Super resolution image reconstruction method refers to image processing algorithms that produce a high resolution(HR) image from observed several low resolution(LR) images of the same scene. This method is proved to be useful in many practical cases where multiple frames of the same scene can be obtained, such as satellite imaging, video surveillance, video enhancement and restoration, digital mosaicking, and medical imaging. In this paper we applied super resolution reconstruction method in spatial domain to video sequences. Test images are adjacently sampled images from continuous video sequences and overlapped for high rate. We constructed the observation model between the HR images and LR images applied by the Maximum A Posteriori(MAP) reconstruction method that is one of the major methods in the super resolution grid construction. Based on this method, we reconstructed high resolution images from low resolution images and compared the results with those from other known interpolation methods.
In this paper, we propose a new 3D coding method for heterogeneous systems over enhanced Access Grid (e-AG) with 3D display using spatio-temporal scalability. The proposed encoder produces four bit-streams: one base layer and enhancement layer l, 2 and 3. The base layer represents a video sequence for left eye with lower spatial resolution. An enhancement layer l provides additional bit-stream needed for reproduction of frames produced in base layer with full resolution. Similarly, the enhancement layer 2 represents a video sequence for right eye with lower spatial resolution and an enhancement layer 3 provides additional bit-stream needed for reproduction of its reference pictures with full resolution. In this system, temporal resolution reduction is obtained by dropping B-frames in the receiver according to network condition. The receiver system can select the spatial and temporal resolution of video sequence with its display condition by properly combining bit-streams.
매우 제한된 전송 대역을 이용하여 비디오 데이터를 전송해야 하는 필요성은, 광대역을 통한 비디오 서비스가 활성화되어 있는 현 시점에서도 꾸준히 존재한다. 본 논문에서는 초협대역 네트워크를 통한 저해상도 비디오 전송을 위해, 공간 확장형 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크에서 기본 계층의 부호화된 프레임을 심층 신경망 기반 초해상화 기법을 이용하여 업스케일링 하여 향상 계층 부호화 시에 예측 영상으로 활용하여 부호화 효율을 높이는 방법을 제안한다. 기존의 스케일러블 HEVC (High efficiency video coding) 표준에서는 고정된 필터로 업스케일링을 하는데 비해, 본 논문에서는 초해상화 수행을 위해 학습된 심층신경망을 기존의 고정 업스케일링 필터를 대체하여 적용하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 스킵 연결과 잔차 학습 기법 등이 적용된 심층 콘볼루션 신경망 구조를 제안하고, 비디오 코딩 프레임워크의 실제 응용 상황에 맞추어 학습시켰다. 입력 해상도가 $352{\times}288$이고 프레임율이 8fps인 영상을 110kbps로 부호화 하는 응용 상황에서, 기존의 스케일러블 HEVC 프레임워크에 비해 제안하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크의 화질이 더 높고 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.
모바일 비디오 스트리밍을 위해 비디오 스트림들을 사용가능한 대역폭에 맞추면서 인코딩을 하기 위해서 시간 적 해상도, 공간적 해상도, 화면 화질의 세 가지 요소를 가지고 조절할 수 있는데, 그 중에서도 양자화 파라미터 (quantization parameter)를 가지고 화변 화질을 조절하는 것이 가장 널리 사용되고 있는 방법이다. 그러나 본 논 문에서는 낮은 대역폭 환경에서는 적응적으로 공간적 해상도를 변경하는 것이 화면 화질이나 에너지 소모량 면에서 더 효율적이라는 것을 보이고, 사용 가능한 대역폭에 대해서 최척의 공간적 해상도를 찾기 위한 모델을 제시 한다. 적응적 공간 해상도 제어 기법은 비디오 서버와 모바일 기기 간의 대역폭이 심하게 변화거나, 모바일 기기가 에너지 소모에 민감한 상황에서 특히 효과적이다. 본 기법은 낮은 비트율 상황에서 기존의 방법에 비해 화질을 약 0.5dB 만큼 개선하고, 에너지 소모를 50% 이상 줄일 수 있다.
