목표물의 위치 정보를 알아내고 그것을 추적하기 위한 대표적인 방법 중의 하나로 차영상을 이용한 움직임 영역 검출 기법이 지금까지 많이 사용되어 왔다. 이 방법은 배경이 고정되어 있는 상황이라는 가정이 필요하며, 카메라가 움직이는 경우에는 전역 움직임 보상 기법이 반드시 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 카메라가 움직이는 경우에도 차영상 정보를 이용하여 실제 이동하는 목표물을 포함하는 최소 사각형을 정확하게 찾는 방법을 제안한다. 전역 움직임 보상을 위해서 움직임 계수를 구할 때, 오류 벡터로 인해서 전역 움직임 계수를 잘못 추정하게 되면 이동 목표물의 검출에 실패하는 결과를 낳는다. 이러한 문제점으로 인하여 여기에서는 배경 영상의 신뢰성 있는 움직임 벡터를 선별하여 보다 정확한 전역 보상이 이루어지는 알고리즘을 제안하여, 결과적으로 정확한 이동 목표물의 위치를 얻는 방법에 대해서 기술하고 있다. 제안된 기법으로 다양한 영상에 적용한 결과, 배경을 효과적으로 제거하고 목표물의 위치를 대체로 정확하게 찾을 수 있다는 것을 보여 주었다. 특히 움직이는 카메라에서 얻은 영상에 대해서는 기존의 방법보다 매우 우수한 결과를 얻는다는 것을 확인할 수 있었다.
분산 비디오 부호화기법(DVC: Distributed Video Coding)의 성능을 개선하기 위한 한 가지의 방법으로서 보조정보에 대한 반복적인 보정기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 대표적인 반복적인 보정기법으로서 복원 레벨과 보조정보 사이의 관계를 이용한 기법 또는, 움직임 벡터의 필터링에 기초한 보정기법이 제시하고 있으나 성능 개선은 제한적이다. 기존 방식들의 성능 제한을 극복하기 위해, 본 논문에서는, 먼저, 초기의 보조정보 생성 시에 블록별 비용을 측정하여 적응적 움직임 보상을 수행한다. 그리고 수신되는 비트 플레인 정보를 이용하여 블록별 적응적 예측 모드를 사용함으로써 비대칭적인 물체의 움직임 보상에 효과적인 반복적인 보정기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안된 보정기법을 사용함으로써 최대 0.2 dB이상의 성능을 개선함을 보인다.
최근에 BLE 비콘의 낮은 배터리 소모와 저렴한 인프라 비용의 특징 때문에 실내 정밀 측위 시스템에 폭넓게 활용되고 있다. 하지만 기존의 BLE 비콘 기반 실내 측위 알고리즘은 사용자의 이동 속도 변화에 따라 유동적인 위치 오차 보정이 어렵다. 따라서 본 논문은 BLE 비콘을 활용한 Bounced cancellation 및 최소 거리 유지 알고리즘과 방향벡터를 이용한 측위오차 보정 기법을 결합한 위치 오차 보정 알고리즘을 제안했다. 본 논문의 실험 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 실내 측위 알고리즘에 비해 유저 이동속도가 변화함에도 우수한 측위 성능을 보장하며 개선된 위치 오차 보정 성능을 나타냈다.
움직임 보상-이산 코사인 변환 (motion compensation-discrete cosine transform : MC-DCT) 기반의 동영상 부호화 기법이 부호화 효율성 및 구현의 단순성으로 인해 널리 사용되고 있으나, 에러 환경에서 구조적으로 취약한 면이 있다. 본 논문에서는 다중 메모리 움직임 보상 예측 (long-term memory motion compensated prediction : LTMP) 기반의 다중 레프런스 프레임을 사용하여 에러에 강인한 동영상 부호화 기법을 제안한다. 또한 제안하는 알고리듬에 기반한 에러 은닉 기법 (error concealment : EC)을 구현한다. 즉, R-D (rate-distortion) 최적화에 프레임간 움직임 벡터 (temporal motion vectors)의 확산 인자를 추가하여 에러에 대한 강인성 및 에러 은닉 기법의 효율성을 증가시켰다. 또한, 제안하는 알고리듬은 시간축상의 에러 전파를 피드백 정보 (negative acknowledgement : NAK)를 사용하여 억제한다. 즉, NAK는 채널 에러에 의해 손실된 영역과 에러가 전파된 영역을 추정하여 움직임 보상 영역에서 제외되도록 하는데 이용된다. 따라서, 제안하는 알고리듬은 PSNR 측면에서 FIU (forced intra update)에 근사하는 성능을 보이나, FIU와는 달리 비트율의 증가를 피할 수 있어 제한된 대역폭의 네트웍을 효율적으로 사용할 수 있다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안하는 알고리듬이 기존의 H.263 및 LTMP 기반의 부호기에 비해 에러 환경에서 주관적 및 객관적 화질 측면에서 성능이 우수함을 보인다.
In low bit-rate video transmission, the payload of a single packet can often contain a whole coded frame due to the high compression ratio in both spatial and temporal domains of most modern video coders. Thus, the loss of a single packet not only causes the loss of a whole frame, but also produces error propagation into subsequent frames. In this paper, we propose a novel whole frame error concealment algorithm which reconstructs the first of the subsequent frames instead of the current lost frame to suppress the effects of error propagation. In the proposed algorithm, we impose a constraint which uses side match distortion (SMD) and overlapped region difference (ORD) to estimate motion vectors between the target reconstructed frame and its reference frame. SMD measures the spatial smoothness connection between a block and its neighboring blocks. ORD is defined as the difference between the correlated pixels which are predicted from one reference pixel. Experimental results show that the proposed algorithm effectively suppresses error propagation and significantly outperforms other conventional techniques in terms of both peak signal-to-noise ratio performance and subjective visual quality.
