비디오 신호에서 움직임 보상 보간 기술은 다양한 응용 분야를 갖는다. 프레임율 증가 변환이나 분산 비디오 부호화 기술에서는 효과적인 움직임 보상 보간 알고리즘을 필요로 한다. 이러한 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임에 대한 효과적인 후처리 기술을 통하여 화질을 개선하거나 또는 가상 채널 잡음을 줄임으로써 채널 전송 비트율을 줄이기 위해 각 블록 단위의 신뢰도 측정이 요구된다. 본 논문에서는 움직임 보상 보간 블록에 대한 시공간적 통계특성에 기초한 블록 기반의 신뢰도 평가방법을 제안한다. 제안한 방법은 현재 보간 프레임의 시간적 정합척도를 조사하고, 이 결과를 시간적 통계특성 뿐만 아니라, 공간적 통계특성을 조사하는 방법으로 설계된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 단순한 시간적 정합 비용에 의한 방식에 비해 우수한 성능을 보인다.
This paper presents a new method for an efficient coding of very low bit-rate color video based on adaptive wavelet transform. Our approach reveals that the coding process works more efficiently if the quantized wavelet coefficients are preprocessed by a mechanism exploiting the redundancies in the wavelet subband structure. Thus, we focuses optimized activity of coding part, and exhaustive overlapped block motion compensation is utilized to ensure coherency in motion compensated error frames, and raised cosine window is applied. The horizontal and vertical components of motion vectors are encoded separately using adaptive arithmetic coding while significant wavelet coefficients are encoded in bit-plane order using adaptive arithmetic coding. On average the proposed codec exceeds H.263 and ZTE in peak signal-to-noise ratio by as much as 2.07 and 1.38dB at 28 kbits, respectively. Fore entire sequence coding, 3DWCVC method is superior to H.263 and ZTE by 0.35 and 0.71dB on average, respectively.
최근 몰입형 비디오의 수요가 점차 늘어남에 따라 국제 표준 단체인 MPEG-I에서 전방위 몰입형 비디오의 처리 기술이 활발하게 개발 중이다. 전방위 몰입형 비디오는 사용자 시점의 자유도가 증가함에 따라 비디오 신호의 크기가 급격히 증가하여 효과적인 압축 기술이 필수적이다. 더욱이 사용자의 움직임에 따른 보다 자유로운 시점 변환을 지원하는 6 자유도 (6-Degree-of_Freedom, 6DoF) 비디오의 압축을 위해서는 보다 우수한 부호화 효율을 제공하는 코덱의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 ISO/IEC 23090 Part 7 (Metadata for Immersive Media (Video))에서 진행 중인 몰입형 비디오의 압축 표준 프로젝트의 테스트 모델인 TMIV (Test Model for Immersive Video)에 기존 적용된 High Efficiency Video Coding (HEVC)를 최근 차세대 비디오 압축 표준 개발 중인 Versatile Video Coding (VVC)로 대체하여 성능 분석을 수행하고, VVC의 툴 분석으로부터 디블로킹 필터를 TMIV의 패치 아틀라스에 선택적으로 적용하는 것이 부호화 효율을 증대시킬 수 있음을 보인다. VVC 기반의 6 DoF 비디오 코덱의 성능 평가는 본 논문이 최초로 그에 따른 향후 6DoF지원 몰입형 비디오 표준 개발 방향을 제시한다. TMIV의 두 가지 작동 모드인 MIV (Metadata for Immersive Video) 모드와 MIV 시점 모드에서 공통 실험 조건에 명시된 일곱 가지 시퀀스에 대해 전체적으로 실험을 진행하였다. 기존 HEVC를 VVC로 대체함으로써 MIV 모드 방식에서 33.8%, MIV 시점 모드에서 30.2%의 Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) 관점에서의 부호화 성능 향상을 제공하였다. 이외에도 3차원 비디오의 인지 화질 평가를 위하여 사용하는 평가 지표로 IV-PSNR (Immersive Video PSNR)와 MSSIM (Mean Structural Similarity)를 이용하여 성능을 평가하였다.
