은 블록내 화소를 부표본화한 뒤 행하였다. 제안한 첫 번째 방법에서는 블록 MAD의 최소 범위를 이용하여 이웃 블록과 움직임이 중첩되지 않는 영역에서 구한 기준 MAD가 블록 MAD의 최소 범위보다 큰 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 또한, 본 논문에서는 계산량을 크게 줄이기 위한 방법으로 현재 블록 MAD의 분포 특성을 이용한 고속 움직임 추정 방법을 제안하였다. 이 방법에서는 이웃 블록과 중첩된 각 탐색점에서의 실제 MAD는 MAD의 최소 및 최대 범위 사이에 존재하게 된다는 것을 이용하여, 실제 MAD 분포의 확률적인 모델을 이용하여 고속으로 움직임을 추정하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 컸뼜\ulcorner모의 실험결과로부터 제안한 방법이 움직임 추정 오차 측면에서 우수한 성능을 유지하면서도 계산량을 현저히 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.
움직임 추정은 비디오신호의 압축에 중요한 역할을 한다. 본 논문은 효율적으로 움직임 벡터를 찾기 위하여 움직임 벡터의 시간적, 공간적 유사성을 이용하였다. 벡터를 검색하기 이전에 움직임 벡터의 검색 범위를 크게 9개의 영역으로 나눈 후, 이전 프레임에서 동일한 위치, 현재 프레임의 현재 매크로블록의 상위, 상우와 좌측의 매크로블록에서의 움직임 벡터까지 총 4개의 움직임 벡터를 이용하여 9개의 영역 중 한 영역을 제 1 후보, 그를 둘러싼 영역을 제 2 후보라 정하고 극소점들(Local Minima)을 피하였다. 모의실험을 통한 결과 NDS(New Diamond Search) 알고리즘에 비하여 매크로블록 당 평균 탐색 포인트 수가 5.79 포인트 감소하고, MSE는 최대 104.23 감소한 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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