최근 컴퓨터 그래픽 기술의 발전으로 현실의 객체를 더욱 사실적인 가상의 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 3차원 공간 좌표와 색 정보 등을 포함하는 수많은 점을 사용해 3차원 객체를 표현하는 기술로 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터를 사용하고 데이터 처리에 더욱 복잡한 연산이 필요하므로 포인트 클라우드를 사용한 서비스를 제공하기 위해서는 거대한 데이터 저장 공간과 높은 성능의 연산 장치가 필요하다. 현재 국제 표준기구인 MPEG에서 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영한 다음 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. V-PCC 기술은 포인트 클라우드를 점유 맵 (Occupancy map), 기하 영상 (Geometry image), 속성 영상 (Attribute image) 등의 2차원 영상과 2차원 영상과 3차원 공간 사이의 관계를 알려주는 보조 정보를 사용해 압축한다. 복호화된 포인트 클라우드의 밀도를 높이거나 객체를 확대할 때, 일반적으로 3차원 연산을 사용하지만 연산 방식이 복잡하고 많은 시간을 소모하며 새로운 포인트의 정확한 생성 위치를 결정하기 힘들다는 한계가 존재한다. 이에 본 논문은 V-PCC의 포인트 클라우드가 투영된 영상에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용해 적은 연산으로 보다 정확한 추가 포인트 클라우드를 생성하는 방안을 제안한다.
비디오 압축에서 움직임 추정 기법은 영상 화질과 발생 비트량에 있어서 중요한 역할을 하지만 많은 계산 복잡도를 요구한다. 다수의 카메라로 촬영한 동영상인 다시점 비디오는 카메라의 수에 비례하여 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하기 때문에 움직임 추정에 많은 계산량을 필요하다. 본 논문에서 다시점 비디오의 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 화질과 비트량을 유지하는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들의 분포 특성과 영상 블록들의 움직임 특성을 이용한다. 제안한 움직임 추정기법은 계층적 움직임 추정 기법으로 대칭형 멀티 마름모 패턴, 대각선 패턴, 사각형 패턴 그리고 정교한 패턴으로 구성되어 있다. 제안한 움직임 추정 기법은 움직임 벡터들과 블록 움직임의 특성들을 이용하여 패턴들의 탐색 점들을 탐색 영역 내에 대칭적으로 배치하고 블록 움직임 크기에 따라 적응적으로 탐색 패턴을 선택하여 움직임 벡터를 추정한다. 제안한 기법의 성능은 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법과 전역 탐색 기법인 PBS (Pel Block Search)의 성능과 비교한 경우, 영상 화질면에서와 발생 비트량면에서 비슷하지만 움직임 추정에 필요한 계산량을 각각 약 40~75%, 98%감소시킨다.
본 논문에서는 이동 환경에서 다시점 비디오를 제공하는 적응형 다시점 비디오 서비스 프레임워크를 제안한다. 중간시점 영상의 실시간 생성과 다시점 비디오의 클라이언트 적응을 통해 이동 환경이 갖는 성능 제약을 해결한다. 그리고 적응 변환 작업을 서버에서 수행함으로써 클라이언트의 부하를 줄이고, H.264/AVC를 채택하여 비디오의 압축 효율을 개선한다. 이를 위해, 멀티미디어 프레임워크 표준인 MPEG-21 DIA (Digital Item Adaptation)를 참조하여, 사용자 요구와 클라이언트 기기의 특성에 맞도록 비디오를 적응시키는 이동 환경을 위한 새로운 다시점 비디오 DIA를 구현한다. 제안 프레임워크의 효율성과 성능을 측정한 결과, 다시점 비디오의 이동 서비스는 양방향으로 해상도가 $320{\times}240$이면, 최대 초당 13 프레임까지 가능하고, 기존 3D 점의 투영 방법과 비교하여 5배 빠른 중간시점 영상을 생성한다.
본 논문에서는 스테레오스코픽 3D 동영상에서 왼쪽과 오른쪽 영상 사이의 프레임 동기가 맞지 않아 시청에 어려움을 주는 문제를 해결하기 위해 두 영상에서 물체의 움직임에 따른 시간적 프레임 차분 영상을 이용한 동기화 방법을 제안한다. 먼저, 스테레오 조정(rectification) 과정을 통해 수직 시차를 보정한 왼쪽과 오른쪽 입력 동영상에서 시간적 프레임 차분 영상을 구하고, 두 차분 영상들에 대한 수평 방향 프로파일을 계산한다. 그 다음, 두 수평 프로파일의 절대 오차에 대한 평균 (mean of absolute difference(MAD))을 계산하여 그 값이 최소가 되는 프레임 조합을 찾아 스테레오스코픽 3D 동영상의 동기를 맞출 수 있도록 하였다. 실험결과, 두 영상의 프레임 동기가 맞는 프레임 조합에서 최소 MAD 값을 기록하여 제안 방법을 통해 스테레오스코픽 3D 동영상에서의 프레임 동기화가 가능하며, 제안 방법이 가우시안 잡음이나 H.264/AVC를 이용한 동영상 압축에 대해서도 강인함을 갖고 있음을 알 수 있다.
