드론은 원거리 동영상을 효율적으로 획득할 수 있어서 활용성이 높다. 드론 운용에서 속도의 크기인 속력은 설정할 수 있지만 이동하는 방위의 정확한 값은 설정이 불가능하다. 본 논문에서는 드론에서 획득한 동영상을 이용하여 일정한 속도로 이동하는 드론의 속도를 추정한다. 기준 프레임과 표적 프레임의 Sum of Absolute Difference(SAD)를 최소로 하는 표적 프레임의 변위를 구한다. 드론의 실제 속도(Ground Truth)는 각 프레임에서 일정한 동일 지점(Matching Point)의 위치를 이용하여 계산한다. 실험에서 150m 상공에서 일정한 속력으로 이동하는 드론으로 동영상을 획득하였다. 추정한 x와 y방향의 속도와 속력의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 구하여 제안한 방법의 신뢰성을 보였다.
This paper proposes the modified image contrast enhancement technique for small-sized display of mobile handset. Sample images are user interface images, in which scaled up wVGA($800{\times}480$) from qVGA($320{\times}240$) that we can see easily in mobile handset. The display size of mobile handset is relatively small, so the goal of this paper is to simplify image contrast enhancement algorithm based on conventional HE (Histogram Equalization) algorithm and improve computational effectiveness to minimize power consumption in real hardware IC. In this paper, we adopt HE technique, which is classical and widely used for image contrast enhancement. At first, the input frame image is partitioned to temporal sub-frames and then analyzes gray level histogram of each sub-frame. In case that the analyzed histogram of some sub-frames deviates so much from reference level (it means that the sub-frame image components consist of too bright ones or dark ones), apply DHE(Dynamic Histogram Equalization) algorithm. In the other case, apply classical Histogram Linearization (or Global HE) algorithm. Also we compare the HE technique with gamma LUT (Look-Up Table) method, which is known as the simplest technique to enhance image contrast.
본 논문에서는 H.264/AVC 인코더에서 가장 많은 연산 시간이 소요되는 움직임 추정(motion estimation, ME) 동작을 위한 하드웨어의 구조를 제안하고 IP(intellectual property) 형태로 구현하였다. 고속 움직임 추정기의 구조는 버퍼(buffer), PU 어레이(processing unit array), SAD 선택기(SAD selector), MV 생성기(motion vector generator) 등으로 구성되어 있다. PU 어레이는 16개의 PU로 구성되어 있고, 각각의 PU는 16개의 PE(processing element)로 이루어져 있다. 제안한 하드웨어의 동작적인 특징은 외부메모리 접근량을 줄이기 위해 현재와 참조프레임의 데이터를 재사용한다는 것과 SAD연산을 수행할 때 클록의 손실 없이 계산을 할 수 있다는 것이다. 구현한 고속 움직임 추정기는 Altera 사의 FPGA인 StatixIII EP3SE80F1152C2에서 3%의 자원을 사용하였고, 최대 동작주파수는 446.43MHz이었다. 따라서 구현한 하드웨어는 1080p 영상을 최대 50fps로 처리할 수 있다.
본 논문에서는 HEVC 부호화기에서의 주어진 Group of picture(GOP) 구조에 맞추어 양자화 파라미터(Quantization parameter, QP)를 효율적으로 할당하는 방법을 제안한다. HEVC에서는 주어진 GOP 설정에 따라 각 비디오 프레임에 다른 QP값들을 할당할 수 있다. 특히, 낮은 QP값은 중요한 프레임에 할당시키고, 높은 QP값은 덜 중요한 프레임들에 할당하는 QP 변화 전략을 통해 압축률 증가를 꾀할 수 있다. 그러나 지금까지 효율적으로 QP를 할당하는 방법에 대한 정밀한 분석은 철저히 이루어진 바가 없다. HEVC 참조소프트웨어 부호화기에서도 단지 단조로운 QP 할당 방식만을 사용하고 있을 뿐이다. 본 제안기술은 QP할당을 각 GOP마다 적응적으로 하는 방식으로써, 그 기반은 GOP간의 시간적인 동적 활동 특성들을 활용한다는 것에 있다. 실험 결과, 저지연 부호화 환경설정에서 제안기술은 HEVC 테스트 모델(HM)과 비교하여 BD-rate의 관점으로 7.3%의 압축률을 더 이루었으며, 타 QP 할당방식 연구보다도 평균적으로 압축성능이 우월함을 확인하였다.