This paper presents a new method for an efficient coding of very low bit-rate color video based on adaptive wavelet transform. Our approach reveals that the coding process works more efficiently if the quantized wavelet coefficients are preprocessed by a mechanism exploiting the redundancies in the wavelet subband structure. Thus, we focuses optimized activity of coding part, and exhaustive overlapped block motion compensation is utilized to ensure coherency in motion compensated error frames, and raised cosine window is applied. The horizontal and vertical components of motion vectors are encoded separately using adaptive arithmetic coding while significant wavelet coefficients are encoded in bit-plane order using adaptive arithmetic coding. On average the proposed codec exceeds H.263 and ZTE in peak signal-to-noise ratio by as much as 2.07 and 1.38dB at 28 kbits, respectively. Fore entire sequence coding, 3DWCVC method is superior to H.263 and ZTE by 0.35 and 0.71dB on average, respectively.
2-Axis Pan and Tilt Motion Platform, a complex multivariate non-linear system, may incur any disturbance, thus requiring system controller with robustness against various disturbances. In this study, we designed an adaptive backstepping compensated controller by estimating the disturbance and error using the Radial Basis Function Neural Network (RBF NN). In this process, Uniformly Ultimately Bounded (UUB) was demonstrated via Lyapunov and stability was confirmed. By generating progressive disturbance to the irregular frequency and amplitude changes, it was verified for various environmental disturbances. In addition, by setting the RBF NN input vector to the minimum, the estimated disturbance compensation process was analyzed. Only two input vectors facilitated compensatory function of RBF NN via estimating the modeling and control error values as well as irregular disturbance; the application of the process resulted in improved backstepping controller performance that was confirmed through simulation.
본 논문에서는 MPEG 비디오의 급진적 장면전환검출을 위한 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 프레임들의 DC 계수만을 디코딩하여 DV 영상을 추출한다. 그리고 두 DC 영상 사이에서 움직임 예측을 시행함으로써 크기가 줄어든 DC 영상에 적합한 움직임 벡터를 찾아내며, 얻어진 DC 영상과 움직임 벡터를 이용하여 프레임 사이의 유사도 측정치를 구함으로써 장면전환을 검출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 인접한 프레임 사이의 유사도 측정치, 즉 움직임 보상된 프레임간 상관계수를 계산하고 이를 시퀀스에 관계없이 동일한 값을 가지는 임계값과 비교함으로써 장면전환을 검출한다. 실험 겨로가, 제안된 알고리즘은 대부분의 시퀀스에서 90% 이상의 ‘recall’과 ‘precision’을 나타내었으며 시퀀스에 따라 서로 다른 임계값을 사용하는 기존의 알고리즘들보다 더 좋은 결과를 나타내었다.
최근 위성항법장치를 활용한 GPS(Global Positioning System)를 통해 위성에서 보내는 위치정보를 이용하여 사용자에게 다양한 서비스를 제공하는 위치기반서비스가 이뤄지고 있다. 하지만 위성신호의 특성상 고층 건물이 밀집되어 있는 도심과 같은 지역에서는 반사, 굴절로 인해 오차를 가진 위치정보를 얻게 된다. 본 연구과제는 GPS 위치신호 오차를 보정하기 위해 사용자의 이동방향 정보의 방향벡터를 계산하여 분산된 위치좌표를 방향벡터 위로 보정하는 후처리 알고리즘을 제안하고자 한다. 도심지역에서의 차량주행 실험을 통하여 기존 GPS 보다 평균 11.1m(43%)의 정확도 향상을 통하여 제안한 후처리 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 서브영상(sub-image)에 MSE(mean square error)기반의 블록정합 알고리즘인 TSS (three-step search)와 FS (full search)를 복합적으로 적용함으로써 물체움직임을 고속, 정밀하게 추정 보상하고, 차 영상 기법을 통해 공간적 중복데이터를 제거한 잔여영상(residual image)을 고속 압축할 수 있는 새로운 기법을 제시하였다. 즉, 제안된 기법에서는 픽업된 영상 간의 유사성을 향상시키기 위하여 픽업된 요소영상으로부터 서브영상을 재합성한 뒤, TSS 기반의 MSE 알고리즘을 사용하여 전 물체영역을 대상으로 가능한 물체영역 만을 고속으로 찾은 다음, 그 가능한 물체영역에 정밀한 FS 탐색 알고리즘을 적용하여 물체영상의 정확한 움직임 벡터를 추정하여 보상하게 된다. 또한, 움직임이 보상된 물체영상에 차 영상(difference image) 기법을 적용하여 서브영상 간의 공간적 중복 데이터를 제거한 잔여영상을 얻게 되고 이는 MPEG-4 알고리즘을 통해 최종적으로 압축되게 된다. 실험결과, 제안된 기법은 기존방식에 비해 영상 압축률은 그대로 유지하면서 프레임 당 압축시간이 214% 향상됨을 보임으로써 제안된 기법의 실제 응용 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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