본 논문에서 재예측과 움직임벡터의 변경 최소화를 이용한 효율적인 비디오 워터마킹 기법을 제안한다. 일반적인 움직임벡터 기반의 워터마킹 기법들은 움직임벡터의 변경하여 워터마크를 삽입하기 때문에 움직임벡터를 변경에 따른 영상의 화질저화를 가져왔다. 따라서 제안한 방법은 움직임벡터의 변경을 최소화할 수 있는 삽입조건의 설정과 변경에 따른 오차를 최소화할 수 있는 재예측 기법에 의해 움직임벡터의 변경에 따른 화질열화를 최소화한다. 그리고 워터마크 정보를 고려한 임계값을 적응적으로 설정하여 워터마크의 정보량의 안정적 삽입을 보장할 수 있어 비디오 워터마킹을 효과적으로 수행할 수 있다. 제안한 방법은 비디오 비트스트림의 변화가 없기 때문에 기존의 동영상 압축표준과의 호환성을 유지할 수 있으며, 화질적인 측면에서 기존의 방법보다 약 $0.6{\sim}1.3\;dB$가 향상됨을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
멀티미디어 기술이 발전함에 따라 대용량의 데이터베이스의 관리와 불법 복제물 검출을 위한 동영상 검색의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 맞춰 대용량 데이터베이스에서 고속 동영상 검색을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 고속 동영상 검색 방법은 프레임의 휘도 분포를 이용하여 공간적 특징을 추출하고, 동영상의 시간적 유사성 지도를 생성하여 시간적 특정을 추출한다. 동영상의 공간적 특정과 시간적 특정을 식별자로 구성하고 단계적인 정합 방법을 수행한다. 실험에서는 원본 동영상과 밝기 변화, 압축률 변환, 자막/로고 삽입과 같은 다양한 변형을 이용하여 정확성, 추출 및 정합 속도, 식별자 크기를 측정하여 성능을 평가하였다. 또한, 제안한 방법의 파라미터를 실험적으로 선택한 과정을 기술하고 비교 알고리즘과 공간적 특정만을 이용한 단순 정합 결과를 제시하였다. 정확성, 경색 속도 식별자 크기의 모든 결과에서, 제안한 고속 검색 방법이 대용량 데이터베이스의 동영상 경색에 가장 적합한 기술임을 보였다.
MPEG-4 Visual은 객체 기반의 동영상 압축 국제 표준으로서 멀티미디어 통신에서부터 HDTV에 이르는 광범위한 응용 분야를 지원하기 위해 설계되었다. MPEG-4 표준안은 디코더에서 처리 가능한 디코딩 복잡도를 제한하기 위해 3가지 Video Buffering Verifier 모델을 정의하고 있다. 그 중 VCV 모델은 비트스트림을 매크로블록 단위로 디코딩하는 처리 속도에 대한 제한을 정의하고 있으며, 경계와 비경계 MB 두 가지만을 구별하는 VCV와 B-VCV 모델이 있다. 본 논문에서는 최적화된 MPEG-4 Reference Software를 이용하여 직사각형 객체와 임의 형상 객체 그리고 HDTV 해상도를 지원하는 다양한 코딩 타입에 대한 MB 디코딩 시간을 측정하여 디코딩 복잡도를 평가하였다. 실험결과 디코딩 복잡도가 코딩 타입에 따라 많은 차이가 있으며 디코더에서 이용 가능한 리소스의 더욱 효율적인 사용이 가능함을 보여주었다.
분산 동영상 코딩 (Distributed video coding)은 Slepian과 Wolf 그리고 Wyner와 Ziv의 정보 이론에 기반을 둔 새로운 동영상 압축 패러다임이다. 수신측의 보조정보를 이용하는 손실 압축인 분산 동영상 코딩은 계산의 복잡도를 디코더쪽으로 옮김으로써 적은 연산량의 동영상 인코딩을 가능하게 한다. RD 성능은 기존의 인트라 프레임 코딩보다 뛰어나지만 움직임 보상 (motion-compensated) 기반 인터 프레임 코딩의 성능에는 미치지 못한다. 본 논문은 DV근의 기본 개념과 구조에 대하여 소개하고 실험을 통하여 코딩 방식에 따른 성능을 비교 분석하며 나아가 공간 계층화 코더로서의 DVC의 성능을 보인다.
The ordinary stereo image of an object consists of data of left and right views. Therefore, the left and right image pairs have to be transmitted simultaneously in order to display 3-dimentional video at the remote site. However, due to the twice data in comparing with a monoscopic image of the same object, it needs to be compressed for fast transmission and resource saving. Hence, it needs an effective coding algorithm for compressing stereo image. It was found previously that compressing left and right frames independently will achieve the compression ratio lower than compressing by utilizing the spatial redundancy between both frames. Therefore, in this paper, we study the stereo image compression technique based on the multiresolution wavelet transform using varied disparity-block size for estimation and compensation. The size of disparity-block in the stereo pair subbands are scaling on a coarse-to-fine wavelet coefficients strategy. Finally, the reference left image and residual right image after disparity estimation and compensation are coded by using SPIHT coding. The considered method demonstrates good performance in both PSNR measures and visual quality for stereo image.
It is very important to share tactical information such as video, images, and text messages among soldiers for situational awareness. Under the wireless environment of the battlefield, the available bandwidth varies dynamically and is insufficient to transmit high quality images, so it is necessary to minimize the distortion of the area of interests such as targets. A natural operating method for soldiers is also required considering the difficulty in handling while moving. In this paper, we propose a natural ROI(region of interest) setting and image compression method for effective image sharing among soldiers. We verify the proposed method through prototype system design and implementation of eye gaze detection and ROI-based image compression.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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