본 논문은 고해상도의 깊이맵을 얻기 위해서 대응되는 색상 영상의 최대 변화도를 이용한 깊이맵 업샘플링 기술을 제안한다. 기존 알고리즘들이 인접한 화소의 깊이 값을 참조할 때 거리에 따른 가중치를 부여하는 것과 달리, 제안한 방법은 현재 화소와 참조 화소 사이의 최대 색차 변화도를 이용하여 가중치를 부여한다. 이런 접근 방법은 비슷한 색상의 물체가 서로 붙어 있거나 큰 크기의 객체가 존재할 경우에도 모두 올바른 가중치를 부여할 수 있다는 장점을 갖는다. 먼저, 색상 영상의 색차 성분에 대한 변화도 영상을 계산하고, 업샘플링하고자 하는 화소와 참조 화소 사이의 최단 경로 위에서 가장 큰 변화도를 취한다. 변화도가 클수록 다른 객체에 존재할 확률이 높기 때문에 변화도가 큰 참조 화소에는 작은 가중치를 부여하고, 이들의 가중합을 통해 최종 깊이 값을 계산한다. 제안한 방법을 이용하여 깊이맵을 업샘플링한 결과가 기존 알고리즘들에 비해 우수한 결과를 보였다.
본 논문에서는 가상시점 영상을 생성할 때 발생하는 홀 영역을 효율적으로 채우는 방법을 제안한다. 가상시점 영상을 생성하려면 우선 깊이 영상에 대해 3차원 워핑을 수행한 뒤, 이때 발생하는 작은 홀을 미디언 필터를 이용하여 적절히 채워야 한다. 홀이 채워진 깊이 영상을 기반으로 하여 입력받은 참조 컬러 영상에 대해 3차원 워핑을 수행하여 가상 위치에 새로운 시점 영상을 생성하게 된다. 이때 또한 마찬가지로 3차원 워핑을 수행하기 때문에 홀 영역이 발생하게 된다. 텍스쳐 영상을 워핑하여 새로운 좌표계로 옮긴 영상은 주변 컬러 화소들과의 관계들을 가지고 있다. 텍스쳐 영상을 워핑한 결과 영상에서 발생하는 홀 영역을 채우기 위해 방향성을 고려한 홀 채움 방법을 사용한다. 홀 주변 화소 영역의 값들을 홀을 채우게 될 후보 화소 값으로 설정한 뒤, 각각의 화소값에 대해 비용값을 계산한다. 이때 가장 적은 비용값을 갖게 하는 주변 화소 값을 해당 영역의 홀 채움 값으로 사용하게 된다. 좌영상과 우영상을 워핑할 때 발생하는 홀 영역의 위치가 각각 다르게 나타난다. 홀 영역은 배경화소 값을 이용해 채울 경우 자연스러운 결과를 보인다. 배경화소 값을 이용하기 위해 좌영상과 우영상에 따른 새로운 홀 스캔 방향 또한 제안한다. 능동적으로 홀 스캔 방향을 선택하여 홀 주변 화소값들을 스캔해가며 워핑 결과 발생하는 홀 영역을 효율적으로 채우게 된다. 결과적으로 제안한 방법을 통하여 생성된 가상시점 영상의 화질이 좋아지는 결과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 H.264 동영상 표준의 가변 움직임 블록을 위한 고속 움직임 예측 기법을 제안한다. 움직임 예측은 H.264의 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 움직임 예측과정에서 정수배 화소 단위에서의 탐색에 비하여, 부화소 단위까지의 움직임 추정은 실제 움직임 벡터를 찾아낼 수 있지만, 이를 구하기 위한 계산량이 늘어나는 문제가 있다. 본 논문에서는 기준점을 기준으로 기준점으로부터 $\pm1$ 화소 내에서 두 번째로 작은 오차 값이 있는 특성 및 부화소 단위의 화소 보간 특성을 이용하여 움직임 추정 과정에서 탐색점을 줄임으로써 연산 처리 속도를 증가시키고, 계산의 복잡도를 줄이는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법에서는 정수 화소 단위에서의 가장 작은 SATD를 갖는 점과 참조 영상으로부터 추출한 PMV를 비교하여 기준점을 정한 후, 기준점 주위의 8개의 화소 위치 가운데 두 번째로 SATD값이 작은 점을 찾아 해당 방향으로 1/2 화소 단위의 움직임 추정을 수행하였고, 1/4 화소 단위에서도 1/2 화소단위에서 두 번째로 SATD가 작은 점 방향으로 움직임 추정을 실행하였다. 그 결과 기존의 JM에서 사용한 고속 움직임 예측 알고리즘에 비해 PSNR값에 큰 변화가 없고, 움직임 벡터 예측 시간 면에서 약 18%의 시간을 줄이는 결과를 보였다.
