한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.1164-1167
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2009
Motion-image-quality of LCD-TVs is discussed by dynamic spatial frequency response. Smaller temporal aperture or higher frame rate can improve dynamic response, but an increase of motion velocity easily cancels the improvement. A guideline for deciding the desirable temporal aperture and frame rate of LCD-TVs is described, under the condition that camera and display have the same parameters. Two candidates of the desirable parameter sets will be (240 or 300 Hz, 50 to 100% aperture) and (120Hz, 25 to 50% aperture), from the viewpoint of "limit of acceptance" on motion-imagequality-deterioration for critical picture materials.
Chunghwa Picture Tubes, LTD. (CPT) has developed a Novel TFT-LCD Driving Techniquel. This new technique is developed in combination with other state-of-the-art image processing solutions such as image compression / decompression, motion detection, and noise reduction. By applying the Novel Driving Technique to the high resolution TFT-LCD, it was found that the response time can be effectively reduced with a lower overall system cost by smaller frame memory requirement, lower EMI by less memory band-width. Likewise, higher display quality can also be achieved in that the unexpected noises generated by over-drive can be eliminated. The Novel TFT-LCD Driving Technique has been successfully implemented to the 30 inch WXGA (1280${\times}$768) resolution TFT LCD commercial TV module. It was found that the quality of moving picture was better improved compared with that of the conventional fast response driving method.
MPEG-2, MPEG-4와 같은 기존의 비디오 코덱에서는 인터 예측을 수행할 때 고정된 해상도의 움직임 벡터를 사용한다. 그러나 KTA 참조 소프트웨어에서는 움직임 벡터의 해상도를 슬라이스 단위로 선택하여 사용할 수 있는 기능을 지원한다. 그러나 선택된 하나의 움직임 벡터 해상도를 슬라이스 전체에 일괄적으로 적용하기 때문에 영상의 국지적인 특성을 반영하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐색 구간에 따라 적응적으로 움직임 벡터의 해상도를 결정하는 방법을 제안한다. 움직임 벡터의 탐색 영역을 움직임 벡터가 예측 움직임 벡터로부터 떨어진 거리에 따라 다수개의 구간으로 분할하고, 각 구간에 대하여 하나의 움직임 벡터 해상도를 할당하여 움직임 예측에 적용한다. 따라서 제안하는 방법의 부호화 효율은 각 구간을 분할하는 Threshold와 움직임 벡터를 부호화하는 엔트로피 코딩 방법에 영향을 받는다. HEVC의 참조 소프트웨어인 HM3.0을 이용하여 실험한 결과, Random Access 부호화 구조에서는 평균적으로 약 0.9%의 성능 향상을 얻을 수 있었으며, Low Delay 부호화 구조에 B picture를 적용한 경우는 약 0.6%, P picture를 적용한 경우에서는 약 2.7%의 평균 발생 비트량 감소를 확인할 수 있었다.
그래픽디자인은 인류와 함께 하여 왔으며 인간은 동영상으로 사물을 파악한다. 그리고 꿈에서조차 영상으로 꿈을 꾼다. 도구의 발전은 인간의 신체 연장선상에서 발전하였다. 눈의 연장선에서 본다면 카메라, 비디오, 캠코더 등은 인간의 눈을 대신하는 도구들이고 결과물은 영상이다. 종이 위에 그려진 그림이나 이미지에 시간이 더해져 움직임이 부여 된다면 '움직이는 그림' 즉 모션 그래픽이 된다. 하지만 이 모션 그래픽은 애니메이션, 영상, 또는 영화라고 불리어 왔다. 이제 모션 그래픽은 영상 또는 영화, 애니메이션과 구별되어야 하는 시점이다. 영화와 애니메이션은 고유 영역을 확보하고 있으며 영상은 이들을 통합한 의미이지만 이 용어들이 '일러스트레이션이 동영상으로 움직인다면?'의 해답을 제공하기에는 부족해 보인다. 다양한 영역과 표현을 가진 일러스트레이션 또는 그래픽에 시간이 더해져 나타나는 결과물을 '모션 그래픽'이라 부르는 것이 타당할 것이다. 모션 그래픽은 다각적인 관점, 다양한 방법의 접근 그리고 해석 가능한 모든 방법과 표현이 종합적으로 시도되면서 매체간의 융합과 합성(meta-synthesis), 각기 다른 종과 종의 융합과 합성(media hybrid) 그리고 감각적 합성을 통해 변화하고 있다. 모션그래픽은 다양한 장르에서 활용도가 늘어나면서 하나의 분야로 자리 잡아 그래픽디자인 영역에서 독자적 장르로 성장하고 있으며 시각으로 인지되는 인식정보, 청각으로 인지되는 감성정보 그리고 몸 전체로 접촉되는 촉각정보가 통합(convergence)되는 새로운 국면으로 전개되고 있다. 모션 그래픽은 이러한 시대적 변화와 요구에 대처하는 신 메타포가 움직임의 결과로 출현한 새로운 커뮤니케이션 방식으로 이해되어야 할 것이다.
