본 논문에서는 적응적 영상 전송을 위한 효율적인 DCT 영역 비디오 트랜스코딩 알고리듬을 제안한다. 비디오 트랜스코딩은 압 축된 비트 스트림을 새로운 전송 대역폭의 제한 조건에 맞춰서 전송의 유연성을 획득하기 위한 기술이다. 이 과정에서 부호화(encoder)와 복호화(decoder)를 거치면서 참조 영상의 타이로 인한 드리프트(drift) 오류가 발생하게 된다. 이러한 은제점을 피하 기 위해 비디오 트랜스코딩 방식으로 CPDT(Cascade Pixel-Domain Transcoder)구조를 사용하지만, 이 구조는 많은 계산량을 필요로 하고 구조가 복잡하다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 효율적 비디오 트랜스코딩을 위해 DCT 영역에서 트랜스코딩을 행하는 CBDT(Cascade DCT-Domain Transcoder) 구조를 제안한다. CBDT 구조는 DCT 영역에서 움직임 보상과 부 표본화를 행한다.
본 논문은 내용 기반 검색 기법에 의한 보다 효율적인 특징 추출 및 영상 검색 알고리즘을 제안하였다. 먼저, MPEG 비디오의 key frame을 입력 영상으로 하여 Gaussian edge detector를 이용하여 객체를 추출하고, 그에 따른 객체 특징들, location feature distributed dimension feature와 invariant moments feature를 추출하였다. 다음, 제안하는 HAQ (Histogram Analysis and Quantization) 알고리즘으로 characteristic color feature를 추출하였다. 마지막으로 key frame이 아닌 shot frame을 질의영상으로 하여 제안된 matching 기법에 따라 4가지 특징들의 단계별 검색을 수행하였다. 본 논문의 목적은 사용자가 요구하는 장면이 속한 비디오의 shot 경계 내의 key frame을 검색하는 새로운 내용 기반 검색 알고리즘을 제안함에 있다. 제안된 알고리즘을 바탕으로 10개의 뮤직비디오, 836개의 시험 영상으로 실험한 결과, 효과적인 검색 효율을 보였다.
초해상도 영상복원은 동일 지역을 촬영한 여러 장의 저해상도 영상을 이용하여 고해상도의 영상으로 재구성하는 영상처리 알고리즘 기법이다. 이 기법은 위성영상, 비디오 감시, 영상 강조 및 복원, 영상 모자이킹, 의료 영상과 같이 여러 장의 프레임 영상을 획득할 수 있는 분야에서 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 지상을 촬영한 비디오 영상 열에 공간영역 초해상도 기법을 적용하였다. 실험에 사용된 영상은 높은 중복도로 촬영된 연속적인 비디오 영상에서 부표본화되었으며, 저해상도 영상과 고해상도 영상간의 관측 모델을 구성하고 초해상도 영상복원 기법중의 하나인 MAP 알고리즘을 적용하였다. MAP 기법을 이용하여 여러 장의 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 복원하였으며, 그 결과를 기존의 영상보간 방법들과 비교하였다.
네트워크 전송 기술의 발달에 따라 IPTV 시장이 급격히 성장하고 있다. 또한 더 좋은 서비스를 사용자에게 제공하는 UHD급 방송 및 UX가 주목 받고 있다. 반면에 기존 UX와 차별화 된 사용자 경험을 극대화 할 수 있는 기술에 대한 연구는 많이 진행되지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 한 화면에서 여러 채널 및 비디오 콘텐츠를 동시에 시청할 수 있는 멀티뷰 서비스와 이를 수행하는 저복잡도 구문 수준 영상합성 기술을 제안한다. 실험 결과, 제안 알고리즘은 Full-HD 해상도를 가진 4개 영상, UHD급 영상을 1초에 80장 이상 합성할 수 있어, 실시간 적용이 가능함을 보여준다.