본 논문은 H.264/AVC를 이용한 근접 무손실 화면내 부호화에서 기존의 라인 기반 예측 방법에서 발생할 수 있는 오류 전파 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면내 예측 부호화는 주변 블록의 복원 화소들을 현재 부호화하려는 블록의 예측값으로 사용하여 공간적 상관성을 제거하고 부호화 효율을 향상시킨다. 기존의 라인 기반 예측 방법에서는 일반적으로 화소 간 거리가 멀어질수록 화소 간 상관성이 떨어지므로 라인 단위로 예측을 수행하여 예측의 정확도를 높였다. 하지만, 이 경우 오류 전파 문제에 취약하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 화면내 $16{\times}16$ 수직 및 수평 예측 모드에 대해 매크로블록을 라인 단위로 예측하면서 정해진 서브 블록마다 참조 화소를 업데이트하는 방법을 제안한다. 따라서, 라인 기반 예측 방법의 예측 정확도는 유지하면서 오류 전파 문제를 예방할 수 있다. 실험을 통해, 제안하는 방법이 High 프로파일에서 H.264/AVC 표준 소프트웨어 JM 12.2에 비해 평균 약 5.8%의 비트율을 감소시킬 수 있음을 보였다.
건물이 밀집된 도심지역을 촬영한 두 시기 항공영상에 화소기반 변화탐지 기법인 영상대차(Image Differencing), 영상중첩 분석(Image Overlay)기법을 적용하여 넓은 대도심지역의 효율적인 변화탐지 가능성을 살펴보았다. 영상대차(Image Differencing) 기법은 알고리즘이 간단하고 정량적인 분석이 가능한 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있으나 고층건물밀집지역을 보여주고 있는 고해상도 항공영상의 적용과정에서는 폐색영역, 그림자 등으로 인해 정확한 변화탐지 결과를 보여주지 못했다. 영상중첩 분석(Image Overlay)기법은 한 번에 두 개 또는 세 개의 영상을 비교 분석할 수 있다는 장점이 있으나 직관적인 분석만을 제공하고 정량적인 분석이 불가능하였다. 현재의 화소기반 영상변화탐지 기술수준으로는 고해상도 공간영상에 대한 신뢰도 높은 변화탐지 분석결과를 얻을 수 없다는 것을 확인하였다.
기존의 H.264/AVC 비디오 표준은 고화질 비디오 부호화를 지원하지만 고해상도에 특화된 요소 기술이 도입되지 않아 만족할만한 성능을 보이지 못한다. 현존하는 동영상 압축 표준 중 가장 뛰어난 H.264/AVC 표준의 인트라 $16{\times}16$ 예측은 매크로블록에 인접한 최대 33개의 주변 화소를 이용하여 매크로블록에 속한 256개의 화소 값을 예측한다. 특히, 전체 예측 모드 중 수직과 수평 예측 모드에서는 16개의 수직 또는 수평 위치에 위치한 주변 화소로 전체 매크로블록 내의 화소 값을 예측하므로 매크로 블록의 끝으로 갈수록 예측의 정확도가 떨어져 부호화 비트가 증가한다. 고화질 영상에서는 인트라 $16{\times}16$ 모드로 부호화되는 블록이 많으므로 수행되므로 인트라 $16{\times}16$ 예측의 정확도를 높일 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 H.264/AVC의 예측 방법보다 예측 정확도가 높은 새로운 라인 기반 $16{\times}16$ 인트라 예측 방법을 제안한다. 일반적으로 편평한 특성을 보이는 인트라 $16{\times}16$ 블록이라도 좀 더 가까운 화소를 참조 화소로 사용하면 예측의 정확도를 높여 부호화 비트를 줄일 수 있다. 이를 이용하여 제안하는 알고리즘에서는 인트라 $16{\times}16$ 블록에서 16개 화소 한 줄을 단위로 예측 및 부호화를 수행한다. 1080p HD급 테스트 영상을 이용하여 실험한 결과, 기존의 H.264/AVC FRExt High 프로파일에 비해 평균 약 6.92%의 부호화 비트를 감소시킬 수 있음을 보였다.