MPEG-2 소스 부호화 알고리즘은 가변장 부호화를 사용하기 때문에 채널 오류에 매우 민감하다. 압축 데이터가 전송되는 동안 비트 오류가 발생하게 되고, 이 오류를 정정 기술로 보정할 수 없는 경우 디코더에서는 오류 은닉 방식을 사용함으로써 영상의 화질 저하를 최소화할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 I 프레임의 연속적인 매크로블록 오류를 은닉하기 위한 방식으로 I 프레임과 시간적으로 가장 가까이 위치한 이전 GOP의 B 프레임의 시간적 정보와 P 프레임의 공간적 정보를 이용한다. 이 방식은 기존의 오류 은닉 방식들이 갖는 시간적 오류에 의한 움직임 왜곡과 공간적 오류에 의한 번짐 현상을 개선할 수 있으며, 전송 오류가 매우 심한 망에서의 심각한 슬라이스 오류를 보다 효과적으로 은닉할 수 있다. 알고리즘은 MPEG-2 비디오 코덱에서 수행되었고 모의 실험을 통하여 다른 방식들에 비하여 I 프레임의 슬라이스 오류를 효율적으로 은닉할 수 있음을 증명한다.
얼굴검출은 얼굴인식과 비디오감시 시스템, HCI등 응용분야가 다양하므로 많은 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 실시간으로 얼굴을 검출하기 위하여 카메라에서 연속 얼굴 영상을 획득 한 후, 이 영상을 YCbCr 칼라 공간으로 변환하였다. 변환된 칼라 공간에서는 필터를 이용하여 피부색만을 분리하여 연결성분 분석으로 얼굴후보 블록을 결정하였다. 또한 외부 환경 변화에 영향을 받지 않기 위해 밝기 분포 평준화를 수행하였다. 밝기 분포를 평준화한 영상에서는 눈 영역이 다른 영역에 비해 뚜렷하게 구별되기 때문에 임의의 임계값을 적용하여 이진화 영상으로 변환 후 눈 검출을 할 수 있었다. 순차 임계값은 낮은 값에서부터 순차적으로 값을 증가시키면서 눈을 검출하고, 실패하였을 경우는 임계값이 조정되어 다시 눈을 검출한다. 순차 임계법에 의해 검출된 눈 영역은 정규화과정을 거친 후 역전파 알고리듬을 이용하여 눈 검증을 실시하고, 최종적으로 얼굴 검출을 수행하였다.
최근의 이동통신 시스템에서 오류 정정 부호화 방식으로 사용되는 터보 코드의 성능은 부호기에 내재되어 부호의 자유 거리 결정에 큰 영향을 미치는 인터리버와 복호기에서 수행되는 반복 복호에 의한 것이다. 하지만 우수한 성능을 얻기 위해 수신과정에서 많은 지연시간이 요구되는데 이는 주로 인터리버의 크기에 의존하게 된다. 또한 터보 코드는 페이딩 채널 상에서도 신뢰성 있는 강력한 코딩 기법으로 알려져, 최근 ITU 등에서 IMT-2700과 같은 차세대 이동 통신에서 채널 코드의 표준으로 채택되었다. 따라서 본 논문에서는 복잡도는 2배로 증가하나 성능을 개선시킨 병렬 구조의 4-New 터보 복호기를 제안하고, 차세대 무선 멀티미디어 통신에서 실시간 음성 및 비디오 서비스를 제공 시 복호 지연시간을 단축시키기 위해 가변 복호 방법을 이용하여 AWGN과 페이딩 채널 환경에서의 컴퓨터 모의 실험을 통해 성능 분석을 하였다.
