비디오 객체 분할(Video Object Segmentation)은 MPEG-4 부호화의 핵심기술로 실시간 요구사항을 위해 빠르고 정확하여야 한다. 그러나 대부분의 존재하는 알고리즘은 계산량이 많으며 실시간 응용을 위해 적합하지 않다. 또한 이전 MPEG-4 VM(Verification Model) 기본 모델은 MPEG-4 부호화 처리를 위한 기본 알고리즘을 제공하였으나 실시간 요구사항을 위한 카메라 입력 시스템, 실용적인 소프트웨어 개발, 비디오 객체 분할 그리고 압축효율에 많은 제한이 있다. 이에 본 논문은 기본 MPEG-4 VM모델에 내용 기반 비디오 코딩의 핵심인 VOP 추출알고리즘, 실시간 카메라 입력 시스템, 압축율을 높일 수 있는 움직임 감지 알고리즘을 추가하여 최대 180:1의 압축율을 보여주는 실시간 고압축 MPEG-4 전처리 시스템을 개발하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.2141-2155
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2020
In order to meet the requirements of background change, illumination variation, moving shadow interference and high accuracy in object detection of moving camera, and strive for real-time and high efficiency, this paper presents an object detection algorithm based on sparse approximation recursion and sparse coding migration in subspace. First, low-rank sparse decomposition is used to reduce the dimension of the data. Combining with dictionary sparse representation, the computational model is established by the recursive formula of sparse approximation with the video sequences taken as subspace sets. And the moving object is calculated by the background difference method, which effectively reduces the computational complexity and running time. According to the idea of sparse coding migration, the above operations are carried out in the down-sampling space to further reduce the requirements of computational complexity and memory storage, and this will be adapt to multi-scale target objects and overcome the impact of large anomaly areas. Finally, experiments are carried out on VDAO datasets containing 59 sets of videos. The experimental results show that the algorithm can detect moving object effectively in the moving camera with uniform speed, not only in terms of low computational complexity but also in terms of low storage requirements, so that our proposed algorithm is suitable for detection systems with high real-time requirements.
본 논문에서는 실제 영상과는 다른 특성을 지니는 깊이정보 맵의 효율적인 부호화 방법을 제안한다. 깊이정보 맵은 객체 내부 혹은 배경 부분에서 상당히 완만한 특성을 지니지만, 객체 경계 부분에서는 아주 날카로운 에지 성분이 존재한다는 특징이 있다. 그리고 깊이정보 맵을 비트평면 단위로 분리하였을 때, 비트평면 간 완전일치/반전일치되는 특성이 객체 경계 부분에서 자주 발생한다는 특징이 있다. 그래서 본 논문에서는 객체 경계 부분에서 비트평면의 이진 영상간 일치여부를 적절하게 이용하기 위하여 깊이정보 맵을 비트평면 단위로 분리하여 비트평면 간 적응적 XOR 연산을 이용한 블록 기반 비트평면 부호화 방법을 제안한다. 또한 비트평면 단위 영상 부호화 방법과 DCT 기반 동영상 압축 방법(H.264/AVC)의 장점을 적절하게 이용하기 위하여 블록 단위 비트평면 부호화 방법과 기존의 블록 단위 동영상 부호화 방법을 적응적으로 선택하여 부호화하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 H.264/AVC보다 BD-PSNR이 0.9 dB ~ 1.5 dB 향상되었고 BD-rate가 11.8 % ~ 20.8 % 감소되었다. 또한 제안하는 방법이 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법보다 BD-PSNR이 0.5 dB ~ 0.8 dB 향상되었고 BD-rate가 7.7 % ~ 12.2 % 감소되어 제안하는 방법의 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 복원된 깊이정보 맵을 이용하여 생성된 가상 영상 간의 비교에서 제안하는 방법이 DCT 기반 동영상 압축 방법보다 주관적 화질이 향상된 것을 확인할 수 있었으며, 블록 기반 적응적 깊이정보 맵 부호화 방법과 비교하여 주관적 화질이 비슷하다는 것을 확인 할 수 있었다.
The new MPEG-4 video coding standard enables content-based functionalities. In order to support the philosophy of the MPEG-4 visual standard, each frame of video sequences should be represented in terms of video object planes (VOP’s). In other words, video objects to be encoded in still pictures or video sequences should be prepared before the encoding process starts. Therefore, it requires a prior decomposition of sequences into VOP’s so that each VOP represents a moving object. A parallel processing system is required an automatic segmentation to be processed in real-time, because an automatic segmentation is time consuming. This paper addresses the parallel processing: system for an automatic segmentation for separating moving object from the background in image sequences. The proposed parallel processing system comprises of processing elements (PE’s) and a multi-access memory system (MAMS). Multi-access memory system is a memory controller to perform parallel memory access with the variety of types: horizontal, vertical, and block access way. In order to realize these ways, a multi-access memory system consists of a memory module selection module, data routing modules, and an address calculation and routing module. The proposed system is simulated and evaluated by the CADENCE Verilog-XL hardware simulation package.
딥러닝 기반 머신 비전 기술을 이용한 영상분석 과정에서 전송되고 저장되는 방대한 양의 동영상 데이터의 용량을 효율적으로 줄이기 위한 연구들이 진행 중이다. MPEG(Moving Picture Expert Group)은 VCM(Video Coding for Machine)이라는 표준화 프로젝트를 신설해 인간을 위한 동영상 부호화가 아닌 기계를 위한 동영상 부호화에 대한 연구를 진행 중이다. 그 중 한 번의 영상 입력으로 여러가지 태스크를 수행하는 멀티태스크에 대한 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 멀티태스크를 위한 파이프라인을 제안한다. 제안하는 파이프라인은 물체탐지를 선행해야 하는 각 태스크들의 물체탐지를 모두 수행하지 않고 한번만 선행하여 그 결과를 각 태스크의 입력으로 사용한다. 제안하는 멀티태스크 파이프라인의 효율성을 알아보기 위해 입력영상의 압축효율, 수행시간, 그리고 결과 정확도에 대한 비교 실험을 수행한다. 실험 결과 입력 영상의 용량이 97.5% 이상 감소한데 반해 결과 정확도는 소폭 감소하여 멀티태스크에 대한 효율적인 수행 가능성을 확인할 수 있었다.
