3차원 영상 모자이크 방법은 도심지의 도로를 따라 움직이는 카메라로부터 취득된 영상을 3차원 다중 투영평면에 투영하여 도심지를 입체적으로 가시화하기 위한 것이다. 카메라가 교차로와 같은 원거리 가시 지점을 통과할 때, 취득된 영상에 대해 3차원 영상 모자이크 방법을 적용 하면, 모자이크 된 영상에서 동일한 대상물의 영상이 반복하여 나타난다. 이 현상을 환영현상(ghost effect)이라고 하는데, 이 환영현상을 줄이기 위해서 원거리 대상물이 있는 곳의 영상 프레임을 찾고, 이 곳에 나타나는 환영현상을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 공간에서 계산된 가상의 초점과 영상 프레임의 초점을 지나는 벡터를 이용하여 영상 프레임들을 3차원 다중평면에 투영 하는 것이다. 이를 위한 가상 초점은 원거리 대상물이 보이기 시작하는 영상 프레임과 원거리 대상물이 사라지기 시작하는 영상 프레임을 이용하여 계산된다. 본 논문에서는 원거리 대상물 지역에 제안한 방법을 적용했을 때, 환영현상이 효과적으로 제거될 수 있음을 실험적으로 보였다
본 연구는 표적이 규칙적으로 움직일 때 생기는 4DCT 영상의 모션 아티팩트(motion artifact) 관련된 원인들인 partial volume effect (PVE), partial projection effect (PPE), 각각의 프레임의 시작점 사이에 불일치(MMimph)의 원인들은 조사 및 분석을 목적으로 했다. 본 기관에서 제작된 흉부팬텀과 아크릴의 두개의 원기둥팬텀(반지름: 2 cm, 길이: 0.5 cm/ 반지름: 2 cm, 길이: 10 cm)이 규칙적인 움직이는 동안 CT을 이용하여 4D 영상을 획득했다. 촬영은 자동시작과 각각의 프레임의 시작점을 일치시키기 위해 매뉴얼로 두 가지 방법으로 시작하였다. 첫번째 실험에서는 CT 캔트리 rotation time은 5초와 8초가 이용되었다. 각 프레임은 다른 위상으로 시작되었다. 두번째 실험에서는 각 프레임에서 같은 위상으로 시작되게 하기 위해 매뉴얼로 시작했다. 세번째 실험에서는 원기둥팬텀을 2초와 6초를 주기로 움직였다. 각각의 4DCT의 영상에서 표적의 부피를 구했다. 영상으로부터 구한 표적의 부피와 표적의 실제 부피와 비교를 통해 관계를 분석했다. 흉부팬텀 실험에서는 CT의 갠트리 속도가 팬텀의 움직임보다 빠를수록 PVE와 PPE의 영향이 적어짐에 따라 영상에서 얻은 표적부피는 실제에 근접했다. 각각의 프레임의 시작점이 일치할수록 움직임의 속도와 표적의 부피와 상관관계가 높았다. 원기둥팬텀에서는 흉부팬텀의 경우와 같이 갠트리 속도가 팬텀의 움직임보다 빠를수록 영상으로부터 구한 표적부피는 실제 표적부피에 근접했다. 특히 한 slice의 두께가 2.5 mm을 고려 할 때 axial방향의 PVE, PPE, 각각의 프레임의 시작점이 일치가 되는 상태를 시뮬레이션한 길이 10 cm의 원기둥팬텀 실험에서는 영상에서 얻은 표적부피는 표적이 정지되었을 때 영상에서 얻은 부피와 거의 일치했다. 팬텀이 느리게 움직일수록, CT 갠트리의 rotation 시간이 짧을수록 영상에서 얻은 표적부피는 실제 부피에 근접했다. CT 촬영 시 각각의 프레임의 시작점이 같을수록 표적의 속도와 영상에서 의한 표적의 부피는 상관관계가 높게 나타났다. CT 갠트리의 rotation 속도를 팬텀의 움직임보다 빠르게 하고, CT 촬영시 각의 프레임의 시작점을 일치시킬수록 실제의 팬텀부피에 근접하리라고 예상된다.