본 논문에서는 다양한 환경변수가 존재하는 실내에서 효율적인 객체를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 일반적으로 실내 환경은 조명의 변화와 객체에 의해 발생된 그림자, 바닥면에 반사된 조명성분 등으로 인하여 정확한 객체 검출이 이루어지기 어려운 환경이다. 먼저 객체검출을 위한 배경영상을 생성한다. 영상 내에 객체가 존재하는 경우 이전에 생성된 배경영상과 현재 입력영상간의 유사도 비교를 통해 보정된 배경영상을 생성한다. 배경영상과 입력영상으로 생성한 평균영상과 보정된 배경영상을 이용하여 혼합영상을 생성한다. 마지막으로 혼합영상을 이용하여 입력된 영상으로부터 객체를 검출한다. 검출된 객체를 보완하기 위해 레이블링 과정을 통해 잡음 성분을 제거한 후 모폴로지 기법을 적용하여 객체영역 보완한다. 따라서 조명의 변화나 그림자와 같은 환경변수로부터 강인한 객체를 검출한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 변형된 조명성분과 그림자 성분이 포함되어 있는 혼합영상을 사용하기 때문에 기존시스템보다 객체영역 검출이 더욱 효과적이다.
본 논문에서는 정지 영상과 동영상 컨텐츠에 적용하기 위한 새로운 워터마크 설계 가이드라인을 제공한다. 본 논문에서 제안하는 워터마크 설계 방법은 인간 시각 시스템 내의 시각 세포들의 기본적인 동작 특성인 상호간섭 및 배제 작용을 이용하여, 각각의 영상 컨텐츠의 특성을 반영하여 최대한의 워터마크 강도를 구하는데 있다. 영상 컨텐츠의 최대 워터마크를 결정할 수 있다면, 자연스럽게 워터마크의 강인성이 증가되어 일반적인 영상처리 공격이나 MPEG 공격에도 강인하게 동작한 수 있다. 정지영상에서는 여러 단계의 에지 성분이 나타나게 됨에 따라 인간 시각 시스템의 민감도가 급감하게 되고, 동영상에서는 움직임이 세밀해지고 또는 많아질수록 민감도가 급감한다는 점을 모델링하기 위해, 본 논문에서는 정지 영상에서의 엔트로피 마스킹과 동영상에서의 움직임 엔트로피 마스킹을 이용하여 민감도 저하 현상을 모델링하였다. 또한, (움직임) 엔트로피 마스킹 모델을 기존의 워터마크 기법에 적용한 결과를 통해, 일반적인 워터마크 기법에 엔트로피 마스킹을 더함으로써, 워터마크의 투명성을 늘리고, 자연스럽게 워터마크의 강건성을 늘릴 수 있음을 보였다.
최근 모바일 기기의 영상 촬영 기능의 확대에 따라, 영상처리를 위한 다양한 어플리케이션들이 모바일 환경으로 이식되고 있다. 또한 모바일 기기의 컴퓨팅 능력또한 상승으로 기존에 컴퓨터에서만 가능하였던 다양한 영상처리기술들이 모바일 환경으로 이식되고 있다. 이러한 영상처리 기술 중, 사용자가 촬영한 영상에서 전경만을 추출하여 원하는 새로운 배경에 합성하는 문제는 다양한 어플리케이션에서 사용이 가능하나 계산이 복잡하다는 문제점으로 모바일환경 이식에 어려움을 가지고 있었다. 본 연구에서는 모바일 기기로 촬영된 영상을 전경/배경으로 구분하여 목표 영상에 실시간으로 합성할 수 있는 영상합성 기술을 제안한다. 사용자가 촬영한 영상에서 배경이 움직이지 않는다는 가정하에 자동으로 전경을 추출하며 이를 새로운 배경에 합성하는 기법을 소개한다. 모바일 촬영의 특성을 고려하여 촬영시 약한 움직임을 포함하는 영상에서의 자동 전경 추출 알고리즘을 개발하며 이를 SIMD 및 GPGPU기반의 가속화 알고리즘을 사용하여 SD급 화질의 영상에 대해 모바일 상에서 실시간 처리가 가능한 결과를 보인다. 본 논문의 기술을 사용하여 상용화 가능한 영상처리 어플리케이션의 개발이 가능하다.
