본 논문에서는 ATM 망에서 다중화된 VBR MPEG 비디오소스 전송시 QoS를 보장하는 실시간 대역폭 할당 방법을 제안하였다. 실시간 처리를 위해 다중화소스를 일정시간으로 나눈 '측정구간별로 나누어서 단일 비디오 소스에 사용하였던 선형예측 방법을 수행하고, 이 과정에서 만족할만할 셀 손실율을 얻지 못할 경우 QoS를 보장하기 위한 대역폭 할당방법으로 과할당과 재할당의 두 가지 방법을 제안하였다. 특성이 서로 다른 네 가지 비디오 소스를 랜덤하게 다중화시켜 생성한 랜덤 다중화소스와, 프레임내 I 픽쳐의 배열을 고려해서 생성시킨 GOP 다중화소스를 만들어 모의실험을 하였고 이를 통해 선형예측 방법의 성능평가와 과할당 및 재할당방법의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 과할당방법과 재할당 방법 모두 측정구간을 1.8초 이상으로 하면 0.9이상의 대역폭 이용계수값에서 목표 CLR을 만족하면서 낮은 COR(Cell Over Rate)을 얻을 수 있었고, 특히 COR의 경우 재할당방법이 같은 조건하에서 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.
NTSS 알고리즘 (New Three-Step Search Algorithm)은 대표적인 고속 블록 정합 알고리즘(Block Matching Algorithm: BMA)의 하나인 TSS 알고리즘 (Three-Step Search Algorithm)에 동영상이 갖는 중앙 편향적(Center-Biased) 특성을 반영한 방법이다. 그러나 NTSS는 움직임이 작은 동영상인 경우에는 TSS보다 개선된 성능을 보여주지만, 움직임이 큰 동영상에 대해서는 TSS와 큰 차이가 없으며, 탐색범위가 커질수록 오히려 성능이 떨어지는 단점이 있다 본 논문에서는 움직임 벡터의 특성에 따라 적응적으로 탐색범위를 결정하여 탐색범위의 증가로 발생되는 NTSS의 단점을 보완함으로써 움직임이 큰 동영상에 대해서도 향상된 성능을 갖는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용하였을 때 움직임이 작은 동영상에서는 기존 NTSS 방법과 동일한 화질을 유지하면서 움직임이 큰 동영상에서는 최대 0.5dB 이상 성능이 개선되었다.
본 논문에서는 ATM 망에서 다중화된 VBR MPEG 비디오소스 전송시 QoS를 보장하는 실시간 대역폭 할당 방법을 제안하였다. 실시간 처리를 위해 다중화소스를 일정시간으로 나눈 '측정구간별로 나누어서 단일 비디오 소스에 사용하였던 선형예측 방법을 수행하고, 이 과정에서 만족할만할 셀 손실율을 얻지 못할 경우 QoS를 보장하기 위한 대역폭 할당방법으로 과할당과 재할당의 두 가지 방법을 제안하였다. 특성이 서로 다른 네 가지 비디오 소스를 랜덤하게 다중화시켜 생성한 랜덤 다중화소스와, 프레임내 I 픽쳐의 배열을 고려해서 생성시킨 GOP 다중화소스를 만들어 모의실험을 하였고 이를 통해 선형예측 방법의 성능평가와 과할당 및 재할당방법의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 과할당방법과 재할당 방법 모두 측정구간을 1.8초 이상으로 하면 0.9이상의 대역폭 이용계수값에서 목표 CLR을 만족하면서 낮은 COR(Cell Over Rate)을 얻을 수 있었고, 특히 COR의 경우 재할당방법이 같은 조건하에서 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 화면 간 차이 신호에 적용하기 위한 적응적인 그레이코드 할당을 갖는 분산 비디오 코덱의 성능 분석을 수행하였다. 즉, 화면 간 차이 신호가 갖는 통계특성에 기초하여 양자화된 값에 대해 최고의 성능을 갖는 그레이코드 할당 방법과 최저의 성능을 갖는 그레이코드 할당 방법에 대해 성능을 비교 분석하였다. 모의실험을 통해 8비트 밝기 해상도를 갖는 영상에서 화면 간 차이 신호는 9비트의 데이터를 발생시키고, 양자화해서 전송되는 비트가 n비트이면, 화면 간 차이 신호에 $256+2^{9-n-1}$를 더함으로써 가상채널잡음의 효과를 최소화할 수 있음을 확인하였다. 영상시퀀스를 이용한 모의실험에서 최고의 성능과 최저의 성능을 갖는 방식간에 동일 비트율에서 약 1.5dB이상의 화질 차이가 발생함을 확인하였다. 본 논문에서 분석된 결과는 화소영역 또는 변환영역의 위너-지브 부호화기법으로 확장하여 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 논문에서는 향상된 움직임 적응적 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 정확한 움직임 정보탐색을 위하여 세 가지 부분으로 구성된다 : (1) Modified Edge-based Line Average(MELA) 기법, (2) 연속된 5개의 필드에서의 움직임 탐색, 그리고 (3) 블록기반의 지역적 특성을 포함한다. 움직임 검출부분에서는 FIR 필터를 이용한다. 이것은 물체의 움직임의 내부를 정확하게 탐색 할 뿐만 아니라, 영상에 포함된 잡음도 줄일 수 있는 향상된 기법을 이용함으로써 계산 할 수 있다. 검출된 움직임의 정도에 따라서 가중치를 구하여 공간적 기법과 시간적 기법을 결합시킨다. 제안된 방법의 영상 시퀀스에 대한 실험 결과는 기존의 방법들에 비하여 주관적, 객관적인 비교에서 우수함을 보여준다.
