본 논문은 블록 정합 움직임 추정을 위한 새로운 방식을 제안한다. 비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 따라서 이전 움직임 정보를 이용할 수 있다면 현재 블록의 움직임 추정에 대한 성능을 높일 수 있고 또한 탐색 횟수를 줄임으로써 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 하여 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록 정합을 수행하는 블록 정합 움직임 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.06~0.21[dB] 개선되고 속도면에서 우수한 결과를 나타내었다. 또한 기존의 다이아몬드 지역 탐색 알고리즘보다 탐색 속도면에서 9~32%의 성능 향상을 보이면서 화질면에서는 거의 근접하게 나타났다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.
This paper proposes an object detection method based on motion estimation using background subtraction in the fisheye images obtained through omni-directional camera mounted on the vehicle. Recently, most of the vehicles installed with rear camera as a standard option, as well as various camera systems for safety. However, differently from the conventional object detection using the image obtained from the camera, the embedded system installed in the vehicle is difficult to apply a complicated algorithm because of its inherent low processing performance. In general, the embedded system needs system-dependent algorithm because it has lower processing performance than the computer. In this paper, the location of object is estimated from the information of object's motion obtained by applying a background subtraction method which compares the previous frames with the current ones. The real-time detection performance of the proposed method for object detection is verified experimentally on embedded board by comparing the proposed algorithm with the object detection based on LKOF (Lucas-Kanade optical flow).
본 논문은 주행중 차량에 장착된 카메라의 자세 변화를 카메라 외부 파라미터의 변화로 간주하고, 이의 추정을 통하여 도로의 요철과 전방 도로의 기울기 변화 등에 강건한 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서 차선은 실세계 좌표에서 좌우가 평행하고 고정된 폭을 가진다 가정하며, 카메라 움직임을 고려한 연속된 영상들의 병합된 특징맵에서 B-snake를 이용하여 차선 검출과 카메라 외부 파라미터 추정이 동시에 수행된다. 실험을 통하여 카메라 외부 파라미터에 영향을 주는 주행 도로 환경의 변화에 강건한 차선 검출 결과를 확인하였으며, 추정된 카메라 외부 파라미터의 정확성은 전방 차량에 대한 레이더 실측 거리와의 비교를 통해 확인했다.
신호처리와 analysis를 위한 여러 기초적인 기술이 소개되었다. 이들은 먼저 불확정성순리의 개입에 의하여 특히 교환불가능한 operator 들이 작용한 결과의 등호는 tolerance가 있을 수 있음과 random process 처리방법과 manmum entropy estimate적인 ,사고방식을 통하여 재래식 확정론적 사고방식으로부터의 이탈을 길잡았다. 마지막으로 검출, 추정 및 함수추정의 여러 기법과 covariance functron의 posltive semi-definite-ness 그리고 Karhunen-Loeve 전개, 한 화상의 SVD 등이 설명됐다.
본 논문에서는 A/D 변환기, 모션 예측 회로와 ROI(Region of Interest) 탐지를 위한 주의 모듈로 구성된 CMOS 디지털 이미지 센서를 소개한다. 현재 논문에서 제시하고 있는 이미지 센서의 A/D 변환기와 모션 예측 기능은 하드웨어인 $0.6{\mu}m$의 CMOS 프로세싱 회로(processing circuit)로 구현되어 있으며, ROI 탐지는 주의 모듈로서 소프트웨어로 구현되어 있다. 현재의 이미지 센서는 명암도의 변화에 반응하며, 모션을 예측하기 위해 시간정보를 사용하기 때문에 이미지 센서의 응용분야는 한정되어 있다. 센서라는 본래의 특징을 가지게 하면서 이의 응용분야를 확장하기 위하여 정지영상 및 동영상을 위한 특징기반 주의 모듈을 사용하여 이미지 센서에 인지기능을 부여하고자 한다. 이러한 접근법을 통해 이미지 센서는 모션이 예측되지 않다거나 명암도 변화가 감지되지 않을 경우에도 부가적인 기능을 할 수 있다. 실험결과를 통해 현재 구현된 이미지 센서의 효율성 및 다양한 분야로의 확장가능성을 확인할 수 있었다.
Fixed GOP allocation in MPEG-2 cannot cope with scene change and amount of motion, which results in degradation picture quality. By finding suitable N and M and allocating dynamic GOP, the improvement of picture quality can be achieved. In this paper, N and M are determined by scene change detection and estimation of amount of motion using color histogram per each macroblock. The simulation results show that the average PSNR is improved, especially around the shot boundaries.