최근 멀티미디어 기술의 발달과 더불어 3차원 영상에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이 중 다시점 영상은 사실감 넘치는 화면을 사용자에게 제공하지만, 대역폭의 급격한 증가는 풀어야 할 주요 문제이다. 본 논문은 부호화 과정의 복잡도와 시간 소요를 줄일 수 있는 빠른 예측모드 결정 알고리즘을 제안한다. 이것은 빠르게 움직이는 전경 객체를 효과적으로 구분할 수 있는 객체 분할을 기반으로 한다. 빠른 움직임을 가진 전경 객체가 시점 방향 예측 모드로 부호화 될 가능성이 더 높기 때문에 움직임 보상 과정을 사전에 제한할 수 있다. 제안한 기법을 적용한 결과, 기존의 부호화 과정과 비교하여 화질의 큰 저하 없이 평균 45% 연산량이 감소하였다.
본 논문에서는 최근 3D-HEVC 표준화 작업에서 평가 중인 깊이 모델링 모드(DMM: depth modeling modes) 기술의 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. DMM은 HEVC의 인트라 예측에 네 개 모드를 추가하여 깊이 영상에서 객체의 에지를 정확하게 표현하기 위한 기술이다. 특히, 모드 3은 이미 정의되어 있는 다수의 웨지렛(wedgelet) 후보들로부터 왜곡값을 계산해야 하기 때문에 복잡도가 높다. 제안하는 방법에서는 참조 블록의 각 변에서 인접 화소의 절대값 차를 이용해 화소값이 급격히 변화하는 위치를 찾는다. 이를 기반으로 웨지렛 후보의 수를 6개로 줄여 불필요한 웨지렛 왜곡강 계산은 생략했다. 모의실험을 통해 제안하는 방법이 부호화 성능은 유지하면서 평균 3.1%의 복잡도 줄임을 보였다.
본 논문의 주요 목표는 고성능 SVP(Stack-based Video Processor)를 설계하는 것이다. SVP는 과거에 제안된 스택 머신과 영상 프로세서의 최적의 측면만을 선택함으로써 더 좋은 구조를 갖도록 하는 포괄적인 구조이다. 본 구조는 객체 지향형 프로그램의 소규모의 많은 서브루틴을 가지고 있기 때문에 스택 버퍼를 갖는 준범용 S-RISC(Stack-based Reduced Instruction Set Comuter)를 이용하여 객체 지향형 영상 데이터를 처리한다. 그리고 MPEG-4의 반화소 단위 처리와 고급 모드 움직임 보상, 움직임 예측, SA-DCT(Shape Adaptive-Discrete Cosine Transform)가 가능하며, 절대값기, 반감기를 가지고 있어서 부호화하기로 확장할 수 있도록 하였다. SVP는 0.6㎛ 3-메탈 계층 CMOS 표준 셀 기준을 이용하여 설계되었으며, 110K 로직 게이트와 12Kbit SRAM 내부 버퍼로 이루어지고 50 MHz의 동작 속도를 가진다 . MPEG-4의 VLBL(Very Low Bitrate Video) 최대 전송율인 QCIF 15fps(frame per second)로 영상 재생 알고리즘을 수행한다.
멀티미디어 표준안으로 제안된 MPEG-4는 객체기반 부호화 방식으로서, 객체를 효율적으로 분할하는 것은 MPEG-4에 있어 중요한 관건이다. 지금까지 이 분야에 대한 연구는 주로 rigid object를 대상으로 하였으나, 본 논문에서는 non-rigid object, 특히 구름이나 연기와 같은 non-rigid object를 대상으로 하여 효율적인 영역 분할 방식을 연구하였다. Non-rigid object는 모양이나 크기가 일정치 않으며 시간에 따라 형태도 변형되므로 정확히 분할해내는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 이를 효율적으로 극복하기 위해 정지 영상에서는 watershed 알고리즘을 사용하여 non-rigid object를 분할해 주었다. 그리고 동영상에서는 intra-frame segmentation과 inter-frame segmentation을 통해 연속되는 프레임 내 관심 있는 객체의 경계선을 자동으로 추출해 주었다. 이 때 영상 내 경계 정보와 영역 정보 각각에 가중치를 두어 원하는 객체를 보다 정확히 추출해 주었다.
In this paper efficient algorithms for content-based video retrieval using motion information are proposed, including temporal scale-invariant retrieval and temporal scale-absolute retrieval. In temporal scale-invariant video retrieval, the distance transformation is performed on each trail image in database. Then, from a given que교 trail the pixel values along the query trail are added in each distance image to compute the average distance between the trails of query image and database image, since the intensity of each pixel in distance image represents the distance from that pixel to the nearest edge pixel. For temporal scale-absolute retrieval, a new coding scheme referred to as Motion Retrieval Code is proposed. This code is designed to represent object motions in the human visual sense so that the retrieval performance can be improved. The proposed coding scheme can also achieve a fast matching, since the similarity between two motion vectors can be computed by simple bit operations. The efficiencies of the proposed methods are shown by experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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