본 논문에서는 비트율의 증가와 동시에 주관적 화질의 향상을 얻을 수 있는 알고리듬인 Frame Rate Up-Conversion (FRUC)을 제안한다. 제안하는 알고리듬에서는 단방향이 아닌 양방향의 움직임 예측을 통해 신뢰도가 높은 블록을 탐색하여 두 장의 예비 프레임을 생성한다. 예비 프레임 생성과정에서는 설정된 임계값 보다 작은 경우를 제외한 나머지 영역에 대해서는 폐색 구간으로 설정하기 때문에 해당 구간에 대한 추가적인 보간 과정이 수행된다. 폐색 구간을 중심으로 이용 가능한 이웃하는 블록의 수를 고려하여 적응적으로 참조 라인을 설정하여 추가적인 재탐색 과정을 수행한다. 선택된 최적의 블록이 두 장의 예비 프레임에 모두 존재할 경우와 한 장에만 존재할 경우를 고려하여 선택적으로 보간한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리듬의 성능을 입증하기 위해 기존에 제안되었던 알고리듬과의 PSNR 및 주관적 화질을 비교한다. 또한 실험 결과를 통해 기존의 알고리듬 보다 제안하는 알고리듬이 우수한 성능을 나타냄을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 동영상의 실시간 부/복호화를 위한 하드웨어 기반의 CAVLC 엔트로피 부/복호화기 구조를 제안한다. H.264/AVC의 무손실 압축 기법인 내용기반 가변길이 부호화(Context-based Adaptive Variable Length Coding)는 이전 표준의 기법과 다른 알고리즘을 채용하여 높은 부호화 효율과 복잡도를 가지고 있다. 이를 하드웨어 구조로 설계하기 위하여 메모리 재사용 기법을 적용하여 리소스를 최적화 하였으며, 지금까지 제시된 여러 엔트로피 부/복호화 구조 중 휴대용 기기에 적합한 성능 대비 리소스를 가지는 구조를 선택하고 이를 병렬 처리 구조로 설계하여 부호화 성능을 향상시켰다. 구현된 전체 모듈은 Altera사의 Excalibur 디바이스를 이용하여 검증하고 삼성 STD130 0.18um CMOS Cell Library를 이용하여 합성 및 검증하였다. 이를 ASIC으로 구현할 경우 부호화기는 150Mhz 동작주파수에서 CIF 크기의 동영상을 초당 300프레임 이상 처리하며 복호화기는 140Mhz 동작주파수에서 CIF 크기의 동영상을 초당 250 이상 처리할 수 있다. 본 결과는 하드웨어 기반의 H.264/AVC 실시간 부호화기와 복호화기를 설계하기에 적합한 하드웨어 구조임을 보여준다.
우리나라에서는 2003년부터 세계측지계로 전환하였으며, 이에 따른 우리나라의 행정구역도상의 면적 변화를 살펴보기 위해 통계청에서 제공하는 센서스용 행정구역경계 자료를 이용하여 전국토를 대상으로 면적의 변화량을 계산하였다. 면적 계산 과정에서는 국토지리정보원에서 제시하는 표준절차를 이용하였으며, 전국 단일 원점TM좌표를 세계측지계로 변환한 후 타원체면 및 투영평면상에서 면적을 대상으로 하였다. 광역시도행정경계가 우리나라 직각좌표의 두 개 이상의 원점에 해당하는 경우에는 각 좌표계의 경계선을 기준으로 행정경계를 개별 폴리곤으로 분할한 후 별도의 원점을 기준으로 투영하였다. 세계측지계 변환 후 모든 행정경계가 북서방향으로 이동함으로써 결과적으로 우리나라 전체 면적이 투영평면 기준으로 $1.36km^2$(약 0.0013%) 감소하는 것으로 나타났다. 이는 타원체의 장반경이 확대됨으로 인한 면적증가보다 행정경계의 경위도 좌표가 고위도로 변경됨으로 인한 면적감소가 크기 때문으로 판단된다. 각 행정구역별 면적변화율은 고위도에 위치한 광역시도가 더 민감하게 반영되었다. 이와는 별도로 통계청에서 제공하는 행정구역경계 자료로부터 계산된 면적은 국토해양부의 국토해양통계 자료와 상당한 차이를 보이고 있으며 이에 대한 일원화가 진행되어야 할 것으로 판단된다.