본 논문은 깊이 영상의 부호화를 위해 이차 곡면 모델링 방법을 통한 화면 내 예측 방법을 제안한다. 깊이 영상 내 깊이 화소는 거리 정보를 통해 3차원 좌표로 변환한다. 화면 내 예측을 위한 참조 화소들에 대해 최소자승법을 통해 오차가 제일 작은 이차 곡면을 찾는다. 참조 화소로는 상단의 화소들 또는 좌단의 화소들 중 하나가 될 수 있다. 이차 곡면을 통한 화면 내 예측에서, 한 화소에 대해 두 개의 예측 값이 계산된다. 각각의 참조 화소에 대해 예측 값들과 참조 화소의 차아의 제곱합으로 두 오차 값을 계산한다. 계산된 총 4개의 오차 중 제일 작은 오차를 가지는 참조 화소 선택 방법과 예측 화소 선택 방법이 선택되고, 이를 통해 블록 내 화소를 예측한다. 실험 결과는 최신 영상 부호화 방법과 비교하여 왜곡과 비트율이 각각 최대 5.16%과 5.12% 개선됨을 보인다.
동영상에서의 배경제거는 다양한 실시간 머신 비젼 응용에서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 이러한 배경제거를 위한 육각화소 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 일반적으로 육각형 샘플링 영상은 양자화 오차가 적으며, 이웃화소의 연결성 정의를 크게 개선한다고 알려져 있는데, 제안된 방법은 비매개변수형 배경제거 방법의 하나인 지역적 이진패턴 기반 알고리즘에 이러한 육각 샘플링 영상을 적용하는 것을 특징으로 한다. 이를 통해, 지역적 이진패턴의 추출과정에서 필요한 쌍선형 보간을 없애고 계산량을 줄일 수 있었다. 실험을 통해 이러한 육각화소의 적용이 배경제거 분야에 매우 효율적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
인공위성 데이터로부터 보다 자세한 정보를 취득하기 위해 혼합화소를 해석하는 방법에 대해 연구하였다. 본 연구에서는 2가지 토지피복만 혼합되어 있는 경우로 한정하였다. 정준상관분류기법에서 생성되는 정준벡터를 분석하여 혼합화소를 분류해 낼 수 있었으며, 그 기준으로 정준벡터의 요소인 정준가중치 2개의 상대적 비율을 역치로 사용하였다. 9월 1일을 전후한 TM 데이터의 다리와 물 항목에 대한 분류의 경우에, 혼합화소를 가장 적절히 분류하는 역치는 4.0으로 결정되었다. 즉 정준가중치사이의 비율이 4.0이상이면 단일피복화소이며, 4.0이하이면 혼합화소로 간주하게 된다. 정준가중치의 분포에 의해 대략적인 토지피복 구성비율도 추정할 수 있다. 실험영역에 대한 혼합화소 추출의 정확도는 90%로서 높은 수준이었다. 따라서 정준벡터분석에 의한 혼합화소 분류방법은 효용성이 있다고 판단된다.
본 논문에서는 PDP내에서 의사 윤곽이 발생할 가능성이 큰 화소를 찾고 대상 이미지에 따라 적응적으로 그 효과를 보상하는 방법을 제안한다. 우선 이미지의 화소 값 정보만을 이용해서 간단하면서 효과적으로 화소 값의 분포를 이용해서 화질의 저하를 야기하는 화소를 찾는 방법을 제안하였다. 다음으로 선택된 후보 화소 군을 특정영역으로 트리 구조를 통해서 그룹화하고 그 영역에서만 계조 수를 감소시킨다. 이 과정에서 의사 윤곽이 발생하는 영역에 한해서만 계조 감소가 필요하므로 전체 이미지가 아닌 그룹화 된 영역을 대상으로만 국한해서 계조 수를 감소시킨다. 마지막으로 계조 수 감소로 생긴 오차와 트리 구조를 이용한 그룹화로 생긴 오차를 오차 확산 기법을 이용해서 사람 눈에 잘 띄지 않게 한다. 제안한 기법은 정지 영상의 화소 값을 바꿈으로써 객관적인 화질의 손해 보는 대신에 의사 윤곽이 감소된 영상을 얻는다. 모의실험을 통해서 제안하는 의사 윤곽 제거 기법이 낮은 계산 복잡도를 가지면서 기존 방법들 보다 효과적으로 의사 윤곽을 제거함을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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