영상의 해상도가 빠른 속도로 증가하기 때문에 계속된 전송 대역폭의 증가에도 불구하고 여전히 효과적인 영상 압축 방법에 대한 연구의 요구가 계속 되고 있다. 이와 같은 요구를 충족하기 위해서 영상의 해상도를 줄인 뒤 압축하여 전송한 뒤에 복원 시에 초해상화 기법을 사용하여 원 해상도로 복원하는 방법에 대한 연구가 제안되었다. 이 방법은 입력 영상의 해상도를 낮추기 때문에 동일한 크기로 압축한다고 할 때, 픽셀 당 비트의 수가 증가되어 영상 압축에서 발생되는 손실을 줄여 복원 영상을 화질을 높일 수 있다. 하지만, 이러한 초해상화를 이용한 비디오 압축 방법의 경우 모든 목표 전송 대역에서 효과적인 것이 아니다. 영상 해상도를 줄이면서 발생되는 손실의 크기와 압축에서 발생되는 손실의 크기를 비교해서 영상 압축에서 발생되는 왜곡이 더 큰 경우에만 기존 압축 성능보다 향상된 결과를 얻을 수 있다. 특히, HEVC의 경우 이전의 표준 압축에 비해 상당히 높은 압축 성능을 가지고 있기 때문에 압축 왜곡이 더 커지는 경우가 상당히 저 대역폭 전송 에서만 생기는 것을 실험적으로 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 다양한 영상에서 HEVC 기반 초해상화를 이용한 비디오 코딩을 적용해보고 효과적으로 적용될 수 있는 목표 대역폭을 측정해보았다.
한국항공우주연구원에서는 심우주 탐사를 위한 핵심 기술 개발을 위해 6U급 초소형 위성인 HiREV(high resolution video and image)를 개발하였다. 6U HiREV 초소형 위성의 임무는 지구 관측을 위한 고해상도 영상 및 동영상 촬영이며, 임무 수행 시 고온의 카메라 모듈로 인해 렌즈와 모듈 간의 열 지향 오차가 발생할 수 있다. 열 지향 오차는 해상도에 큰 영향을 미치므로, 이를 해결하기 위해 열 설계가 필요하다. 또한 HiREV 광학 카메라는 지상에서 쓰이는 상용제품(COTS, Commercial Off The Shelf)을 이용하여 개발한 것이므로 상온에서 가장 좋은 성능을 가지며, 고온/저온 환경인 우주에서 활용되기 위해 별도의 열 설계가 적용되어야 한다. 본 논문에서는 임무 카메라 탑재체를 위해 3가지의 수동 열 설계가 수행되었으며, 궤도열 해석을 통하여 열 설계가 효과적임을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권1호
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pp.232-248
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2014
A series of kernel regression (KR) algorithms, such as the classic kernel regression (CKR), the 2- and 3-D steering kernel regression (SKR), have been proposed for image and video super-resolution. In existing KR frameworks, a single algorithm is usually adopted and applied for a whole image/video, regardless of region characteristics. However, their performances and computational efficiencies can differ in regions of different characteristics. To take full advantage of the KR algorithms and avoid their disadvantage, this paper proposes a kernel regression framework for video super-resolution. In this framework, each video frame is first analyzed and divided into three types of regions: flat, non-flat-stationary, and non-flat-moving regions. Then different KR algorithm is selected according to the region type. The CKR and 2-D SKR algorithms are applied to flat and non-flat-stationary regions, respectively. For non-flat-moving regions, this paper proposes a similarity-assisted steering kernel regression (SASKR) algorithm, which can give better performance and higher computational efficiency than the 3-D SKR algorithm. Experimental results demonstrate that the computational efficiency of the proposed framework is greatly improved without apparent degradation in performance.
Digital signage has recently developed as a variety of forms of a large, high-resolution display provides ultra-high resolution panoramic sights to the user or provide personalized advertising through user interaction. It is also expected research and development of the open digital signage and to be equipped web-based interoperability content management system for ultra high-definition video content services with terminal equipment of a large multi display signage. In this paper, we study the implementation displayed in conjunction with more than a dozen high-resolution display in the ultra-high-resolution video and the technology of a multi-play sync video terminal using the synchronization technique for the several individual content of atypical picture resolution high definition video.
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.
본 연구는 영상의 해상도와 디바이스의 휘도가 다르게 제시된 가상현실 영상 시청 시, 인지된 특성, 프레즌스 그리고 피로도에 미치는 효과를 확인하고자 하였다. 실험은 혼합 설계로 구성되었으며, 해상도는 HD, 2K, 4K의 3가지, 휘도는 20, 60, 100의 3가지로 분류하였다. 모든 실험 참여자들은 2분 분량의 영상 3편, 총 6분의 영상을 시청하였으며, 각각의 영상 시청 후 설문에 응답하였다. 해상도와 휘도 사이의 상호작용 효과를 보고자 하였으나, 해상도와 휘도 간의 상호작용은 보이지 않았다. 해상도와 휘도의 주효과를 분석한 결과, 깊이지각감의 휘도, 시관관여의 해상도 그리고 조절피로의 해상도에 통계적으로 유의미한 차이를 보였고, 해상도와 휘도가 높을수록 인지기능, 프레즌스 그리고 피로도가 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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