일반적인 동영상 처리에서 효과적으로 잡음을 제거하기 위해서는, 입력 동영상의 잡음 세기나 잡음 분산을 정확하게 찾아낼 필요가 있다. 그러나, 일반적으로 잡음 정보를 정확히 파악하기는 힘들다. 본 논문은 인접 잡음 영상간 움직일 보상에 기반한 정확한 잡음 분산 예측기법을 제안한다. 먼저, 입력 잡음 영상 내 각 블록에 대해 움직임 추정을 수행하고 최적의 움직임 보상 블록의 잔여 분산을 계산한다. 그리고, 구해진 최적 분산값과 근사한 분산값들을 적응적으로 평균화하고 적당히 스케일링함으로써, 그 영상에 대한 잡음 분산 예측치가 얻어진다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 매우 정확하게 잡음 세기를 예측하고 안정적임을 보인다.
동영상 부호화에서 움직임 추정은 구현 복잡도에 가장 크게 영향을 미친다. 본 논문에서는 깊이 카메라와 색상 카메라를 동시에 이용하여 움직임 추정의 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. 깊이 카메라로부터 얻어진 거리 정보로 동영상내 객체 정보를 얻고, 비슷한 거리에 있는 화소들을 그룹화하여 동일한 객체로 라벨링을 수행한다. 라벨링된 현재 및 참조 화면내에서 움직임 추정 블록을 세부분(배경, 객체내부, 경계)의 탐색영역으로 구분하여 적응적으로 판단한다. 현재 블록이 객체내부영역이면 참조 화면에서 객체내부영역에만 움직임 추정을 탐색하고, 배경영역이면 블록은 참조 화면에서 배경영역에만 탐색한다. 모의실험을 바탕으로 전역탐색방법에 비하여 제안된 방법은 움직임 추정 차신호가 동일하게 유지되면서 탐색 복잡도가 크게 줄어듬을 확인할 수 있다.
We propose an adaptive zoom motion estimation method where a picture is divided into two areas based on the distance information with a depth camera : the one is object area and the other is background area. In the proposed method, the zoom motion is only applied to the object area except the background area. Further, the block size of motion estimation for the object area is set to smaller than that of background area. This adaptive zoom motion estimation method can be reduced at the complexity of motion estimation and can be improved at the motion estimation performance by reducing the block size of the object area in comparison with the conventional zoom motion estimation method. Based on the simulation results, the proposed method is compared with the conventional methods in terms of motion estimation accuracy and computational complexity.
Fast block motion estimation technique is proposed to reduce the computational complexity in video coding. In the conventional methods the size of search region is fixed. For small motion regions like background the small size of sea of search region is enough to find a block motion. But for active motion regions the large size of search region is preferred to figure out the accurate motion vector. Therefore, it is reasonable that a block motion is estimated in the variable search region (both the size and the position of it). That is to say, the search region varies according to the predicted motion characteristics of a block. The block motion in video frames has temporal continuity and then the search region of a current block is predicted using the block motion of previous blocks. The computational complexity of the proposed technique is significantly reduced with a good picture quality compared to the conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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