본 논문은 원화상으로부터 Thumbnail 화상을 효과적으로 제작하는 한 방법으로서 적합한 파일형식을 자동으로 선정하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 우선 원화상과 JPEC, GIF 파일형식의 화상의 비교를 통해 화상의 특징에 따른 적합한 파일형식을 분석하고, 내용기반의 화상인덱싱방법에 사용되는 화상의 특징 추출 방법을 이용하여 화상에 포함된 4개의 특징을 추출하고, 추출된 특징의 포함 정도에 따라 적합한 파일형식을 결정하는 방법을 기술하였다. 4개의 특징은 미세한 부분의 포함 정도, 화상에 포함된 고 채도 색의 포함 정도, 화상의 사용된 색의 수, 색의 연속적인 변화 부분의 크기이며, 6개의 샘플화상을 대상으로 실험을 수행하였다. 제안된 방법에 의해 자동으로 생성된 Thumbnail 화상을 주관적 관능실험에 의해 평가한 결과, 시각적으로 선호하는 파일형식과 높은 일치 도를 보였으며, 따라서, 본 방법은 웹디자이너의 화상작업에서 체계적이고 효과인 Thumbnail 화상의 구현에 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다.
스마트폰을 이용한 사진 촬영이 보편화됨에 따라 이미지 조작, 기밀 유출로 인한 사건이 빈번하게 발생되고 있어 이미지 파일의 위변조 여부와 원본 증명에 대한 수요가 꾸준히 증가하고 있다. 일반적으로 스마트폰은 사진 파일을 JPEG 형식의 이미지 파일로 저장하는데 JPEG 이미지의 Header부분에는 이미지의 압축률을 결정하는데 사용되는 DQT가 저장되어 있다. 또한 JPEG 내부 Thumbnail 이미지에도 DQT가 존재한다. 기존의 연구에서는 DQT만을 이용해 이미지를 촬영한 장치를 판별하였다. 하지만 이 연구는 장치를 판별하기에는 정확도가 매우 낮다. 이에 본 논문에서는 DQT 정보뿐만 아니라 Thumbnail 이미지의 DQT 정보에 대한 실험을 통해 사진을 촬영한 스마트폰 기기와 사진 파일을 편집하고 저장한 애플리케이션을 유추할 수 있도록 JPEG 파일의 DQT 정보 및 Thumbnail 이미지의 DQT 정보 데이터베이스를 구축하여 보다 정확한 이미지의 출처 판별을 돕는다.
본 논문에서는 공간 영역과 정수 DCT 영역을 결합하는 hybrid 영역에서 thumbnail 영상을 생성하는 기법을 제안하다. 제안하는 hybrid domain 방법은 잔여 영상 스펙트럼의 DC 값과 복원된 예측 블록의 평균값을 더하여 thumbnail 영상의 화소 값을 구한다. 또한 본 논문에서는 효율적으로 예측 블록의 평균값을 구하기 위하여 블록의 경계화소만을 복원하는 기법을 제안한다. Bit-stream을 복호한 영상을 축소하여 thumbnail 영상을 생성하는 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법은 동일한 thumbnail 영상을 생성하면서 복잡도를 60% 이상 줄인다.
본 논문에서는 aliasing artifact 없이 영상 품질을 유지하고, 썸네일 생성에 필요한 계산 복잡도를 줄이는 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 고속으로 복호화를 진행하기 위해서 TU(Transform Unit)에서는 $4{\times}4$크기마다 경계부분만을 부분 복호화를 수행하고, PU(Prediction Unit)에서는 TU경계부분만을 부분 복호화 한다. 그리고 화면내 예측 모드 방향에 따른 가중치 값을 구하고, 그 값을 이용해서 실제 썸네일 화소를 예측한다. 제안하는 방법은 기존 방법들과 썸네일 추출시간을 비슷하게 유지하면서 썸네일의 품질을 향상시킨다.
DMB에서 사용되는 H.264/AVC (이하 H.264)는 새로운 기술들의 적용으로 높은 압축율과 화질을 제공하는 가장 앞선 동영상 압축 표준이다. 그러나 그 기술들로 인해 기존의 압축 표준에서 적용되던 알고리듬들이 H.264에 그대로 적용되지 않은 문제를 가지고 있다. 그 중 한가지로 압축 비트열에서 영상의 축소와 확대에 대한 새로운 연구가 필요하며, 본 연구에서는 그 문제의 해결방법으로 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 기존의 H.264 복호과정을 최대한 이용하면서도 연산량을 50%와 70%를 줄이면서 1/16 크기의 요약영상을 추출함을 보인다.
최근 H.264/AVC 표준을 이용한 HDTV, IPTV와 같은 고화질 디지털 서비스가 증가함에 따라 이를 위한 빠른 동영상 처리 기술들이 요구 되고 있다. 특히, 빠른 축소 영상 추출 방법은 영상의 색인과 동영상 요약 분야에서 요구된다. 하지만 H.264/AVC는 이전의 표준과는 달리 화소 공간에서도 예측방법을 사용하기 때문의 종래의 주파수 공간상의 DC 영상 추출 방법을 적용할 수 없었다. 본 논문에서는 Chen이 제안한 방법에 근간을 두고 H.264/AVC 인트라 프레임으로부터 축소영상을 주파수 영역에서 이론적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 변환 계수에 직접적으로 적용하기 때문에 고속으로 축소 영상을 추출할 수 있다. 제안하는 방법은 인트라 예측을 화소 공간에서 일반화된 식으로 정리하였고, 주파수 공간에서 LUT(Look Up Table)을 이용하여 고속으로 썸네일을 추출한다. 제안하는 방법을 통해 얻은 썸네일과 참조 복호화기를 통해 얻은 썸네일간의 주관적인 화질은 크게 차이가 나지 않으면서도, HD급 영상에서는 평균 63% 빠르게 썸네일을 추출할 수 있다.