점점 증가되는 도시 속의 영상 프로젝션과 늘어나는 대형 스크린들은 도시의 미디어 환경을 재고하게 한다. 도시 속에서 미디어가 갖는 위상에 관한 물음에서 명확한 것은 미디어는 이제 추상적으로도 그 자체를 위해서도 존재하는 것이 아니며 가상 현실은 대도시의 일반적인 모습 속에서 존재하고 있다는 것이다. 대형화면으로 투사되는 비디오 이미지는 점점 관객들에게 접촉하는 듯한 느낌을 줌과 동시에 관람객들은 공간 속으로 몰입되는 느낌을 받게 된다. 본 논문은 도시 속의 비디오 아트 형태의 영상 프로젝션이 갖는 의미와 도시의 미디어 환경을 고찰해 봄으로써 대도시에서 비디오 아트 형태의 영상 프로젝션은 새로운 실재성, 가상과 현실, 몰입과 상호 작용성의 경험을 제공하며 도시의 미디어 환경의 관점에서 본다면 대도시라는 거대 텍스트는 어떤 주도적인 하나의 담론이 존재하지 않고 텍스트의 서로 상이한 담론들이 동시에 병립되어 서로 영향을 미치며 상호 소통되고 있음을 밝혔다.
본 연구에서는 디지털 비디오 리코더를 이용하여 대상물을 촬영하고 이로부터 대상물의 3차원 위치정보 및 영상복원을 수행하고자 하였다. 이를 위하여 먼저 비디오 리코더에 의한 측량결과의 정확도를 분석함으로서 그 정도에 따른 활용성을 평가하는 한편, 실제 대상물에 적용시켜 3차원 복원을 수치적으로 수행하였다. 이때 비디오 리코더의 렌즈왜곡은 없고 모든 광속은 렌즈의 투영중심을 정확하게 지나가는 것으로 간주하였으며, 표정을 위한 영상의 크기는 CCD 칩의 크기와 영상소수를 이용하여 결정하였다. 디지털 비디오 리코더로부터 취득된 정보와 1초독 데오돌라이트를 이용하여 삼각측량한 성과를 비교한 결과 평균제곱근 오차가 평면오차 0.0173m로 나타났다. 또한 정확한 렌즈왜곡 정보나 투영중심의 좌표가 없음에도 불구하고 실제 대상물을 촬영하고 복원하는데 있어서 매우 양호한 결과를 나타내었으며, 디지털 비디오카메라에 의해 촬영된 영상과 카메라의 종류만 알면 대상물의 3차원 디지털복원이 가능하리라 사료된다.
본 논문에서는 동영상 압축 부호화에 대한 표준안인 MPEG 기반의 압축 비디오 시퀀스로부터 DCT DC 계수를 추출하고, 이들로 구성된 DC 이미지로부터 AHIM (Accumulative Histogram Intersection Measure)을 이용하여 장면 전환 검출을 수행한 후 대표 프레임을 추출하는 방법을 제시한다. 또한, 추출된 대표 프레임을 두 단계를 거쳐 데이터베이스의 색인 정보로 저장한 후, 입력되는 질의 영상에 대해 사용자가 원하는 검색 결과를 제시하는 방법에 대해 제안한다. 즉 전처리 과정으로 추출된 대표 프레임에 대해 영역 분할을 한 후, 첫 번째 단계에서 수평 투영된 결과를 히스토그램 분포 특성으로 변환시켜 데이터베이스의 색인 정보로 저장한다. 두 번째 단계에서는 영상의 모멘트 특성을 거리함수 값으로 변환시킨다. 실험 결과 제안된 방법이 검색에 있어 우수한 성능을 갖추고 또한 상당한 양의 처리 시간과 메모리 공간을 줄일 수 있음을 확인하였다. 향후 제안한 방법은 색상과 같은 다른 색인 정보와 결합할 경우, 보다 나은 영상 색인과 검색 수단을 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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