본 논문은 골프 스윙 자세 학습자를 위하여 골프 스윙의 참조 모델인 3D 모델과 학습자의 골프 스윙을 촬영한 동영상을 대상으로 스윙 동작 시 각각의 위치 및 시간에서 각 동작을 정밀하게 비교 분석하기 위해 3D 모델의 골프 스윙 동작과 학습자의 스윙 동작을 동기화 시키는 방법을 제안하고 구현한 결과를 제시한다. 3D 모델과 학습자의 스윙 동영상을 동기화시켜 재생하기 위해서 먼저 학습자의 골프 스윙 동영상을 촬영하고, 촬영한 동영상으로부터 어드레스 자세부터 피니쉬 자세까지 골프 클럽의 위치에 따라 상대적 시간 정보를 추출한다. 고품질 모션 캡쳐 장비를 통해 초당 120프레임으로 캡처된 골프 전문가의 움직임 정보를 3D 모델에 리깅한 3D 참조 모델에 학습자 스윙 동영상으로부터 추출한 골프 클럽의 위치별 시간 정보를 적용하여 3D 참조 모델과 학습자의 스윙 동영상을 동기화시켜 재생함으로 학습자는 골프 스윙의 각 위치에서 참조 모델과 자신의 자세를 정밀하게 비교함으로 자세를 교정하거나 학습할 수 있다. 동기화된 재생을 통하여 기존의 수동적으로 위치를 조정하며 참조 모델과 학습자의 스윙을 비교 분석하는 시스템의 기능을 편리하게 사용할 수 있도록 개선할 수 있으며, 골프 자세의 각 위치를 검출하는 영상 처리 기술을 적용한 부분을 제외하고, 동기화시키기 위해 동영상에서 자동적으로 각 위치의 시간 정보를 추출하여 동기화시켜 재생하는 방법은 일반적인 생활 스포츠 분야로 확대하여 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
일반적인 조정계산에서는 독립변수의 오차는 없다고 가정하고 종속변수의 오차만을 고려하는 최소제곱해를 구한다. 그러나 지상측량에 의해 결정한 3차원 공간좌표나 GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반 추정좌표는 성분별로 독립적으로 결정되지 않으므로 모든 성분에 오차가 있을 뿐만 아니라 공분산도 존재한다. 따라서 좌표쌍을 이용한 평면 추정이나 좌표계 변환에서는 모든 성분의 오차를 고려하는 전최소제곱을 적용해야 한다. 이를 위한 다양한 모델이 존재하며, 특별한 제약조건을 제외하면 동등한 해를 제공한다. 본 연구에서는 가우스-헬머트 모델(GHM: Gauss-Helmert Model) 기반 전최소제곱으로 VLBI 타겟이 형성하는 자취를 이용하여 평면의 법선벡터를 추정했으며, 지역좌표계를 세계측지계로 변환하는 계수 결정에도 적용했다. 평면방정식의 경우 기존 최소제곱 방법과 비교해서 법선벡터는 동일하지만 분산요소의 안정성과 타겟 위치에 따른 분산요소 특성을 명확히 확인할 수 있었다. 좌표계 변환계수는 가우스-헬머트 모델을 적용하면 변환 전후 두 좌표계에서 모두 잔차를 계산할 수 있으며, 기존 방식보다 잔차가 더 작아진다.
ITU-T와 MPEG에 의해 최근 표준화가 완성된 H.264는 가변 블록 크기 움직임 예측, 다중 참조 영상, 1/4화소단위 움직임 예측 및 보상, $4{\times}4$ 정수 단위 DCT, 비트율-왜곡 최적화(Rate-Distortion Optimization)등의 새로운 부호화 기술로 H.263, MPEG-4 등 기존 비디오 표준에 비해 더 좋은 부호화 효율을 제공하고 있다. 그러나 새로운 부호화 기술들은 H.264의 전반적인 복잡도를 심화시키는 주된 요인이므로, H.264의 실제 응용을 용이하게 하기 위해서는 이러한 기술에 대한 고속 알고리즘이 요구된다. 제안하는 방식은 부호화기의 복잡도에서 가장 큰 비중을 차지하는 가변 블록 크기 움직임 예측 부호화에서 부호화 모드를 효율적으로 생략함으로써 모드 결정을 빠르게 수행하는 고속 모드 결정법으로, 참조 영상의 수를 줄이는 방법과 예측 모드를 생략하는 방법으로 구분될 수 있다. 참조 영상의 수를 줄이는 방법의 경우 상위 $16{\times}16$ 매크로블록에서 최소의 SAD를 갖는 참조 영상을 선택하여 $16{\times}8$과 $8{\times}16$ 모드의 움직임을 예측하고, 이 중 다시 최적의 참조 영상을 선택하여 하위 모드의 움직임을 예측한다. 예측 모드를 생략하는 방법에서는 매크로블록의 가로와 세로 세분화 방향성을 이용하여 만약 $16{\times}16$ 모드가 선택될 경우, $8{\times}8$과 $4{\times}4$ 하위 모드만 수행하고, $16{\times}8$ 모드가 선택되면 $8{\times}4$, $8{\times}16$ 모드가 선택되면 $4{\times}8$ 모드에서만 움직임 예측을 수행할 수 있다. 실험 결과 모든 참조 영상을 사용하는 방식에 비해 평균 65%가량 속도가 향상된 반면 영상의 화질은 H.264 표준 및 기존 방식과 유사함을 PSNR을 통하여 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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