본 논문에서는 단일 프레임 영상에서 초점을 이용하여 초기 깊이정보를 추출한 후 입체 영상을 생성하는 방법을 제안하였다. 단일 프레임 영상에서 깊이를 추정하기 위해 원본 영상과 가우시안 필터를 중첩 적용하여 생성된 영상의 비교를 통해 영상의 초점 값을 추출하고 추출된 값을 기반으로 초기 깊이정보를 생성하도록 하였다. 생성된 초기 깊이정보를 Normalized cut을 이용한 객체 분할 결과에 할당하고 각 객체의 깊이를 객체 내 깊이 정보의 평균값으로 보정하여 동일 객체가 같은 깊이 값을 갖도록 하였다. 객체를 제외한 배경 영역은 객체를 제외한 배경 영역의 에지 정보를 이용하여 깊이를 생성하였다. 생성된 깊이를 DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용하여 입체 영상으로 변환하였고 기존 알고리즘을 통해 생성된 영상과 비교 분석하였다.
본 논문은 프레임간의 특성 변화를 이용한 균등 비트 할당 기법을 제안한다. 모델 기반 비트율 조정 알고리즘에 대한 기존의 연구는 양자화 파라미터와 비트율 및 왜곡 모델간의 관계를 찾는 것에 초점을 맞추어 진행해 왔다. 본 논문에서는 비트율-왜곡 모델을 새로이 설정하는 것 대신에 모델 기반 접근 알고리즘 내에서 프레임 특성 변화에 따라 모델 파라미터를 조절하여 모델 기반의 비트율 조정 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 모델 기반 접근의 성능은 비트율-왜곡 모델 자체의 정확성과 프레임 간의 비트율-왜곡 특성 차이를 보상하는 모델 파라미터의 정확한 설정이 알고리즘의 성능을 좌우한다. 제안 알고리즘은 프레임의 특성 변화를 모델 파라미터에 의해 파악하고 모델 파라미터를 현재 프레임에 맞도록 조정한다. 제안 알고리즘은 MPEG-4 비디오 부호를 이용하여 설계하고, 성능은 모델 기반 접근의 대표적인 방법인 TMN8과 비교하여 0.6dB 정도의 성능 향상을 나타낸다.
워터마크를 삽입한 동영상의 화질을 향상시키고 다양한 공격에 강인하게 하기 위해 하나의 장면내에서 프레임간의 유사성을 이용하여 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 3개의 프레임 단위로 2 프레임씩 짝을 이루어 워터마크를 삽입 검출한다. 실험 결과, 제안한 방법은 PSNR(peak signal to noise ratio) 값이 평균 45dB 정도의 고화질을 나타내며 동영상 압축, 저주파 필터 공격과 프레임 삭제 등의 동영상 편집 공격에서도 강인함을 나타낸다.
대부분의 상용 CIS 소프트웨어에서는 시공간분석 결과를 2 차원상에 가시화 하거나 해당 분석결과를 단순히 출력해 주는 형태이다. 3차원상의 질의 볼륨에 대한 3차원 공간분석 또한 이론 및 실험적으로 많은 연구가 이루어져 왔으나, 3 차원상의 공간분석 결과 가시화 기능을 통합한 시스템은 아직까지 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 3 차원상의 공간연산 및 3 차원에 시간속성을 부가한 4 차원 시공간 연산을 처리할 있는 4 차원 CIS 시스템을 소개한다. 제안된 기법은 2차원 수치지도와 3 차원 부가속성을 가진 데이터베이스를 이용하여 2 차원, 3 차원, 미디어 데이터간의 상호연계 및 통합된 가시화 프레임워크를 제공한다. 또한 가상세계 매핑기법을 이용하여 수작업에 의존한 별도의 이미지 프로세싱 과정 없이도 비디오상의 특정 프레임의 건물에 대한 속성질의 및 2D/3D 간의 상호 연계 기능을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 합성곱 신경망(CNN)에 기반한 프레임 동기 기법을 제안한다. 기존의 프레임 동기 기법은 프리앰블과 수신 신호 사이의 상관을 통해 수신 신호와 프리앰블이 일치하는 지점을 찾는다. 제안하는 기법은 1차원 벡터로 이루어진 상관기 출력 신호를 2차원 행렬로 재구성하며, 이 2차원 행렬을 합성곱 신경망에 입력하고 합성곱 신경망은 프레임 도착 지점을 추정한다. 구체적으로 가산 백색 가우스 잡음(AWGN) 환경에서 무작위로 도착하는 수신 신호를 생성하여 학습 데이터를 만들고, 이 학습 데이터로 합성곱 신경망을 학습시킨다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존의 동기 기법과 제안하는 기법의 프레임 동기 오류 확률을 다양한 신호 대 잡음 비(SNR)에서 비교한다. 모의실험 결과는 제안하는 합성곱 신경망을 이용한 프레임 동기 기법이 기존 기법 대비 약 2dB 우수함을 보인다.