이동 통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서는 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 본 논문에서는 저대역폭 통신을 위한 비디오 부호화 표준인 H.263 부호화를 기반으로 전송도중 손상된 움직임 벡터의 복원기법을 제안하고 실험하였다. 공간적으로 인접한 블록간에는 움직임 벡터의 상관성이 높기 때문에 손실블록 또한 이 블록들과 움직임이 비슷할 가능성이 높다. 이러한 특성을 이용하여 손실블록의 주변블록 중에서 같은 방향으로 움직임을 갖는 블록들로 구성된 동일 움직임 영역을 추출하고, 이 블록들을 이용하여 손실블록의 움직임벡터를 복구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 정확한 손실블록의 움직임 벡터를 찾아 거의 완벽하게 복원하기도 하지만 정확한 움직임벡터를 찾지 못한 경우에는 주변블록과 가장 비슷한 움직임벡터를 찾아서 에러를 복원하는 효과가 있다. 제안한 방법으로 복원한 영상은 전체적으로 눈에 거슬리는 오류가 생기지 않으므로 주관적인 화질이 좋았다. 또한 객관적인 척도인 PSNR 측면에서는 영상의 움직임 정도에 따라 기존 BMA 방법보다 약 0.5㏈∼1㏈ 정도 향상이 있었다.
최근 비디오 시스템은 초고해상도 영상의 사용으로 병렬처리의 필요성이 대두되고 있고, 시스템은 ARM big.LITTLE 같은 비대칭 처리능력을 지닌 컴퓨팅 시스템이 도입되고 있다. 따라서, 이 같은 비대칭 컴퓨팅 환경에 최적화된 초고해상도 UHD 비디오 병렬처리 기법이 필요한 시점이다. 본 논문은 인코딩/디코딩 시에 비대칭 컴퓨팅 환경에 최적화 된 HEVC 타일(Tile) 분할 기법을 제안한다. 제안하는 방식은 (1) 비대칭 CPU 코어들의 처리능력과 (2) 비디오 크기별 연산 복잡도 분석 모델을 분석하여, (3) 각 코어에 최적화된 크기의 타일을 할당함으로써, 처리속도가 빠른 CPU 코어와 느린 코어의 인코딩/디코딩 시간차를 최소화한다. 이를 ARM기반의 비대칭 멀티코어 플랫폼에서 4K UHD 표준 영상을 대상으로 실험하였을 때, 평균 약 20%의 디코딩 시간 개선이 발생함을 확인하였다.
움직임이 자연스러운 피사체는 대부분 형태가 불규칙하게 변형되는 비정형(non-rigid) 형상이고, 그 종류 또한 매우 다양하게 존재하다. 비정형 형상 복원에 관한 기술은 영화나 게임 산업에서 최근 폭넓게 적용되고 있다. 그렇지만, 현실적인 접근 방법은 움직이는 피사체에 많은 비콘 장치를 부착해야한다. 이러한 제약사항을 극복하기 위해, 비콘장치가 없는 입력 비디오 영상으로부터 비정형 형상을 복원하는 연구가 멀티미디어 응용 분야에서 광범위하게 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 논문은 비정형 3D 형상을 복원할 수 있는 새로운 CPSRF(Chained Partial Stereo Rigid Factorization) 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 스테레오 2D 비디오 영상으로부터 비정형 3D 형상을 프레임 별로 실시간 복원하는데 포커스 한다. 또한 시변 형상 변형은 가우시한 분포를 따라야 하는 제한을 두지 않는다. 실험결과에서는 제안한 CPSRF 방법의 복원 성능이 불규칙한 형상 변형을 고려하지 않은 기존 방법 보다 우수함을 확인한다.
실시간 영상에서 사람의 얼굴을 검출하는 것은 얼굴 인식 분야에 있어서 주요한 관심 분야 중의 하나이다. 본 본문에서는 실시간 입력되는 영상에서 피부색과 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 YCbCr 색 공간에서의 차 연산 기법을 이용하여 이동 물체의 움직임 영역을 ROI(region of interest)로 선정하고 Haar-like feature를 이용하여 얼굴 후보영역을 선정한 다음 피부색 정보를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 특히, 가변적으로 선정되는 ROI 영역에 대하여 피부색 정보와 특징 정보를 이용함으로서 실시간 영상에 대하여 처리 속도의 향상과 비슷한 특징 또는 색상을 가진 영상이 얼굴로 검출되는 오류를 방지하였다. 실험 결과는 기존의 연구에 비해 30%의 처리 속도 향상과 96.8%의 검출 성공률을 보였다.
본 논문에서는 3DTV를 위한 다시점 동영상 부호화 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 다수의 카메라 입력에 대하여 기존의 MPEG 기반의 부호화 기법에서 사용된 시 공간적 중복성 제거 뿐 아니라 각 시점에 해당하는 영상간의 공간적 중복성을 제거하여 부호화 효율을 재선할 수 있다. 각 시점 영상간의 공간적 중복성을 효율적으로 제거하기 위하여 전역 시차 보상(global disparity compensation)된 집적영상(assembled image)을 사용하였다. 또한 기존의 디지털 TV 전송 표준인 MPEG-2를 기반으로 하였기 때문에 기존의 디지털 TV 표준을 크게 수정하지 않고 3DTV를 구현할 수 있을 뿐만 아니라 각 시점간의 동기화 문제도 해결할 수 있다. 제안하는 기법은 MPEG-2 기법으로 각 시점에 해당하는 영상을 독립적으로 부호화(simulcast 기법)한 결과와 비교하여 객관적 화질 면에서 우수한 결과를 보였으며, 평행식 카메라 구조로 획득된 영상과 유사한 디지털 홀로그램 부호화에도 적용하여 우수한 성능을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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