• 정보와 통신
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• 제33권9호
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• pp.24-29
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• 2016

영상의 화질 개선과 높은 대비를 얻기 위한 방법으로 최근 HDR(High Dynamic Range)영상을 디스플레이 장치에 매핑시키기 위한 톤매핑 기술이 널리 이용되고 있다. 하지만 단일프레임이 아닌 다중프레임으로 구성되어 있는 비디오에 이러한 톤매핑기술을 적용할 경우, 프레임 간 명암도 차이로 인하여 시각적으로 깜빡이는 현상인 플리커(Flicker)가 발생할 수 있으며, 이로 인해 사용자의 눈에 피로도를 증가시키고, 영상의 품질이 감소할 수 있다. 본 논문에서는 플리커 판별을 위해 영상의 명암도 측정법을 제안하여, 프레임별 명암값을 학습하기 위한 다양한 특징벡터를 정의한다. 학습된 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 이용하여 플리커 발생 프레임을 선별하고 플리커 제거를 위한 톤 안정화 방법을 제안한다. 실험에서 제안한 방법을 통해 86.7%의 플리커를 검출하였으며, 프레임 간 톤 안정화 알고리즘의 최적화를 통해 플리커 발생빈도를 69.8% 감소시켰다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.145-152
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• 2019

본 논문에서는 딥러닝을 활용한 흔들림 영상 안정화 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 몇 가지 2D, 2.5D 및 3D 기반 안정화 기술과 다르게 딥러닝을 활용한다. 제안하는 알고리즘은 흔들리는 영상을 CNN 네트워크 구조와 LSTM 네트워크 구조를 통한 특징 추출 및 비교하여 이전 프레임과 현재 프레임 간의 특징점 위치 차이를 통해 특징점의 이동 크기와 방향의 반대로 영상을 변환하는 알고리즘이다. 흔들림 안정화를 위한 알고리즘은 각 프레임의 특징 추출 및 비교를 위해 Tensorflow를 활용하여 CNN 네트워크과 LSTM 구조를 구현하였으며, 영상 흔들림 안정화는 OpenCV open source를 활용해 구현하였다. 실험결과 영상의 흔들림이 상하좌우로 흔들리는 영상과, 급격한 카메라 이동이 없는 영상을 실험에 사용하여, 제안한 알고리즘을 적용한 결과 사용한 상하좌우 흔들림 영상에서는 안정적인 흔들림 안정화 성능을 기대할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.90-95
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• 2003

다수의 사용자 요구에 의한 비디오 타이틀을 실시간으로 제공해야 하는 VOD 서비스는 클라이언트의 버퍼 안정화와 재생 질 보증을 위해서는 네트워크의 상태를 주기적으로 모니터링하여 그 상태에 따라 디스크 배열에 저장되어 있는 프레임을 드로핑(Dropping)이나 스키핑(Skipping) 알고리즘으로 프레임을 전송하는 메카니즘이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG을 이용하여 일반 VHS 비디오 테이프의 내용을 손실 압축하여 디스크 배열에 저장해 두고, 디스크 배열에 압축 저장된 MPEG 프레임(I, P, B 프레임) 데이터를 네트워크의 부하에 따라 저장장치에서 생략 인출하여 클라이언트에 전송하는 알고리즘을 제시한다. 또한 시뮬레이션을 통해 네트워크의 부하에 적응적으로 대처하여 네트워크의 부하를 줄이고 클라이언트의 수신 버퍼를 안정화시킬 수 있음을 검증한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1209-1218
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• 2003

다수의 사용자 요구에 의해 비디오 타이틀을 실시간으로 제공해야 하는 VOD 서비스는 클라이언트의 버퍼 안정화와 재생 질 보증을 위해서, 네트워크의 상태에 따라 드로핑 (Dropping)이나 스키핑(Skipping) 알고리즘으로 프레임을 전송하는 메카니즘이 필요하다. 본 논문에서는 네트워크의 부하에 따라 저장 장치에서 생략 인출한 MPEG 프레임 (I, P, B 프레임)을 클라이언트에 전송하는 알고리즘을 제시한다. 또한 시뮬레이션을 통해 네트워크의 부하에 적응적으로 대처하여 네트워크의 부하를 줄이고 클라이언트의 수신 버퍼를 안정화시킬 수 있음을 검증한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권6호
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• pp.677-684
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• 2003

VOD 서비스의 대부분 정책들은 주로 서버 시스템에 대해 연구되고 있고, 단절감 없는 재생과 재생질 보증의 근간이 되는 클라이언트의 버퍼 안정화 문제에 대해서는 언급되지 않고 있다. 본 논문에서는 클라이언트의 버퍼 상태가 스타베이션 또는 오버런인 경우 서버에 동적인 제어신호를 발하고, 서버에서는 수신된 제어 요구 신호에 따라 프레임을 생략하여 전송하는 정책을 제안한다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 제안 정책이 클라이언트의 버퍼 상태 악화로 인한 프레임의 미수신 및 손실을 방지하여 클라이언트의 버퍼를 안정화시켜 재생질 보증에 더 효율적임을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.106-111
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• 2009