최근에 H.264/AVC 표준을 이용하는 HDTV, IPTV와 같은 고화질 멀티미디어 서비스가 증가하고 있다. 이러한 고화질의 멀티미디어 서비스를 편리하게 이용하기 위해 축소 영상을 이용한 기술이 요구 된다. 그러나 H.264/AVC는 인트라 예측을 사용하기 때문에 종래 표준에 적용되던 주파수 공간에서 축소 영상을 추출하는 방법을 적용할 수 없다. 따라서 H.264/AVC 인트라 프레임으로부터 축소 영상을 주파수 공간에서 추출할 수 있는 방법이 제안되었다. 그러나 인트라 예측의 반올림 오차와 정수연산과 부동소수점 연산 사이에서의 불일치 문제로 인하여 썸네일의 화질을 저하시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 비트스트림으로부터의 썸네일 추출법에 대한 보상 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 썸네일 추출 시 발생하는 오차에 대하여 분석하고, 통계적 모델을 통해 보상값을 제시한다. 실험결과를 통해 D1급 또는 HD급 영상에서 썸네일 영상의 화질을 효과적으로 보상함을 확인할 수 있으며, 속도 저하는 무시할 수 있다.
본 논문은 H.264/AVC 비디오 압축영역에서 비디오 복제 방지기법의 일종인 CBCD(Content Based Copy Detection)에 사용 될 수 있는 비디오 시그너쳐 (Video Signature) 추출 방법을 제안한다. 기존의 비디오 시그너쳐 추출방법은 모두 비디오 공간영 역에서 수행되기 때문에 압축된 비디오 스트립으로부터 시그너쳐를 추출하기 위해서는 비디오를 모두 복호해야 하는 단점을 가지고 있었다. 하지만 제안하는 방법에서는 비디오 압축영역에서 섬네일(Thumbnail)을 빠르게 구성하고 구성된 섬네일을 이용하여 비디오 시그너쳐를 추출하여 이와 같은 단점을 극복하였다. 밝기 순서 정보를 추출하는 실험결과로부터 제안하는 방법은 기존의 방법보다 80.98%의 정확도를 유지하면서 약 2.8배 빠르게 시그너쳐를 추출할 수 있었다.
최근 고화질 디지털 방송(HDTV : High Definition Television)이 일반화됨에 따라 보다 다양한 서비스애플리케이션이 개발되고 있으며, 이를 위한 빠른 동영상 처리 기술들이 요구되고 있다. 특히 HDTV 방송 프로그램에서 축소 영상을 포함한 동영상 요약 기술 및 축소 영상을 이용한 실시간 장면 전환 검출 기술 등은 빠른 축소 영상 처리 기술을 요구하고 있다. 축소 영상 추출을 위한 기술로 가장 대표적인 방법은 DC 영상 추출 방법이 있다. 본 논문에서는 MPEG-2로 압축된 동영상으로부터 DC 영상을 고속으로 추출하기 위한 방법을 제안한다 제안한 방법은 프레임 DCT 부호화 및 필드 DCT 부호화로 부호화된 블록에서 효율적으로 DC 영상을 추출하는 방법과, 가변장 부호화로 부호화된 DCT 계수 중 DC 영상 구성에 쓰이지 않는 DCT 계수들을 빠르게 분석할 수 있도록 다중부호 룩업테이블(multiple-symbol lookup table: mLUT)을 구성하는 방법이다. 제안한 방법에 의해서 기존 룩업테이블 참조휫수를 50$ \% $ 줄일 수 있었다.
방송채널의 증가와 인터넷을 통한 디지털 영상컨텐츠의 수요가 높아짐에 따라 IPTV 서비스는 중요한 디지털 컨텐츠 시장으로 커가고 있다. 그러나 아직은 TV 중심의 인터페이스로 인해 정보검색의 제약과 사용성에는 많은 문제를 나타내고 있다. 이에 본 연구는 IPTV 환경에서 재생 중인 영상과 관련된 정보를 사용자가 빠르고 쉽게 획득할 수 있는 동영상 표시 검색방법(Mosaic maps)을 제안하고자 한다. 문제해결을 위한 방법으로 영상 Platform 내 다음의 과정을 구성하였다. 1 단계는 동영상 컬러 값 검출을 통한 화면 분할 영역 설정으로 재생중인 영상의 화면 프레임을 정지하여 색상 값을 검출, 색상영역 별로 Grouping 하여 영역을 설정한다. 2 단계는 동영상 분석을 통한 관련 정보 추출로 분석된 동영상의 정보(키워드, 성격, 배경, 인물 등)를 통해 관련 부가정보를 찾아 카테고리를 구분하는 과정이다. 3 단계는 Thumbnail 이미지를 통한 동영상 이동으로 검색된 관련정보의 Thumbnail 이미지를 해당 화면영역에 Mapping, 사용자가 쉽고 간단하게 관련 카테고리에서 동영상을 선택/이동하는 단계다. 위의 방법을 통해 Keyboard 를 사용하지 않고도 현재 시청중인 동영상 화면을 손상없이 유지하면서 화면내용과 관련된 동영상 정보검색이 가능해졌다. 그리고 선택한 동영상들의 History 를 갖고 있어 언제든지 기존 동영상으로 돌아갈 수 있는 부가 기능을 갖게 되었다. 또한 실험을 통해 기존 웹 사이트 방식의 정보검색 및 메뉴 카테고리 제공방식보다 본 연구의 결과가 관련정보를 찾는 검색시간과 사용자의 수행 단계가 단축됨을 입증 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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