차량 사고로 인한 인명, 재산 손실 때문에 비행기에서 사용하고 있는 블랙박스와 비슷한 기능을 하는 차량용 블랙박스를 차량에 장착하여 사용되고 있다. 현재 자동차 시장에서 쓰이고 있는 제품으로는 EDR(Event Data Recorders) 시스템과 블랙박스 제품이 출시되어 지고 있다. 하지만 기존 차량의 블랙박스들은 대부분 차량의 외부 영상이나 이미지만 저장되어 사고가 났을 때 차량의 주행 상태를 알지 못하고, EDR제품들은 차량의 주행 상태만 저장 하고 차량의 외부 영상들을 알지 못한다. 본 논문에서는 영상과 이미지 정보만 저장되는 블랙박스의 문제점과 자동차와 주행 정보만 저장되는 EDR의 문제점을 보완하기 위해 차량 네트워크인 MOST(Media Oriented System Transport) OBD-II(On-Board Diagnostics-II)와 CAM(CAMera), GPS(Global positioning system)를 이용하여 영상 수집 및 시간 및 위치 정보 Data를 취합하여 통합형 자동차 상태 및 영상 저장 시스템을 구현한다.
본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상에 대해서 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계(cut)와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계(dissolve)를 검출하여 비디오 shot을 분할하는 기법을 제안한다. 제안하는 shot 경계 검출 기법은 기존에 잘 검출하지 못하였던 점진적 장면 변화에 의한 shot의 경계검출을 위한 알고리즘이다. 먼저 압축영역의 기법 중 DCT DC 값을 비교하는 방법을 이용하여 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출한다. 그리고 움직임 벡터(MV)의 비를 비교하는 방법을 사용하여 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계의 후보지들을 얻어내고, 선택된 후보지들 중 n번째와 n+2번째 후보지 영상으로 feded image를 만들어 n+1번째 후보지의 영상과 유사도를 비교하여 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출한다. 이와 같이 압축영역의 기법으로 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계 후보지를 검출해 내고, 검출된 shot 경계 후보지들에서 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출하는 방법을 함으로서 MPEG 비디오 영상의 복원량을 최소화하여 수행 속도를 높이면서도 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계, 두 가지 모두를 효과적으로 검출할 수 있었다.
비디오 압축을 위한 움직임 예측의 전 영역 탐색 및 무손실 방법의 많은 계산량은 고속 움직임 예측 알고리즘 개발을 이끌어 왔다. 여전히 계산량과 예측 화질의 적절한 제어가 필요하며, 본 논문에서는 전 영역 탐색 기반의 방법과 비교하여 예측 화질은 거의 유지하면서 효율적으로 계산량을 줄이고, 동시에 화질과 연산량 제어가 가능한 고속 움직임 예측 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 부분 블록에러합과 각 단계별 최소 에러 위치 변동의 문턱치들을 이용하여, 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이를 일련의 문턱치들 적용하여 불가능한 후보들을 조기에 제거하고, 각 단계별 최소 에러 지점의 최적 후보의 불변동 횟수를 비교 판단하여 고속의 움직임 예측을 구현하며, 문턱치를 조절하여 화질과 연산량을 쉽게 제어한다. 제안하는 알고리즘은 단독으로 사용할 뿐만 아니라 기존의 고속 알고리즘들과 결합하여 사용해도 예측 화질 대비 우수한 연산량 감소를 얻을 수 있으며, 실험 결과에서 이를 검증한다.
본 논문에서는 실시간 차량 검출 및 차량 추적에 대한 알고리즘을 제안한다. 차량 검출은 도로에 설치된 고해상도 CCTV 카메라 영상에 대해 가우시안 혼합모델과 수학적 형태학 처리를 통하여 수행한다. 차량 추적은 검출한 차량 객체를 기반으로 영상 프레임 간 유클리디안 척도를 이용하여 수행한다. 보다 상세히 언급하면, CCTV 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경을 추정하고, 배경영상과 입력영상의 차영상으로부터 객체를 분리한다. 분리된 후보 객체를 수학적 형태학 처리를 통하여 재구성한다. 터널에서의 차량의 위치에 따른 크기 특징을 분석하여 최종적으로 차량을 검출한다. 차량 추적은 입력되는 영상 프레임간 객체들의 유클리디안 거리 정보를 활용한다. 터널에서 촬영한 영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안하는 차량 추적방법이 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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