This paper proposes a simple digital image stabilization(DIS) algorithm for roll motion, which has not been compensated in the 2-axes mechanical stabilization system, using aero-crossing of the rotational motion vectors. The 2-axes stabilization system cannot stabilize rolled images, which causes the deteriorated performance of the object detection and recognition. In this paper, we propose the rotational motion stabilization algorithm which estimates and compensates global motion in terms of rotational center and rotational angle. Both the synthetic images with undesirable rotational disturbance and the real images from 2-axes stabilization system are used to evaluate the proposed algorithm. The results show that our proposed algorithm suppresses the undesirable rotational disturbance effectively.
움직임 추정은 영상 부호화 시스템에서 큰 비중을 차지하는 부분으로, 실시간 동작을 위해서는 효율적인 구조를 필요로 한다. 따라서 H.264 전체 시스템을 위한 움직임 추정기 블록의 구현은 부호화 과정을 고속으로 수행할 수 있도록 별도의 전용 하드웨어 모듈로 설계하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 많은 연산량을 효율적으로 줄일 수 있도록 병렬 처리를 바탕으로 움직임 추정 감지 블록, 41개의 SAD(Sum of Absolute Difference)값 계산 블록, 최소의 SAD값 계산과 움직임 벡터 생성 블록을 제안하고자 한다. 움직임 추정 감지 블록과 최소의 SAD값 계산기에서는 선계산(pre-computation) 방법을 적용함으로써, 입력 Switching Activity를 줄여 고속 구현이 가능하도록 하였으며, 움직임 추정 감지 블록과 41개의 SAD값 계산 블록에서 가장 많은 부분을 차지하는 가산기 구조를 일반적으로 사용되는 Ripple Carry Adder 대신에 Carry Skip Adder를 적용함으로써, Adder Tree 구조를 고속으로 처리할 수 있도록 하였다. 또한 외부에서 탐색 영역 제어와 같은 주요 변수를 쉽게 제어할 수 있도록 하여, 하드웨어 구조의 효율성을 높였다. 시뮬레이션 및 FPGA 검증 결과, 움직임 추정기의 임계 경로를 발생시키는 MED블록에서 일반적인 구조를 적용했을 때보다 19.89%의 Delay 감소 효과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 현재 사용하고 있는 아날로그 방식의 감시 시스템에서 발생하는 자원 낭비와 효율성 저하 문제를 극복하기 위해 MPEG-2 국제 표준을 이용한 영상 데이터의 인코딩 기법과 압축 기법을 적용한 새로운 방식의 디지털 감시 시스템의 설계 및 구현 기법에 대해 기술하였다. 또한, 기존의 디지털 감시 카메라 시스템에서 적용하지 못한 고속 움직임 추정 알고리듬을 적용하여, 보다 실시간적인 시스템을 제안한다. 고속 움직임 추정 알고리듬은 MPEG-2 비디오 인코딩을 위해서 제안되었다 이 알고리듬은 블록 매칭 기법과 그래디언트 기법의 혼합적인 사용에 기반한다. 또한 MPEG-2 비디오 데이터를 직접적으로 사용하여 움직이는 물체를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 매우 간단하고 종래의 물체 검출 방법들 보다 계산 시간이 훨씬 덜 요구된 다. 본 논문에서 제안한 시스템은 특정한 하드웨어 없이 단지 소프트웨어만으로 영상데이터를 실시간으로 인코딩 및 디코딩 한다.
카메라의 이동과 회전은 영상 프레임 전체에 영향을 미치는 전역 움직임(global motion)을 유발한다. 이러한 전역 움직임을 포함하는 영상을 부호화하는 경우, 변화성분 검출(change detection) 기법을 사용하여 정확한 오브젝트를 분할하는 것은 실제적으로는 불가능하며 큰 움직임 벡터로 인해 높은 압축률을 얻기 어렵다. 이러한 문제는 전역 움직임이 보상된 영상 시퀀스를 사용함으로써 해결할 수 있다. 전역 움직임 보상을 위한 기존의 카메라 움직임 추정 방법들은 계산량이 많다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 간단한 선 형식으로 구성되는 전역 움직임 추정 알고리즘을 제안한다 제안 알고리즘은 영상 프레임 내의 대칭점(symmetric points)의 움직임 정보를 이용하여 패닝(panning)과 틸팅(tilting), 줌잉(zooming)에 대한 전역 움직임 파라미터를 산출한다. 전역 움직임 계산에는 카메라 회전에 대해 깊이(depth)에 독립적인 원경만이 사용되며, 영상 내에서 원경을 구분하기 위한 판별식도 논문에 제시된다. 또한, MPEG 시험 영상을 사용한 실험 결과도 나타내었다. 본 논문에서 제안한 기법의 실시간 수행 능력은 많은 영상처리 분야의 전처리 단계에서 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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