본 논문에서는 비디오에서 비보정 3차원 좌표의 복원과 카메라의 움직임 추정을 통하여 가상 객체를 비디오에 자연스럽게 합성하는 방법을 제안한다. 비디오의 장면에 부합되도록 가상 객체를 삽입하기 위해서는 장면의 상대적인 구조를 얻어야 하고 비디오 프레임의 흐름에 따른 카메라 움직임의 변화도 추정해야 한다. 먼저 특장점을 추적하고 비보정 절차를 수행하여 카메라 파라메터와 3차원 구조를 복원한다. 각 프레임에서 카메라 파라메터들을 고정시켜 촬영하고 이들 카메라 파라메터는 일정 프레임 동안 불변으로 가정하였다. 제안된 방법으로 세 프레임 이상에서 작은 수의 특징점 만으로도 올바른 3차원 구조를 얻을 수 있었다. 가상객체의 삽입 위치는 초기 프레임에서 특정 면의 모서리점의 대응점을 지정하여 결정한다. 가상 객체의 투사 영역을 계산하고 이 영역에 이음새가 없도록 텍스처를 혼합하여 가상객체와 비디오의 부자연스러운 합성 문제를 해결하였다. 제안 방법은 비보정 절차를 선형으로만 구현하여 기존의 방법에 비해서 안정성과 수행속도의 면에서 우수하다. 실제 비디오 스트림에 대한 다양한 실험을 수행한 결과 여러 증강현실 응용 시스템에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.
디지털 비디오는 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 시간적으로 매우 긴 데이터이다. 따라서 사용자들은 대용량의 긴 비디오를 시청하기 전에 사전에 제작된 요약된 비디오를 시청하고 싶어 한다. 특히, 스포츠 비디오 분야에서는 하이라이트 비디오를 시청하고자 한다. 결과적으로 하이라이트 비디오는 사용자들이 비디오를 시청하고자 할 경우 그 비디오가 시청할 가치가 있는지를 결정하는데 사용된다. 본 논문에서는 자막의 구조적 특징을 이용하여 축구 비디오 하이라이트를 생성하는 방법을 제시한다. 자막의 구조적 특징은 자막이 갖는 시간적 특징과 공간적 특징으로서 이러한 구조적 특징을 이용하여 자막 프레임 구간과 자막 키 프레임을 추출한다. 그리고 하이라이트 비디오는 자막 키 프레임들에 대한 장면 재설정과 논리적 색인화 및 하이라이트 생성 규칙을 이용하여 생성한다. 마지막으로, 브라우저를 통한 사용자의 항목 선택에 의하여 하이라이트 비디오와 비디오 세그먼트에 대한 검색과 브라우징을 수행할 수 있다.
본 논문에서는 자기구성 뉴로퍼지 네트워크를 이용한 MPEG-4 비트율 제어알고리즘을 제안한다. 경험적인 수식을 바탕으로 rate-distortion(RD) 모델을 구성하는 일반적인 방법과는 달리 제안하는 알고리즘의 기본적인 아이디어는 온라인으로 RD모델을 스스로 구성하고 매 프레임마다 그 구조를 적응적으로 업데이트하는 SOLPN을 이용해 RD 모델을 구현하는 것으로 많은 비트율 제어 방식 중 프레임을 기반으로 한 비트율 제어만을 본 논문에서는 고려한다. 특히 이 알고리즘은 오프라인에서 미리 트레이닝하는 것이 필요가 없기 때문에 실시간 코딩에도 적용 가능하다. VM18.0과의 비교 실험 결과들을 보면 본 논문에서 제안하는 비트율제어 알고리즘이 VMl8.0〔16〕에 비해 주관적인 화질 향상뿐만 아니라 적은 프레임 스킵(franc skip)과 높은 PSNR을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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