실시간 영상 안정화 기술은 손떨림에 의한 휴대용 카메라 혹은 외부적 조건에 의한 고정 카메라의 흔들림 보상에 이용된다. 본 논문은 비교적 큰 외부적 요인으로 인하여 발생하는 동영상의 흔들림에 대한 대책에 관한 것이다. 동영상 안정화 파라메터로 이용되는 기준 프레임에 대한 현재 프레임의 변위를 얻기 위하여 DFT에 기반한 위상 상관법을 이용한다. 그리고 위상 상관지도에서의 효율적이고 안정적인 탐색을 위하여 칼만 필터를 이용하여 탐색 범위를 추정하는 방법과 안정적인 성능과 실시간 처리에 필요한 조건을 실험적으로 찾아내고 그 조건을 제시한다. 중심 지점에 대한 평균밝기의 표준편차 값을 동영상 안정화의 성능 평가 척도로 제안하고 가상 흔들림 동영상과 실제 흔들림 동영상에 대하여 성능을 서로 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.957-964
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• 2011

영상 안정화(image stabilization)는 흔들림이 있는 영상을 영상처리 기법으로 안정화 시키는 과정을 말한다. PA(projection algorithm)기법을 이용한 디지털 영상 안정화는 쉽게 글로벌 모션을 얻을 수 있어 많이 연구가 되어 왔다. PA기법은 실현이 간단하고 속도가 빠른 장점이 있지만 고정된 탐색범위를 사용함으로 탐색범위를 초과한 떨림을 안정화 시킬 수 없고 또한 큰 떨림을 안정화 하기위하여 탐색범위를 크게 하면 모션 추적에 참여하는 블록이 작아져 적확한 글로벌 모션을 얻지 못하게 된다. 본 논문에서는 기존의 PA기법의 단점을 해결하기 위하여 여러 가지 흔들림의 크기에 절용할 수 있는 IPA(Iterative Projection Algorithm)기법을 제안하여, 차량에서 찍은 연속된 영상 1000프레임에 적용하였을 때 기존의 알고리즘을 사용하고 서로 다른 탐색범위를 사용한 결과보다 PSNR이 최저 6.8%, 최고 28.9% 향상 되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.77-82
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• 2012

본 논문은 얼굴 검출 시스템에서 검출된 얼굴의 크기와 위치 정보를 이용한 얼굴 영역 안정화 알고리즘의 하드웨어 구현에 관한 것이다. adaboost 알고리즘을 이용한 얼굴 검출 시스템은 입력되는 영상을 이용하여 얼굴이라고 판단될 수 있는 템플릿 패턴, 얼굴 특징을 추출 하거나 미리 학습된 데이터와 비교하여 얼굴을 검출한다. 하지만 미세한 흔들림에도 얼굴 정보의 위치나 크기가 달라진다. 검출된 얼굴 영역의 안정화를 위해서 본 논문은 검출된 현재 얼굴 정보와 이전 프레임의 얼굴 정보를 기반으로 얼굴 영역의 흔들림을 줄이는 고주파 억제 필터, 얼굴 거리와 영역 비교, 얼굴 영역 확대-축소 연산을 이용한 얼굴 검출 안정화 하드웨어를 구현하여 실시간으로 피드백이 가능하도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.973-976
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• 2007

본 논문에서는 영상 시퀀스 내의 흔들림을 제거하는 고속 알고리즘을 제안한다. 프레임 지터 제거에 관한 연구는 영상 취득과정에서 발생하는 손떨림에 의한 영향을 제거하거나 오래된 영화필름에서 녹화장치의 기구적인 문제로 인해 발생한 흔들림을 제거하기 위해 많이 연구되었다. 제안하는 알고리즘은 영상 프레임을 배경과 전경 영역으로 나누고 움직임 벡터를 이용하여 천역 움직임을 구한다. 전역 움직임을 구하는 과정에서 잘못된 움직임 예측이 발생할 가능성이 높은 블록을 사전에 제거하여 속도를 개선하였으며 알고리즘을 실제 영상에 적용하여 영상 프레임 정합됨을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.13-20
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• 2010

본 논문에서는 적분 영상(Integral Image)을 이용하여 고속 비디오 안정화를 수행하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 매 프레임마다 적분 영상을 생성하고, 생성된 적분 영상에서 영상의 블록 움직임의 정합을 평가하여 지역 움직임을 추정한다. 이를 사용해서 전역 움직임을 추정하여 보정한다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 실험 데이터를 다양한 패턴으로 직접 제작하였고, 기존 안정화 알고리즘과의 떨림 보정과 수행 시간을 평가하였다. 실험 결과에서 기존 제안한 기법이 기존 방식들에 비해서 수행 시간이 빠르고 떨림을 검출하여 보정함을 확인하였다.